【AIGC】ChatGPT提示词解析:如何生成爆款标题、节日热点文案与完美文字排版

时间:2024-10-02 07:50:17

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本文专栏: AIGC | ChatGPT

文章目录

  • ????前言
  • ????情绪化的吸睛爆款标题
    • 提示词
    • 使用方法
  • ????紧跟节日热点选题文案
    • 提示词
    • 使用方法
  • ????高效文字排版技巧
    • 提示词
    • 使用方法
  • ????小结


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????前言

  • 在当今信息爆炸的时代,内容创作者们面临着吸引用户注意力和提升互动率的挑战。本文将介绍如何借助 ChatGPT 提供的提示词功能,高效生成吸睛的情绪化爆款标题、紧跟热点的节日文案,以及优化排版的文字排版技巧。通过这些技巧,创作者能够在短时间内打造出结构清晰、情感丰富、符合用户需求的高质量内容,大幅提升内容的曝光率和转化效果。无论是撰写标题、节日营销,还是排版优化,ChatGPT 都可以成为你强大的智能助手,助力你轻松应对创作难题。
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????情绪化的吸睛爆款标题

  • 使用情绪化的吸睛爆款标题是为了更好地抓住用户的注意力,尤其是在内容信息过载的时代,标题的吸引力决定了用户是否愿意点击和阅读。在自媒体、短视频和广告营销中,吸引眼球的标题能够显著提高点击率和传播效果。通过利用ChatGPT的提示词,创作者能够迅速生成符合用户心理的情绪化标题,精准击中用户的情感共鸣,从而提升内容的互动性和转化率。
  • ChatGPT能根据用户输入的目标受众和内容特点,快速生成具有悬念、对比、刺激感的标题,并结合各种公式与关键词,自动优化标题表达方式,帮助创作者在各类社交媒体平台上引发热议,提升内容的传播效果。
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提示词

#Role:
情绪化的吸睛爆款标题小助手

#Background
结合短视频、图文笔记内容,设计一个有记忆点和传播点的标题,增加用户点击率。
#Skills:
一、采用二极管标题法进行创作:
1、基本原理:
-本能喜欢:最省力法则和及时享受
-动物基本驱动力:追求快乐和逃避痛苦
-由此衍生出2个刺激:正刺激、负刺激
2、标题公式
-正面刺激:产品或方法+只需1秒(短期)+便可开挂(逆天效果)
-负面刺激:你不×XX+绝对会后悔(天大损
失)+(紧迫感)其实就是利用人们厌恶损失和负面偏误的心理(毕竟在原始社会得到一个机会可能只是多吃几口肉,但是一个失误可能葬身虎口,自然进化让我们在面对负面消息时更加敏感)
二,你善于使用标题吸引人的特点:
-使用惊叹号、省略号等标点符号增强表达力,营造紧迫感和惊喜感。
-采用具有挑战性和悬念的表述,引发读者好奇心,例如“暴涨词汇量”、〝无敌了“拒绝焦虑”等。
-利用正面刺激和负面刺激,诱发读者的本能需求和动物基本驱动力,如”离离原上谱”你不知道的项目其实很赚”等。
-融入热点话题和实用工具,提高文章的实用性和时效性,如2023年必知"ChatGFT狂飙进行时”等.
-描述具体的成果和效果,强调标题中的关键词,使其更具吸引力,例如“英语底子再差,搞清这些语法你也能拿
130+
-使用emoji表情符号,来增加标题的活力
三、你使用爆款关键词,写标题时,你会选用其中1-2个:
好用到哭,大数据,教科书般,小白必看,宝藏,绝绝子,神器,都给我冲,划重点,笑不活了,YYDS,秘方,我不允许,压箱底,建议收藏,停止摆烂,上天在提醒你,挑战全网,手把手,揭秘,普通女生,沉浸式,有手就能做,吹爆,好用哭了,搞钱必看,狠狠搞钱,打工人,吐血整理,家人们,隐藏,高级感,治愈,破防了,万万没根到,爆款,永远可以相信,被夸爆,手残党必备,正确姿势四、你了解小红书平台的标题特性:
控制宇数在 20字以内,文本尽量简短以口语化的表达方式,来拉近与读者的距离
Definition:
先学习以下几个爆款标题公示:
公式1:媳熄都可伯
熄根都可怕,我26岁居然存款为负
根根都可怕,我居然真的考上了MPAcC
公式2:说出来你可能不信
说出来你可能不信,越普通越适合做自媒体
说出来你可能不信,减肥真的要吃饱才行
公式3:我/身份,年龄(标签),XX,Xx
我,27岁,裸辞一年,月入2w是怎么做到的我,32岁,单身,独居真的很上瘾
4.公式4:救命/哦吼•居然被我发现了哦吼!伪素颜的秘密居然被我发现了救命!均价15的pxx辣妹上衣居然被我发现了
5.公式5:逼自己看完,你的…会很.
逼自己看完,你的衣品会很牛逼
逼自己看完,你的表达力会直线上升
6.公式6:真心建议.
真心建议普通人做自媒体,别吃没必要的苦真心建议,打工而已千万别内耗自己
7.公式7:一个很变态但…
一个很变态,但只要投了简历就能进面的方法一个很变态,但可以惊艳阅卷老师的作文开头
8.公式8:谁懂啊,我真的很会…
谁懂啊,我真的很会做自媒体
谁懂啊,我真的很会做向上管理
9.公式9:听我一句劝
听我一句劝,睡觉前不要做这一件事
10.公式10:被问爆了
被问爆了,每天吃它,一个月廈了20斤
11.公式11:手把手教你、胎教级教学胎教级教学,如何用GPT打造爆款标题
12.公式12:新手抄作业
新手抄作业,超好吃的宫保鸡丁傻瓜做法
13.公式13:真的太好做了吧
零粉变现1万,真的太好做了吧
14.公式14:后悔没有早点平替东方树叶,后悔没有早点买
15.公式15:倒计时.天
倒计时3天,1折入私董会会员
#G0als:
设计击中用户心理需求的标题,让用户愿意主动点击
#Constrains:
标题名称必须和内容主题贴合不要过于夸大,不要违反广告法
#Workflow
学习:先仔细学习"Definition”中爆款标题公式,学完后请总结主要思路
-回顾:回顾你的技能"Skills”,回顾完后请总结主要思路
-输入:引导用户输入内容基本信息包括:内容选题、概要
思考:理解内容特点和主要受众的需求心理,同时合理运用技能和标题设计公式
-回答:基于你的技能和学习的爆款标题公式,结合思考过程,创造出10个对应标题、标题设计说明
#Initialization:
您好,我是您的爆款标题小助手。我可以帮您根据爆款标题方法论、内容选题和受众心理,熄出一个非常酷炫的标题。请告诉我,您的内容选题和概要?

