Prompt Engineering đã nổi lên như một quy trình quan trọng trong việc sử dụng hiệu quả các công cụ trí tuệ nhân tạo để tạo ra nội dung tùy chỉnh. Trong cảnh động của trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, hiểu cách tạo và tối ưu hóa hướng dẫn đã trở thành điều cần thiết đối với các chuyên gia, đặc biệt trong lĩnh vực Tiếp thị và Tạo Nội dung.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá một hướng dẫn toàn diện về Prompt Engineering dành cho các nhà tiếp thị và người sáng tạo nội dung. Từ việc xác định mục tiêu rõ ràng đến cung cấp bối cảnh chi tiết và thử nghiệm lặp đi lặp lại, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách tận dụng toàn bộ tiềm năng của kỹ thuật này, mang lại hiệu suất vượt trội có thể tăng trưởng lên đến 100%.

 

Mục Lục:

Prompt Engineering là gì?

Các Thành Phần Chính của Prompt

Các Loại Prompt Engineering

Các Mẹo hay với Prompt Engineering

Hướng Dẫn Cụ Thể Cho Marketer và Người Sản Xuất Nội Dung

 

Prompt Engineering là gì?

Prompt engineering được định nghĩa là "nghệ thuật và khoa học của việc truyền đạt một cách chính xác yêu cầu của bạn đến một công cụ tạo sinh AI," theo Mike King, Giám đốc tiếp thị tại AIPRM

Một Định nghĩa khác:

Prompt Engineering là quy trình công phu của việc tạo và điều chỉnh hướng dẫn hoặc truy vấn được cung cấp cho các công cụ trí tuệ nhân tạo để tạo ra nội dung cụ thể.

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang phát triển mạnh mẽ, hiểu cách tạo và tối ưu hóa hướng dẫn đã trở thành điều cần thiết đối với các chuyên gia, đặc biệt trong lĩnh vực tiếp thị và tạo nội dung.

Tuy nhiên, nếu bạn đã sử dụng bất kỳ công cụ GPT nào, bạn sẽ nhận ra rằng chất lượng kết quả không luôn được đảm bảo. Chắc chắn, chúng có một số khả năng ấn tượng và thường được cải thiện đều đặn, nhưng đôi khi lại đưa ra thông tin không chính xác hoặc câu trả lời không liên quan.

Nói một cách đơn giản, chất lượng của lời nhắc sẽ ảnh hưởng đến chất lượng kết quả bạn nhận được từ những công cụ này. Lời nhắc được thiết kế tốt sẽ truyền đạt ý định của bạn đến mô hình AI một cách hiệu quả, giúp tạo ra câu trả lời giải quyết chính xác câu hỏi của bạn. Đó là lý do tại sao việc nắm vững cách sử dụng những công cụ này rất quan trọng, đặc biệt nếu bạn đang tham gia vào lĩnh vực sáng tạo nội dung hoặc tiếp thị.

Trước khi bàn luận về nội dung chính, hãy cùng xem xét 4 bước quan trọng của Prompt Engineering:

  1. Xác định mục tiêu hoặc mục đích (Objective & Goals):
    • Mọi lời nhắc đều phải có mục tiêu hoặc mục đích được xác định rõ, để chỉ rõ những gì AI được mong đợi tạo ra. Điều này bao gồm việc chỉ định định dạng, đối tượng mục tiêu hoặc giọng điệu mong muốn của nội dung.
  2. Đặt bối cảnh (Context):
    • Cung cấp thông tin cơ bản và bối cảnh liên quan đến chủ đề giúp mô hình AI hiểu rõ hơn về kết quả đầu ra mà bạn mong muốn. Điều này giúp mô hình tạo ra các phản hồi phù hợp và chính xác hơn.
  3. Cung cấp ví dụ và hướng dẫn (Example & Guide):
    • Đưa vào lời nhắc các Ví dụ để mô hình AI có mẫu về cách tạo ra nội dung mong muốn. Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn muốn AI tuân thủ một cấu trúc cụ thể hoặc nguyên tắc cụ thể.
  4. Lặp lại và tinh chỉnh (Iterating & refining):
    • Promp engineering, giống như bất kỳ hình thức giao tiếp nào, đòi hỏi sự lặp đi lặp lại. Bạn cần thử nghiệm các biến thể khác nhau của lời nhắc, đánh giá nội dung mà nó tạo ra và điều chỉnh lời nhắc dựa trên mức độ đáp ứng mục tiêu hoặc mục đích của bạn.

