AIGC テクノロジーの発展はマーケティングに新たな機会をもたらしましたが、ブランド マーケティングを行う人々、特にコンテンツを作成し戦略を策定する人々にとって、AI ツールはあまり役に立たないと感じるかもしれません。 私たちの仕事のほとんどは創造的、戦略的、または専門的なものであるため、比較的満足のいく信頼性の高い結果を提供するために AI に頼ることは困難です。 不要な情報が多すぎると感じたり、長時間いじっていて時間の無駄だと感じたりすることもあります。そんな時は、自分でやってしまえば、何度もやりとりして変更を加えたり、内容が正しいか確認したりする手間が省けます。 このような状況がよく起きるのは、AI 技術は進歩しているものの、AI マーケティングの考え方が追いついていないためです。 AI マーケティングにおける従来の考え方は次のとおりです。
例えば、ある企業はAI搭載のショートビデオSaaSツールを使って、動画素材の大規模な二次クリーニングを行い、その後再編集し、最終的にマトリックスを使って広告を配置しましたが、良い結果は得られませんでした。 なぜなら、毎日何万本もの短い動画を投稿するなど、単純に量に頼ると、視聴者数は増えるように見えるかもしれませんが、コンバージョン率が非常に低く、成果は最小限にしか上がらないからです。 根本的な理由は、良質なコンテンツがなければ、量ばかりあって質がないということです。 毛沢東主席の言葉を借りれば、我々は現実的でなければならず、現実から乖離した行動をとってはならない。 日々の業務で具体的にどのような問題に直面していますか？その問題を解決するには、どのようなツールが必要ですか？それに合ったAIツールを探しましょう。 非常に高度で洗練されたAIツールを使う必要はありません。重要なのは、AIGCのプロンプトワード思考を理解し、「チーム独自のプロンプトワードライブラリ」を設計し、それを特定のタスクやプロジェクトに適応させて「地域の状況に適応」させることです。 では、AIプロンプトをどのように変革すればよいのでしょうか？これには、今日の重要なコンテンツである「プロンプト思考」が関係します。 しかし、プロンプトワードの概念について説明する前に、払拭しなければならないよくある誤解がいくつかあります。なぜなら、これらの誤解をしてしまうと、実際のマーケティングシナリオで AI ツールを効果的に使用することが依然として困難になるからです。 1. 考えずにプロンプトを入力する大規模な言語モデルなので、対話パターンの感覚を作り出すことを学習する必要があります。 たとえば、ChatGPT の出力を特定の種類のテキストのように見せたい場合は、出力時に特定のパターンを指定する必要があります。 例えば、記事でよく目にするものは何でしょうか？タイトルや著者名などでしょうか？ したがって、AIGC モデルで最終的に記事を出力する場合は、タイトル、著者、概要、本文の形式でプロンプトを入力する必要があります。 したがって、その出力は何よりも記事に似たものになります。 たとえば、「あなたが Xiaohongshu ブロガーだと想像してください。この Xiaohongshu の投稿を分析し、始まり、中間、終わり、絵文字に応じてその構造を分析してください」のようなプロンプトも、パターン感覚に基づいて設計されています。 II. AIは論理に従わなければならない。GPT は本質的に大規模な言語モデルであり、人間の思考に取って代わることができる論理的思考ツールではないという誤解がよくあります。 なぜ？ 大規模言語モデルの生成プロセスは人間の思考の論理と正しさに従わず、模倣的なものだからです。 彼に私たちの考え方を真似させ、徐々に私たちの思考プロセスを真似するように導くことで、彼は私たちの仕事を本当に力づけることができるのです。 ブランドマーケティングを例に挙げましょう。あなたの仕事経験を模倣するように学習させる必要があります。業務手順書やケーススタディを入力し、それらを模倣させる必要があります。そうすることで初めて、AIはあなたの仕事を真に強化することができます。 たとえば、会社に入社したばかりで上司が頼りにならず、スキルを磨いて独立して働ける機会を目指したいとします。 この時点で、背景情報を Chatgpt に入力することはできますが、人間関係の複雑さを処理できないため、すぐに分析を任せることはできません。 この時点で、思考スタイル、思考の方向、プロンプトで参照した理論/視点/書籍/証拠をリストする必要があります。 目標は、AIGC モデルがユーザーの考え方に従い、それを模倣することです。 例えば、上記の文脈のプロンプトは次のように記述できます。 上記で提供した背景情報に基づき、私のキャリア開発目標を考慮して、次の 3 つの結論を導き出し、その理由を説明してください。
