效率翻10倍，跨境独立站人用好ChatGPT的4大挑战和解决方案是什么？

相信点开这篇文章的朋友，已经用过很长时间的ChatGPT了。我猜：

有的朋友手里攥着几十上百个提示词prompts，但是真正用起来没几个。

有的朋友用了3天，就搁一边了，囔囔着，就这？就这？

有的朋友是用起来了，但输出质量在30-80分之间兜兜转转，时好时坏。

这些情况我都有过，之前还弃用过挺长时间。但是转念一想，马斯克、比尔盖茨、李彦宏等等各种科技大佬们也都坚持认为这玩意是工业革命级的工具，咱绝对不能错过，硬着头皮继续用。

经过了几个月实践，加上最近学习观看了非常多牛人的ChatGPT使用心得，比如特斯拉人工智能总监Andrej Karpathy 的演讲内容，得到联合创始人快刀青衣的AI写作课等等。

做一个小总结，把我认为要用好ChatGPT，最关键的挑战和对应的解决方案，分享给你。

用好ChatGPT4大挑战分别是：

开口难：第一句提示词不知道说啥，纠结

质量不稳定：ChatGPT输出质量不稳定，时好时坏

上下文输入输出受限：长文本或复杂任务或者无法处理

提示词管理难：高频提示词用的多，每次用都去复制，累，低频的用的少，用的时候找不到，烦

下面展开讲讲，由于我目前本身从事跨境外贸行业，所以案例会以这个行业为主，但是方法是通用的，所以不管你是不是跨境外贸行业，我想这篇文章对你应该都会有些启发。

挑战一 – 开口难：第一句提示词不知道说啥，纠结

第一次用ChatGPT的时候，打开对话框，半天不知道说啥，不知道你是不是跟我一样。

没有带着明确的目的和任务，愣住才是正常的。

但是，即便后来即便知道要用它干嘛，比如写SEO标题，写产品卖点描述，依然每次写提示词的时候很纠结，有时候担心是不是写的不够详细，有的时候担心是不是写的太少了。

现在，记住这个开口公式：提示词指令=定义角色+背景信息+任务目标+输出格式

网上类似的提示词公式有很多，不少标杆公式在我看来都太复杂，本着奥卡姆剃刀如无必要勿增实体的原则，我选择了快刀青衣老师总结的这四要素公式。

当然我知道有朋友会反驳说，难道每句提示词都必须这么写，那不累死？当然不是。

什么时候用呢？开启一个新任务的时候第一句提示词。

比如给你的产品写一段卖点描述：

定义角色：我希望你是一位产品营销文案专家。

背景信息：我们刚刚开发了一款电牙刷，可以无线充电，充一次只需要5分钟，就可以使用10个小时，并且我们跟迪士尼有IP联名，玲娜贝儿画像的握柄，非常可爱。

任务目标：请帮我写一段产品卖点文案，要求有吸引力，能够打动客户快速下单，至少5个卖点，分点输出。

输出格式：请用中英文两种格式对照输出

比如给你的独立站产品网页写一个SEO标题：

定义角色：我希望你是一位google seo专家

背景信息：我的产品是xxxx，目标人群是儿童，根据semrush和ahrefs关键词工具，用户高频搜索关键词有：xxx等，我的目标关键词是xxx，现在需要为独立站产品页写SEO标题。

任务目标：帮我写5个符合google SEO标题最佳实践的网页英文标题

输出格式：中英文对照输出

不加角色定义，少写点提示词，不行吗？

在很多情况下效果会差很多，我就不举例了，原因大致如下：

GPT在训练的时候，有各种训练数据，有的质量高有的质量低，而默认情况下，生成高质量数据和低质量数据的概率差不多，但是当你给它设定XX专家的角色时，它会尽可能把概率分布在高质量的解决方案上。

