8 quan niệm sai lầm và 6 mẫu câu gợi ý trong tiếp thị AIGC

Tiếp thị AI đòi hỏi tư duy chiến lược. Thật khó để đạt được kết quả tốt nếu chỉ dựa vào công nghệ. Cần phải tập trung vào chất lượng và chiến lược. Hãy cùng xem bài viết này để tìm hiểu về những hiểu lầm và lời khuyên.

Sự phát triển của công nghệ AIGC đã mang đến những cơ hội mới cho hoạt động tiếp thị, nhưng đối với những người làm tiếp thị thương hiệu, chúng ta có thể thấy rằng các công cụ AI dường như không giúp ích nhiều cho chúng ta, đặc biệt là những người đang làm việc về nội dung và chiến lược.

Vì hầu hết công việc của chúng ta mang tính sáng tạo, chiến lược hoặc chuyên môn nên rất khó để dựa vào AI để đưa ra kết quả tương đối thỏa đáng và đáng tin cậy.

Đôi khi chúng ta cảm thấy nó quá vô nghĩa, và ngay cả sau khi chơi nó một thời gian dài, chúng ta vẫn cảm thấy nó là một sự lãng phí thời gian. Tốt hơn là tôi nên tự làm, và tiết kiệm thời gian liên lạc nhiều lần để chỉnh sửa và kiểm tra xem nội dung có đúng không.

Lý do khiến tình trạng này phổ biến là mặc dù công nghệ AI đã phát triển, nhưng tư duy đằng sau tiếp thị AI vẫn chưa theo kịp.

Suy nghĩ thông thường về tiếp thị AI bao gồm:

• Tìm kiếm lời nhắc có sẵn ở khắp mọi nơi, muốn sao chép và dán của người khác
• Các cơ sở dữ liệu phụ thuộc quá nhiều vào AI thiếu khái niệm "hệ thống canh tác"
• Tin rằng kết quả đầu ra của AI là đúng, hữu ích và hợp lý
• Muốn nhanh, hãy nghĩ rằng bạn có thể đạt được kết quả mong muốn bằng cách nhập lệnh một lần

Ví dụ, một công ty đã sử dụng công cụ SaaS video ngắn dựa trên AI để làm sạch các tài liệu video theo từng đợt và trên quy mô lớn, sau đó trộn lại và kết hợp chúng với một ma trận để phân phối, nhưng không mang lại kết quả tốt.

Bởi vì họ dựa vào số lượng nên mỗi ngày có hàng chục nghìn video ngắn được phát hành, số lượt xem có vẻ tăng lên nhưng tỷ lệ chuyển đổi lại rất, rất thấp và hiệu quả cũng rất hạn chế.

Nguyên nhân đằng sau điều này là nếu không có nội dung tốt thì chỉ có số lượng mà không có chất lượng.

Theo lời của Chủ tịch Mao, chúng ta vẫn cần phải tìm kiếm sự thật từ thực tế và không hành động mà không xem xét đến các điều kiện thực tế.

Bạn gặp phải những vấn đề cụ thể nào trong công việc hàng ngày? Nếu bạn cần công cụ cụ thể để giải quyết vấn đề, hãy tìm công cụ AI tương ứng.

Không cần thiết phải sử dụng các công cụ AI quá tiên tiến và phức tạp. Chìa khóa là phải hiểu được tư duy từ gợi ý của AIGC, thiết kế một "thư viện từ gợi ý dành riêng cho nhóm của bạn", sau đó thực hiện các sửa đổi theo công việc và dự án cụ thể để "thích ứng với điều kiện địa phương".

Vậy làm thế nào để chúng ta biến dạng các từ gợi ý của AI? Nội dung chính của chương trình phát sóng trực tiếp hôm nay là suy nghĩ về từ gợi ý.

Tuy nhiên, trước khi nói về tư duy bằng từ ngữ gợi ý, có một số hiểu lầm phổ biến cần phải được giải quyết, vì nếu mắc phải những lỗi này, việc sử dụng các công cụ AI trong các tình huống tiếp thị thực tế vẫn sẽ rất khó khăn.
Dưới đây là 8 quan niệm sai lầm phổ biến.

1. Nhập từ gợi ý mà không cần suy nghĩ

Vì đây là mô hình ngôn ngữ lớn nên chúng ta phải học cách tạo ra ý thức về mẫu hội thoại.

Ví dụ, nếu chúng ta muốn đầu ra của ChatGPT trông giống như một dạng văn bản nhất định, chúng ta cần cung cấp cho nó một mẫu cụ thể khi đầu ra.

Ví dụ, chúng ta thường thấy gì trong các bài viết? Giống như tiêu đề và tác giả phải không?

Do đó, nếu bạn muốn mô hình AIGC xuất ra một bài viết, khi nhập các từ gợi ý, bạn phải tuân theo cấu trúc tiêu đề, tác giả, tóm tắt và nội dung chính.
Vào thời điểm này, mô hình AIGC cảm nhận được [cảm giác về mô hình].

Do đó, nội dung mà nó xuất ra sẽ giống một bài viết hơn là một thứ gì đó khác.