3 番目のポイントは、その生成プロセスが線形の思考プロセスではなく、むしろランダムであるということです。 同じプロンプトワードであっても、出力はランダムになります。 まさにそのランダム性ゆえに、それは私たちの創造性を広げるのに役立つ素晴らしい思考ツールなのです。 AIGC モデルは実際には発散的思考に優れているため、データベースを使用してあらゆる種類の発散的思考を生成します。 しかし、考えを集約し、判断を下し、最終的な信頼できる答えを選別するのに役立てたい場合、それほど優れたツールではないかもしれません。 特にブランド マーケティング担当者の場合、AIGC モデルを使用するときは、「今はより多くのインスピレーションと創造性が必要です。さまざまな方向でインスピレーションと創造性を生み出すために協力していただく必要があります」と伝えるのがよい方法です。 それはあなたに多くの予想外の利益をもたらす可能性があります。 以前、私は「剣を扱うには、剣の気の冷たさがもたらす恐怖を克服しなければならない」という意味を表す詩を書こうと考えていました。 そこで私はChatgptに「この意味を表現できる古代中国の詩のインスピレーションを5つ教えてください」と「勇気を表現できる古代中国の詩の具体的なイメージを10個教えてください」と尋ねました。 悪魔やモンスターを倒すなど、面白い作品が多かったのですが、人々の思考を広げた作品だったと言わざるを得ません。 IV. 標準的な回答?ランダムであるため、出力は毎回異なる可能性があり、絶対的に正しいわけではありません。 たとえば、何かが正しいか間違っているかを初めて尋ねた場合、それは正しいと答えるかもしれません。 同じ質問を二度目にすると、それは間違っていると教えてくれます。 したがって、AIGC モデルの出力は必ずしも毎回使用できるとは限りません。 明確な答えが得られないため、次のことも伝える必要があります。
先ほど説明した「はい、いいえ」の質問を例に挙げてみましょう。この質問には「はい」か「いいえ」のどちらかで答えるように要求し、「たぶん」のような答えは求めないようにする必要があります。 それが制限条件です。
その答えはナンセンス文学の典型と言えるでしょう。 そこで、プロンプトの言葉を次のように修正しました。
家具のどの素材が使えないか、工業用スタイルの金属パイプのどの部分が使えないかを明確に教えてくれただけでなく、どの色を使うべきかについても教えてくれました。 したがって、質問に対する適切な回答を得るには、反対の条件と制限要件を伝える必要があります。そうしないと、役に立たないナンセンスな回答しか得られない可能性があります。 V. 高効率？5 番目の誤解は、Chatgpt を使用すると効率が向上し、アシスタントやサービス プロバイダーになると考えられることですが、実際にはユーザーの視点からニーズを真に理解することはできません。 ブランドの構築、販売、マーケティング、デザインのいずれの場合でも、イノベーションと効果を確実にするために、ほとんどの時間は、製品に対する要求を繰り返し、私たちの考え方を繰り返し教え、私たちが提供する資料を学習し、大量の客観的な背景情報を入力することに費やされます。 この観点から見ると、Chatgpt の効率向上の方法は私たちが考えるほど単純ではないかもしれません。 AIGC 生成の原理は、まず大規模な知識ベースを受け取り、次に背景情報とプロンプトを使用して次にどのような単語を生成するかを予測するという事実に基づいています。 この原則に基づくと、次のことがわかります。
たとえば、今日のライブ ストリーム スクリプトを Chatgpt に作成させたい場合、次のように指示します。
VI. 人間の話し言葉を理解する6つ目の誤解は、ChatGPTはユーザーの言葉を理解できると思われがちですが、実際には一般的な人間の言語しか理解できないというものです。これはどういう意味でしょうか？ ChatGPTは、大量のテキストデータから人間の言語パターンを学習することで機能します。異なる単語を入力すると、異なるテキストデータを取得します。 ただし、使用する単語がプロンプト内の単語の 1 つである場合は、より一般的な表現であったり、自分で使用する特殊な表現であったり、業界や特定のユーザー グループが表現している表現であったりする可能性があります。 ただし、データベースから取得したテキストは、ユーザーが理解している単語の意味や概念と一致しない可能性があります。 したがって、プロンプトの単語の選択は非常に重要です。 できる限り一般的な用語を使用し、独自の用語を作成することは避け、ニッチなグループやサークルに固有の用語の使用は避けてください。 たとえば、ブランドマーケティングの分野では、「ブランドコラボレーションスキーム」など、よく使われる業界用語がいくつかあります。 