# ChatGPT

拉取 12 个月的 Klaviyo 订单数据，给每个客户打 Recency/Frequency/Monetary 三维分数，再用一段 ChatGPT 提示词生成 20 个命名 RFM 分群 + 各自的首选营销角度。包含可直接复用的分群表、提示词和四个最易踩的坑。

用 ChatGPT 在 Reddit 上挖出购买意图帖、打分筛出 10 个高意图子版块，再为每个子版块生成 3 条贴合人设的广告变体，先想清楚再花钱。

如何把一次 30 分钟的潜客通话变成 3 个落地页变体——每个版本针对一个真实异议——再用 A/B 测试找出赢家。文章给出我实际用的提示词、变体矩阵和实验数学。

3 步用 ChatGPT 生成一批 Meta 标题候选，按 CTR 预测指标打分，再通过一个干净的 A/B 测试把赢家上线。

AI 默认输出听起来都是一个调调。真正好用的 AI 风格指南 = 声音维度 + 正反例 + 自定义指令，把品牌声音锁进 ChatGPT、Claude、Gemini 的脑子里。这是我每个客户都跑的 5 部分模板。

用 GSC + ChatGPT 的 4 步流程找出互相蚕食的页面，决定该合并、跳转还是拆分意图，在排名下滑之前修掉。

4 段式 Prompt 写出让记者不秒删的新闻稿：5W 引导、倒金字塔、反 AI 套话，加上把 AI 草稿改成能发版本的编辑步骤。

一套经过实战检验的四步法，把 50 份客户访谈录音转写稿变成销售和市场团队真正会用的 3-5 个用户画像。包含完整 prompt、聚类矩阵、QA 陷阱与一张真实画像卡示例。

一个 12 模块的 Make.com 自动化场景：拉取 GSC 数据、过滤到触手可及的查询、交给 ChatGPT 处理，再把成品内容简报写进 Notion，每周一定时产出 —— 这是我一年前就想拥有的实操手册。

一套 15 分钟就能跑完的 ChatGPT Twitter 推文串工作流——完整 prompt、6 推文的节奏结构，以及一个真实案例：一个细分 B2B 账号用这条串烧出 42k 曝光。还有一个编辑小窍门，把我最差的一推改成了表现最好的一推。

多数 LTV (Life Time Value, 用户终身价值) 模型要么太简单（AOV x N），要么需要一个数据团队跑 Python。这是 2019 年起我为 DTC、SaaS、订阅业务一直在用的 5 变量电子表格模型，并附一个 ChatGPT 提示词——2 分钟内生成你业务专属版本。

一棵 4 层 KPI 树，加上一条拿来就能用的 ChatGPT 提示词，把 47 个指标的面板压成周一早上你会真打开的 7 个节点。附完整案例。