Ví dụ, "Giả sử bạn là một blogger của Xiaohongshu, hãy chia nhỏ bản sao Xiaohongshu này và chia nhỏ cấu trúc của bản sao này theo phần đầu, phần giữa, phần cuối và biểu tượng cảm xúc" - loại từ gợi ý này cũng được thiết kế theo [ý nghĩa của mẫu].

2. AI cần phải có tính logic

Một hiểu lầm phổ biến là GPT về cơ bản là một mô hình ngôn ngữ lớn chứ không phải là công cụ tư duy logic có thể thay thế tư duy của con người.

Tại sao?

Bởi vì quá trình tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn không tuân theo logic và tính chính xác của tư duy con người nên nó mang tính bắt chước.

Chúng ta có thể để trẻ bắt chước suy nghĩ của mình và dần dần hướng dẫn trẻ bắt chước quá trình suy nghĩ của mình, để thực sự trao quyền cho công việc của chúng ta.

Hãy lấy tiếp thị thương hiệu làm ví dụ. Bạn phải để nó học cách bắt chước kinh nghiệm làm việc của bạn. Bạn phải nhập SOP công việc và các trường hợp của bạn vào đó, sau đó để nó bắt chước. Bằng cách này, nó thực sự có thể nâng cao hiệu quả công việc của bạn.

Ví dụ, bạn mới vào làm ở một công ty, nhưng người lãnh đạo của bạn không đáng tin cậy và mục tiêu của bạn là nâng cao năng lực và phấn đấu tìm kiếm cơ hội để tự kinh doanh.

Lúc này, bạn có thể nhập thông tin cơ bản vào Chatgpt, nhưng bạn không thể trực tiếp yêu cầu nó giúp bạn phân tích vì nó không xem xét đến các quy ước xã hội.

Lúc này, bạn cần liệt kê [cách suy nghĩ, hướng suy nghĩ, lý thuyết tham khảo/quan điểm/sách/cơ sở] của bạn vào các từ gợi ý.

Mục tiêu là để mô hình AIGC noi theo và bắt chước cách suy nghĩ của bạn.

Ví dụ, các từ gợi ý trong ngữ cảnh trên có thể được viết như sau:

Dựa trên thông tin cơ bản tôi đã cung cấp ở trên và mục tiêu phát triển nghề nghiệp của tôi, vui lòng rút ra ba kết luận sau và cho tôi biết lý do cho lập luận của bạn:

• - Làm sao để tận dụng lợi thế của đối thủ để giành lợi thế cho mình?
• - Làm sao để biến lợi thế của đối thủ thành bất lợi?
• - Làm sao để biến sự bất lợi của đối thủ thành đòn bẩy để đạt được mục tiêu của mình?

Điểm thứ ba là quá trình hình thành của nó không phải là một quá trình suy nghĩ tuyến tính mà là ngẫu nhiên.

Ngay cả với cùng một từ gợi ý, kết quả trả về cũng là ngẫu nhiên.

Chính vì tính ngẫu nhiên nên đây là một công cụ tư duy tốt giúp chúng ta mở rộng khả năng sáng tạo.

Bởi vì mô hình AIGC thực sự tốt hơn trong việc tư duy phân kỳ, nghĩa là: nó thực hiện nhiều tư duy phân kỳ khác nhau dựa trên cơ sở dữ liệu của nó.

Nhưng nếu bạn muốn nó giúp bạn tập hợp suy nghĩ, đánh giá và sàng lọc câu trả lời đáng tin cậy cuối cùng thì nó có thể không hiệu quả lắm.

Đặc biệt đối với các nhà tiếp thị thương hiệu, khi chúng ta sử dụng mô hình AIGC, một ý tưởng hay hơn thực sự là: hãy nói với anh ấy rằng tôi cần nhiều cảm hứng và sáng tạo hơn ngay bây giờ, và tôi cần bạn giúp tôi tạo ra cảm hứng và sự sáng tạo theo nhiều hướng khác nhau.

Nó có thể mang lại cho bạn nhiều lợi ích bất ngờ.

Cách đây một thời gian, tôi đã nghĩ đến việc viết một bài thơ để diễn tả ý nghĩa sau: "Để vung kiếm, người ta cần phải vượt qua nỗi sợ hãi về sự lạnh lẽo mà năng lượng kiếm mang lại."

Vì vậy, tôi đã hỏi Chatgpt: "Xin hãy cho tôi 5 nguồn cảm hứng về những bài thơ cổ có thể diễn tả ý nghĩa này." "Xin hãy cho tôi 10 hình ảnh cụ thể có thể diễn tả lòng dũng cảm trong các bài thơ cổ."

Mặc dù nhiều nội dung khá hài hước, như giết quỷ và tiêu diệt cái ác, nhưng phải nói rằng nó đã mở rộng tư duy của tôi.

4. Câu trả lời chuẩn?

Và vì tính ngẫu nhiên nên nội dung nó đưa ra có thể khác nhau mỗi lần và không hoàn toàn chính xác.

Ví dụ, khi bạn hỏi lần đầu tiên, điều này đúng hay sai? Có lẽ anh ấy sẽ nói cho bạn biết - và anh ấy đúng.

