Tek bir kişiyle içerik üretimi, her gün aksatmadan güncelleme. Şu ana kadar bir düzineden fazla uzun makale yayınladım, her biri ortalama 120.000 görüntüleme aldı, toplamda 9.000'den fazla takipçi kazandım ve sabit bir kaydetme oranım %0,5-1 oldu; yani her yüz kişiden biri içeriği daha sonra saklamaya değer buluyor.
Yazılarım olağanüstü olduğu için değil. Arkada çalışan bir AI içerik üretim sistemi olduğu için; konu seçiminden, materyal toplamaya, taslak hazırlama ve illüstrasyondan veri incelemesine kadar tüm süreç AI tarafından yürütülüyor; sadece karar verme aşamasında ben devreye giriyorum.
Bu sistemin prototipi, @dontbesilent tarafından herkese açık olarak paylaşılan Claude Code iş akışından geliyor. Bu yaklaşımı kullanarak yılda 13.000 parça içerik yayınlıyor, aynı anda 7 platformda faaliyet gösteriyor ve yıllık 700.000 takipçi kazanıyor. Ben bunu alıp X'teki uzun makalelerim için ihtiyaçlarıma göre büyük ölçüde değiştirdim. Bu yazı, bu değişikliklerden sonra şu anda kullandığım versiyonu paylaşıyor.
Temel Kavram
@dontbesilent bir keresinde çok temel bir sorundan bahsetmişti: çoğu insan AI'yı içerik için parça parça kullanıyor; bir fikirleri olduğunda AI'ya soruyor, cevabı yayınlıyor ve sonra unutuyorlar. Bir dahaki sefere fikirleri olduğunda, yeniden sıfırdan başlıyorlar.
Onun çözümü, tüm süreci kapalı bir döngü haline getirmek: fikirler bir konu kütüphanesine gidiyor → AI, materyal kütüphanesinde yeniden kullanılabilir öğeler arıyor → doğrulanmış bir çerçeve kullanarak yaz → yayınla → veri incelemesi → etkili kalıpları metodolojiye geri damıt. Her yaratım, her seferinde tekerleği yeniden icat etmek yerine, sisteme bir şeyler ekler.
Ben bu mantığı doğrudan benimsedim. Aşağıda değiştirdiğim versiyon var.
Dört Katmanlı Bilgi Tabanı
İçeriği yönetmek için Obsidian'ı ve yürütmek için Claude Code'u kullanıyorum. Sistem dört katmana ayrılıyor.
Birinci Katman: Derlem.
AI yazımının en büyük sorunu kötü yazması değil, size benzememesidir. Uzun makale okuyucuları kelime kelime okur; "AI tadı" çok güçlüyse, rahatsız edici olur.
Bu yüzden söylediğim her şeyi kaydediyorum; tweet'ler, WeChat sohbet kayıtlarında tartışılan bakış açıları, kayıtlar ve karalanmış dağınık düşünceler. Sonra bunlardan bir yazı stili kılavuzu çıkarıyorum: Sonuçları önce belirtip sonra nedenlerini vermeyi severim, sıfatlardan çok sayıları tercih ederim, mevcut konuyu açıklamak için diğer endüstrilerden mantık kullanmayı severim ve kapanış için "motivasyon sözleri" kullanmam.
AI, her taslaktan önce bu kılavuzu okur, böylece ilk taslak en az %70-80 bana benzer. Yazdıktan sonra, benim için çok mekanik gelen ifadeleri vurgulamak ve değiştirmem için bir "AI tadı giderme" kontrolü yaparım.
Ne tespit ediyor? İşte birkaç yaygın tuzak:
- Pazarlama jargonu: güçlendirme, kapalı döngü, bağlantı kurma, altında yatan mantık—görüldüğü anda sil.
- Okuyucu adına konuşma: "Şöyle düşünebilirsiniz..." "Birçok kişi soracak..."—başkalarının ne düşündüğünü nereden biliyorsunuz?
- Öğretici ton: "Unutmayın," "Yapmalısınız," "Özü tek bir cümle"—sohbet ediyorum, ders vermiyorum.