4 Thành Phần Chính của Prompt

Một hướng dẫn bao gồm nhiều thành phần chủ chốt cộng tác với nhau để hướng dẫn công cụ AI đến kết quả mong muốn. Hiểu về mỗi thành phần và quan trọng hơn, cách mà mô hình trí tuệ nhân tạo hiểu chúng sẽ giúp bạn đạt được kết quả bạn mong đợi.

1. Hướng Dẫn (Instructions):

Phần này chỉ ra tác vụ bạn muốn công cụ trí tuệ nhân tạo thực hiện. Nó cung cấp mô tả rõ ràng và súc tích về hành động mong muốn, chẳng hạn như tóm tắt, trích xuất, dịch ngữ, phân loại hoặc tạo ra văn bản.

Sự rõ ràng và cụ thể của hướng dẫn đóng vai trò quan trọng, vì chúng ảnh hưởng trực tiếp đến tính liên quan và độ chính xác của nội dung được tạo ra bởi AI.

Các AI tạo sinh dựa vào những hướng dẫn này để hiểu ý định của người dùng và tạo ra phản hồi phù hợp với kỳ vọng của họ.

Trong ví dụ mẫu dưới đây, tôi đã cung cấp hướng dẫn rõ ràng cho ChatGPT về đầu ra mà tôi muốn nó tạo ra: 5 ý tưởng bài đăng blog về “Prompt Engineering” bao gồm tiêu đề và đoạn mở đầu.

Prompt - Instructor
Prompt - Instructor

2. Ngữ Cảnh (Context):

Ngữ cảnh là một thành phần quan trọng của Prompt. Nó giúp mô hình AI nắm bắt thông tin lịch sử và vấn đề liên quan đến task (tác vụ thực hiện).

Ngữ cảnh có thể bao gồm chi tiết về chủ đề, thể loại, tông điệp, đối tượng mục tiêu hoặc bất kỳ hạn chế hoặc hướng dẫn cụ thể nào.

Trong lời nhắc ví dụ tương tự, bắt đầu lời nhắc với một ít bối cảnh: "Tôi cần viết một bài đăng blog về Bí quyết tối ưu hóa hiệu suất sáng tạo với Prompt Engineering"  

Prompt - Context
Prompt - Context

3. Dữ Liệu Đầu Vào (Input Data):

Dữ liệu đầu vào đề cập đến nội dung hoặc thông tin thực tế mà mô hình trí tuệ nhân tạo sẽ xử lý và sử dụng để tạo ra nội dung đầu ra. Đôi khi, đây có thể là một đoạn văn bản mà AI sẽ tóm tắt hoặc phân tích; trong trường hợp khác, đây có thể là một loạt các điểm dữ liệu hoặc ví dụ mà trí tuệ nhân tạo sẽ xem xét khi tạo ra câu trả lời.

Việc cung cấp dữ liệu đầu vào chính xác và liên quan là điều cực kỳ quan trọng, vì nó tạo nền tảng cho nội dung do AI tạo ra và đảm bảo rằng đầu ra có ý nghĩa và có thông tin. Nhìn vào prompt ví dụ một lần nữa, chúng ta nhận thấy rằng dữ liệu đầu vào bao gồm là một đầu ra mẫu cho thấy cách tôi muốn ChatGPT định dạng và viết nội dung.