ただし、提案を入力するときは、「ブランド コラボレーション プログラム」という用語を使用する方が一般的です (英語の文脈に沿っています)。 この用語の翻訳方法がわからない場合は、Chatgpt に直接質問してください。「ブランド コラボレーション スキームの一般的な用語は何ですか?」 さらに、プロンプトを入力するときは、出力する単語が関連するコンテキストにつながるかどうかをより慎重に検討する必要があります。 たとえば、ブランドコラボレーション提案を出力する場合は、プロンプトに「共同創造」、「トピック」、「リソース交換」などのキーワードを追加できます。 7. 記憶力は良いですか?ChatGPT はなぜいつも何かを忘れてしまうのでしょうか？それは、ChatGPT が記憶できる要件の数がごくわずかだからです。 プロンプトに 3 つ以上の要件を指定した場合、すべてを満たすことができない可能性があります。 そのため、プロンプトワードを入力するときは、必ず少量ずつ複数回リクエストするようにしてください。 さらなるリクエストを行う前に、彼らからの返答を待つことができます。 あるいは、「今後、出力は特定の要件を満たす必要があります」のように、時間制限を設定することもできます。 すると、GPT が設定を記憶するので、再度入力する必要がなくなります。 例えば、「ある会話から始まる情報を要約してください」や「この会話から始めて、前の位置までの会話内容を整理してください」などです。 時間制限を設定すると、情報をクロールできるようになるため、物事を忘れていると感じることがなくなります。 さらに、ChatGPT の「メモリ」は私たちが考えるほど優れていないため、ChatGPT を使用してドキュメントを分析すると... ドキュメントが非常に大きい場合、分析に時間がかかりすぎて必要な情報を抽出できない可能性があります。そのため、「少量ずつ複数回」というアプローチが最適です。 ドキュメントを複数の個別のページに分割し、さまざまなモジュールに分解し、さまざまなモジュールを段階的に分析して、最後に統合します。 たとえば、以前私は「個人の行動上の意思決定評価尺度」を作成したいと考えており、Chatgpt のプロンプトは次のとおりでした。 「時間をかけるべきか、どれだけのリソースと労力を投入すべきか、そして最優先にすべきかを判断するのに役立つ評価システムを構築したいと考えています。この評価システムは表を用いて実装したいのですが、評価ロジックは企業に投資する際の投資家の考え方を参考にする必要があります。この評価システムの完成にご協力ください。」 その後、私はこれを操作して改良し始め、約 10 点の修正を提案しましたが、提供されているスコアリング システムはこれらのポイントに従っていませんでした。 それで私たちは何をすべきでしょうか? 一度に修正できるのは最大3点までです。出力を繰り返し確認し、エラー箇所を指摘することで、自動的に「ああ、間違っていた」と訂正されるようになります。 8. 事実を尊重しますか?
したがって、プロンプトにファクトチェックの要件を含める必要があります。 例えば：
そうしないと、ロールオーバーの可能性が非常に高くなります。 特に職場では、事実確認を怠ると恥ずかしい状況につながる可能性があります。 最後に、これを検索ツールとして使用することは可能ですが、実際には、リアルタイム情報を検索するには、いくつかのネットワーク プラグインを装備する必要があります。 かなり極端な例を挙げると、私は最近第二次世界大戦の歴史に関するビデオをいくつか見て、日本が降伏した理由について非常に興味を持ちました。 そこで私はChatgptに尋ねました。「第二次世界大戦で日本が降伏した理由は何だったのですか？」 その結果、第一に原子爆弾の爆発、第二にソ連の侵攻、第三に日本の経済崩壊、そして最後に何も起こらなかった。 私はこう答えました。「いいえ、日本が降伏した大きな理由は、中国が長年にわたり抵抗し続けたことです。これは非常に重要なので、後で付け加えてください。」 Chatgptは何と返信したと思いますか？「承知しました。日本の降伏理由について議論する際に、中国の継続的な抵抗の重要性について言及したことは忘れません。第二次世界大戦中の中国の抵抗は確かに日本の降伏に決定的な役割を果たしました。これは非常に重要な歴史的事実です。」 この例のポイントは、AI が事実に完全に従うわけではないこと、そして AI の出力を合理的に見る必要があることを示すことです。 別の例を挙げると、マクドナルドとバーガーキングが Chatgpt を使って争い、一方は「世界一のハンバーガーは何か」と質問し、もう一方は「世界一大きなハンバーガーは何か」と質問しました。 その後、両社は自社に有利なChatgptの結果をポスターにしました。バーガーキングは、マクドナルドのChatgpt広告のすぐ隣にポスターを掲示するほどでした。 しかし、それが世界最大かつ最もおいしいハンバーガーだということを証明しているのでしょうか? これは歴史的な観点から見る必要があります。大国から小さなハンバーガーに至るまで、AIが導き出す結論はすべて議論の余地があります。 ツールリスト（一部）: Chatgptをお持ちでない場合や、魔法を知らない場合はどうすればいいでしょうか？ 無料で利用できるツールをいくつかご紹介します。
