前段时间，在一个英文SEO项目中试用了一下Jasper（一个AIGC工具）。我的主要目的是让它帮我生成英文的文章，这些文章需要有比较好的SEO效果，这也是Jasper所宣称具有的能力。但试用7天下来，用它写了2篇短文章，就已经比较确定它的局限，所以没正式付费。由此也引发了我对于目前AIGC（AI Generated Content，即用AI生成内容）在文本领域能力的一些思考，在此给大家做一个简短的分享。
可完成
首先，对于“完成性”来说，Jasper是没问题的。它可以按照你的要求，很快地生成可读的文章。这里的要求可以包括主题、大意，甚至是语气。AI生成的文章语法问题几乎没有，如果你修改了内容，Jasper也接入了Grammarly帮你提示和修改语法问题。还接入了Copyscape来做查重，而且它生成的文章一般重合率也比较低。
但是这种“完成性”，在SEO方面，却不等于“可用性”，尤其是对文章质量有要求的话。它写的文章，和它所接入的ChatGPT的回答一样，只能说是毫无新意的平均水平。如果你的网站大量充斥着这种内容，我想很快就会被Google认为是垃圾站。
细想其原因，也觉得合理。写文章的过程，如果进行抽象的话，可以分为信息收集和组织两个部分。这两个部分，对于目前AIGC工具的能力来说，都还有些问题。
AIGC文本内容的缺陷
在信息收集方面，由于我要写的主题是相对“蓝海”的领域，即现有的相关内容不多、质量也不高。目前AI大模型还不具备从大量无意义和不准确的信息中，准确找出最有价值的信息的能力。因此，它生成的文章充满了无意义的内容，和失实的信息。对于“红海”领域，也许这两种情况会少一些，但是由于“红海”领域本身竞争比较激烈，优质内容较多，这样的内容想必也不能获得好的SEO表现。
在信息组织方面，AI大模型还不具备在较长文本长度的范围内，收敛逻辑的能力。比如让它写某个主题的文章，它可以做到围绕这个主题从各个方面生成平均水平的内容，但它没法就一个思路层层推进从而形成有价值观点。这个问题在“蓝海”内容领域尤其明显，如果是“红海”的内容领域，由于现有内容人家本身可能就有这种层层推进的逻辑存在，它“借鉴”一下也许也有可能。这点我在跟Bing Chat的沟通中，也能看得出来，GPT是具有一定的上下文逻辑能力的。但同样地，在“红海”领域，它能模仿现有内容生成较“蓝海”领域质量较高的内容，但这样的内容在SEO中要跟它所“借鉴”的原创内容相比，就不行了。
模仿
信息整理和组织，这是人类的写作方式。更准确的说法是，AI并没有组织信息的能力，它只是在模仿有组织的现有内容而已。
综上，GPT现在的能力，仅能根据现有内容的质量，生成平均水平的内容，而这种内容在SEO中是没有优势的。
AI在文本内容生产中的优势
那什么是AIGC现在有优势的方面？应该还是信息的收集和组织。只不过AI给出的结果，不能直接当做最终的内容，而只是给人类提供信息和开拓思路。
所以，我现在写SEO文章的工作还是大大地被AI赋能了的，只不过不是用它来直接生成文章。而是像现在AI的主流应用方式一样，把它当成一个Copilot，快速给我提供大量的信息和思路，解放我的脑力和时间，专注在最核心的思考上去。
如果是这种用法的话，Jasper并不是个好的工具，即使不考虑它昂贵的价格。免费的Bing Chat和Perplexity都是更好的选择，前者是用聊天的方式调用GPT的能力，用法比较丰富，后者是GPT赋能的搜索引擎，适合用来搜索确定问题的答案。
Jasper类应用层AIGC工具是否值得使用？
关于Jasper，还有很多其他的功能，都属于在应用层优化Prompt调用GPT，很多我还用不到。但大体上应该跟我的使用效果差不多，对于内容创作者的价值，可能取决于其自身的水平和业务体量。
就是说如果你自己调用AI写某类内容的能力高于平均水平，那Jasper可能比不过你；但如果你是某类内容的小白，Jasper可以帮你迅速达到平均水平。业务体量就是你对内容的需求量有多大，如果体量巨大，Jasper相比人是可以提升效率的；同时和大体量所带来的收益相比，Jasper的价格可能就会显得不那么贵了。
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