覺得 AI 寫得太爛了？提升 AI 文案寫作的三個思維觀念 ( 附 Prompt 指令 )

你好，歡迎來到純粹文案，這裡是林育聖分享關於文案撰寫、心得、觀念與實務經驗，文案領域為創作範疇，所有成果都來自於個人經歷與數據，一定會有例外與無法窮盡的可能，因此請自行參酌閱讀，希望這些內容對你有幫助。

現今對於 AI 協作，還是有許多人會抱怨「 AI 產出的東西還是太爛了，根本不能用 」、「 看起來很厲害，但內容都是錯的啊 」等等問題。

這類問題的抱怨，大概都誤把 AI 當成是人一般的存在，而且是通靈等級的人，覺得只要自己說出問題，對方就能馬上 Get 到並給解決方案，俗稱伸手牌的人。

或許未來真的有那麼一天，不過創作要符合需求，可能還有很長一段距離要走。

現階段要能夠提升 AI 產出的品質，就是要提升自己下指令的功力了。之前有寫過：

「提升 ChatGPT 寫文案的 5 種進階做法」與「你應該先用 AI 寫的五種文案標題」兩篇文章，建議可以先閱讀。

這篇文會教你三個能提升與 AI 協作的效率、 AI 創作內容品質的方法。幫助你更好的利用 AI，提升文案寫作工作效率與成果。

本文目錄索引：

一、情境思維：建立你與 AI 的對話場合 

二、目標思維：讓 AI 跟你一起從終點一起走回來

三、變數思維：抽換變數，慢慢逼近想要的目標

結語   

正文開始

先說與 AI 協助最重要的觀念：下指令前的思考，比指令本身重要。

如果只是到處去搜尋別人的指令，複製貼上的話，就好像搜集了一堆廣告案例，自己卻還是做不出廣告一樣。

要學會理解、拆解別人的指令，瞭解下指令前的思考，才能提升產出品質。

以下是三種下指令前的思考方式：

一、情境思維：建立你與 AI 的對話場合

想像一下，如果聽到有人說：「中午吃什麼，有什麼建議嗎？」那你怎麼回呢？

這個問題，如果我跟你說場合是校園中、辦公室中、旅行中，是不是答案就會不一樣了？

不只是推薦餐點會不同，連預算建議、口味都會有所不同。

如果你跟 AI 常常劈頭就是一句：「請幫我寫個文案，以下是資訊內容......」這樣出來的品質，常常會需要你再修改過。

沒有建立情境，就會給出最平庸常見的回答－這樣的答案，在任何場合都成立。

但大多數時候，我們是需要看情境說話的，在房間講的話不能在客廳講，在辦公室說的話不能到大街講，在咖啡廳說的話不能在圖書館講，因為圖書館不該講話。

嘗試在對話前，先建立你跟 AI 的情境，將能大幅改變產出內容的適宜度，也可以讓 AI 快速產出符合你的要求。

Prompt 指令範例：

【 我等等要準備進辦公室跟老闆報告這個月的業績狀況，請你協助我整理以下資訊：】

【 我下個月要開始投履歷，目標是上市櫃公司，請你根據我的資料，協助我撰寫履歷表：】

【 我剛剛跟女朋友吵架，希望寫一封道歉信給他，請你以我們的交往資訊和吵架原因，協助我撰寫這封道歉信： 】

情境的設定，會建議包含場合、環境、氛圍或事件，這樣的情境會更加具體而明確，在我們課堂上我會用天地人的三個變數去做設定，更有規律性的去設定情境。

如同與人溝通一樣，只要先設定好情境，就能快速進入重點，讓討論迅速聚焦。

二、目標思維：讓 AI 跟你一起從終點一起走回來

目標思維也就是文案心法裡的「以終為始」觀念，這在任何表達領域都是一樣的。

我們很常以為 AI ＂應該＂知道我們要的是什麼，在與人溝通上也是一樣。

這時可以想像一下：

你跟一個新人說：「 給我一份週報，說明你這禮拜做了什麼事。 」

新人：「 請問週報內容要有什麼？ 」

你說：「 就是說一下你這禮拜做什麼事啊。 」

然後你收到一份滿滿的文字，像日記一樣的內容，這時你會不會覺得很生氣？