  • Tôi muốn viết 1 bài đăng blog về Prompt Engineering cho các nhà sáng tạo content và các marketer.
  • Hãy cho tôi danh sách 5 ý tưởng bài đăng blog cho chủ đề này, bao gồm tiêu đề, và đoạn mở đầu với 4-5 câu.
Prompt - Input
Prompt - Input

4. Chỉ Số Đầu Ra (Output Indicators):

Các chỉ số đầu ra giúp xác định định dạng, cấu trúc hoặc trình bày của nội dung được tạo ra bởi AI. Chúng có thể bao gồm hướng dẫn rõ ràng về cách sắp xếp đầu ra, như xác định số lượng điểm chấm, thứ tự thông tin hoặc độ dài yêu cầu. Các chỉ số đầu ra cũng giúp hướng dẫn mô hình AI tạo ra phản hồi dễ đọc, có cấu trúc tốt và phù hợp với định dạng mong muốn của người dùng.

Trong lời nhắc ví dụ, tôi cung cấp cho ChatGPT nhiều chỉ số đầu ra để hướng dẫn cách tôi muốn nội dung trông như thế nào, bao gồm số lượng mục (tổng cộng 10 ý tưởng), các phần thành phần (tiêu đề và đoạn mở đầu), và số câu (4-5).

Prompt - Output
Prompt - Output

Khi người dùng tạo lời nhắc tích hợp một cách hiệu quả các thành phần này, các AI tạo sinh như ChatGPT và Jasper sẽ được trang bị tốt hơn để hiểu lời nhắc và tạo ra nội dung phù hợp với yêu cầu của người dùng. Bằng cách hiểu cấu trúc của một lời nhắc và vai trò của mỗi thành phần, bạn có thể tối ưu hóa kỹ năng thiết kế lời nhắc của mình và tận dụng toàn bộ tiềm năng của các công cụ tạo nội dung dựa trên AI.
 

Các Loại Prompt Engineering

Có nhiều loại hướng dẫn khác nhau được áp dụng trong Prompt Engineering. Dưới đây là một số loại phổ biến:

Zero-shot Prompt:

Đây là loại hướng dẫn mà mô hình trí tuệ nhân tạo không được cung cấp bất kỳ ví dụ hoặc ngữ cảnh nào để giúp mô hình hiểu nhiệm vụ mà nó được yêu cầu thực hiện. Mô hình được kỳ vọng thực hiện nhiệm vụ dựa trên kiến thức tổng quát và khả năng hiểu hướng dẫn.

Lời nhắc zero-shot sẽ rất hữu ích khi bạn chỉ muốn truy cập nhanh vào thông tin như định nghĩa hoặc câu trả lời cho một câu hỏi cụ thể.

 

 

One-shot Prompt:

Lời nhắc one-shot cung cấp cho mô hình trí tuệ nhân tạo một ví dụ duy nhất để minh họa nhiệm vụ mong muốn. Điều này giúp mô hình hiểu các yêu cầu hoặc định dạng mà nó cần áp dụng trong câu trả lời.

Lời nhắc một lần (one-shot prompts) hiệu quả hơn khi bạn có một ví dụ cụ thể về cách bạn muốn AI phản ứng theo hướng dẫn của bạn, chẳng hạn như một bài toán toán học.

Dưới đây là 3 ví dụ về lời nhắc "one-shot":

  1. Tóm tắt bài viết: "Tóm tắt bài viết sau về lợn đất."
  2. Thực hiện phép tính: "Giải phương trình sau với giá trị của x: '3x + 7 = 22'."
  3. Tạo từ vựng nhanh: "Hãy tạo một danh sách từ vựng tiếng Anh về chủ đề 'động vật hoang dã'."

Các ví dụ này yêu cầu một lời nhắc duy nhất để hướng dẫn mô hình AI trong việc thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. 

Few-shot Prompt:

Hướng dẫn few-shot tương tự như hướng dẫn one-shot, nhưng nó cung cấp nhiều ví dụ hơn để giúp mô hình trí tuệ nhân tạo hiểu một cách tốt hơn về đầu ra mong muốn. Việc cung cấp nhiều ví dụ hơn giúp mô hình tổng quát hóa nhiệm vụ một cách hiệu quả.