デザイン関連のタスクに関しては、個人的には Dream Studio が非常に優れていると思います。 これは安定拡散に似ていますが、肯定的なキューワードと否定的なキューワードを使用します。また、異なる出力形式と出力比率を設定することもできます。 たとえば、ランタン フェスティバルのポスターを作成するときに、「ランタン フェスティバルのポスターテンプレートを使用する」などの提案を入力すると、作成されるポスターは非常に適切な雰囲気になり、ランタン フェスティバルのポスターがどのような感じであるべきかという従来の理解に沿ったものになります。
実践的なケーススタディ: よくある誤解とツールについて説明した後、組み合わせ思考を使用してプロンプトを設計する方法の実際の例に進みましょう。
この考え方は、Chatgptを使いながら、実際の仕事の経験と組み合わせながら私が独自に作り上げたものなので、まずはこの概念の概要を説明しておこうと思います。そうすれば、後ほどケーススタディについてお話しする際に、より深く理解していただけると思います。 :) AIマーケティングは、出力要件が複雑であるだけでなく、背景や修正のニーズも多岐にわたります。 プロンプトの組み合わせに頼らず、固定のプロンプトテンプレートをそのままコピーして貼り付けるだけでは、毎回同じ結果しか得られず、実際の作業状況に合わせて改善したり最適化したりすることはできません。 プロンプトワードの「組み合わせ思考」とは、実は動的な思考方法であり、さまざまなシナリオに応じてさまざまなモードを柔軟に組み合わせる思考方法です。 短編ビデオの脚本作成のシナリオを例にとると、短編ビデオの脚本作成に適したプロンプトワードのパターンを統合し、最終的に脚本作成インターンが従うプロンプトワードの組み合わせ式に統合する必要があります。
1 つ目は模倣モード、2 つ目はテンプレート モード、3 つ目は逆相互作用モードです。 ライブストリームの後半では、プロンプトワードのさまざまな思考パターンが何であるか、そしてそれらをどのように使用するかについて、詳しく紹介します。 さて、これら 3 つのモデルを 6 つの具体的な要素に分解し、短編ビデオ作成のコンテキストに適用して、改良し、「脚本家インターンフォローアップフォーミュラ」を作成しましょう。 なぜそう呼ばれているのでしょうか？先ほども申し上げたように、AIGCモデルは人間の模倣に優れたツールであるため、あらゆるプロセス、方法論、参照オブジェクトを入力させる必要があるからです。このプロセスは、インターンの指導方法と非常に似ていると思いませんか？ ショートビデオ作成のプロンプトの公式に戻り、6 つの要素それぞれと、それらを独自のプロンプト作成に適用する方法について説明しましょう。 まず、この組み合わせ 最初の要素は、トレーニング用に大量のケースを入力することです。 大量のケースを入力することが重要な課題と考えられるのはなぜですか? その理由は、単にテキストをコピーして貼り付けるだけでは学習させることができないため、短いビデオの例をトレーニングするのが比較的難しいからです。 ショート動画の核となるのは創造性です。そのため、TikTokなどのツールを使ってスクリプト全体を抽出し、ChatGPTに学習させてインターネットの知識と言語感覚を蓄積させるだけでなく、フレームワーク、創造性、視聴覚言語などを学習させるための特定の手法も必要です。 2 番目の要素は基本的なフレームワークです。 つまり、ブランドマーケティング動画の場合、スクリプトのフレームワークは自分で作成する必要があります。作成が完了したら、Chatgptにフレームワークを提供すると、Chatgptはフレームワークに基づいてスクリプトを作成します。 とにかく、何度も試してみましたが、詳細なスクリプトフレームワークを自分で提供しない限り、AIが出力するスクリプトフレームワークは本当に役に立たないです。 さまざまな種類のビデオスクリプトには、実際にはいくつかの固定されたテンプレートとパターンがありますが、AI はこれを理解できないため、私たち自身で行う必要があります。 3 番目の要素は、基礎となる情報を入力する必要があることです。 たとえば、広告スクリプトの場合は、ユーザーの製品やブランドのトーンとスタイルを理解している必要があります。 