Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, theo đúng cấu trúc yêu cầu.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được xây dựng theo hướng rất cụ thể và có cấu trúc rõ ràng, thể hiện sự hiểu biết về cách tạo ra các yêu cầu chi tiết cho mô hình ngôn ngữ. Nó bao gồm các thành phần chính sau:
- Mục tiêu chính: “Phân tích các hành vi người dùng trên [NỀN_TẢNG_QUẢNG_CÁO] … và xây dựng chiến lược remarketing cá nhân hóa cho từng nhóm hành vi.” – Đây là yêu cầu cốt lõi, hướng mô hình vào việc phân tích dữ liệu hành vi và đưa ra giải pháp remarketing.
- Biến số (Placeholders): Đây là các phần có thể thay thế bằng thông tin cụ thể để làm cho lệnh trở nên linh hoạt và áp dụng được cho nhiều trường hợp khác nhau. Các biến số trong mẫu prompt này bao gồm:
[NỀN_TẢNG_QUẢNG_CÁO]: Xác định môi trường/nền tảng mà hành vi người dùng diễn ra (ví dụ: Facebook Ads, Google Ads, TikTok Ads, website riêng…).[TÊN_SẢN_PHẨM]: Chi tiết sản phẩm cụ thể mà người dùng đã tương tác, giúp làm rõ ngữ cảnh.[HÀNH_VI_1]: Mô tả hành vi cụ thể của nhóm người dùng thứ nhất (ví dụ: đã xem sản phẩm nhưng thoát trang, đã bỏ quên sản phẩm trong giỏ hàng, đã xem bài đăng về sản phẩm…).[LỢI_ÍCH_ĐẶC_BIỆT_1]: Lợi ích nổi bật, điểm hấp dẫn nhất của sản phẩm hoặc lời kêu gọi dành riêng cho nhóm hành vi thứ nhất.[ƯU_ĐÃI_1]: Chương trình khuyến mãi, giảm giá hoặc quà tặng đi kèm để thu hút nhóm hành vi thứ nhất.[HÀNH_VI_2]: Mô tả hành vi cụ thể của nhóm người dùng thứ hai (tương tự[HÀNH_VI_1]nhưng cho nhóm khác).[LỢI_ÍCH_ĐẶC_BIỆT_2]: Lợi ích nổi bật dành riêng cho nhóm hành vi thứ hai.[ƯU_ĐÃI_2]: Chương trình khuyến mãi dành riêng cho nhóm hành vi thứ hai.
- Cấu trúc câu lệnh: Prompt sử dụng cấu trúc “Nếu… thì…” (ngầm hiểu) để tạo ra các chiến lược remarketing riêng biệt cho từng nhóm hành vi.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động như một bộ hướng dẫn chi tiết cho mô hình AI. Khi bạn điền các biến số, bạn đang cung cấp các “dữ liệu đầu vào” cụ thể mà mô hình cần để thực hiện yêu cầu.
Ý nghĩa:
- Mô hình được yêu cầu thực hiện hai nhiệm vụ chính:
- Phân tích hành vi: Dựa trên các ví dụ về hành vi người dùng được cung cấp (ví dụ: xem sản phẩm, thêm vào giỏ hàng, xem video), mô hình cần hiểu bối cảnh và ý nghĩa của các hành vi đó trong hành trình mua hàng.
- Xây dựng chiến lược remarketing: Dựa trên việc phân tích hành vi và các thông tin về lợi ích, ưu đãi, mô hình sẽ đề xuất nội dung thông điệp remarketing (copywriting) và cách tiếp cận phù hợp để khuyến khích hành động tiếp theo (mua hàng).
- Việc sử dụng các biến số cho phép “cá nhân hóa” yêu cầu. Thay vì một prompt chung chung, bạn có thể tùy chỉnh nó cho từng chiến dịch, từng sản phẩm, từng kênh quảng cáo khác nhau.
- Prompt tập trung vào việc đưa ra các đề xuất “hành động được” (actionable recommendations) thay vì chỉ phân tích chung chung. Nó yêu cầu thông điệp và ưu đãi cụ thể cho từng nhóm.
Cách hoạt động khi thực thi:
Khi bạn đưa mẫu prompt này vào một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và thay thế các biến số, quy trình xử lý sẽ diễn ra như sau:
- Hiểu yêu cầu tổng thể: Mô hình xác định mục tiêu chính là tạo chiến lược remarketing dựa trên hành vi người dùng.
