广告文案发出去之前，怎么用 AI 查一遍违规词

AI 能查出一部分，查不全，把它当第 1 道筛子用。

它能认出的：绝对化用语、医疗功效承诺、编造的销量排名，这类有固定词表，命中率不错。

它容易漏的：图片里的字、视频字幕、直播口头话术，这些不在文本里，AI 看不到。

它可能误判的：行业惯用语，比如「老字号」用在真有认定的主体上不算违规，AI 会一律标红。

所以流程要写成 2 步：AI 先筛 1 遍标出可疑项，人再对着广告法和行业规定核 1 遍。

碰到拿不准的表述，直接删掉换成可核实的事实，比反复琢磨措辞省事。改完把原文和改后版本并排放 1 份，出问题能追溯是哪 1 版。

查文案前，把这 5 类东西一起给它，判断才有着落。

待查文案全文，包括标题、正文、按钮文字，漏 1 处就白查。

产品资质，哪些功效有检测报告支撑，哪些只是口头说法。

适用人群和禁用人群，母婴、医疗、金融这几类的表述限制各不相同。

发布渠道，公众号、直播、门店海报的审核口径有差别。

历史被驳回的案例，有 1 到 2 个具体例子，AI 的判断会贴近实际。

要求它按「原文片段 + 问题类型 + 修改建议」3 列输出，人工改起来直接照着走，不用再自己想怎么改。

清单里漏掉资质这类附件，AI 会把没依据的功效当成事实放过去，所以附件比文案本身还要紧。

把 AI 当审稿人用，提问方式决定结果质量。

1. 先给它角色和依据，说清按广告法和所属行业的广告审查规定逐条比对。

2. 要求逐句判断，不要整段给结论，逐句才能定位到具体哪几个字有问题。

3. 让它给出替换方案，比如绝对化用语换成可核实的具体描述，改完再读 1 遍是否通顺。

4. 反向再问 1 次：这段文案有没有夸大、有没有暗示治不了的病能治，换个角度能捞出漏项。

5. 定稿前请 1 位不熟悉产品的人读 1 遍，普通人觉得夸大的地方，审核方也容易这么看。

这套流程跑 1 篇 800 字的文案大约 20 分钟，比被平台驳回重发快。

3 种审查方式，成本和覆盖面对比一下。

平台自带的审核，发布时自动跑，不额外花钱，缺点是只告诉你驳回，不告诉你改哪几个字。

AI 预审，1 篇 10 分钟内出结果，能定位到句子，缺点是词表不全，需要人复核。

外部法务或广告审查机构，覆盖全，缺点是要排队，1 篇通常 2 到 3 个工作日。

常规内容用前 2 种就够，涉及医疗、金融、教育承诺的文案，第 3 种别省。

把每次被驳回的原因记下来，攒 20 条就形成自己行业的清单，比通用词表管用。清单按「表述 + 驳回理由 + 可用替换」3 列记，新同事上手直接看这份。

我们去年有 1 条推文被平台驳回，理由是「效果承诺过于绝对」。

当时写的是「3 天见效」，本意是平均数据，读起来像承诺，改成了「多数用户反馈 3 天内能感受到变化，个体存在差异」，第 2 次就过了。

踩过这次之后，我让 AI 先跑 1 遍，它标出了 6 处可疑表述，其中 4 处确实该改，2 处是行业常用词，核完留下。

它的价值在于不漏看，人写文案时容易自我说服，机器不会。

现在每篇发布前固定 3 步：AI 标红、人工核依据、留 1 份修改记录。

这份记录还有个用处，半年后同类问题再出现，翻记录比重新讨论快得多。