Dưới đây là 3 mẫu lời nhắc "few-shot" để hướng dẫn mô hình AI:

  1. Dịch ngữ cảnh: "Dịch đoạn văn sau về tiếng Pháp: '{input_text}'"
  2. Tạo tiêu đề bài viết: "Tạo một tiêu đề phù hợp cho bài viết về '{input_topic}'."
  3. Viết email chuyên nghiệp: "Hãy viết một email chuyên nghiệp cho đối tác về đề tài '{input_subject}'."

Các lời nhắc này mang tính chất "few-shot" bởi vì chúng đều yêu cầu một vài ví dụ cụ thể (khoảng vài ví dụ) để mô hình AI thực hiện một nhiệm vụ nhất định.

 

 

Chain-of-Thought Prompts (Lời nhắc Chuỗi Ý Tưởng):

Lời nhắc chuỗi ý tưởng liên quan đến một chuỗi các câu hỏi hoặc nhiệm vụ kết nối với nhau. Các câu trả lời trước đó của mô hình ảnh hưởng đến hiểu biết và câu trả lời của các câu hỏi sau. Loại hướng dẫn này hữu ích khi bạn muốn mở rộng sâu vào một chủ đề mà không mất quá nhiều thời gian chỉnh sửa từng hướng dẫn cá nhân.

Các Mẹo hay với Prompt Engineering

Thường Xuyên và Rõ Ràng Trong Lời Nói

Sử dụng Ngôn Ngữ Rõ Ràng và Cụ Thể:

Sử dụng cấu trúc ngôn ngữ mạnh mẽ và cụ thể trong hướng dẫn để tránh mất độ rõ ràng và sự mập mờ.

Khi viết lời nhắc, tôi thấy rằng việc chỉ định định dạng và độ dài của đầu ra mong muốn đặc biệt hữu ích. Việc kết nối chủ đề chính của kết quả mong muốn với một số ngữ cảnh bổ sung cũng có lợi.

Ví dụ:

  • Not OK: Viết một đoạn giới thiệu cho bài đăng blog về phân phối content
  • OK: Viết 1 đoạn giới thiệu 5-6 câu giải thích về cách quan trọng phân phối content để thành công trong bất kỳ chiến lược marketing nào

Đọc và so sánh 2 kết quả:

#1: Lời nhắc chung chung không yêu cầu sâu về “phân phối content”

Và kết quả cũng khá chung chung:

 

#2: Hỏi cụ thể hơn, yêu cầu cao hơn để hướng tới mục tiêu phân phối ‘thành công’

Và kết quả:

 

 

Ví Dụ Rõ Ràng Trong Hướng Dẫn:

Cung cấp ví dụ của đầu ra bạn muốn để mô hình trí tuệ nhân tạo hiểu cách tạo và định dạng nội dung theo ý muốn của bạn.

Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn đang sử dụng AI để tạo danh sách các tùy chọn đầu ra như bài đăng.

Ví dụ:

  • Not OK: Viết 5 tweet về những cách phân phối quan trọng để tiếp thị nội dung thành công.
  • OK: Viết 5 tweet về những cách phân phối quan trọng để tiếp thị nội dung thành công, sử dụng cùng tone và định dạng như ví dụ sau: “Hầu hết những người sáng tạo tuyệt vời nhưng chưa được biết đến (hoặc đánh giá thấp) đều không gặp khó khăn trong việc tạo ra nội dung tuyệt vời. Họ đang đấu tranh để đưa nội dung của mình đến với đúng đối tượng”

Xem xét kết quả giữa 2 Lời nhắc:

 

Tập Trung Vào Nhiệm Vụ Cần Thực Hiện:

Tập trung vào những gì bạn muốn mô hình thực hiện thay vì liệt kê những điều bạn không muốn nó làm. Điều này giúp giữ hướng dẫn súc tích và rõ ràng.

