ChatGPT使用攻略示例(进阶版)

作者: 时间:2023-06-24 282

写文章,是 ChatGPT最擅长的能力之一。但在实际操作中,我发现,它其实并不能仅仅凭借「一个思路、一个主题」,就直接生成一篇「优质的内容」。

尤其是涉及到创意和个性化表达时,我们仍然需要在 ChatGPT提供内容的基础上,进行一定的「微调和优化」。

但,毋容置疑的是,在我们的指导之下,ChatGPT几乎可以完成写作过程的每个部分。

而这种能力对于新手小白,以及患有「懒癌拖延症」的创作者,无异于一份药到病除的良方。

接下来,就给大家展示,如何一步步引导 ChatGPT,去创作一篇自媒体文章。

1. 让 ChatGPT头脑风暴你的主题

登录之后,打开一个新的聊天框,我们给它的主题是:让短视频5秒完播暴增的6种方法。

这时候,给ChatGPT第一个指令:

{让短视频5秒完播暴增的6种方法}
请基于{}中的标题,给我3个优化标题的建议
并基于你的建议,重新帮我生成5个标题
直到我回复{ok},你将停止优化,否则你需要一直重复上面的动作

基于上面的指令,它快速给我优化的建议,并生成5个新的标题。

ChatGPT使用攻略示例(进阶版)

我们还可以继续让它优化。

ChatGPT使用攻略示例(进阶版)

如果多次优化之后,它仍然不能满足你的需求。

这个时候,我们用第一个小技巧让ChatGPT进行开放性思考。

每个人都会有自己的「知识局限性」,在跟ChatGPT交流时,感觉无论如何也无法获得「优质回复」。不如让ChatGPT 开放性思考,往往它会给我们更多惊喜。

就像这样

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ChatGPT 在开放的思考模式下,给了一些更好的建议。我们让它把这些建议融入到「文章标题」当中。

ChatGPT使用攻略示例(进阶版)

OK,有点儿标题党的味儿了。

2. 让 ChatGPT帮你快速搭建大纲

我们让它基于第一个标题《突破完播瓶颈:用6种方法让你的5秒短视频完播率提高200%》,来搭建文章的大纲。

这里,要用到第二个小技巧尽量不要让ChatGPT,基于你的文章主题,直接生成一篇内容;而是,主题→大纲→每个小模块一个个来。

在多次测试中,我们发现ChatGPT3.5(免费版)在生成500字以内的内容时,整体表现还不错。

但是,如果让它基于主题直接生成长文,内容普遍比较空洞、缺乏亮点。所以,我们先让它先生成大纲,再基于大纲完善每一个小模块。

接下来给它第二个关键指令:

请结合{突破完播瓶颈:用6种方法让你的5秒短视频完播率提高200%},帮我生成一个{2000字}左右文章的大纲框架
请注意:这是一篇{自媒体}文章

ChatGPT使用攻略示例(进阶版)

它给到的框架很详细,我们可以从里面拆出一些重要的「思路、观点」留下。

这篇文章的核心是:提升短视频5s完播的6种方法,它是这样展开的。

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这里要用到第三个技巧:重点部分、重点优化。

因为在想到「提升5s完播」的主题之后,我是有一些展开方向的,ChatGPT给到的这6个思路,只能说中规中矩,缺少惊喜。

接下来,让它头脑风暴,看看能不能给一些新思路。

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如果你也像上面这样提问,一般不会收到太多「惊喜的答案」。

这个时候我们要用到第四个技巧:先向上溯源,再向下提问。

比如,你可以这样问

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向上了解「提升短视频5s完播所涉及的领域」,然后结合每一个领域向下提问,让ChatGPT分别给我们解决方法。

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这样,你一下就有了30个方法,再结合自己原有的思路,去筛选、保留你认为最好的6个。

一个还不错的大纲,就基本出来了。

3. 让 ChatGPT基于每一个标题,生成内容

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如果内容比较宽泛,我们可以让ChatGPT进一步精简,直到满意为止。

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接下来,就可以一步步重复上面的操作,让ChatGPT把整篇文章生成出来。最后,再由你主笔,结合个性化的风格进行润色、微调。

一篇不错的自媒体内容就基本完成了。

上面提到了我们今天要分享的第五个技巧:压缩内容。

这个技巧在你接触一个新概念、新知识、新领域时,尤其管用。比如,我们想了解一下「量子力学」,常规提问,ChatGPT会给我们一个这样的回复:

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这个答案,可能已经足够精简概括了,但我们可能还是很难理解。这个时候就可以用「压缩内容」的技巧,来快速抓住这个概念的核心。

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4. 最后一步,交叉验证

文章出来之后,先不要直接发。

因为——ChatGPT给的内容,不是100%正确的,尤其是涉及2021年9之后的一些数据、案例和内容描述,它的数据库是没有的。

虽然以 ChatGPT为代表的AI工具,大大释放了个人的生产力,但其产出内容的准确性、合规性有待商榷。

这对于希望通过 ChatGPT 获得可靠、高质量内容的人来说,可能是个问题。但作为一个自媒体人、内容产出者,我们首先要对自己的「内容负责」。

文章发布之前,结合其它渠道信息源进行交叉验证,仍然是必不可少的一步。

共有 2 条评论

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