肯定不是“為我寫一個爆款文案”，這個提示詞跟讓 AI 給你的銀行卡轉 500 塊錢一樣。

倒不是因為 AI 沒錢給你轉，而是因為你的提示詞里沒告訴它你的卡號，也沒有告訴它轉人民幣還是韓幣…

「說不清楚」是導致你的 AI 拉跨的根本原因，跟 AI 的水平一點關系都沒有。

當然從技術角度，這是它的缺陷：怎么能看人下菜碟呢??

換個角度你就能共情了：公司爛肯定是因為老板和領導不行，跟員工一點關系都沒有。

所以，怎么讓 AI 寫出好文案？

自嘲一下：我這標題起的，跟開頭的提示詞一樣拉跨。

我標注一下問題所在你就知道了：「好」文案。

“好”這個形容詞太不具體了：對新人來說，寫的文案文章，能有 1 萬閱讀就已經很厲害了；但對迷蒙來說，10 萬+都過不了實習試用期。

所以，讓 AI 寫文案的一大忌：用形容詞來描繪文案質量。

哪怕是用神級工具“框架語義學”來分析這個任務，也無能為力

“好”“壞”這種形容詞，是「社會評價標準」，它是眾籌的結果，無法來度量。

這大概類似你績效評價里的“工作態(tài)度”那一欄，一點也不利于真正的工作能力評價，只是一些“社會性”服從測試的工具。

當你使用這樣的“社會性評價指標”來約束你的 AI，你離成為你天天罵的那個人也不遠了?？梢韵胂筮@樣的指令會帶來多么“草臺班子”的輸出結果。

像寫文案這樣的工作，正確的評價約束指標應該是「結果」。

但不是“直接結果”，而是“過程結果”。

文案的直接結果是“閱讀量”、“轉化率”等為下游工作服務的指標。

但是 AI 作為寫文案過程中一個很小的節(jié)點，它對直接結果的影響力太小了。

首先，大模型訓練過程中，大概率沒有文字措辭和閱讀量的對應關系學習；即便有，它也不一定能進一步泛化到文章所在平臺是個全民平臺還是小眾圈子；即便也有，它也不能再進一步泛化到某篇爆款文章是不是蹭上了當時的熱搜；即便還有，它也不一定能泛化出用詞寫法、閱讀、熱搜與但是社會環(huán)境、大眾情緒之間的關系。

所以，你看我讓 Claude 用框架語義學為我分析這個任務時，它一再甩鍋提醒我：代理者需要保持主導地位,而不是完全依賴工具…

那「過程指標」是什么？

以寫文案為例：在達到某個閱讀量級、實現轉化之前，文案先要做到讓用戶有想法、認知的改變。

比如，讀完大徹大悟、讀完覺得重要、讀完突然想買。

AI 不能控制閱讀量，但是它有足夠的心理學知識和文學功底，寫出改變用戶認知思想的文案。

寫到這里先感謝《文案變現》這本書的作者葉小魚老師。我沒看過這本書，但是這本書里的“文案 GPS 目標大綱”廣為流傳。

葉老師這個寫文案的方法論，是這篇文章核心思想的主要啟發(fā)來源。

這個方法論是這樣的：

1. 明確說話對象

2. 用戶的變化結果

3. 理性信息傳達

4. 感性情緒推動

它的厲害之處在于把寫文案這件事的「可控結果」和「實現路徑」都講出來了。

甚至還包含了衡量「可控結果」的前提：明確說話對象，也就是目標用戶分析。

這是我用這個框架寫的讓 AI 幫寫文案的提示詞，以及讓直男 kimi 寫的戀愛 App 的推廣文案。

上面這個案例，我們沒法控制它的最終閱讀量和轉化率，但是只要用戶看了文案就會被打動。

決策者看到這句文案，可能會給更多預算，讓它成為一個“爆款文案”。

以上。

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