抖音内测兴趣卡：AI生成内容嵌入推荐流

抖音正在内测一种新内容形式「兴趣卡」。这种形式长在推荐流里，标注AI生成，点开就能像小程序一样交互。

兴趣卡在推荐流中的嵌入形态

兴趣卡直接出现在用户的推荐流当中。用户刷视频时会看到这些卡片，它们被明确标注为AI生成内容。一旦用户点开兴趣卡，界面会切换到交互模式，支持类似小程序的操作体验。

这种嵌入方式让AI生成的内容自然融入日常浏览路径。用户无需主动搜索或进入单独页面，就能接触到这些互动形式。标注AI生成则让用户清楚知道内容的生成方式，避免混淆。

兴趣卡与传统小程序的核心差异

兴趣卡和传统小程序存在明显差别。传统小程序通常需要用户主动搜索、扫码或通过特定入口进入，而兴趣卡直接生长在推荐流内，降低了发现门槛。

交互层面，兴趣卡点开后的体验类似小程序，但它更强调AI生成属性。传统小程序多由开发者使用代码构建，兴趣卡则依托AI能力快速生成互动内容。这种差异让兴趣卡在内容生产速度和个性化方面具备优势。

AI工坊创作平台的使用流程

抖音配套推出了「AI工坊」创作平台。创作者可以通过这个平台制作兴趣卡。

平台提供具体的操作指引。用户进入AI工坊后，按照步骤选择模板、输入提示词或调整参数，即可生成兴趣卡内容。整个流程围绕AI生成展开，创作者无需复杂编程知识。

生成完成后，创作者提交作品等待平台审核。平台会对内容进行检查，确保符合规范。整个使用过程聚焦于AI辅助创作，让更多人能够参与兴趣卡制作。

审核通过作品的100元奖励机制

平台对每个审核通过的兴趣卡作品给出100元奖励。这一机制旨在鼓励创作者积极参与。

奖励直接与审核结果挂钩。通过审核的作品即可获得对应金额。这种做法降低了创作者的试错成本，同时引导更多高质量AI互动内容产出。

从平台角度看，100元奖励是初期吸引创作者的手段。它帮助快速积累兴趣卡内容库存，为后续大规模推广打下基础。

兴趣卡的AI生成内容属性

兴趣卡被定义为一种全新的AI互动内容形式。所有兴趣卡都标注AI生成，这成为其核心属性。

AI生成意味着内容由人工智能模型驱动产生。用户交互过程中，兴趣卡可以根据输入实时调整反馈，提供个性化体验。这种属性让兴趣卡区别于传统图文或视频内容，转向更动态的互动方向。

标注AI生成也体现了平台的透明态度。用户在推荐流中看到兴趣卡时，能立刻了解其技术背景，对内容有合理预期。

平台推出兴趣卡的内测策略

抖音选择以内测方式推出兴趣卡。这种策略允许平台在小范围内观察实际效果，收集用户和创作者反馈后再决定下一步动作。

内测同时配套AI工坊平台和100元奖励政策，形成完整闭环。创作者可以通过平台快速上手，产出内容后获得激励，平台则借此验证兴趣卡在推荐流中的表现。

整体来看，这一内测策略聚焦于AI互动内容的探索。抖音希望通过兴趣卡找到新的内容增长点，同时为AI技术在短视频生态中的应用积累经验。

兴趣卡的出现反映了平台对AI能力的持续投入。未来其形态可能继续演化，但当前内测阶段的核心仍是推荐流嵌入、AI标注和互动体验的结合。

（正文字数约820）

相关阅读

• MiniMax M2 / Agent 指南：开源模型、SWE-bench 与成本对比
• OpenAI Codex CLI：安装登录 + 55 个斜杠命令速查（含 exec 避坑）