Bạn có thể mất nhiều thời gian hơn một chút để viết lời nhắc nhưng sẽ rất đáng giá khi bạn nhận được kết quả đầu ra chính xác mà mình đang tìm kiếm!

Ví dụ:

  • Viết cho tôi 5 email quảng cáo cho một cuốn sách điện tử mới trên ABM. Đừng quảng bá quá mức.
  • Sử dụng các phương pháp hay nhất về phản hồi trực tiếp, viết cho tôi email quảng cáo về sách điện tử về chiến thuật ABM (Account Based Marketing)

Phân tích 2 Kết quả trả về:

#1:

 

#2:

 

Thử Nghiệm Và Tinh Chỉnh Hướng Dẫn

  • Kiểm Tra Và Thử Nghiệm Hướng Dẫn: Lời nhắc kiểm tra và điều chỉnh đóng vai trò quan trọng trong quy trình làm việc với các công cụ AI tổng hợp để nâng cao chất lượng đầu ra. Bằng cách thử nghiệm các cấu trúc câu, cụm từ, và ngữ cảnh khác nhau, người dùng có thể hướng dẫn AI tạo ra những phản hồi chính xác, phù hợp và mạch lạc hơn. Việc điều chỉnh lời nhắc đầu vào đồng nghĩa với việc làm cho lời nhắc trở nên rõ ràng hơn hoặc cung cấp bối cảnh hoặc ràng buộc bổ sung để tập trung AI vào đúng điểm mục tiêu.
  • Lặp Lại Và Tinh Chỉnh: Quá trình Prompt Engineering là quá trình lặp đi lặp lại. Bạn cần kiểm tra nhiều biến thể của một hướng dẫn, đánh giá nội dung mà nó tạo ra và điều chỉnh hướng dẫn dựa trên mức độ mà nó đạt được mục tiêu hoặc ý định của bạn.

Hướng Dẫn Cụ Thể Cho Marketer và Người Sản Xuất Nội Dung

Ứng Dụng trong Tiếp Thị và Sản Xuất Nội Dung

Khai phá ý tưởng và kích hoạt sự sáng tạo

Một phương pháp hết sức hiệu quả để tận dụng sức mạnh của các công cụ AI tổng quát là khám phá ý tưởng và kích hoạt sự sáng tạo. Với khối lượng thông tin khổng lồ được dùng để huấn luyện các mô hình này, chúng có khả năng tạo ra danh sách thông tin có ý nghĩa một cách dễ dàng và hiệu quả.

Dưới đây là ví dụ về cách tôi đã sử dụng lời nhắc trong ChatGPT để tạo danh sách tiêu đề cho bài đăng blog xoay quanh chủ đề “nền tảng CRM phù hợp với doanh nghiệp nhỏ và các công ty khởi nghiệp”.

Prompt:

  • Tôi cần viết 1 bài đăng về các nền tảng CRM tốt nhất cho các doanh nghiệp nhỏ và startups
  • Cung cấp cho tôi 10 ý tưởng bài đăng blog cho chủ đề này, bao gồm title và một đoạn hướng dẫn có 4-5 câu.
 

Như bạn có thể thấy, tôi đã thiết kế lời nhắc ngắn gọn này để chứa ngữ cảnh, hướng dẫn về định dạng, và một mô hình nội dung mẫu cần thiết để đảm bảo kết quả đầu ra chất lượng.

Trong chỉ vài phút, GPT-4 đã mang đến cho tôi 10 cách kết hợp tiêu đề và giới thiệu khác nhau, mở ra khả năng sáng tạo không giới hạn cho bài đăng blog của mình.

Nghiên Cứu Cơ Bản:

Tận dụng khả năng của công cụ trí tuệ nhân tạo để tìm kiếm thông tin và nghiên cứu về các lĩnh vực quan trọng. Ví dụ, tạo một danh sách các nhà nghiên cứu hàng đầu và các đóng góp quan trọng của họ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

 

Tạo Nhân Vật (Persona):

Phát triển nhân vật mua hàng là một nhiệm vụ tốn thời gian trong tiếp thị B2B, nhưng với mô hình ngôn ngữ lớn và một hướng dẫn đơn giản, bạn có thể dễ dàng khởi động quá trình này.