Câu hỏi tương tự, lần thứ hai bạn sẽ thấy - điều này là sai.

Do đó, kết quả đầu ra của mô hình AIGC không phải lúc nào cũng hữu ích.
Do sự không chắc chắn này, trong quá trình tương tác, chúng ta cần cho máy tính biết lựa chọn cuối cùng của bạn là gì, sau đó để máy tính tiến hành bước tiếp theo dựa trên lựa chọn của bạn.

Vì nó không thể đưa ra cho bạn câu trả lời chắc chắn nên bạn cũng phải nói với nó:

• Yêu cầu tiêu cực của bạn là gì?
• Hạn chế của bạn là gì?

Hãy lấy câu hỏi "CÓ hoặc KHÔNG" làm ví dụ. Bạn chỉ yêu cầu nó trả lời có hoặc không và bạn không thể nói "có thể".

Đó là hạn chế.
Ví dụ, tôi rất quan tâm đến đồ nội thất theo phong cách cổ điển, nhưng thực ra phong cách này rất khó xác định, vì vậy tôi đã hỏi Chatgpt:

"Phong cách thời trung cổ là phong cách như thế nào? Có thứ gì chúng ta không nên giẫm lên không?"

Câu trả lời của nó có thể được coi là một mô hình của văn học vô nghĩa.

Vì vậy, tôi đã sửa lại lời nhắc:

"Xin hãy cho tôi biết rõ: Sự khác biệt giữa phong cách thời trung cổ và các phong cách nhà ở thông thường khác là gì? Những đồ nội thất và thiết kế trang trí cứng nào không bao giờ nên sử dụng? Xin đừng sử dụng những câu trả lời có thể trả lời tất cả các câu hỏi về đồ nội thất gia đình."
Lúc này, câu trả lời mà nó đưa ra rất hữu ích.

Anh ấy không chỉ nói rõ với tôi: những vật liệu đồ nội thất nào không nên sử dụng, những diện tích lớn nào không nên sử dụng ống kim loại theo phong cách công nghiệp mà còn nói rõ những màu sắc chủ đạo cần sử dụng.

Vì vậy, để có được câu trả lời phù hợp với câu hỏi của bạn, bạn phải cho biết: những điều kiện tiêu cực và yêu cầu hạn chế, nếu không bạn chỉ nhận được những điều vô nghĩa.

5. Rất hiệu quả?

Quan niệm sai lầm thứ năm là chúng ta có thể nghĩ rằng sử dụng Chatgpt có thể cải thiện hiệu quả và rằng nó sẽ trở thành trợ lý hoặc thậm chí là vai trò bên thứ hai của chúng ta, nhưng trên thực tế, nó không thể thực sự hiểu được nhu cầu của bạn theo góc nhìn của bạn.

Cho dù đó là xây dựng thương hiệu, bán hàng, tiếp thị hay thiết kế, để đảm bảo tính đổi mới và hiệu quả, phần lớn thời gian được dành để liên tục đưa ra yêu cầu, liên tục để nó học cách suy nghĩ của chúng ta, học các tài liệu mà chúng ta cung cấp cho nó và nhập một lượng lớn thông tin cơ bản khách quan.

Theo góc nhìn này, cách Chatgpt cải thiện hiệu quả có thể không đơn giản như chúng ta nghĩ.

Bởi vì nguyên tắc tạo AIGC dựa trên: đầu tiên, nó tiếp nhận một lượng lớn cơ sở kiến ​​thức và dựa trên thông tin nền và các từ gợi ý của bạn để dự đoán những từ tiếp theo nó sẽ tạo ra.

Dựa trên nguyên lý này, chúng ta sẽ thấy rằng:

• Nếu bạn không chủ động cung cấp cho nó những kiến ​​thức và thông tin mà nó không có, thì sau khi thiếu những thông tin này, nó sẽ không thể đưa ra được kết quả mà bạn mong muốn.
• Hơn nữa, nếu lượng thông tin được cung cấp trong lời nhắc của bạn rất nhỏ nhưng bạn lại yêu cầu nội dung nó tạo ra phải chứa nhiều thông tin. Ví dụ, lời nhắc là "Vui lòng giúp tôi viết báo cáo hàng tuần dài 2.000 từ" (8 từ), nhưng lại yêu cầu tạo ra 2.000 từ. Lúc này, rất có thể nó sẽ bịa đặt ra kết quả đầu ra (tức là bịa ra một số điều vô nghĩa). Ví dụ, khi chúng ta đưa ra một yêu cầu đầu vào rất đơn giản, nội dung mà nó trả về cho bạn cũng có thể là một câu trả lời rất đơn giản và tổng quát. Giống như nói chuyện với con người vậy. Bạn nói chuyện với người khác càng đơn giản thì khả năng họ phản hồi lại bạn càng đơn giản. Không cần phải có bài phát biểu dài dòng. Tuy nhiên, nếu bạn sử dụng ngôn ngữ cụ thể hơn, ví dụ khi nhập, bạn đề cập đến thời gian, địa điểm và yêu cầu mục tiêu cụ thể, thì Chatgpt có thể cung cấp cho bạn nội dung cụ thể hơn.
• Một điểm nữa là: nếu bạn muốn nó giúp bạn đưa ra quyết định nhưng lại không cung cấp đủ thông tin khách quan, thì nó có thể gây hiểu lầm hoặc thậm chí gây hại cho lợi ích của bạn (bạn phải kiểm tra cẩn thận và không thể hoàn toàn tin tưởng vào kết quả của AI).

