Tuyệt vời! Với vai trò là chuyên gia kỹ thuật prompt, tôi sẽ phân tích chi tiết template prompt bạn cung cấp dưới đây.
## 1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để thu thập thông tin về hành vi duyệt web của khách hàng và sử dụng thông tin đó để đề xuất cá nhân hóa trải nghiệm trên trang chủ. Cấu trúc của nó bao gồm:
* **Phần mô tả hành động:** “Dựa trên dữ liệu duyệt web của khách hàng … hãy xác định 3 xu hướng duyệt trang chủ yếu.” Phần này chỉ rõ nhiệm vụ chính cần thực hiện là phân tích dữ liệu và rút ra xu hướng.
* **Phần cung cấp ngữ cảnh/dữ liệu:** “[ID_KHÁCH_HÀNG] trong vòng [SỐ_NGÀY] ngày qua (bao gồm các trang đã truy cập, thời gian ở mỗi trang, và thứ tự truy cập)”. Đây là phần mô tả dữ liệu đầu vào, với các biến số cần được điền vào:
* `[ID_KHÁCH_HÀNG]`: Mã định danh duy nhất cho từng khách hàng.
* `[SỐ_NGÀY]`: Khoảng thời gian (tính bằng ngày) mà dữ liệu duyệt web sẽ được xem xét.
* Thông tin chi tiết về dữ liệu được cung cấp bao gồm: `các trang đã truy cập`, `thời gian ở mỗi trang`, và `thứ tự truy cập`. Điều này ngụ ý rằng dữ liệu thực tế sẽ có cấu trúc này.
* **Phần yêu cầu đầu ra:** “Đề xuất cách cá nhân hóa nội dung banner và các sản phẩm hiển thị trên trang chủ dựa trên những xu hướng này.” Yêu cầu này định hướng đầu ra mong muốn, đó là các đề xuất hành động cụ thể để cá nhân hóa trang chủ.
## 2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này đang yêu cầu một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực hiện các bước sau:
1. **Tiếp nhận dữ liệu:** Mô hình sẽ được “cung cấp” dữ liệu duyệt web của một khách hàng cụ thể (`[ID_KHÁCH_HÀNG]`) trong khoảng thời gian đã định (`[SỐ_NGÀY]`). Dữ liệu này phải bao gồm thông tin chi tiết về các trang đã ghé thăm, thời lượng truy cập và trình tự các trang. Dữ liệu này có thể được cung cấp dưới dạng văn bản, JSON, hoặc các định dạng có cấu trúc khác.
2. **Phân tích hành vi:** Dựa trên các chi tiết của dữ liệu (ai đến trang nào, bao lâu, và theo thứ tự nào), mô hình sẽ áp dụng các thuật toán hoặc logic phân tích để phát hiện các mẫu hình hành vi lặp đi lặp lại. “3 xu hướng duyệt trang chủ yếu” có nghĩa là mô hình cần rút gọn hành vi phức tạp thành các nhóm hoặc chủ đề chính. Ví dụ: một khách hàng có thể có xu hướng “tìm kiếm sản phẩm giá rẻ”, “so sánh tính năng sản phẩm”, hoặc “xem các bài viết đánh giá”.
3. **Suy luận và đề xuất:** Sau khi xác định được các xu hướng chính, mô hình sẽ sử dụng kiến thức chung của mình về hành vi người dùng, marketing, và cá nhân hóa để đưa ra các đề xuất.
* **Cá nhân hóa banner:** Đề xuất loại banner nào (ví dụ: banner khuyến mãi, banner giới thiệu sản phẩm mới, banner nội dung theo sở thích) và nội dung cụ thể của banner đó để thu hút khách hàng dựa trên xu hướng của họ.
* **Cá nhân hóa sản phẩm hiển thị:** Đề xuất những loại sản phẩm, danh mục sản phẩm nào, hoặc các sản phẩm cụ thể nào nên ưu tiên hiển thị trên trang chủ để tăng khả năng tương tác và chuyển đổi.
**Mục đích:** Prompt này là một công cụ mạnh mẽ cho các nền tảng thương mại điện tử, website tin tức, hoặc bất kỳ dịch vụ nào muốn nâng cao trải nghiệm người dùng thông qua cá nhân hóa.
## 3. Ví dụ Minh họa
Giả sử chúng ta có dữ liệu duyệt web cho `Khách hàng AB123` trong `7` ngày qua.