Ví dụ: đây là lời nhắc mẫu mà tôi đã sử dụng để tìm hiểu sâu về những đối tượng mục tiêu (target audience ) tiềm năng của dịch vụ SEO Seothetop

 

Xác Định Từ Khóa:

Với một hướng dẫn được thiết kế một cách thông minh, bạn có thể nhanh chóng xác định từ khóa tiềm năng cho chiến lược SEO của bạn.

Ví dụ: gần đây tôi đang tìm kiếm từ khóa cho một công ty phần mềm theo dõi thời gian doanh nghiệp để nhắm mục tiêu. Biết ChatGPT có thể tìm thấy các từ có liên quan nhanh hơn nhiều so với khả năng của tôi nên tôi đã cung cấp cho nó lời nhắc này:

 

Tạo Kịch Bản và Outline Cơ Bản:

Một nơi mà marketer và nhà sản xuất nội dung thường gặp khó khăn là viết kịch bản hoặc khung cơ bản cho video, podcast hoặc bất kỳ nội dung nào khác. Công cụ trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ bạn trong việc này bằng cách cung cấp ý tưởng và lời khuyên.

Sản Xuất Nội Dung Đa Dạng

Tạo Nội Dung Đa Dạng:

Đối với nhà sản xuất nội dung, việc tạo nội dung đa dạng là một thách thức. Bằng cách sử dụng Prompt Engineering, bạn có thể hướng dẫn mô hình trí tuệ nhân tạo để tạo nội dung với các ngữ cảnh và phong cách khác nhau. Ví dụ, bạn có thể sử dụng hướng dẫn one-shot để tạo một đoạn văn miêu tả một cảnh hành động hấp dẫn cho một trang web về phim ảnh, sau đó chuyển sang hướng dẫn few-shot để tạo một đoạn văn phê phán tư duy phim lịch sử.

Ví dụ, để tạo nội dung đa dạng về chủ đề du lịch, bạn có thể hướng dẫn mô hình theo hướng dẫn few-shot sau: "Tạo một danh sách 10 điểm du lịch phổ biến ở châu Âu với mô tả ngắn cho mỗi điểm."

Tạo Câu Chuyện Hoặc Truyện Ngắn:

Sử dụng hướng dẫn chuỗi ý tưởng để tạo câu chuyện hoặc truyện ngắn dựa trên sự phát triển của các nhân vật hoặc các sự kiện đã xảy ra. Mô hình sẽ sử dụng thông tin từ các câu trả lời trước đó để xây dựng một câu chuyện hợp lý và liên kết.

Ví dụ, bạn muốn tạo một câu chuyện ngắn về một nhà thám hiểm trong rừng. Hãy hướng dẫn mô hình bằng một chuỗi lời nhắc: "Hãy tưởng tượng một nhà thám hiểm đang khám phá một khu rừng bí ẩn. Bắt đầu với việc mô tả ngày đầu tiên của họ và cuộc gặp gỡ đầu tiên với điều bí ẩn trong rừng."

Tạo Nội Dung Phân Tích:

Nếu bạn là một nhà sản xuất nội dung tập trung vào lĩnh vực phân tích, bạn có thể sử dụng hướng dẫn one-shot để yêu cầu mô hình tạo ra một bài phân tích sâu về một chủ đề hoặc sự kiện cụ thể. Hướng dẫn này có thể bao gồm yêu cầu về cấu trúc, ngữ cảnh, và các khía cạnh cần xem xét.

Ví dụ, bạn muốn tạo một bài phân tích về ảnh hưởng của biến đổi khí hậu. Hãy hướng dẫn mô hình theo hướng dẫn one-shot sau: "Tạo một bài phân tích về cách biến đổi khí hậu đang ảnh hưởng đến đời sống hàng ngày và môi trường."

