运营策划的AI提问技巧
AI技术正在以让人惊叹的速度不断进化和发展,除了像ChatGPT、文心一言等通用的人工智能工具以外,针对某个具体行业、解决某类具体问题的专业型AI工具,也正如雨后春笋般出现。
可以说AI将会逐步渗透到人类的生活、工作、学习等方方面面,运用AI工具高效地解决问题已经成为一种普遍的趋势和认知。
同时我们也要清醒地认识到,AI不是来替代你做事情的,而是协助你更高效地做事情,它主要是按照人给出的指令去执行任务;只有懂得如何正确使用AI、懂得如何向AI提问的人,才能真正通过AI拿到想要的结果。
目前国外非常流行一种叫“AI指令师”的新兴职业,一个优秀的AI指令师的收入很容易拿到数十万甚至上百万;他们的主要工作就是用一些专业的提问方式,让AI很好地理解并且按照提问者想要的思路和方式去回答问题或执行任务。
向AI提问并没有看上去那么简单,反而是一件难度很高的技术活儿;我们输入的提示词,首先必须要让AI了解该问题产生的原因和背景,同时还要能够准确地理解我们的意图,并按照指定的要求去输出答案和执行任务。
这就好比广告公司接到甲方的brief时,如果brief没有把需求和目标表达清楚,就很难去有效地执行该项目;即使在半知半解中硬着头皮做完了,最终也会发现产出的方案压根就不是甲方真正想要的。
由此可见,学会跟AI交流、编写高质量的prompt提示词,是用好AI工具最基础、也最重要的一项技能;这篇文章,将会系统性地总结一些编写prompt的方法和技巧,帮你成为驾驭AI的高手!
先扔一个重磅炸弹,引爆这篇超级干货!!虽说不同的问题肯定有不一样的问法,但万变不离其宗,有一些底层的逻辑是相同的,下面介绍一个万能的prompt公式帮你快速上手。
用一个例子来说明会比较容易理解,比如你提了一个prompt“如何成为一名优秀的营销策划专家?”可以看到ChatGPT回答了10条关键的策略和方法。
看上去好像很正确很有道理,实际上却属于正确的废话,对真正实施行动却没有任何的帮助和价值;提问者需要的肯定不是这种空洞理论的东西,而是一些更加落地更加实用的建议。
接下来把这个prompt优化下“假如你是一位拥有20年营销策划经验的资深专家,对于营销行业和营销人的职业发展有深刻的理解。我是一名学市场营销专业、且毕业不久的职场新人,目前在一家广告公司从事策划的岗位。
请告诉我如何在两年内时间内成长为一名优秀的营销策划专家,以每半年为一个时间单位做规划,帮我罗列清楚在学习和工作方面具体应该怎么做”。
通过对比可以看出,经过优化后的prompt,AI的回答就变得非常的清晰具体可落地,每半年要求提问者在学习方面和工作方面,具体要做什么事情详尽地罗列了出来。
并且按照个人职业发展的路径,按照时间维度由浅入深地提供一些可行性很强的建议,而这个规划的目标就是要帮我在两年时间内成为一名营销策划专家,这样的回答才是提问者真正想要的。
后面的prompt到底做了哪些优化,能够让ChatGPT的回答发生这么巨大的变化?让我们把这个prompt进行一个拆解:
首先是给了ChatGPT一个身份设定“一位拥有20年营销策划经验的资深专家,对营销有深刻的洞察和理解“,这样能够让它以营销专家身份的视角去思考和回答问题。
接下来介绍提问者目前的情况“是一名学市场营销专业、且毕业不久的职场新人,目前在一家广告公司从事策划的岗位”。
然后是给它布置具体的行动任务和要求“请告诉我如何在两年内时间内成长为一名优秀的营销策划专家?”
最后就是告知具体对于答案有哪些具体的要求“以每半年为一个时间单位做规划,帮我罗列清楚在学习和工作方面具体应该怎么做”
通过拆解,我们可以总结一个万能的prompt提问公式:
prompt=身份设定+交待背景+任务主体+细节形式
- 身份设定:让ChatGPT扮演特定的角色,以这个角色的视角来回答问题
- 交待背景:提问者目前所处的状况,以及问题背后的详细背景介绍。
- 任务主体:具体需要做什么事情,生成的主要对象有哪些。
- 细节形式:对任务有哪些细节和关键词要求,以及对生成内容形式上有什么要求。
对于初学AI工具的人来说,只要依照上面的prompt公式多加练习,就能够快速上手,并对AI的驾驭能力越来越强。
在熟练运用prompt万能公式的基础之上,老泡还总结了还有一些实用的技巧,能够帮助你进一步的提升自己的prompt水平,让AI执行一些更加复杂的任务。
在这里也毫无保留的分享给各位读者,让大家把指令做的更加优质和有效:
一、描述尽量详细有逻辑
切记使用简单的一句提示语让AI回答你的问题,这种指令太模糊了很难得到你需要的答案;比如领导给你布置了一个任务,如果只是简单的一句话交给你“请帮我写一个产品的广告文案”,你肯定也很模糊到底要写成什么样,接到这种非常模糊任务的时候,自己也脑子特别混乱不知道该怎么去写,不知道领导到底想要什么。
所以你的描述尽可能详细,补充更多的细节,比如背景、原因、结果、长度、来源、格式、样式等,尽可能的把你的任务交待清楚一点。
举个例子,优化前的prompt:请给一款新品咖啡写条广告语!