雖然你有說目的，但新人根本不知道週報的「 格式 」、「 流程 」之類的內容，而他也的確給出相同目的了。

目標思維不是告訴 AI 你要的成果是什麼而已，而是從成果回推，把過程、限制和條件也跟他說，他才能一步步給出你要的結果。

這如同接案時，業主說要寫一篇很「會賣」的文案，那我們的工作，就是把他的產品跟會賣這件事連接在一起，這才是專業。

面對 AI 時，你必須要有相對的專業能力，才能夠讓 AI 產出符合你的需求，甚至是做成固定流程。

只有建立在專業之上的 AI 指令，才能幫得上你的忙。

運用你的專業，替 AI 一步步拆解目標成小步驟，也可以與 AI 共同進行，你再修正就好。

Prompt 指令範例：

【 我需要你協助整理一份會議記錄，以下是必要的格式內容，請依照格式一步步跟我確認，最後再填入會議記錄整理。 】

【 我需要撰寫一份銷售文案，請依照我提供的 PPT 銷售架構，一步步跟我確認內容後再往下撰寫。 】

【 我需要撰寫一份募資文案，目標是獲得投資人的信賴，請你先從市場研究開始，跟我確認需要哪些資料再繼續往下撰寫。 】

目標的設定，重點在於一步步拆解與確認，避免想要一步到位的心態，對於目標我們都應該謹慎的確認才不會有認知落差，造成最後結果的失望。

這點不管與人或與 AI 都是一樣的，差別是 AI 會一本正經的說幹話，而人們會把錯怪罪到你身上。

三、變數思維：抽換變數，慢慢逼近想要的目標

所謂的變數思維，就是在做實驗時，要測試特定元素是否有影響，就必須要將變數縮小到只剩下兩個，才能知道影響狀況。

只要有做過實驗的人，應該都能理解這點有多重要。

電商廣告中的 AB Test 也是一樣意思，必須要把變數設定小到只有兩點，例如只有文案、只有圖片、只有受眾不同，才能知道成果，但如果同時抽換圖片、文案，而去比較兩個廣告效果，那就只是碰運氣而不是測試了。

但常常在生活中忘記這件事，總會把不同變數混在一起，變成討論不清楚的狀況。

與 AI 協作也是一樣意思，你下的指令，其實包含多種變數在其中，你想要讓品質越好，越靠近你期許，你就不能每次都重來，而是慢慢的調整變數，找到適合你的指令。

Prompt 指令範例：

【 我需要撰寫一個社群文案，以下有三個主要元素，請依照元素內容組合後撰寫：

1. 內容主題：

2. 目標受眾：

3. 文字風格：

(下一次對話)

現在請調整目標受眾為 {　} 後，再重新撰寫兩個版本 】

【 請幫我撰寫一篇 SEO 文章，需包含以下元素：

1. 主題是：

2. 主要關鍵字：

3. 次要關鍵字：

4. 段落主題：

5. 結尾呼籲：

(下一次對話)

請將上篇內容，修改次要關鍵字 {　} 後，再產出另外一個版本 】

嘗試將你的內容，拆解成不同的變數，透過抽換不同變數來達成多版本的微調，不用每次都重新寫一遍，這樣才能夠知道哪一個變數影響最多，以及該怎麼調整。

以上三種思維方式，如果在下指令前就能先思考好，那就會提升指令的品質與簡潔度。

因為指令並不是越多越長越好，過多無用的指令反而會成為雜訊，污染產出的內容。

要下簡潔而必要的指令，就必須在下指令前先思考好。

只有你的思維清晰了， AI 才能幫助你提升效率。

結語：

AI (正確應稱大型語言模型) 不斷在進步，一年以百倍速度進步成長。

但最根本的差異，還是在使用者身上。刀子再怎麼鋒利，料理好吃與否還是廚師功力。

當 AI 越懂人類的需求時，我們就必須要再回歸探索自己的需求。

只有當我們能把自己要的想清楚，才能開口去跟別人提出需求，並順利合作。

不論科技怎麼進步，提升自己思維，都將是最好的投資。

2024.06 林育聖

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