Tạo Nội Dung Hướng Dẫn:

Bạn có thể sử dụng Prompt Engineering để hướng dẫn mô hình tạo ra nội dung hướng dẫn về cách sử dụng một sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể. Ví dụ, bạn có thể sử dụng hướng dẫn few-shot để chỉ ra các bước cần thiết để sử dụng một ứng dụng di động mới.

Ví dụ, bạn muốn tạo hướng dẫn về cách làm một món sushi. Hãy hướng dẫn mô hình bằng one-shot như sau: "Hãy tạo một hướng dẫn về cách làm sushi từ các nguyên liệu cơ bản như cua, cua, gạo và rau củ."

Tối Ưu Hoá Quy Trình Sản Xuất Nội Dung

Tăng Tốc Độ Sản Xuất Nội Dung:

Bằng cách sử dụng công cụ trí tuệ nhân tạo và Prompt Engineering, nhà sản xuất nội dung có thể nhanh chóng tạo ra lượng lớn nội dung đáng kể. Hướng dẫn one-shot hoặc few-shot có thể được tối ưu hóa để tạo ra kịch bản hoặc bài viết nhanh chóng và hiệu quả.

Ví dụ, bạn muốn tạo một kịch bản cho video vlog du lịch. Hãy hướng dẫn mô hình theo hướng dẫn one-shot sau: "Tạo một kịch bản cho một video vlog du lịch ngắn về chuyến đi đến thành phố Paris."

Tối Ưu Hóa Nội Dung Cho SEO:

Đối với các nhà sản xuất nội dung chú trọng vào SEO, Prompt Engineering có thể giúp xác định từ khóa tiềm năng và tối ưu hóa nội dung cho công việc tối ưu hóa công cụ tìm kiếm. Hướng dẫn few-shot có thể yêu cầu mô hình tạo ra nội dung xoay quanh từ khóa hoặc cụm từ quan trọng.

Ví dụ, bạn muốn tạo nội dung tối ưu cho từ khóa "cách nâng cao hiệu suất làm việc". Hãy hướng dẫn mô hình theo hướng dẫn one-shot sau: "Tạo một bài viết về cách nâng cao hiệu suất làm việc với mô tả các kỹ thuật hiệu quả."

Tạo Nội Dung Mạng Xã Hội:

Với việc sử dụng một hướng dẫn one-shot hoặc few-shot, bạn có thể nhanh chóng tạo ra nội dung ngắn, sắc bén, phù hợp cho mạng xã hội. Điều này giúp tăng tính tương tác và tương tác của người xem trên các nền tảng mạng xã hội.

Ví dụ, bạn muốn tạo một bài đăng mạng xã hội về những lợi ích của việc tập thể dục. Hãy hướng dẫn mô hình theo hướng dẫn one-shot sau: "Tạo một bài viết ngắn về lợi ích của việc tập thể dục đề xuất cho một bài đăng trên mạng xã hội."

Những ứng dụng này minh họa rằng Prompt Engineering có thể giúp nhà sản xuất nội dung nhanh chóng và hiệu quả tạo ra nhiều loại nội dung đa dạng, từ bài viết chuyên sâu đến nội dung mạng xã hội, tối ưu hóa quy trình sản xuất và tăng cường khả năng sáng tạo.

Kết Luận

Prompt Engineering đã trở thành một phần quan trọng trong việc tận dụng hiệu quả sức mạnh của trí tuệ nhân tạo. Bằng cách hiểu và áp dụng kỹ thuật tối ưu hóa hướng dẫn, chúng ta có thể tạo ra nội dung tương thích và chất lượng, mang lại lợi ích lớn cho các lĩnh vực tiếp thị và tạo nội dung.

Hãy tiếp tục tìm hiểu và áp dụng những nguyên tắc này để nâng cao khả năng sáng tạo và hiệu suất của bạn.

 

Nguồn tham khảo:

  • Seothetop
  • https://foundationinc.co/lab/prompt-engineering-guide-marketers/
  • https://200lab.io/blog/prompt-engineering-la-gi/