Ví dụ, nếu tôi muốn Chatgpt giúp tôi viết một tập lệnh trực tiếp ngay hôm nay, tôi có thể nói như thế này:

"Tôi sẽ gửi cho bạn bản phác thảo phát sóng trực tiếp. Vui lòng xuất nội dung theo từng nút theo bản phác thảo phát sóng trực tiếp. Nhưng xin lưu ý rằng sau khi xuất mỗi phần, vui lòng hỏi tôi 3 câu hỏi để bạn có thể nhận được nhiều câu trả lời hữu ích hơn cho chủ đề của phần đó để cải thiện chất lượng bản thảo phát sóng trực tiếp của phần đó. Vui lòng tiếp tục xuất nội dung của phần tiếp theo sau khi bạn nhận được câu trả lời cho tất cả các câu hỏi của tôi và nhận được hướng dẫn rõ ràng để xuất nội dung của phần tiếp theo. Đã rõ ràng chưa?"

6. Hiểu những gì mọi người nói

Hiểu lầm thứ sáu là chúng ta có thể nghĩ rằng ChatGPT có thể hiểu những gì bạn nói, nhưng thực tế nó chỉ có thể hiểu một số ngôn ngữ thông dụng của con người. Điều này có nghĩa là gì?

Nguyên lý của ChatGPT là tìm hiểu các mẫu ngôn ngữ của con người thông qua lượng lớn dữ liệu văn bản. Các từ khác nhau sẽ kích hoạt nó để lấy dữ liệu văn bản khác nhau.

Nhưng nếu từ bạn đang nói đến là một trong những từ có trong từ gợi ý của bạn, thì từ đó tương đối chung chung, hoặc có thể là một cách diễn đạt đặc biệt mà chính bạn sử dụng, hoặc ngành của bạn hoặc nhóm người dùng cụ thể của bạn có thể diễn đạt theo cách này.

Tuy nhiên, văn bản mà nó lấy từ cơ sở dữ liệu có thể không khớp với ý nghĩa/khái niệm của từ mà bạn hiểu.

Vì vậy, việc lựa chọn từ ngữ gợi ý là rất, rất quan trọng.

Cố gắng sử dụng những từ chung chung càng nhiều càng tốt. Không sử dụng từ gốc hoặc từ đặc biệt cho các nhóm hoặc vòng tròn thích hợp.

Ví dụ, trong lĩnh vực tiếp thị thương hiệu, có một số thuật ngữ thường được sử dụng trong ngành, chẳng hạn như "chương trình đồng thương hiệu".

Tuy nhiên, khi nhập từ gợi ý, sẽ tổng quát hơn (và phù hợp với ngữ cảnh tiếng Anh) nếu sử dụng thuật ngữ "chương trình hợp tác thương hiệu".

Nếu bạn không biết cách thay đổi từ này, bạn có thể hỏi trực tiếp Chatgpt: “Thuật ngữ chung cho đồng thương hiệu là gì?”

Hơn nữa, khi nhập từ gợi ý, chúng ta nên cân nhắc kỹ hơn xem từ bạn nhập có thể giúp liên kết với nội dung của ngữ cảnh có liên quan hay không.

Ví dụ, nếu bạn muốn đưa ra kế hoạch hợp tác thương hiệu, bạn có thể nhập thêm các từ khóa sau vào từ gợi ý: đồng sáng tạo, chủ đề, trao đổi tài nguyên, v.v.

7. Trí nhớ tốt?

Tại sao ChatGPT luôn quên mọi thứ? Bởi vì nó thực sự chỉ có thể nhớ rất ít yêu cầu.

Nếu bạn đưa ra nhiều hơn 3 yêu cầu trong từ gợi ý, máy tính có thể sẽ không thể đáp ứng được tất cả các yêu cầu đó.

Do đó, khi nhập từ gợi ý, hãy nhớ yêu cầu [số lượng nhỏ và nhiều lần].

Chúng ta có thể đợi cho đến khi nó phản hồi trước khi thực hiện các yêu cầu tiếp theo.

Ngoài ra, chúng ta có thể đặt giới hạn thời gian cho việc này, ví dụ: "Từ bây giờ, đầu ra của bạn phải tuân theo các yêu cầu nhất định".

Sau đó, GPT sẽ ghi nhớ cài đặt của bạn và bạn không cần phải nhập lại nữa.

Ví dụ: "Vui lòng tóm tắt một tin nhắn bắt đầu từ một cuộc trò chuyện nhất định", "Vui lòng bắt đầu từ cuộc trò chuyện này, sau đó sắp xếp nội dung của cuộc trò chuyện lên đến vị trí trước đó".

Đặt cho nó một giới hạn thời gian để nó có thể giúp bạn thu thập một số thông tin và bạn sẽ không phải lúc nào cũng cảm thấy nó quên mất thông tin.

