提示工程就是实验。即使对您提供的提示进行微小的调整，也会对您获得的结果产生巨大的影响。
提示工程过程的很大一部分是测试。AI 提示工程师将尝试不同的提示，看看人们对哪种输出反应最好。这有助于他们确定哪些提示最有效。
例如，假设你是一名数字营销人员，想要使用 AI 为Facebook 广告创建文案。你可以要求 AI 工具创建以下广告：
- 長度不同。
- 针对不同的特点和优势。
- 有不同的行动号召。
然后，您可以运行每个广告并查看哪个广告带来最多的转化。
及时工程技术
通过及时工程，您可以获 约旦电话号码 得您投入的结果。模糊的、有偏见的、不切实际的或不道德的提示将导致低质量的输出。
AI 提示工程师使用各种技术来获取符合其需求的正确内容。以下是您可以应用于自己的数字营销的几种不同技术。
（务必仔细检查输出的准确性，并进行调整以适合您自己独特的语调。ChatGPT仍然需要人工输入！）
零次提示
一些人工智能平台已经接 人工智能可以针对同一 受了足够多的数据训练，无需任何额外的说明或训练，就可以执行特定任务。这被称为“零样本”提示。
如果您需要快速回答问题，或者想看看 AI 平台在不提供任何详细背景或提示的情况下如何响应，那么零样本提示非常适合。
例如，我在这里询问 ChatGPT AdWords 何时更名为 Google Ads。
少量提示
少量提示是指你向 AI 平台 英国电话号码 提供一些示例，说明你希望它实现什么目标。这为它提供了背景信息，使其更有可能给出准确的答案。
您可能还会听到过根据提供的提示数量来指代这种技术，例如“一次提示”或“三次提示”。
例如，假设我希望 ChatGPT 为饼干的营销活动想出一个标语，并提供一些以前标语的示例，以帮助其确定整体主题和语气。
思路链提示
思路链提示是指通过向 AI 平台提供一系列连续提示来引导其完成某个流程，以便平台进一步阐述。这意味着您可以确保平台以正确的顺序提供正确的信息。
在这个例子中，我要求 ChatGPT 通过提供一系列步骤来整理博客写作指南。