Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn đã cung cấp, được trình bày theo cấu trúc yêu cầu:

Phân tích Mẫu Prompt: Trích xuất và Phân tích Hiệu suất Kênh Tiếp thị Liên kết & Giới thiệu

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Mẫu prompt này là một yêu cầu rõ ràng và có cấu trúc tốt, định hướng cho AI thực hiện các tác vụ cụ thể liên quan đến phân tích dữ liệu tiếp thị. Nó bao gồm các thành phần chính sau:

• Hành động chính: “Sử dụng AI để trích xuất dữ liệu” – Điều này cho biết nhiệm vụ cốt lõi là thu thập thông tin.
• Loại dữ liệu cần trích xuất: “số lượt nhấp, số lượt chuyển đổi, hoa hồng và doanh thu” – Xác định rõ ràng các chỉ số hiệu suất (KPIs) cần thu thập.
• Nguồn dữ liệu: “các chương trình đại lý liên kết ([TÊN_NỀN_TẢNG_AFFILIATE]) và chương trình giới thiệu ([TÊN_NỀN_TẢNG_REFERRAL])” – Chỉ định các kênh hoặc nền tảng mà dữ liệu sẽ được rút ra.
• Mục tiêu phân tích cấp cao: “Phân tích hiệu suất của từng đối tác [TÊN_ĐỐI_TÁC]” – Đặt ra yêu cầu phân tích sâu hơn về hiệu quả hoạt động của các đối tác cụ thể.
• Yêu cầu tích hợp và tính toán nâng cao: “tích hợp với dữ liệu chi phí để tính toán ROI của các kênh này.” – Đưa ra một bước quan trọng về việc tính toán chỉ số tài chính quan trọng (ROI), đòi hỏi sự kết hợp dữ liệu.
• Các biến số (Placeholders):
  • [TÊN_NỀN_TẢNG_AFFILIATE]: Tên của nền tảng tiếp thị liên kết.
  • [TÊN_NỀN_TẢNG_REFERRAL]: Tên của nền tảng giới thiệu.
  • [TÊN_ĐỐI_TÁC]: Tên của đối tác cụ thể cần phân tích hiệu suất.

Các biến số này cho phép người dùng tùy chỉnh prompt cho các yêu cầu cụ thể, làm cho nó trở nên linh hoạt và tái sử dụng.

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Về mặt kỹ thuật, prompt này yêu cầu một mô hình AI có khả năng:

• Truy cập và trích xuất dữ liệu: Mô hình cần có khả năng “hiểu” hoặc được cung cấp quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu (thường là thông qua API, cơ sở dữ liệu, hoặc các báo cáo được cung cấp dưới dạng văn bản/file). Nó sẽ tìm kiếm và lấy ra các thông tin số lượng cụ thể đã được chỉ định.
• Xử lý dữ liệu có cấu trúc/bán cấu trúc: Dữ liệu về lượt nhấp, lượt chuyển đổi, hoa hồng, doanh thu thường có dạng bảng hoặc tệp có cấu trúc. Mô hình cần có khả năng diễn giải và trích xuất chính xác các giá trị này.
• Thực hiện phép tính: Yêu cầu tính toán ROI đòi hỏi mô hình phải thực hiện các phép toán cơ bản (ví dụ: ROI = (Doanh thu - Chi phí) / Chi phí * 100%). Điều này có thể liên quan đến việc tổng hợp dữ liệu doanh thu và chi phí, sau đó áp dụng công thức.
• Phân tích và tổng hợp: “Phân tích hiệu suất của từng đối tác” có nghĩa là mô hình không chỉ đơn thuần cung cấp số liệu thô mà còn phải diễn giải chúng, có thể bằng cách so sánh, xếp hạng, hoặc xác định xu hướng.
• Tổng hợp thông tin: Kết quả cuối cùng mong đợi là một báo cáo hoặc bản tóm tắt tổng hợp các chỉ số, phân tích đối tác và tính toán ROI cho từng kênh.

