湯姆·布萊利文 發佈日期
2025 年，人工智慧將成為每個行銷人員工具包中的預設工具。 ChatGPT、Gemini 和 Midjourney 等工具現在已經成為我們日常工作生活的一部分。然而，仍然很容易分辨出誰在正確使用人工智慧，誰沒有。 AI 產生內容的品質完全取決於它所給予的指令。模糊的 AI 提示會產生通用結果，而結構良好、詳細的提示可以產生精確、引人入勝且有用的內容。完善這些指令的過程稱為即時工程。
透過了解不同的提示技術和策略，行銷人員、作家和內容創作者可以充 銷售數據 分利用他們的 AI 工具包。在本文中，我們將探索快速工程的最佳實踐，從基本原理到提高效率和輸出品質的先進技術。另外，我們正在測試您的人工智慧識別眼。
人工智慧如何理解提示
人工智慧不具備人類的直覺。它遵循基於機率的模式。當給出提示時，它會根據訓練過的資料預測最有可能接下來的文字。如果提示缺乏特異性，人工智慧將產生一個廣泛相關但可能不符合用戶期望的答案。然而，當提示結構清晰並提供足夠的背景時，人工智慧更有可能產生連貫且高品質的回應。
例如，「寫一份產品描述」這樣的請求將會得到一個基本的、通用的回應。然而，增加具體性，“為健身愛好者設計的高端智慧手錶撰寫引人注目的產品描述，重點關注先進的健康追蹤、時尚的設計和長電池壽命”，將引導人工智慧走向更精緻和更有用的輸出。
不同的提示技巧
寫作提示有多種方法，每種方法都會以不同的方式影響人工智慧的反應。透過理解和試驗這些技術，使用者可以改進他們的提示以獲得更好的結果。我們在兩個不同的 AI 文字產生器中測試了我們自己的範例：ChatGPT（更具創意）和Perplexity （更深刻）。
零次提示
零樣本提示涉及向 AI 提出請求，而沒有任何先前的範例或背景。這種方法依賴人工智慧現有的訓練來產生答案。