**Dữ liệu giả định cho Khách hàng AB123 (7 ngày):**
“`json
{
“id_khach_hang”: “AB123”,
“lich_su_duyet”: [
{“trang”: “/trang-chu”, “thoi_gian_giay”: 30, “thu_tu”: 1},
{“trang”: “/san-pham/laptop-a”, “thoi_gian_giay”: 120, “thu_tu”: 2},
{“trang”: “/san-pham/laptop-b”, “thoi_gian_giay”: 90, “thu_tu”: 3},
{“trang”: “/so-sanh/laptop-a-vs-laptop-b”, “thoi_gian_giay”: 150, “thu_tu”: 4},
{“trang”: “/trang-chu”, “thoi_gian_giay”: 20, “thu_tu”: 5},
{“trang”: “/danh-muc/phu-kien”, “thoi_gian_giay”: 60, “thu_tu”: 6},
{“trang”: “/san-pham/chuot-gaming”, “thoi_gian_giay”: 75, “thu_tu”: 7},
{“trang”: “/trang-chu”, “thoi_gian_giay”: 25, “thu_tu”: 8},
{“trang”: “/san-pham/tai-nghe-bts”, “thoi_gian_giay”: 100, “thu_tu”: 9},
{“trang”: “/blog/cach-chon-laptop-phu-hop”, “thoi_gian_giay”: 180, “thu_tu”: 10},
{“trang”: “/trang-chu”, “thoi_gian_giay”: 35, “thu_tu”: 11}
]
}
“`
**Ví dụ 1: Kết quả từ prompt khi áp dụng với dữ liệu trên.**
**Prompt đã điền:**
“Dựa trên dữ liệu duyệt web của khách hàng **AB123** trong vòng **7** ngày qua (bao gồm các trang đã truy cập, thời gian ở mỗi trang, và thứ tự truy cập), hãy xác định 3 xu hướng duyệt trang chủ yếu. Đề xuất cách cá nhân hóa nội dung banner và các sản phẩm hiển thị trên trang chủ dựa trên những xu hướng này.”
**Kết quả dự kiến từ LLM:**
Dữ liệu duyệt web của khách hàng AB123 trong 7 ngày qua cho thấy các xu hướng chính sau:
**3 Xu hướng duyệt trang chủ yếu:**
1. **Nghiên cứu & So sánh sản phẩm công nghệ cao:** Khách hàng dành nhiều thời gian truy cập các trang sản phẩm cụ thể (laptop A, laptop B) và trang so sánh sản phẩm. Thời gian ở các trang này khá lâu, cho thấy sự quan tâm sâu sắc đến việc tìm hiểu chi tiết và đưa ra quyết định.
2. **Quan tâm đến phụ kiện công nghệ:** Có sự ghé thăm đến danh mục phụ kiện và sản phẩm cụ thể như chuột gaming, tai nghe. Mặc dù thời gian không bằng các sản phẩm chính nhưng cho thấy sự quan tâm đang mở rộng.
3. **Tìm kiếm thông tin hỗ trợ & đánh giá:** Việc truy cập bài viết blog “Cách chọn laptop phù hợp” sau khi xem các sản phẩm chính cho thấy nhu cầu tìm kiếm kiến thức và lời khuyên để xác nhận lựa chọn.
**Đề xuất cá nhân hóa:**
* **Nội dung banner:**
* **Banner 1 (Dựa trên Xu hướng 1):** “Ưu đãi đặc biệt cho Dòng Laptop [Tên thương hiệu laptop khách đã xem] – Nâng cấp trải nghiệm công nghệ của bạn!” Có thể kèm theo nút “So sánh chi tiết” hoặc “Xem ngay các mẫu mới”.
* **Banner 2 (Dựa trên Xu hướng 2):** “Hoàn thiện bộ gear công nghệ: Giảm giá 15% cho tất cả phụ kiện gaming, chuột, bàn phím.”
* **Banner 3 (Dựa trên Xu hướng 3):** “Cẩm nang chọn mua laptop: Những lưu ý bạn không thể bỏ qua.” (Liên kết đến các bài viết blog tương tự, hướng dẫn lựa chọn).
* **Sản phẩm hiển thị trên trang chủ:**
* **Ưu tiên hiển thị:** Các mẫu laptop mới nhất, các sản phẩm đang có chương trình so sánh, hoặc các gói combo “Laptop + Phụ kiện”.
* **Phần “Gợi ý cho bạn”:** Hiển thị các mẫu laptop có cấu hình tương tự hoặc cao hơn