Cách hoạt động tương tự như một truy vấn phức tạp đến một hệ thống báo cáo. Người dùng cung cấp “tiêu chí tìm kiếm” (loại dữ liệu, nguồn, đối tác) và “hành động mong muốn” (trích xuất, phân tích, tính toán), và AI hoạt động như một công cụ phân tích dữ liệu tự động.

3. Ví dụ Minh họa

Ví dụ 1: Trích xuất và phân tích cơ bản

Giả sử người dùng điền vào các biến như sau:

• [TÊN_NỀN_TẢNG_AFFILIATE] = “Admitad”
• [TÊN_NỀN_TẢNG_REFERRAL] = “ReferralCandy”
• [TÊN_ĐỐI_TÁC] = “BlogReviewer XYZ”

Dưới đây là prompt đã hoàn chỉnh:


Sử dụng AI để trích xuất dữ liệu về số lượt nhấp, số lượt chuyển đổi, hoa hồng và doanh thu từ các chương trình đại lý liên kết (Admitad) và chương trình giới thiệu (ReferralCandy). Phân tích hiệu suất của từng đối tác (BlogReviewer XYZ) và tích hợp với dữ liệu chi phí để tính toán ROI của các kênh này.


Kết quả mong đợi từ AI (được giả định):

• Kênh Admitad:
  • Lượt nhấp: 15.500
  • Lượt chuyển đổi: 750
  • Doanh thu: 31.000 USD
  • Hoa hồng: 6.200 USD
• Kênh ReferralCandy:
  • Lượt nhấp: 3.200
  • Lượt chuyển đổi: 180
  • Doanh thu: 9.000 USD
  • Hoa hồng: 1.800 USD
• Phân tích Đối tác “BlogReviewer XYZ”:
  • Hiệu suất trên Admitad: Lượt chuyển đổi cao, tỷ lệ chuyển đổi tốt.
  • Hiệu suất trên ReferralCandy: Số liệu khiêm tốn hơn nhưng tỷ lệ chuyển đổi cá nhân có thể cao hơn.
• Tính toán ROI (Giả định chi phí):
  • Chi phí Admitad (cạnh tranh, phí nền tảng): 4.000 USD
  • ROI Admitad: ((31.000 – 4.000) / 4.000) * 100% = 675%
  • Chi phí ReferralCandy (phần mềm, ưu đãi giới thiệu): 1.000 USD
  • ROI ReferralCandy: ((9.000 – 1.000) / 1.000) * 100% = 800%

Ví dụ 2: Yêu cầu chi tiết hơn về phân tích đối tác

Nếu người dùng muốn AI đi sâu hơn vào phân tích hiệu suất của một đối tác cụ thể.

• [TÊN_NỀN_TẢNG_AFFILIATE] = “CJ Affiliate”
• [TÊN_NỀN_TẢNG_REFERRAL] = “Ambassador”
• [TÊN_ĐỐI_TÁC] = “TechGuru Reviews”

Prompt đã hoàn chỉnh và cách người dùng có thể bổ sung ngữ cảnh (nếu AI hỗ trợ):


Sử dụng AI để trích xuất dữ liệu về số lượt nhấp, số lượt chuyển đổi, hoa hồng và doanh thu từ các chương trình đại lý liên kết (CJ Affiliate) và chương trình giới thiệu (Ambassador). Phân tích chi tiết hiệu suất của đối tác TechGuru Reviews trên mỗi nền tảng, bao gồm tỷ lệ chuyển đổi, giá trị đơn hàng trung bình và đóng góp vào doanh thu tổng thể. Tích hợp với dữ liệu chi phí (cho từng nền tảng và chi phí liên quan đến TechGuru Reviews) để tính toán ROI của các kênh.


Kết quả mong đợi từ AI (được giả định):

• Kênh CJ Affiliate:
  • Lượt nhấp: 22.000
  • Lượt