2025年，人工智能将成为每个营销人员工具包中好的人工智能提示的的默认工具。ChatGPT、Gemini 和 Midjourney 等工具如今已成为我们日常工作生活的一部分。然而，我们仍然很容易就能分辨出哪些人正确地使用了人工智能，哪些人没有。人工智能生成内容的质量完全取决于它给出的指令。模糊的人工智能提示会产生泛泛而谈的结果，而结构良好、内容详尽的提示则可以生成精准、引人入胜且实用的内容。改进这些指令的过程被称为提示工程。
通过了解不同的提示技巧和策略，营销人员、作家和内容创作者可以充分利用他们 美国电话号码列表 的 AI 工具包。在本文中，我们将探索提示工程的最佳实践，从基本原理到高级技巧，以提升效率和输出质量。此外，我们还将测试您的 AI 识别能力。
人工智能如何理解提示
人工智能不具备人类的直觉。它遵循基于概率的模式。当给出提示时，它会根据训练 什么是绩效营销平台？ 数据预测好的人工智能提示的最有可能出现的文本。如果提示缺乏针对性，人工智能会生成一个大致相关的答案，但可能与用户的期望不符。然而，当提示结构清晰并提供足够的上下文时，人工智能更有可能生成连贯且高质量的答案。
例如，像“撰写产品描述”这样的请求会得到一个基本的、通用的响应。然而，如果能添加一些具体内容，例如“为一款专为健身爱好者设计的高端智能手表撰写一份引人入胜的产品描述，重点关注先进的健康追踪、时尚的设计和超长的电池续航时间”，AI 就能获得更精细、更实用的输出。
不同的提示技巧
写作提示的方法多种多样，每种方法都会以不同的方式影响 AI 的响应。通过理解和尝试这些技巧，用户可以改好的人工智能提示的进他们的提示，以获得更好的结果。我们在两个不同的 AI 文本生成器中测试了 手机号码 我们自己的示例：ChatGPT（更具创意）和Perplexity （更具深度）。
零次提示
零样本提示是指在没有任何先前示例或上下文的情况下向 AI 提出请求。这种方法依赖于 AI 现有的训练来生成答案。