Ngoài ra, vì “bộ nhớ” của Chatgpt không tốt như chúng ta nghĩ, nếu bạn sử dụng ChatGPT để phân tích tài liệu của mình…

Nếu tài liệu của bạn rất lớn, việc phân tích có thể mất quá nhiều thời gian và sẽ không có cách nào để nắm bắt thông tin bạn muốn. Vì vậy, chúng ta vẫn phải áp dụng phương pháp [lượng nhỏ và nhiều lần].

Chia nhỏ tài liệu thành nhiều trang riêng biệt, chia thành nhiều mô-đun khác nhau, để nó phân tích dần các mô-đun này, sau đó tích hợp chúng vào cuối.

Ví dụ, tôi hy vọng có thể phát triển "Bảng chấm điểm quyết định hành vi cá nhân" và các gợi ý đưa ra cho Chatgpt như sau:

“Tôi muốn xây dựng một hệ thống tính điểm để giúp tôi đánh giá xem mình có nên đầu tư thời gian vào vấn đề này không, nên đầu tư bao nhiêu nguồn lực và năng lượng, và liệu có nên ưu tiên hàng đầu không. Tôi muốn sử dụng một bảng để triển khai hệ thống tính điểm này, và logic tính điểm cần tham chiếu đến phương thức tư duy của các nhà đầu tư đầu tư vào một công ty. Vui lòng giúp tôi hoàn thành hệ thống tính điểm này.”

Sau đó tôi bắt đầu tương tác và đánh bóng nó, đồng thời đề xuất khoảng 10 điểm sửa đổi, nhưng hệ thống tính điểm mà nó đưa ra không tuân theo những điểm sửa đổi này.

Vậy thì tôi phải làm gì?

Bạn chỉ có thể sửa đổi tối đa 3 điểm sửa đổi cùng một lúc, kiểm tra kết quả đầu ra nhiều lần, cho biết chỗ sai và nó sẽ sửa lại và nói "Ồ đúng rồi, tôi đã sai".

8. Tôn trọng sự thật?

Và vì mô hình AIGC tạo văn bản là ngẫu nhiên nên nó thường không giúp bạn kiểm tra xem sự thật có tồn tại hay không, có lỗi hay có sự lừa dối hay không.

Do đó, chúng ta phải đưa yêu cầu kiểm tra thực tế vào trong lời nhắc.

Ví dụ:

• Ghi rõ nguồn;
• Kết quả được liệt kê xuất phát từ những sự kiện nào?
• Chỉ ra rằng nội dung mà nó xuất ra đến từ một trong những cuộc trò chuyện trên hoặc phần nào của tệp mà bạn đã gửi nó.

Nếu không, khả năng lật ngược là rất cao.

Đặc biệt là trong môi trường làm việc, nếu bạn không kiểm tra thông tin, bạn có thể trở thành kẻ ngốc.

Cuối cùng, chúng ta có thể coi nó như một công cụ tìm kiếm, nhưng thực tế nó phải được trang bị một số plug-in Internet để tìm kiếm thông tin theo thời gian thực.

Để đưa ra một ví dụ cực đoan hơn, một thời gian trước tôi đã xem một số video về lịch sử Thế chiến II và tôi rất tò mò về lý do tại sao Nhật Bản đầu hàng.

Sau đó tôi hỏi Chatgpt: Tại sao Nhật Bản đầu hàng trong Thế chiến thứ II?

Trong số các kết quả mà nó đưa ra, đầu tiên là vụ nổ bom nguyên tử, thứ hai là cuộc xâm lược của Liên Xô, và thứ ba là sự kiệt quệ của nền kinh tế Nhật Bản, và sau đó nó biến mất.

Sau đó tôi trả lời: Không, lý do rất lớn khiến Nhật Bản đầu hàng là vì Trung Quốc đã tiếp tục kháng cự trong nhiều năm. Vui lòng thêm điều này vào danh sách trong tương lai. Điều này rất quan trọng.

Đoán xem Chatgpt trả lời thế nào? Bài báo viết: "Xem này, tôi sẽ nhớ đề cập đến tầm quan trọng của sự kháng cự liên tục của Trung Quốc khi thảo luận về lý do Nhật Bản đầu hàng. Một sự thật lịch sử rất quan trọng là sự kháng cự của Trung Quốc trong Thế chiến II đã đóng vai trò quyết định trong sự đầu hàng của Nhật Bản."

Lý do tôi đưa ra ví dụ này thực ra là để nói với mọi người rằng AI không hoàn toàn tuân theo sự thật và chúng ta vẫn cần phải xem xét đầu ra của nó một cách hợp lý.

Một ví dụ khác, McDonald's và Burger King đã sử dụng Chatgpt để cạnh tranh với nhau. Một người hỏi loại burger nào ngon nhất thế giới, người kia hỏi loại burger nào lớn nhất thế giới.

Sau đó, cả hai cùng tạo ra những tấm áp phích có lợi cho họ về những kết quả mà Chatgpt tạo ra. Burger King thậm chí còn phóng to tấm poster của mình và đặt cạnh tấm poster quảng cáo Chatgpt của McDonald's.