特斯拉人工智能总监Andrej Karpathy在State of GPT一段演讲有更详细解释，推荐大家可以去看下原视频。

只要你每次新开启一个任务的时候，开头提示词包含定义角色、背景信息、任务目标、输出格式这4个关键维度。

那么ChatGPT大概率能保证一个60分输出质量，在这个基础上，你可以继续不断增加提示词去逐步矫正结果，比如“再长一点”，“不够有吸引力，请再写3个”等等，直到它的回复让你满意。

挑战二 – 质量不稳定：ChatGPT输出质量不稳定，时好时坏

ChatGPT背后的模型是openai GPT 大语言模型，ChatGPT以及很多第三方AI工具如jasper都建立在GPT模型API之上，GPT模型 api中最核心的Completions API。

核心功能是[自动补全]，也就是你给GPT 模型一段话，也就是上下文，他会根据这段上下文去预测后面哪一个字出现的概率最大，然后一个字一个字的预测生成，拼成一段话给你。

GPT模型我们没能力训练微调，对于99.99%的人来说，怎么构建上下文，也就是写好提示词prompts，是我们唯一能改善ChatGPT回复质量的方法。

上面，解决第一个开口挑战的其实也是一个上下文优化的技巧而已。可以说你用ChatGPT遇到绝大部分挑战都来自于GPT api官方上下文限制，以及对这个生成原理的不了解。

在这里我给三个技巧，提高ChatGPT输出质量：

1、让ChatGPT辅助完善上下文：提前验证，认知对齐，条件矫正

在遇到陌生任务的时候，这个尤其重要。我们假设一个场景：

你完全不懂SEO，但是现在你需要给electric bike （电动自行车）产品独立站网页写一个SEO标题，你会怎么写？

这样？

还是这样？

如果这样呢？

从SEO专业的角度看，最后生成的标题依然不够好，有非常多优化改善的空间，比如没有验证添加高搜索量修饰词，相关词等等。

但是相比于一开始，已经有了很多的改进，最明显的一个改进就是他知道标题里要加上你的品牌名，之前生成的SEO标题都没有，对于C端产品来说是很重要的。

但是考虑到，上面场景中，我假设你完全不懂SEO，那么只是在让ChatGPT帮你完成任务【撰写SEO标题】之前，先去确认下专家意见 “如果你是一位SEO专家，请告诉我，一个能获取谷歌自然搜索流量的优秀的SEO标题应该符合哪些标准”，生成的效果其实已经算是及格了。

如果是解决你熟悉的任务，不是上面的这种对你陌生任务场景，比如写SEO标题，它的最佳实践和思路在我看你来还不够好，这个时候我就会主动的补充几点要求进去，矫正上下文（也就是任务完成要求和条件）

比如

2、提示词尾部增加一句：请仔细思考回复我，类似的还有一步一步认真思考回复我

这句提示词通常在解决比较复杂的问题或者推理问题的时候，效果会更加明显，在简单任务上对质量提升效果不明显，这里我就不举例了，网上有个很有趣的例子可以说明这一点。

3、给案例参考

这张图好像是出自openai 官方，我们只看蓝色线条，展现的是openai大模型生成效果与微调方法的关系，从粉色区域开始 few-shot prompts，说明了只要给少量的案例参考，那么生成的准确率会高非常多。

这张图最后的黄色区域是finetuing 模型微调，也就是用大量的数据对原始模型参数二次训练，在GPT 3.5之后开发的模型都不支持了，即便支持，成本也不是普通人能接受的。

这张图对我最有价值的启发，就是一句话，找好案例给ChatGPT，他就会回复我们好结果。但是有个前提，你有识别适合你的优秀案例的能力。

接着用上面牙刷产品卖点文案举例：

我发送的一篇案例是亚马逊大卖家ANKER的一个产品详情页文案。虽然是完全不同的产品，但是ChatGPT也能自己提炼出写作要点，太强了。

怎么样，最后生成质量是不是明显好了很多。平时建议大家多存点优秀案例，关键时候很有用建议大家可以一次多给几个案例参考。

挑战三 – 上下文输入输出受限：长文本或复杂任务或者无法处理

OpenAI的Completions API为每次的请求设置了一个Token限制，值为4096。不管是ChatGPT还是基于GPT api开发的第三方AI工具，单次请求都会受制于这个限制。

