Tuyệt vời! Với vai trò là chuyên gia kỹ thuật về prompt engineering, tôi sẽ phân tích chi tiết prompt template bạn cung cấp theo cấu trúc yêu cầu.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để yêu cầu một hệ thống AI thực hiện việc trích xuất và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn, với mục tiêu cuối cùng là tính toán Chi phí mỗi chuyển đổi (CPA). Cấu trúc của prompt khá rõ ràng và bao gồm các biến quan trọng cần thế vào:
- Hành động chính: “Sử dụng AI để trích xuất dữ liệu từ Google Analytics…”
- Nguồn dữ liệu 1: “Google Analytics ([ID_TÀI_KHOẢN_GA])” – Biến
[ID_TÀI_KHOẢN_GA]là định danh duy nhất cho tài khoản Google Analytics cần truy vấn. - Các chỉ số cần trích xuất từ Google Analytics: “nguồn truy cập, lượt truy cập, tỷ lệ thoát, thời gian trên trang, và chuyển đổi.” – Đây là danh sách các metric cụ thể mà AI cần thu thập.
- Điều kiện lọc/mục tiêu phân tích chi tiết: “Tập trung vào các nguồn có chứa tham số UTM để phân tích hiệu quả chi tiết của từng chiến dịch marketing ([TÊN_CHIẾN_DỊCH_UTM]).” – Biến
[TÊN_CHIẾN_DỊCH_UTM]sẽ cho phép AI lọc và tập trung vào dữ liệu của một chiến dịch marketing cụ thể đã được gắn UTM. - Nguồn dữ liệu 2: “dữ liệu đơn hàng từ [NGUỒN_DỮ_LIỆU_ĐƠN_HÀNG]” – Biến
[NGUỒN_DỮ_LIỆU_ĐƠN_HÀNG]chỉ định nơi chứa thông tin về đơn hàng (ví dụ: database nội bộ, file CSV, API của hệ thống bán hàng). - Mục tiêu cuối cùng và phép tính: “…để xác định CPA (Chi phí mỗi chuyển đổi) chính xác.” – Yêu cầu AI thực hiện phép tính CPA dựa trên dữ liệu đã trích xuất và liên kết.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này yêu cầu một hệ thống AI có khả năng:
- Tích hợp API/Truy cập dữ liệu: AI cần có khả năng kết nối và truy vấn dữ liệu từ Google Analytics (thông qua Google Analytics API) và từ một “Nguồn dữ liệu đơn hàng” được chỉ định.
- Trích xuất và Lọc dữ liệu: AI sẽ thực hiện các truy vấn để lấy các chỉ số được liệt kê (nguồn truy cập, lượt truy cập, v.v.). Đặc biệt, nó sẽ áp dụng bộ lọc dựa trên sự tồn tại của tham số UTM và có thể tập trung vào tên chiến dịch UTM cụ thể được cung cấp.
- Kết hợp dữ liệu: AI cần liên kết dữ liệu từ hai nguồn: dữ liệu truy cập/hành vi người dùng (từ Google Analytics) với dữ liệu đơn hàng (từ nguồn thứ hai). Việc liên kết này thường dựa trên các yếu tố như ID người dùng, ID phiên hoặc các trường dữ liệu chung khác (nếu có).
- Tính toán chỉ số phức tạp: Dựa trên dữ liệu đã kết hợp, AI sẽ tính toán CPA. Công thức CPA cơ bản là (Tổng chi phí quảng cáo cho chiến dịch) / (Số lượng chuyển đổi từ chiến dịch đó). Để tính CPA chính xác, AI cần xác định được chi phí liên quan đến các nguồn truy cập/chiến dịch UTM và tổng số chuyển đổi (mà ở đây bạn có thể coi “chuyển đổi” từ GA là tiền đề để có đơn hàng).
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: AI cần hiểu ngôn ngữ tự nhiên của prompt để diễn giải các yêu cầu, các chỉ số và mối quan hệ giữa chúng.
Ví dụ về luồng hoạt động có thể diễn ra:
- AI nhận prompt kèm theo các giá trị cho biến.
