昨天文章中分享了如何利用 AI 拆解用户问题来发现输出话题这个点，今天继续沿着这个方向聊聊文章问题矩阵搭建。
核心逻辑跟昨天的基本类同，就是分析用户查询信息来明确各个维度的决策条件，然后再在这些决策条件的基础上，确定出各个类型的内容页面。
比如现在用户向 AI 查询“适合我团队的项目管理工具”这样的词条。
那这个核心任务确定之后，就需要在这个任务的基础上去尽可能多的拆解决策维度。
比如：价格、规模、行业、功能、集成、易用性、安全性、维护性、部署方式，等等。
其实前面两个条件都确定好之后，基本就可以使用排列组合的方式做问题的搭配了。
比如从价格维度出发可以有“免费项目管理工具有哪些”这种方向，比如从团队规模出发可以有“哪些管理工具适合10人以下团队”这种方向，等等。
仔细梳理一下，你会发现这里面的问题是源源不断的，甚至你可以把不同的核心任务进行组合，来发现更细分更垂直的长尾词条。
等这样的问题都收集详尽之后，便可以基于这类信息来组织我们的内容骨架。
回到上面那个案例，如果现在是我去输出一篇有关这个话题的文章，我大概率会把刚刚拆解出来的决策信息尽可能多的融合到内容骨架中去。
比如内容的核心是“项目管理工具的推荐”，那就需要在这篇内容中覆盖用户比较关心的点。
基础概念、使用方法、场景选择、产品比较、价格分析、替代方案、用户案例、故障解决、使用教程，等等。
像上面这些点，基本都可以以二级标题的形式存在，也可以作为一个独立区块插入到大的内容中去。
这样的文章骨架有了，剩下的工作就是调研市面上的已有信息，用细节内容去填充文章骨架了。
我建议在这个调研的过程中，尽可能细化、尽可能充实，尽可能提供内容价值。
反正这项工作是一个苦力活，我并不推荐用 AI 去做这部分工作，因为我希望的能提供 AI 不曾发现的点，或者不一样的角度。
这自然就要求你要了解产品信息、了解竞争对手的信息，不然输出来的内容都是人云亦云的东西，意义并不是很大。
当你这类用户问题拆解的多了之后，你自然就有了一份问题素材库。
甚至你还可以把实际运营过程中，碰到的用户问题融入到这份素材库中去，慢慢一个比较全面的问题需求清单便大体成型了。
这样或许就不用发愁内容输出的问题了。
