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硬核！两套方法，教你用ChatGPT写出爆款文案！

chatgpt2023-11-23 00:23:35428

大家好，我是川哥。

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以下正文：

最近不是给兄弟们分享了个AI网站吗？
本来以为AI都已经火了快一年了，大多数人耳濡目染也应该多多少少都会使用AI了。
结果这些天收到的最多的消息竟然是询问关于AI的基础使用方法。
还有兄弟特地跑过来说，AI都是骗人的玩意儿，让它写个短视频爆款文案都写不出来。
本着负责任的态度，我问他是怎么用AI写文案的。
不问不知道，一问吓一跳，哥们儿纯属是把AI当成阿拉丁神灯，搁那成天许愿呢！
“写一份抖音爆款文案”
“写一份短视频爆款剧情文案”
“写一份短视频百万点赞的文案”
……
不是说AI写不出来，但一句话就想让AI写出来一份百万大爆款，多少有点把AI当成是许愿瓶了。
于是往往最后的结果就是你以为它是人工智能，最后却觉得它是人工智障。
但实际上，是你硬生生把人工智能给用成了人工智障。
AI说到底本质上还是个工具，工具能发挥多大的价值，取决于使用的人，而不是工具本身。
俗话说得好，授人以鱼不如授人以渔。
单纯给大家提供几十份提示词其实没多大卵用，毕竟一份提示词不可能同时满足得了所有人的需求。
不如直接教会大家如何写出一份能完美满足自己需求的优质提示词。
所以今天这篇文章，川哥就来给大家讲解一下目前最先进的两种提示词的写法。
一、思维链（Chain of Thought, CoT）
CoT提示是一种引导语言模型详细阐述其解决问题过程的方法。
其核心在于提供一个框架，让AI能够模拟人类解决问题时的逻辑思考步骤。
具体来说的话，CoT提示一般包括这5个要素：
1. 问题解析：提示模型先解析问题，明确要解决的具体问题是什么。
2. 逐步解释：模型接着展示解决问题的逐步逻辑，就像一个人在思考时会做的那样。
3. 合理假设：如果需要，模型可以提出合理的假设来辅助解题。
4. 详细推理：强调细节和逻辑推理的过程，而不仅仅是给出最终答案。 
5. 结论：最后，模型提供明确的答案或解决方案，并解释其如何得出。
这种写法的主要作用是提高模型输出的解释性和逻辑性，让AI在解决复杂问题时更加高效和准确。
当然，这只是CoT提示的基础逻辑，而不是说一定要每一步都要遵循这5个步骤。
比如，我们要写一篇爆款短视频文案，CoT提示方法就可以通过详细阐述文案创作的每一步骤来实现。
每个步骤都相当于一个“思考节点”，帮助你系统地构建引人入胜的内容。
比如：

  1. 开头吸引注意：

    首先思考怎样的开场能立即抓住观众的注意力，比如一个惊人的声明或一个引人深思的问题。

  2. 展示核心内容：

    然后详细描述视频的主题，思考怎样表达能最好地吸引目标观众。

  3. 激发情感反应：

    接着思考如何通过幽默、惊喜元素或情感共鸣来进一步吸引观众。

  4. 展示亮点：

    考虑视频的独特之处或最吸引人的部分，确保这部分在文案中被突出展示。

  5. 号召行动：

    最后，思考怎样的号召性用语可以促使观众进行互动，如点赞、分享或评论。

那最后写出来的提示词可能就是这样：
“用一个引人注目的开场白开始，比如一个令人惊讶的事实或一个引人入胜的问题。”
“接着简要介绍视频的主题，确保内容既有趣又与目标观众相关。”
“用幽默、惊喜或情感共鸣的元素来吸引观众。”
“强调视频中的亮点或独特之处，让观众明白为何这个视频值得观看。”
“以一个号召性语句结束，比如邀请观众点赞、分享或留言。”
是不是比单纯让AI写一个短视频爆款文案要好得多了？
二、PromptAgent
PromptAgent使用了蒙特卡洛树搜索算法来优化提示词。
通过模拟人类试错方法，反思模型的错误并提供建设性反馈。
举个例子：
假设有一个任务是理解并回答复杂的科学问题。
初始提示词可能是基础的问题理解指导，比如“仔细阅读问题并提供详细的答案”。
在优化过程中，PromptAgent首先评估这个初始提示词的效果，识别出模型在理解或回答问题时的不足之处。
然后，它通过蒙特卡洛树搜索算法模拟和预测不同提示修改方案的效果。
比如加入专业术语解释、引入问题解析步骤、或者添加与问题相关的背景信息。
通过这样的迭代过程，PromptAgent找到能够更有效地引导语言模型理解和回答复杂问题的优化提示词。
这个过程类似于一个专家系统，通过不断迭代和学习，结合领域知识和对模型行为的理解，逐步提升任务提示的效果。
那还是最开始的任务，如果使用PromptAgent方法来写一个短视频爆款文案的提示词，应该怎么写？
相比于CoT提示，PromptAgent会更注重在提示中融入专业的营销和视频制作技巧，以达到最优的营销效果。
比如：

  1. 利用市场趋势：

    “从当前流行的视频趋势和目标受众的偏好出发，构思开头。”

  2. 结合视觉元素：

    “考虑如何通过吸引人的视觉效果来强化信息传递。”


  3. 内容深度和广度：

    “确保视频内容不仅表面吸引人，还要提供有价值的信息或深入的故事来维持观众的兴趣。”

  4. 强调差异化：

    “识别并强调你视频的独特卖点，比如原创性、幽默感或与众不同的视角。”

  5. 分析数据反馈：

    “根据过往视频数据分析结果，使用最能激发互动的号召性用语，如直接询问观众意见或提供互动挑战。”

最后总结一下，这两个方法各自的特点：
CoT提示主要是用来增强模型解释其决策过程的能力，特别是在解决问题或分析复杂情境时。
这种优化通过引导模型展现其思考步骤来提高解答的透明度和逻辑性。
而PromptAgent专注于创建和优化提示，以提高大语言模型处理特定任务的能力。
它通过策略性规划和蒙特卡洛树搜索算法优化提示词，强调在提示词中整合专业知识和详细指导。
说简单点，就是CoT聚焦于提升模型表达思考过程的清晰度和连贯性，PromptAgent更注重优化任务指令的内容和结构。
具体要使用哪种方法就根据你自己的需求来定。
ok，今天先说到这，老规矩，看完文章记得右下角给川哥点赞。


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