廣告文案寫手必學:AI 少樣本提示(Few-shot Prompting)應用全解析

還記得我們上次聊到的 廣告文案寫手的新一代超能力:Prompt Engineering 教學入門指南(基礎篇)?本文要更進一步,探索一種更酷、更強大的進階技巧:少樣本提示 (Few-Shot Prompting)。它就像是給了 AI 模型一小本「範例文集」,讓它從少量的成功案例中學習,進而幫我們創作出更具創意和針對性的廣告文案,簡直是文案創作的秘密武器!

white book marker on book page

理解少樣本提示 (Few-Shot Prompting)

什麼是Prompt engineering 中的少樣本提示?

簡單來說,少樣本提示 就是在我們給 AI 模型的提示裡面,加入一些成功的範例。這些範例就像是老師給學生的參考答案,讓 AI 模型從中學習模仿。

不用像訓練一個全新的 AI 模型那樣,餵給它海量的資料,只需要提供少量(通常是 2 到 5 個)包含「輸入」(例如,產品資訊)和「期望輸出」(例如,廣告標題)的範例,AI 模型就能夠聰明地學習這些範例的風格、語氣和寫作模式,然後應用到我們新的需求上。

你可以把它想像成這樣:如果你想請一位新的文案助理幫你寫一篇特定風格的廣告,你不會直接叫他寫,而是會先給他幾篇你覺得寫得很好的同類型廣告讓他參考學習。少樣本提示就是扮演參考學習的角色,讓 AI 模型更快地掌握你的需求,產生更符合你期望的內容。

少樣本提示的核心要素:

  • 任務描述 (Task Description): 這還是我們給 AI 模型最基本的指令,告訴它我們想要它做什麼,例如「請為這款新的運動鞋撰寫三則 Facebook 廣告標題」。
  • 少量範例 (Few Examples): 這是少樣本提示的精髓!我們要提供幾個我們認為寫得不錯的同類型廣告文案範例。每個範例都應該包含「輸入」(例如,運動鞋的特色:輕便、透氣、適合跑步)和「輸出」(例如,對應的廣告標題:「輕盈如風,跑出新紀錄!」、「透氣舒適,每一步都自在!」、「專業跑鞋,助你突破極限!」)。這些範例最好能展現我們想要的風格和語氣。
  • 新的輸入 (New Input): 最後,我們提供 AI 模型需要處理的新產品資訊或主題,讓它基於從範例中學到的模式進行創作。例如:「請為我們新款的環保材質背包撰寫兩則 Instagram 貼文內文,強調其環保理念和時尚設計。」

A person crosses a wet street in the city.

少樣本提示如何幫助 AI 理解風格和語氣:

透過提供這些精心挑選的範例,AI 模型就能夠「看到」不同風格和語氣的實際呈現方式。例如:

  • 想要幽默風趣的風格? 在範例中提供一些帶有幽默元素的廣告文案,讓 AI 模型學習這種輕鬆的語氣。
  • 想要專業權威的語氣? 提供一些使用專業術語和數據的文案,引導 AI 模型模仿這種嚴謹的風格。
  • 想要貼近特定品牌調性? 提供一些該品牌過去成功的廣告文案,讓 AI 模型學習其獨特的溝通方式。

這樣一來,AI 模型就不再是盲人摸象,而是有了明確的參考答案,能夠更精準理解對文案風格和語氣的要求。

案例說明

模仿競爭對手成功的標題風格

假設我們在萬華區經營一家新潮的青年旅館,想要在 Instagram 上吸引年輕背包客。我們發現競爭對手「艋舺漫旅」的標題風格簡潔、帶點文青感。我們可以提供以下範例給 AI 模型:

  • 輸入:「艋舺漫旅:探索老城區的文藝角落。」
  • 輸入:「艋舺漫旅:在巷弄間,遇見不一樣的台北。」 然後,我們給 AI 模型新的輸入:「請為我們位於西門町的新青年旅館『西門窩』撰寫三則類似風格的 Instagram 標題,強調其設計感和便利的交通。」AI 模型可能會生成:「西門窩:潮流設計,玩轉台北不設限。」、「西門窩:便捷交通,輕鬆探索城市脈動。」、「西門窩:在繁華中心,找到你的舒適角落。」

Prompt engineering 使用少樣本提示的優點和缺點

少樣本提示為廣告文案寫手帶來了諸多便利:

  • 更快的學習速度,無需大量資料微調: 相較於需要大量數據訓練的 AI 模型,少樣本提示只需要幾個範例就能讓 AI 快速掌握風格和語氣。
  • 更靈活的風格和語氣控制: 透過精心挑選的範例,我們可以更精準地引導 AI 模型產出符合特定需求的文案。
  • 更易於探索新的創意方向: 透過提供一些獨特的範例,我們可以激發 AI 模型的創意,產生意想不到的文案呈現方式。

然而,少樣本提示也存在一些挑戰:

  • 範例的選擇至關重要,不良範例可能導致負面影響: 如果我們提供的範例不夠好或者與我們的目標不符,AI 模型可能會學到錯誤的模式,導致產出的文案不盡如人意。
  • 模型可能過度模仿範例,缺乏原創性: 有時候,AI 模型可能會過於依賴範例,導致產出的文案缺乏獨特性和原創性,需要我們進行引導和調整。
  • 對於非常複雜的任務,少量範例可能不足以提供足夠的指導: 對於一些需要深入理解複雜概念或進行複雜推理的文案創作任務,少量的範例可能無法提供足夠的資訊,需要我們結合其他 Prompt Engineering 技巧。

結論:以少量範例,激發無限創意

少樣本提示就像一把精巧的鑰匙,能夠開啟 AI 模型在文案創作方面的更多潛能。它讓我們能夠以更直觀、更快速的方式引導 AI 模型理解我們的創意方向和風格偏好。作為廣告文案寫手,學習駕馭少樣本提示,將能讓我們在更短的時間內,激發出更多的創意火花,產出更具影響力的廣告內容。

Articles