X (Twitter)85自然度
把链接丢进去，先别急着做图
我前两天赶着提案，先把官网链接丢进去了。 出来的不是那种空泛总结，像真的先帮我看了下：哪里能讲，哪里该补。 我最喜欢的是，它不是直接给我一张“看起来很忙”的报告图，而是顺手把下一步也写出来了。省得我再对着空白页发呆。 LinkBloom 这次终于不像在猜。
AI 味质检
- 像真实职场人随手分享，有具体场景
- 结尾点名产品，略有广告收束感
文案裂变 · 投放矩阵
一条主张，
铺成整张投放矩阵。
把一条产品主张按载体 × 角度 × 渠道 × 语言自动展开：3 种载体、6 个内容角度、9 个社媒渠道、8 种语言。每条产出都带自然度评分和具体的「AI 味」标签，不满意的单条加一句批注就能定向重写。
载体（单选）× 3
社媒帖子落地页广告文案
内容角度（多选）× 6
种草安利痛点共鸣专业测评促销转化教程干货用户口碑
社媒渠道× 9
小红书抖音 / 视频号微信朋友圈微博Instagram StoryTikTokLinkedIn FeedX (Twitter)Meta Feed
语言× 8
简体中文繁體中文English日本語한국어EspañolFrançaisDeutsch
角度可以多选：同一条主张按不同角度各出一版，除角度外其它变量保持一致——天然就是一组对齐的 A/B 文案。
两种起点
从产品事实写，或改写你手上的文案。
01
从产品事实生成
不用先喂参考文案。系统从你确认过的产品事实出发逐条撰写，事实池里没有的主张，不会出现在产出里。
02
改写你现成的文案
把一条已经跑得动的文案交给它，保住原来的意思和主张，按目标语言和平台语感重写一版——是本地化改写，不是逐字翻译。
这里写的是短文案：社媒帖子、落地页段落、广告文案。要成篇的 SEO 长文——先出关键词计划再逐篇成稿——是另一条线。 去看内容引擎 ›
自然度质检
每条产出，先过一遍系统自己的质检。
0–100 的自然度评分，锚点公开：真人随手写的社媒和广告文案通常落在 70–90。哪句读起来像机器写的，评语会指名道姓——这是系统对自己产出的质检报告，不是一个只给分数的黑箱。
0–100 自然度评分
以资深文案主编视角评审每条产出。评分锚点公开：真人文案通常 70–90，明显模板腔会掉到 55 以下。
具体的「AI 味」标签
不止一个分数。每条产出附带具体评语：哪里像模板硬广、哪里收尾广告感重，都指出来——分数怎么来的，你看得到。
单条批注重写
对某一条不满意，加一句「更口语一点」这样的批注就能只重写这一条，不用重跑整批。
写死的硬约束
产品名全篇最多出现 1 次
真人安利不会复读产品名。这条写进了生成约束，不靠事后检查。
使用场景必须符合产品真实形态
软件产品不会被写成「拿在手里」。场景描述要贴产品实际的使用方式。
真实样本
LinkBloom 给自己写的文案，分数照实展示。
以下三条是我们用 LinkBloom 为 LinkBloom 自己生成的文案，自然度分数和「AI 味」标签原样搬来，包括评审挑出来的毛病。
小红书84自然度
我把链接丢进去，先拿到一份“体检结论”📎
今天我本来只想随手看一下我们产品页的问题，结果越看越像在做体检。 我把链接丢进 LinkBloom 之后，出来的不是那种空泛的“建议优化一下文案”，而是能直接往下走的结论。那一刻我挺意外的，因为我最怕的就是这种东西最后变成一份漂亮 PPT，看完还是不知道下一步干嘛。 最有用的是，它会先把产品信息读明白，再往后推创意。不是靠我瞎想，也不是把卖点随手改一遍就交差。至少我看完以后，脑子里第一次很清楚：这个页面该从哪里改起。
AI 味质检
- 第一人称反馈自然，不像模板硬广
- CTA 更像个人吐槽，广告感不重
小红书84自然度
最难改的，往往不是那张图
SaaS 增长团队给新功能做投放，常见的卡点是：文案写了好几轮，AI 也出了几版图，结果总有一句话说得不准。功能边界被夸大，原本没有的效果被顺手补上，最后还得回到产品页逐句核对。 这时候，单纯换提示词没什么用。创意得先有依据，不能靠碰运气。LinkBloom 的做法是先把 SaaS 产品读成事实图谱，再从这些事实出发推演推广创意。
AI 味质检
- 「读成事实图谱」偏产品术语，不够口语
- 结尾仍有轻微广告结构，前文的具体痛点削弱了模板感
标签是评审模型对这条产出的原话摘录——它对自己人也不嘴软。
顺手的细节
给英文市场写内容，通知还是中文。
内容语言与通知语言分开
文案语言按目标市场选（8 种可选），站内通知语言单独设置，互不干扰。
结构化产出
每条产出拆成标题、正文、CTA 三段，贴进投放后台或排版工具都不用再手拆。
按条计费
每条 2 积分，入队前先看到总消耗，生成失败自动退还。
常见问题
- 生成的文案会不会一眼看出是机器写的？
- 系统先按语体规范写（禁营销套话、禁否定式对仗、控制排版习惯），再由评审模型按「真人文案通常 70–90」的锚点打分并给出具体标签。分数和标签原样给你，最终要不要用由你判断。
- 怎么用它做 A/B 测试？
- 内容角度是多选的：同一条主张按种草、痛点、促销等角度各出一版，除角度外其它变量保持一致，天然就是一组对齐的 A/B 文案组。哪个角度能打动你的受众，投一轮就知道。
- 已有文案能直接做多语言版本吗？
- 用改写模式。它做的是本地化改写而不是逐字翻译：保留原文的意思和主张，按目标语言和平台的语感重写，覆盖 8 种语言。
- 生成的某一条不满意怎么办？
- 单条重写。加一句批注（比如「更口语一点」「别提价格」），系统只重做这一条，其它产出不动，不用重跑整批。
- 支持哪些平台和载体？
- 载体有社媒帖子、落地页、广告文案 3 种；社媒帖子按 9 个渠道分别适配语感——小红书和 LinkedIn 的正文不该是同一种腔调。
- 怎么计费？
- 每条 2 积分。一次任务的条数等于角度 × 渠道 × 版本数的展开，入队前会先显示总消耗，生成失败自动退还。注册即得一次性 100 积分。