Nhưng điều này có chứng minh được rằng họ làm ra những chiếc burger lớn nhất và ngon nhất thế giới không?

Điều này cần phải được xem xét từ góc độ lịch sử. Từ những vấn đề lớn như quốc gia đến những vấn đề nhỏ như bánh hamburger, mọi kết luận do AI đưa ra vẫn còn có thể thảo luận.

Danh sách công cụ (một phần): Nếu bạn không có Chatgpt và không biết phép thuật thì sao? Sau đây là một số công cụ miễn phí dành cho mọi người.

1. Loại đầu tiên là loại tài khoản công khai. Tôi chỉ giới thiệu một cái ở đây thôi. Cái này miễn phí và tôi đã thử nghiệm nó. Nó được gọi là AI Dialogue Future. Bạn có thể gửi tin nhắn trực tiếp trên thanh menu và nó sẽ thực hiện cuộc trò chuyện mô phỏng với chúng tôi trên ChatGPT.
2. Thứ hai là danh mục trang web, bao gồm một số công cụ phản chiếu và một số công cụ APP đối thoại GPT mở.
3. Thứ ba là một ỨNG DỤNG. Doubao có trải nghiệm tốt hơn. Nó có thể giúp bạn tạo ra các ký tự cho các đoạn hội thoại với nhiều nhân vật khác nhau. Nó không chỉ có thể kết nối Internet mà còn có thể tạo hình ảnh miễn phí.

Về thiết kế, cá nhân tôi nghĩ Dream Studio hữu ích hơn.

Tương tự như sự khuếch tán ổn định. Nó có một từ gợi ý mang tính tích cực và một từ gợi ý mang tính tiêu cực. Bạn cũng có thể thiết lập định dạng đầu ra thành nhiều định dạng khác nhau và tỷ lệ đầu ra khác nhau.
Lý do tôi khuyên dùng là sau khi dùng thử, tôi trực giác cảm nhận được nó có nhiều mẫu tiếp thị và có thể thiết kế poster, bìa đáp ứng nhu cầu thiết kế chính xác hơn.

Ví dụ, nếu bạn muốn tạo một tấm áp phích Tết Nguyên tiêu, bạn có thể nhập một lời nhắc như "sử dụng mẫu áp phích Tết Nguyên tiêu" và tấm áp phích đầu ra sẽ có bầu không khí phù hợp và phù hợp hơn với cách hiểu thông thường của chúng ta về áp phích Tết Nguyên tiêu.
Sẽ có điểm miễn phí khi bắt đầu và bạn sẽ phải trả phí sau khi trải nghiệm xong. Tuy nhiên, số điểm sẽ nhiều hơn và chúng sẽ không mất đi sau khi thử nghiệm một vài bức ảnh.

Đối với video, tôi khuyên bạn nên sử dụng công cụ lồng tiếng kỹ thuật số phù hợp với các công ty ở nước ngoài. Nó được gọi là synthsize, có nghĩa là tổng hợp trong tiếng Trung.
Vì nó miễn phí và không quá phức tạp để sử dụng nên tôi khuyên mọi người nên dùng nó.

Ví dụ thực tế:

Bây giờ chúng ta đã thảo luận về những hiểu lầm và công cụ, hãy chuyển thẳng sang các trường hợp thực tế để hiểu cách sử dụng [tư duy kết hợp] để thiết kế các từ gợi ý.

[Kết hợp suy nghĩ của các từ gợi ý] là gì?

Cách nghĩ này là mình nghĩ ra khi sử dụng Chatgpt, dựa trên tình hình thực tế tại nơi làm việc nên trước tiên mình cần cho các bạn hiểu sơ qua về khái niệm này, để các bạn dễ tiếp thu hơn khi mình nói về các trường hợp sau này :)

Bởi vì đối với tiếp thị AI, không chỉ các yêu cầu về đầu ra phức tạp mà các yêu cầu về bối cảnh và sửa đổi cũng thay đổi.

Nếu bạn không dựa vào một bộ [các cú đấm kết hợp từ gợi ý] mà chỉ lấy một bộ các mẫu từ gợi ý cố định, sao chép và dán rồi áp dụng trực tiếp thì bạn chỉ có thể nhận được một kết quả rập khuôn, không có cách nào cải tiến và tối ưu hóa theo tình hình công việc thực tế.

Từ gợi ý "tư duy kết hợp" thực chất là một dạng tư duy biến đổi, là cách tư duy kết hợp linh hoạt các phương thức khác nhau theo các tình huống khác nhau.

Hãy lấy kịch bản tạo video ngắn làm ví dụ. Cần tích hợp mẫu từ gợi ý [phù hợp để tạo kịch bản video ngắn] và cuối cùng tích hợp vào công thức kết hợp từ gợi ý [thực tập sinh biên kịch và thực hành].

Trong số các lời nhắc AI để tạo video ngắn, có ba chế độ chủ yếu được sử dụng:

Đầu tiên là chế độ bắt chước, thứ hai là chế độ mẫu và thứ ba là chế độ tương tác ngược.