- Kurgusal veri: "İnsanların %90'ı bilmiyor"—bu %90'ı nereden aldın?
- Dramatik etki için bağımsız kısa cümleler: Bir cümle. Tek kelime. Paragraf. —Bu en "AI tadı" olanı.
- Kalın sloganlar/altın alıntılar: Gerçekten güçlü insanların hepsi... —Sil.
Bu kurallar sistemde saklanır. AI, ilk taslaktan sonra bunları otomatik olarak çalıştırır ve isabetleri kırmızıyla işaretler. Bu iki adımla, uzun makalelerdeki "insan dokunuşu" önemli ölçüde iyileşir.
İkinci Katman: Materyal Kütüphanesi.
47 benzer hesabın yapısökümü, 1.100'den fazla içerik parçasından elde edilen veriler, viral makalelerin yapısal analizi ve yeniden kullanılabilir kavramlar ile alıntılar.
Yeni bir makale yazmadan önce, AI önce materyal kütüphanesini gözden geçirir: benzer konularda kim yazmış, hangi açı veriyi almış ve okuyucuların hangi yapıyı kaydetmek isteyecekleri. Kopyalamak değil; başkalarının verilerine dayanarak bir yol seçmek.
47 hesabın yapısökümünü yaptıktan sonra, birkaç bulgu doğrudan konu stratejimi etkiledi:
- 1M+ görüntüleme alan içerikler sadece 5 kategoriye giriyor: temel araç eğitimleri, tıbbi/sağlık bilimi, AI + para kazanma, kişi analizi ve kaynak koleksiyonları. Diğer türler neredeyse hiçbir zaman bir milyonu geçmiyor.
- Kaydetme oranları ve maruz kalma mutlaka pozitif korelasyon göstermiyor. Bazı makalelerin maruz kalması ortalama ama kaydetme oranı yüksek, bu da uzun vadeli değeri gösteriyor—bunları tekrar tekrar yazmaya değer.
- Takipçi artışı ve maruz kalma da mutlaka pozitif korelasyon göstermiyor. 119.000 maruz kalan bir kişi yazısı 156 takipçi kazandırdı, 77.000 maruz kalan bir eğitim ise sadece 25. Kişi yazıları insanları bireyi takip etmeye teşvik ediyor; eğitimler insanları kaydedip gitmeye teşvik ediyor.
Üçüncü Katman: İçerik Boru Hattı.
Konu Havuzu → Derinleştirilecek → Devam Ediyor → Yayınlandı. Havuzda sürekli olarak yazılmaya hazır bir düzine konu ve daha fazla materyale ihtiyaç duyan bir düzine aday bulunur. Sadece canım ne istiyorsa onu yazmıyorum—stratejiye göre havuzdan seçiyorum.
Konular birkaç kulvarda döner: proje uygulaması, AI para kazanma yolu yapısökümü, düşük eşikli sıradan insan işişi ve yeni AI paradigması trendleri. Her kulvarın farklı yoğunluğu vardır—zorlu araç eğitimleri en yüksek maruz kalmayı alır, kişi tanıtımları en hızlı takipçi kazandırır ve veri incelemelerinin dar bir kitlesi vardır ancak kaydetme oranı iyidir. Mevcut hedeflerime göre konuları seçiyorum: maruz kalma için eğitimler, takipçiler için kişi yazıları ve uzun vadeli değer için incelemeler.
Dördüncü Katman: Metodoloji.
Hangi başlıklar etkili, hangi konular viral oluyor, hangi yapıların kaydetme oranı yüksek—tamamı kendi yayın verilerimden damıtıldı.
Başlıklar ölçülebilmesi en kolay kısım. Bir düzine uzun makaleden sonra, iyi performans gösteren başlıklar temelde dört kalıba giriyor:
Yayınlamadan önce kontrol et: Belirli sayılar var mı? Kimlik etiketi var mı? Karşıtlık var mı? Okuyucu, başlığı okuduktan sonra ne alacağını biliyor mu? Ne kadar çok isabet varsa veri o kadar iyi.