一个汉字大约消耗1.75个token值，换算一下，如果我们单次输入的提示词+输出的回复总字数大约超过2400字，就会超过Token的限制，内容会截断或者出错。

仅从chatgpt使用角度看，解决这个问题的办法主要是：分步嵌套的输入或者输出

什么意思？

假设，你现在网站上有2篇内容相似的文章，每篇字数都是2000多字，你希望将他们合并成一篇3000字的优质文章去获取谷歌自然关键词排名。

那么你是无法一次性将这2篇文章发送给ChatGPT的，即便能够一次发送，ChatGPT也无法一次性输出一篇3000字的文章出来。

我实操演示下具体怎么做，由于案例过长，以下是部分关键截图：

从最终ChatGPT完成的文章来看，质量已经非常棒了，基本上考虑到我提到的几点要求，比如保留关键事实性信息等。

当然我提醒一点，chatgpt直接生成的文章最好不要直接用，而是人工修改下再发布。具体原因可以看这篇文章：8成AI站被K，谷歌SEO如何安全用ChatGPT?

如果是让ChatGPT写几千甚至上万字的长文章，也是类似的思路，只不过是先让chatgpt写好大纲，然后分步分次，每次完成一个段落，然后依次生成拼装即可。

挑战四 – 提示词管理难：高频提示词用的多，每次用都去复制，累

如果你认真看完了上面内容，你已经充分的认识到了对话上下文的重要性。chatgpt这个工具有一个非常重要的功能侧边 [可以并行开启多个不同的对话框，保留对应的历史对话上下文]，大家可能都没有真正的发挥它的作用。你的侧边栏就像下图一样乱七八糟：

我想你可能是每次使用ChatGPT的时候，都会点击new chat 开启一个干净的全新对话框。

然后再输入一大堆的提示词，去构建整个上下文，但是你有没有想过，很多任务都是类似的。

你在过往的任务当中，你已经向ChatGPT输入了大量你的偏好信息和最佳实践个人经验，这些都是宝贵的实践经验。

在单个对话框历史上下文中，你完全可以通过让ChatGPT不断的回顾和总结你的N次实践，得到【完成产品5点卖点描述的最佳prompts提示词上下文】。

这样的话，每次你完成类似的任务的时候，都只需要提供最少的必要性事实信息，比如产品功率，新产品特性功能，那么马上就能得到一个非常优质的答案。

所以我建议你给每个细分任务构建开1个对话框，保留和不断优化上下文信息，相当于每一个对话框就是一个专业领域AI小助手

最后总结一下，4大挑战和对应解决方案要点：

1. 开口难：第一句提示词不知道说啥，纠结。

解决方案：记住4要素提示词公式：定义角色+背景信息+任务目标+输出格式

2.质量不稳定：ChatGPT输出质量不稳定，时好时坏。

解决方案：

a. 让ChatGPT辅助完善上下文：提前验证，认知对齐，条件矫正

b. 提示词尾部增加一句：请仔细思考回复我，类似的还有一步一步认真思考回复我

c. 给案例，给参考

3. 上下文输入输出受限：长文本或复杂任务或者无法处理。

解决方案：分步嵌套的输入或者输出

4. 提示词管理难：高频提示词用的多，每次用都去复制，累，低频的用的少，用的时候找不到，烦。

解决方案：每个细分任务构建开1个对话框，保留和不断优化上下文信息，相当于每一个对话框就是一个专业领域AI小助手

文章预告：提示词逆向工程

如果让我选择，除了以上提示词技巧，最让我有启发的一个提示词优化方法，那就是ChatGPT提示词逆向工程这个方法。

本篇文章已经太长了，这部分内容我会下篇文章来写。具体操作要点：以终为始，盯牢最终目标，找准对标案例，让ChatGPT辅助你沿着对标案例逆向拆解中间路径提示词。

大家可以点关注，后续我会出一系列的更加详细ChatGPT提效实践内容。