Trong nửa sau của chương trình phát sóng trực tiếp, chúng tôi sẽ giới thiệu chi tiết cho bạn về các chế độ tư duy bằng từ ngữ gợi ý này và cách sử dụng chúng.

Được rồi, chúng ta có thể chia nhỏ ba chế độ này thành sáu yếu tố, áp dụng chúng vào kịch bản tạo video ngắn và tinh chỉnh lại, chúng sẽ trở thành công thức [Thực tập và đào tạo biên kịch].

Tại sao lại gọi là cái tên này? Như tôi đã đề cập trước đó, mô hình AIGC là một công cụ có khả năng mô phỏng con người rất tốt, vì vậy cần phải cung cấp cho nó tất cả các quy trình, phương pháp luận và đối tượng tham chiếu. Quá trình này có vẻ rất giống với quá trình giảng dạy thực tập sinh không?

Quay trở lại với công thức từ gợi ý để tạo video ngắn, chúng ta hãy cùng nói về 6 yếu tố trong đó từng cái một. Bạn có thể áp dụng nó vào việc sáng tạo lời nhắc của riêng mình như thế nào?

Trước hết, sự kết hợp này

Yếu tố đầu tiên là [nhập một số lượng lớn các trường hợp để đào tạo].

Tại sao việc nhập số lượng lớn các trường hợp lại khó khăn đến vậy?

Nguyên nhân là do các trường hợp video ngắn khó đào tạo hơn vì bạn không thể chỉ sao chép và dán văn bản rồi để nó học.

Cốt lõi của video ngắn là sự sáng tạo, vì vậy chúng ta không chỉ cần sử dụng các công cụ như Qingdou để sao chép toàn bộ kịch bản và để ChatGPT học trước để tích lũy ý thức về Internet và ngôn ngữ, mà còn phải sử dụng một số phương pháp nhất định để cho nó học khuôn khổ, sự sáng tạo, ngôn ngữ nghe nhìn, v.v.

Yếu tố thứ hai là khuôn khổ cơ bản.

Điều này có nghĩa là bạn vẫn phải tự viết kịch bản video cho hoạt động tiếp thị thương hiệu. Sau khi viết xong, hãy đưa khung đã viết cho Chatgpt và để nó tiếp tục viết theo khung kịch bản của bạn.

Dù sao đi nữa, tôi đã tự mình thử nó vô số lần rồi. Trừ khi bạn tự cung cấp một khung kịch bản chi tiết, nếu không khung kịch bản do AI tạo ra thực sự vô dụng.

Các khuôn khổ kịch bản cho các loại video khác nhau thực sự có một số mẫu và quy trình cố định, nhưng AI không hiểu điều này, vì vậy bạn phải tự mình thực hiện.

Yếu tố thứ ba là bạn phải nhập một số thông tin cơ bản vào đó.

Ví dụ, nếu đó là một kịch bản quảng cáo, nó phải nắm được giọng điệu của sản phẩm và thương hiệu của bạn.

Yếu tố thứ tư là chế độ đặt câu hỏi ngược, rất quan trọng trong quá trình xây dựng kịch bản.

Chế độ mà ChatGPT hỏi chúng ta những câu hỏi ngược thực chất là: đầu tiên nó tạo ra phiên bản đầu tiên, sau đó dựa trên phiên bản đầu tiên này, nó sẽ hỏi bạn nhiều câu hỏi khác nhau, yêu cầu bạn cần sửa đổi những gì trong phiên bản đầu tiên này.

Yếu tố thứ năm là tiêu chuẩn đầu ra rõ ràng.

Nó phải rõ ràng đến mức nào?

Ví dụ: bạn muốn bao nhiêu từ, giọng điệu như thế nào, yêu cầu đối với bức ảnh là gì? Càng cụ thể càng tốt, nghĩa là hãy chia nhỏ thành văn bản, hình ảnh và thậm chí là yêu cầu cho từng phần như nhạc, v.v. rồi đưa vào.

Yếu tố thứ sáu là trước tiên hãy để nó đưa ra một kế hoạch sáng tạo cho kịch bản, trong đó sự sáng tạo phải được đặt lên hàng đầu.

Sau khi xác định được kế hoạch/hướng sáng tạo, hãy đưa ra kế hoạch/hướng đó theo các yếu tố của kịch bản này.

Ví dụ, ở bước đầu tiên, tôi để anh ấy xuất văn bản, ở bước thứ hai, anh ấy xuất hình ảnh dựa trên văn bản và ở bước thứ ba, anh ấy xuất nhạc dựa trên hình ảnh. Nói cách khác, tôi thực hiện xuất dữ liệu theo từng điểm dựa trên các yếu tố.

Hãy cùng xem xét một trường hợp cụ thể.

Trường hợp này là kịch bản cho một video ngắn theo hướng tiếp cận theo cốt truyện.

Tôi xin trình bày lý do thành lập Chatgpt như sau:

• Người dùng: Nhân viên văn phòng ở các thành phố hạng nhất
• Điểm bán hàng: Cà phê KFC được bán theo suất ăn kèm với bữa sáng. Bạn có thể uống cà phê và ăn sáng trước khi đi làm. Sản phẩm được giao rất nhanh.
• Từ khóa phong cách: vui vẻ, thoải mái

Được rồi, vậy thì tôi cần nó đưa ra ba ý tưởng lớn dựa trên thông tin trên và yêu cầu nó giải thích các kỹ thuật sáng tạo và chi phí chụp.