İllüstrasyonlar
X uzun makaleleri için illüstrasyonlar çok önemlidir. Akışta, kullanıcının dikkat sırası KAHRAMAN görseli > Başlık > Gövde'dir. Görsel kötüyse, başlık ne olursa olsun kimse tıklamaz.
Prensibim: KAHRAMAN görseli, başlık ve giriş üçlüsü bilgiyi tekrarlamamalı. KAHRAMAN görseli size bir bakışta "bu ne tür bir içerik" olduğunu söyler, başlık insanları durdurmak için bir veri çapası sağlar ve gövdenin ilk paragrafı ayrıntıları genişletir. Üç şey, üç farklı bilgi katmanı iletir.
İçerik türüne göre otomatik olarak seçilen iki illüstrasyon stili vardır:
Eğitimler bilgi grafikleri kullanır—beyaz arka plan, açık renkli dekoratif baloncuklar, yuvarlatılmış kartlar, düz simgeler ve büyük Çince başlıklar, bir SaaS web sitesindeki temiz bir kahraman banner'ı gibi. Fikir yazıları kavramsal posterler kullanır—büyük metin çerçeve görevi görür, karakterler ve metin iç içe geçer, bir PPT'den çok bir sergi posteri gibi.
Her uzun makale bir kapak artı iki veya üç dahili bilgi grafiği alır. AI, makale içeriğine göre istemler oluşturur, görselleri üretmek için GPT Image 2 API'sini çağırır ve ardından gerekli orana indirip kırparım. Canva'da yarım saat süren şey, üç görsel için şimdi 10 dakika sürüyor.
Uzun Biçimli Veri
İşte birkaç temsili olan:
Ortalama maruz kalma yaklaşık 120.000, kaydetme oranı %0,5-1. AI falcılık yazısı en yüksek kaydetme oranına sahipti: %1,01—AI + para kazanma + bilgi asimetrisi kombinasyonu, okuyucuların en aktif şekilde kaydetmesini sağlıyor.
Veriden Büyüyen Kalıplar
"Veriden kurallar çıkarmak" dontbesilent'in temel metodolojisidir. İşte kendi X uzun biçimli verilerimden türetilen belirli kalıplar:
Başlıklarda belirli sayılar olmalıdır. "4 ayda 100 bin para kazanma," "155 Dolar vs 15 Dolar," "%452 YG"—tüm başarılı uzun makaleler somut sayılar taşır. Sayılar, bir akışta insanları durdurmanın en kolay yoludur.
AI kahraman olmalıdır. AI eğitim makaleleri sürekli olarak 100.000 görüntülemenin üzerinde kalırken, saf yatırım içeriği nadiren 50.000'i geçer. İnsanlar bu hesaba "AI nasıl kullanılır" görmek için geliyor, "hisse senedi nasıl alınır" değil.
"Size zaman kazandırmak" viralliğin altında yatan mantıktır. Genel hesapları toplamak, Codex tanıtımları, illüstrasyon pratiği—tümleri yapılandırma videosu ve Yapay Zeka Zaman Çizelgesi tüm viral uzun makalelerin ortak noktası "denedim, tuzaklara düştüm, sizin için düzenledim, sadece takip edin"dir.
Viral Formül: Zorlu eğitim veya gerçek deneyim + Belirli veri çapası + Tekrarlanabilir yol. Hiçbir viral başlık soyut bir kavram değildir. Hepsi "X'i yaptım ve sonuç Y oldu" yapısını takip eder—deneyimleri artı verileri paylaşmak, ders vermek değil.
Bu kurallar, yayınlanan her yeni makaleyle güncellenir. Sistem kendi kendini düzeltiyor.
Doğrudan Kullanabilirsiniz
dontbesilent'in dbskill'i (GitHub'da 4000+ yıldız) harika bir başlangıç noktasıdır. Benim yaptığımı da yapabilirsiniz: onun temel fikirlerini alıp kendi ihtiyaçlarınıza göre değiştirin.
Her şeyi tek seferde doğru yapmak zorunda değilsiniz. Konu havuzunuzu ve materyal kütüphanenizi oluşturarak başlayın, iki hafta çalıştırın ve verilerin size hangi yönde ayarlama yapmanız gerektiğini söylemesine izin verin.