这个提问过于简单和笼统,没有说清楚为什么要开发这款咖啡?口味和功能上有哪些特点?目标消费者是哪群人?新品上市有没有优惠活动?等,就好比你去给一家广告公司下brief,说请给一款新品咖啡写条广告语,对方肯定也是一头雾水要问更多详细的细节,才能有针对性的去写广告语。
优化后的prompt:“国内喝咖啡的群体越来越庞大,且呈现人群年轻化、口味多样化的趋势,椰奶的口感一直备受年轻人的喜欢,于是我们开发了一款含椰奶的咖啡产品;这款咖啡口感香浓还带有一丝清甜,主打年轻人市场,甚至吸引了很多奶茶爱好者来品尝。请基于以上信息,给这款含椰奶的咖啡写一条广告语,目标是吸引年轻人和奶茶爱好者来尝试体验,广告语字数不超过15个字”
这个优化后的prompt就提供了更多的细节,比如开发这款产品的原因和背景、这款产品的优势亮点、面向的目标人群、广告语的要求等;这样AI就能更好地理解你的需求,然后给出来的答案也会更有针对性。
二、用示例框定所需的格式
提前规划好输出格式,可以更容易得到你想要的结论;举个例子,你想要AI帮你总结一篇文章的要点和提纲,你的prompt可以这样写:
我将给你一篇文章,你需要通过对我输入的本文进行理解,以生成一份总结报告,请在我给出文本后参考以下规范进行生成
标题:
摘要:
主要人物:
事件背景和原因:
事件经过和结果:
这样AI就会按照你要求的格式输出结果。
三、强调词和提示词顺序
针对重点的要求可以用强调词来修饰,比如在描述某一个非常重要的内容时,在这个关键词前面加上一些强调词,比如说非常、强调、务必、一定等来凸显某个要求的重要性,AI在回答的时候就会更加注重这一方面的要求。
另外提示词的顺序也会一定程度影响得到的答案,比如你给AI布置一个任务,这个任务里边有很多的要求,就会有很多对应描述的提示词,这些提示词的排序是要有优先权重的。往往排序越靠前的提示词权重越高,AI在执行任务的时候越重视这个要求;因此在做提示词的时候,要把最重要的一些要求尽量往前放。
四、给AI一些逻辑提示
在我们比较难以表达真正想要的回答方向的时候,不妨去给它一些逻辑提示和一些举例,让它去理解我们这些例子的逻辑后,可能就会得到比较准确的回答。
举一个提示例子:
当人们需要购物时——淘宝
当人们需要搜索时——百度
当人们需要点外卖时——饿了么
当人们需要找工作时——
这是四行提示语,如果把这四行提示语输入给AI,它给我们的答案如下:
可以看到AI通过这四行提示语理解了需求,当人们讲到某种需求的时候,它就会联想到对应的一个网站,它已经理解了这样的关系,所以它给出了几个求职的网站。
五、说出对回答的期望
向AI表达你对回答的期望和要求,包括信息的详实程度、答案的准确性、解决方案的可行性等,帮助AI更好地调整回答的内容和方式。
示例:我最近正在减肥,请你根据我的身高体重等信息,为我制定一个专属的减肥计划,我希望这个减肥计划可以在2个月内减10斤。
这里面的期望就是按照减肥计划,能够在2个月内减10斤,这是一个非常明确的期望,AI就能根据你的期望给出比较清晰具体的减肥计划。
六、具体的行动步骤
针对一些专业性要求较高的问题,可以告诉AI要采取哪些具体的行动或步骤来解决问题。
请根据以下3个步骤帮我给一款含椰汁的咖啡产品起个名字:
第一步搜集100个爆款咖啡产品的名字
第二步总结下这100个名字的共性
最后根据共性帮我给这款咖啡取10个名字
当让AI去执行一些比较复杂任务的时候,明确告诉AI详细的行动和步骤就显得特别重要,比如第一步第二步第三步…
这样就能确保它在执行任务的每一个环节都能严格的按照要求去执行,最终出来的结果就不会有太大的偏差。
七、喂养相关知识信息
告诉AI可以使用哪些领域的知识或技能来解决问题,并向其提供相关的知识信息。这样它就可以基于我们提供的知识信息,针对性的执行任务。
比如想要AI给产品做市场定位,可以先提供一个市场定位理论让AI学习:”STP是非常经典的一个市场定位理论,用这个理论做定位可以分成三步。
第一步市场细分,市场是多层次、多元化的消费需求集合体,任何企业都无法满足所有的需求,可以根据不同需求、购买力等因素把市场分为若干子市场。
第二步是选择目标市场,企业可以根据自身战略和产品情况,从子市场中选取符合公司的目标和能力的细分市场作为目标市场。最后是定位信息传达,企业将产品定位在目标消费者所偏好的位置上,并通过一系列营销活动向目标消费者传达这一定位信息……”
当你希望AI基于某些特定知识来回答问题或执行任务时,只要提前把这些知识喂养给它、让它提前进行学习,AI就能根据学习到的知识回答问题。
套用AI提问万能公式,把AI工具用熟练;然后再运用七种提问技巧,把prompt进行升级;下一个百万AI指令师可能就是你!
作者:老泡
来源公众号:老泡OG
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