Trên thực tế, chúng ta không cần phải kiểm soát chi phí này một cách quá chặt chẽ ngay từ đầu. Ví dụ, chúng ta không cần phải cân nhắc quá nhiều đến địa điểm, diễn viên, đạo cụ, v.v. ngay từ đầu. Cuối cùng, chúng ta vẫn cần phải liên hệ và xác nhận thủ công.
Lúc này Chatgpt sẽ đưa ra 3 lựa chọn.

Sau khi hoàn thành tác phẩm, tôi nói với nó: "Được, phương án tôi đã quyết định là Phương án 3, tên là "Quán trọ đô thị vui vẻ", hãy viết kịch bản theo phương án này nhé."
Sau đó, đã đến lúc bắt đầu viết kịch bản đầu tiên.

Tuy nhiên, tập lệnh này không thể sử dụng được, nhưng bạn có thể lấy cảm hứng từ nó để viết một khuôn khổ tập lệnh chính thức.
Sau khi viết xong cốt truyện, bạn cần phải nói với nó:

Tập lệnh phải được xuất ra theo khuôn khổ này và định dạng tiêu đề cụ thể (khung tập lệnh, số phản chiếu, màn hình văn bản) để đảm bảo tông điệu chính xác.

Sau khi hoàn tất việc xuất thông tin, bạn có thể cho nó biết điểm điều chỉnh cụ thể là gì. Điểm điều chỉnh này phải ngắn gọn và trực tiếp, không đưa ra hướng dẫn mơ hồ.

Ví dụ: đoạn mở đầu phải ngắn gọn đến mức chỉ giữ lại một số lượng từ nhất định, cảnh một phải loại bỏ một số thứ, cảnh hai phải loại bỏ một số thứ và chỉ giữ lại một số thứ ở phần cuối.

Tức là bạn phải giải thích thật chi tiết để Chatgpt có thể thực hiện những “thay đổi vô nghĩa”.

Trong giai đoạn chỉnh sửa, đừng để nó phát triển quá nhiều, nếu không một số điều rất kỳ lạ sẽ xuất hiện.

Do sự không chắc chắn của AIGC, có khả năng AIGC sẽ làm hỏng những điều đã được quyết định trước đó.

Đừng mong đợi nó sẽ mang lại cho bạn quá nhiều bất ngờ, nếu không nó có thể khiến bạn sợ.

Được rồi, sau khi kịch bản được hoàn thiện ở giai đoạn này, bạn có thể yêu cầu anh ấy tưởng tượng ra các cảnh tương ứng dựa trên kịch bản.

Nói cách khác: trong giai đoạn đầu tiên của lời nhắc, là để cho não tưởng tượng ra cách diễn đạt trực quan cụ thể của từng cảnh dựa trên bản sao theo kịch bản.

Chúng tôi cũng đưa ra yêu cầu giới hạn cho những cảnh này (hiệu suất hình ảnh: chế độ quay thực) và yêu cầu nó hỏi chúng tôi ba câu hỏi sau khi xuất ra để đảm bảo rằng văn bản và hình ảnh khớp với nhau.
Giai đoạn thứ hai là điều chỉnh hình ảnh.

Sau khi Chatgpt đưa ra mô tả màn hình theo văn bản, chúng ta có thể đưa ra một số gợi ý cụ thể để sửa đổi.

Ví dụ, chúng tôi nghĩ màu sắc này cũng có thể có thành phần màu đỏ vì đây là màu chủ đề của thương hiệu này.

Hoặc cố gắng phản ánh tính cách của nhân vật càng nhiều càng tốt.

Bạn cũng có thể đi sâu hơn vào lời nhắc và yêu cầu điều chỉnh bố cục nhân vật, bối cảnh, ánh sáng, tông màu, hiệu ứng âm thanh và nhạc phù hợp với từng cảnh, cũng như cảm xúc và bầu không khí mà cảnh đó truyền tải.

Cuối cùng, hãy đặt thời gian.

Chúng tôi nói với anh ấy rằng không còn gì để thay đổi nữa và anh ấy nên quyết định thời lượng của mỗi cảnh và giải thích lý do tại sao anh ấy làm như vậy, để đảm bảo rằng tổng độ dài của toàn bộ kịch bản không quá 60 giây.

Ở đây chúng ta sẽ thấy rằng toàn bộ quá trình thực chất là để nó liên tục đặt câu hỏi cho chúng ta, chúng ta trả lời các câu hỏi, sau đó chúng ta đưa ra thêm các yêu cầu và điểm lặp dựa trên kết quả đầu ra của nó và thực hiện các điều chỉnh liên tục.

Đây không phải là việc có thể hoàn thành trong một lần, và bản thân biên kịch vẫn cần phải thực hiện những điều chỉnh và tối ưu hóa cuối cùng.

Tác giả: Mustang Fan

Tài khoản công khai WeChat: Yemafan