内容提要： 第一步是先让它学习这个领域的内容， 第二步是不断给出你的判断和要求训练它符合你的要求， 第三步才能开始逐步尝试使用呢，过程中还一直调整修改你的思路的想法，让它跟随你。 先问个问题：大家现在怎么用AI？ 是不是这样——想写文案了，打开Deepseek：“帮我写个Facebook广告文案”。然后看它写出来一堆套话，觉得没啥用，关掉。 我以前是这样。 直到有一天，一个比较复杂的分析，我反复的追问下，AI回答的越来越完善，分析也越来越接近实际情况，我明白了很重要的一课：“你把AI当百度用，那它就只能给你百度能搜到的东西；你先让它学习，训练并且调整沟通才是有效使用。” 今天我就把自己这几个月“领悟”Deepseek的过程分享出来。不是什么高大上的方法论，就是一个一窍不通的人踩坑后的真实经验。 第一阶段：先别让它干活，先让它懂行 以前我用AI，上来就问：“给我写个TikTok文案！” AI吭哧吭哧写出来，我看着就想笑——这写的啥啊。 后来我学聪明了：先给它吹一通彩虹屁，先夸它，让给它先拥有某个领域的知识储备，必要的时候甚至会给出以往的个人笔记或者分析等帮助它了解更多。 先给它补课，它再写出来的东西，起码像个干过这行的人回复的了。 为啥？因为它知道了： - 我每天在乎什么数据 - 日本市场和美国市场说话方式不一样，语言风格也不一样 - 我的脚本风格和特点是什么样的，需要注意给出什么细节点 别觉得AI不是什么都会吗，为啥还要这样从0开始呢，就因为AI啥都会，咱们如果不提框架需求，它觉得自己自由发挥就能满足咱们的需求，那没必要继续浪费自己的深度思考能力了。其实就跟带新人一样。你不告诉他公司的规矩，他就只能按自己的来。 第二阶段：别怕麻烦，多骂几次就好了 这一步最容易被忽略。 很多人试一次觉得AI不行，就放弃了。但你想啊，它又不知道你喜欢啥，第一次能写对才怪。 我做了个试验： 第一次：让它写个日本市场的文案。 它写了一版，还行，但就是那种“翻译软件翻出来”的感觉，不够本地化。 我说：“日本人不这么说话，太直接了。要再委婉点，加几个他们常用的语气词。” 第二次：它改了，加了一堆敬语。 我说：“敬语对了，但卖点还是硬。日本用户更在乎‘大家都在用’，把‘功能强大’改成‘很多人选择’。” 第三次：它再改。 我说：“这次对了。记住这个感觉，以后日本市场的就按这个来。” 就这么来回“折腾”了四五次，它终于摸清我的口味了。 现在只要我说“日本市场”，它自动就会用那种“含蓄但又有说服力”的语气写。 其实就跟带实习生一样——你不说，他永远不知道你想要什么。给大家说一个有趣的：现在已经有了PUA AI干活的插件了。 第三阶段：它干活，我动脑 现在我和Deepseek的配合是这样的： 场景1：想投放策略 下个月要投XX市场，预算100万美金。 我说：“给个初步方案。” 它列了个框架：- 渠道怎么分- 测试期多久- 重点关注啥指标 我说：“TikTok多分点，最近在那边起量快。” 它马上调整。 原来自己琢磨要大半天的事，现在半小时出个初稿，我只需要做关键决策，或者根据实际情况调整后让AI给我反复调整到最合适的方案。 场景2：找问题 比如某市场转化率一直掉，我找不出原因。 我说：“帮我想想可能的原因。” 我再去根据原因做相关排查，比自己先想可能是什么原因要快很多。 所以我会尽量跟AI沟通的时候把AI当作一个大活人 ，给需求之前，也会描述清楚我需要的背景和要求，这样比直接提需求要好得多；还有一些决策性的东西，我会让AI先给我搭一个框架，最简单的例子就是比如要写方案，先让AI给个方案框架，然后我再进行查缺补漏和内容完善。 基本上AI能很好的完成数据整理、初稿撰写、信息搜集——这些花时间但不需要太多判断的事，全给它；但我自己的判断、对市场的理解、跟客户的沟通——这些必须自己来。 我一直觉得AI不会让我失业，但不会用AI的话可能真的会让我失业。 其实仔细想想，我们每天有多少时间是花在那些“重复但必须做”的事上？写周报、整理数据、做方案... 把这些交给AI，省下来的时间，去看竞品动向、去研究新渠道新的创意方向、去跟客户沟通等等，尽可能的解放自己的时间多做那些AI干不了的事。 为啥我没去学习龙虾，而是还在炒剩饭继续摸索deepseek这类的。 因为咱们优化师可能会发现，一个平台刚往往上线的产品确实存在红利期，但也可能会有很大的坑点。如果时间精力认知预算充裕的话，去摸索一下挺好的。 但如果没有这个条件，不如吃口熟透的果子，等技术成熟有一些经验分享以后再去冲；当然也是因为明白自己在代码和网络安全风险管理这块没有很强的判断力，所以我选择先守住自己的安全边际下去研究。 如果有小伙伴已经有成熟有效研究成果也欢迎分享。 下拉推荐菜单左侧滚动条可查看更多精彩内容↓
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