- AI tạo truy vấn đến Google Analytics API với
ID_TÀI_KHOẢN_GAđể lấy dữ liệu (nguồn truy cập, lượt truy cập, tỷ lệ thoát, thời gian trên trang, chuyển đổi) cho các nguồn có UTM và có thể lọc theoTÊN_CHIẾN_DỊCH_UTM. - AI kết nối đến
NGUỒN_DỮ_LIỆU_ĐƠN_HÀNGđể lấy thông tin về các đơn hàng đã hoàn thành. - AI tìm cách liên kết các lượt truy cập/chuyển đổi từ Google Analytics với các đơn hàng tương ứng.
- AI xác định chi phí liên quan đến chiến dịch UTM được chỉ định (thông tin này có thể cần được cung cấp thêm dưới dạng một biến thứ ba, hoặc AI có thể được huấn luyện để tra cứu chi phí quảng cáo).
- Cuối cùng, AI tính toán CPA: (Tổng chi phí UTM) / (Tổng số đơn hàng được xác định là chuyển đổi từ UTM đó).
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử chúng ta cần trích xuất dữ liệu cho chiến dịch marketing “BlackFridaySale” trên tài khoản Google Analytics ‘123456789’ và dữ liệu đơn hàng được lưu trong một bảng SQL có tên ‘orders_table’. Prompts sinh ra có thể trông như sau:
Ví dụ 1: Trích xuất dữ liệu GA và chuẩn bị cho CPA
Sử dụng AI để trích xuất dữ liệu từ Google Analytics (ID: 123456789) bao gồm nguồn truy cập, lượt truy cập, tỷ lệ thoát, thời gian trên trang, và chuyển đổi.
Tập trung vào các nguồn có chứa tham số UTM để phân tích hiệu quả chi tiết của từng chiến dịch marketing (TÊN CHIẾN DỊCH UTM: BlackFridaySale).
Hỗ trợ tích hợp với dữ liệu đơn hàng từ NGUỒN DỮ LIỆU ĐƠN HÀNG: bảng 'orders_table' trong database.
Mục tiêu là xác định CPA (Chi phí mỗi chuyển đổi) chính xác cho chiến dịch BlackFridaySale.
Ví dụ 2: Yêu cầu tập trung hơn vào việc tính toán CPA
Nếu prompt yêu cầu AI trực tiếp tính toán, giả sử chi phí cho chiến dịch “BlackFridaySale” là $5000.
AI, hãy truy vấn dữ liệu từ Google Analytics (ID_TÀI_KHOẢN_GA: UA-98765432-1) để lấy thông tin về nguồn truy cập, lượt truy cập, tỷ lệ thoát, thời gian trên trang và chuyển đổi.
Ưu tiên các nguồn có tham số UTM và đặc biệt phân tích chi tiết cho chiến dịch marketing có tên UTM là "SummerPromo".
Kết hợp dữ liệu này với dữ liệu đơn hàng từ [NGUỒN_DỮ_LIỆU_ĐƠN_HÀNG]: hệ thống CRM API endpoint "/api/v1/orders".
Tính toán CPA chính xác cho chiến dịch "SummerPromo", biết rằng tổng chi phí quảng cáo cho chiến dịch này là 3000 đô la.
👉 Tóm lại
Prompt template này mô tả một quy trình phân tích dữ liệu khá phức tạp và có giá trị cao, tập trung vào việc đo lường hiệu quả marketing bằng cách kết hợp dữ liệu web analytics với dữ liệu bán hàng. Các biến được đặt ra cho phép người dùng tùy chỉnh dễ dàng, từ việc chỉ định tài khoản GA, chiến dịch UTM, đến nguồn dữ liệu đơn hàng. Để AI thực hiện thành công yêu cầu này, nó cần có khả năng tích hợp dữ liệu, thực hiện các phép tính liên kết và hiểu rõ mục tiêu kinh doanh là tính toán CPA. Đây là một prompt mạnh mẽ để tự động hóa báo cáo hiệu suất marketing và tối ưu hóa chi tiêu quảng cáo.