- Nhận diện và xử lý biến số: Mô hình sẽ nhận diện các chuỗi trong ngoặc vuông (
[...]) và thay thế chúng bằng văn bản bạn đã cung cấp. Ví dụ:[NỀN_TẢNG_QUẢNG_CÁO]sẽ được thay thế bằng “Facebook Ads”. - Phân tích logic theo điều kiện: Mô hình sẽ xử lý từng phần của yêu cầu. Với phần “Với nhóm người dùng đã [HÀNH_VI_1], đề xuất…”, nó sẽ xem xét hành vi
[HÀNH_VI_1]và mối liên hệ của nó với[LỢI_ÍCH_ĐẶC_BIỆT_1]và[ƯU_ĐÃI_1]. - Tạo nội dung sáng tạo: Dựa trên tất cả các thông tin đầu vào, mô hình sẽ tạo ra các đoạn văn bản (thông điệp remarketing) có tính thuyết phục, nhấn mạnh vào các yếu tố đã được chỉ định, và kết hợp với các ưu đãi để thúc đẩy hành động mua hàng.
- Cấu trúc đầu ra: Mô hình sẽ cố gắng trình bày kết quả theo cấu trúc yêu cầu, tách biệt rõ ràng cho từng nhóm hành vi.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách bạn có thể điền vào mẫu prompt để nhận được kết quả mong muốn:
Ví dụ 1: remarketing cho người dùng bỏ giỏ hàng trên sàn TMĐT
Prompt đã điền:
Phân tích các hành vi người dùng trên [Sàn Thương Mại Điện Tử như Shopee] (ví dụ: đã xem sản phẩm [Tai nghe Bluetooth XYZ], thêm vào giỏ hàng nhưng chưa thanh toán, đã xem video giới thiệu) và xây dựng chiến lược remarketing cá nhân hóa cho từng nhóm hành vi. Với nhóm người dùng đã [thêm Tai nghe Bluetooth XYZ vào giỏ hàng nhưng chưa thanh toán], đề xuất thông điệp remarketing nhấn mạnh vào [chất lượng âm thanh sống động và thiết kế sang trọng] và ưu đãi [miễn phí vận chuyển toàn quốc + giảm 10% cho đơn hàng tiếp theo]. Với nhóm người dùng đã [xem video giới thiệu về Tai nghe Bluetooth XYZ nhưng chưa thêm vào giỏ hàng], đề xuất thông điệp nhấn mạnh vào [tính năng chống ồn hiệu quả và thời lượng pin khủng] và ưu đãi [tặng kèm hộp sạc chống sốc].
Kết quả dự kiến từ mô hình:
Đối với nhóm người dùng đã thêm Tai nghe Bluetooth XYZ vào giỏ hàng nhưng chưa thanh toán:
Thông điệp remarketing: “Đừng để chiếc Tai nghe Bluetooth XYZ tuyệt vời trôi qua! Trải nghiệm âm thanh sống động đến từng chi tiết, cùng thiết kế sang trọng sẽ nâng tầm trải nghiệm nghe nhạc của bạn. Ưu đãi đặc biệt dành riêng cho bạn: Miễn phí vận chuyển toàn quốc và giảm thêm 10% khi hoàn tất thanh toán ngay hôm nay! Sở hữu ngay!”
Đối với nhóm người dùng đã xem video giới thiệu về Tai nghe Bluetooth XYZ nhưng chưa thêm vào giỏ hàng:
Thông điệp remarketing: “Bạn đã khám phá sức mạnh của Tai nghe Bluetooth XYZ qua video? Hãy tưởng tượng bạn đắm chìm trong không gian âm nhạc với tính năng chống ồn hiệu quả, quên đi mọi phiền nhiễu xung quanh. Thỏa sức tận hưởng suốt cả ngày với thời lượng pin khủng. Cơ hội duy nhất để bạn sở hữu trọn bộ: Tặng kèm hộp sạc chống sốc khi đặt hàng ngay hôm nay!”
Ví dụ 2: remarketing cho người dùng Facebook Ads quan tâm đến khóa học online
Prompt đã điền:
Phân tích các hành vi người dùng trên [Facebook Ads] (