4 番目の要素は逆質問モードです。これは脚本作成プロセスで非常に重要です。 ChatGPT の逆質問モデルは、基本的に次のようになります。まず最初のバージョンをリリースし、次にその最初のバージョンに基づいて、最初のバージョンのどの部分を変更する必要があるかを尋ねる、さまざまな質問をします。 5 番目の要素は、明確な出力基準です。 どの程度明確にする必要がありますか? たとえば、必要な単語数はどれくらいか、どのようなトーンにしたいか、ビジュアルの要件は何かなど、具体的であればあるほど良いです。つまり、テキスト、ビジュアル、さらには音楽などの要件に細分化します。 6 番目の要素は、創造性を優先して、最初にスクリプトを含むクリエイティブ プランを作成することです。 クリエイティブな計画や方向性が決まったら、このスクリプトの要素に従って出力を作成する必要があります。 例えば、最初のステップではテキストを出力させ、2番目のステップではテキストに基づいてビジュアルを出力させ、3番目のステップではビジュアルに基づいて音楽を出力させる、といった具合に、要素を一つ一つ出力させていくのです。
このケーススタディは、ストーリーラインに重点を置いた短いビデオのスクリプトです。 Chatgpt の作成の背景は次のとおりです。
わかりました。では、上記の情報に基づいて 3 つの大きなアイデアを考え出して、クリエイティブなテクニックと撮影コストを説明していただく必要があります。 当初はコスト管理をあまり厳密にする必要はありません。例えば、会場、俳優、小道具などの詳細を考慮する必要はありません。最終的には、手動で連絡を取り、確認する必要があります。 書き終えた後、私は「では、私が決めた解決策は、この解決策3、『Urban Happiness Station』です。この解決策に基づいてスクリプトを書いてください」と言いました。 ただし、このスクリプトはそのままでは使用できませんが、そこからインスピレーションを得て、正式なスクリプト フレームワークを作成するのに役立ちます。 スクリプト出力は、トーンが正しいことを保証するために、このフレームワークと特定のヘッダー形式 (スクリプト フレームワーク、ミラー イメージ、テキストとイメージ) に基づいている必要があります。 コマンドの出力が完了したら、具体的な調整ポイントを伝えます。調整ポイントは簡潔かつ直接的でなければならず、曖昧な指示は与えないでください。 たとえば、オープニング スクリプトは、一定数の単語のみが保持される程度に短くする必要があり、シーン 1 から特定の内容を削除し、シーン 2 から特定の内容を削除し、最後には特定の内容のみを保持する必要もあります。 Chatgpt が「考えずに変更できる」ように、詳しく説明する必要があります。 修正段階では、やりすぎないように注意してください。そうしないと、奇妙なものが生成されます。 AIGC の不確実性により、これまで確立されてきたものが混乱に陥る可能性もあります。 あまり驚かされるとは思わないでください。そうでないと、ただショックを受けるだけかもしれません。 さて、この段階で脚本が完成したら、脚本に基づいて対応するシーンを視覚化してもらうことができます。 つまり、プロンプトの第一段階では、文脈化されたコピーに基づいて各シーンの視覚的表現を想像させるということです。 また、これらのシナリオに特定の要件（ビジュアルプレゼンテーション：ライブアクションモード）を設定し、コンテンツを出力した後に 3 つの質問をして、コピーとビジュアルが一致していることを確認するようにしました。 Chatgpt がコピーに従って画面の説明を出力した後、変更のための具体的な提案を行うことができます。 例えば、このブランドのテーマカラーは赤なので、配色に赤の要素も取り入れることができると考えています。 あるいは、キャラクターの性格特性をできるだけ反映するようにしてください。 さらに、プロンプトでは、各シーンのキャラクターの配置、シーンの背景、照明、配色、サウンド効果、バックグラウンド ミュージック、およびシーンで伝えられる感情や雰囲気の調整を指定できます。 最後に、日付を設定します。 これ以上修正する必要はないので、各シーンの長さは脚本に任せてくださいと伝えました。脚本全体の尺が60秒以内に収まるように、その理由も説明しました。 ここで、プロセス全体は実際には、継続的に質問し、その質問に答え、出力された結果に基づいてさらに調整を行い、より多くの要件と反復ポイントを提供することであることがわかります。 これは一度にできることではありません。脚本家が最終的な最適化と調整を行う必要があります。 著者: ワイルドホースファン WeChat公式アカウント：ワイルドホースファン |