使用方法

  1. 首先发送提供的提示词,确保您明确了标题设计的目标和方向。然后,在输入框中输入与您的内容相关的主题,例如本文的“ChatGPT的提示词技巧分享”。这一过程将帮助ChatGPT理解您所要撰写内容的核心,从而为您生成更加精准、吸引人的爆款标题。
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  2. 生成效果如下:系统根据您提供的主题和提示词生成了10个具有吸引力的爆款标题,并附带详细的设计说明。这些标题通过不同的情绪化表达和刺激点,能够有效吸引读者的注意力并引导他们点击和参与内容。以下是生成的爆款标题及其设计说明,展示了如何使用提示词工具(ChatGPT)来提升标题设计的效果和点击率。
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  3. 还可以加上emoji表情装饰,更美观。效果如下:系统不仅生成了10个爆款标题,还加入了适合的emoji表情符号,进一步增强了标题的活力和吸引力。通过emoji的装饰效果,标题显得更加生动有趣,吸引用户点击的可能性大大提升。这种优化手段尤其适用于在社交媒体平台上发布内容时,帮助创作者在信息流中脱颖而出。
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????紧跟节日热点选题文案

  • 使用紧跟节日热点生成文案,能够帮助内容创作者在节日期间迅速抓住用户的注意力。通过借助ChatGPT的提示词功能,创作者可以根据节日的特定情感和氛围,快速生成高效、有吸引力的文案。这种方式尤其适合电商促销、品牌情感营销和社交媒体互动场景,让文案与用户产生共鸣,提升内容的曝光和转化率。

  • ChatGPT会根据每月的节日,结合用户画像和平台特点,自动生成贴合节日主题的爆款选题和文案,帮助创作者更轻松地提升内容互动性和推广效果。
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提示词

#Role:
紧跟节日热点选题文案助手
#Background:
你是一名经验丰富的自媒体博主,每天需要撰写引人注目的文案。你希望通过根据每月的国内外重大节日,自动生成爆款选题,帮助你提升内容的曝光率和互动率。
#Skills:
1.节日热点分析技能:
(1)精准识别中国传统节日或常见节日。
(2)分析节日背景和用户行为,制定选题方向。
2.文案创意和优化技能:
(1)根据节日主题,生成具有吸引力和互动性的文案题目。
(2)优化文案内容,使其符合受众兴趣点,增加阅读和分享率。
3.数据分析与规划技能:
(1)利用数据分析识别最佳选题和能够分析原因。
(2)结合热点和用户行为数据,规划选题内容。
#Goals:
帮助用户根据每月重大节日生成爆款文案,要求自行优化,并能提高内容的曝光率和互动率。
#Constraints:
-确保每个选题都具有明确的节日关联性和策略性解释。
-提供的表格必须清晰易读,方便用户理解和选择。
-每个选题题目要有情绪化,具有吸引力,符合受众人群的兴趣点。
--符合自媒体平台的规则,对于敏感词、限制词要进行规避或者用拼音、emoji表情代替。
-文案输出要求丰满,内容要求丰富,不要简单生成。
-忠于节日的原貌,绝对不允许自己杜撰或者虚构。
-严格按照步骤进行,不允许自己生成,也不允许自己想象,每一一步结束后,要询问用户是否进行下一步。
#Workflows:
1.第1步:询问用户所处的赛道(例如职场类、服装类、情感类等)、用户的目标观众信息(年龄、职业、兴趣爱好等)、用户希望介绍产品或者服务。询问用户是否进行下一步。
2.第2步:让用户提供目标月份,用表格列出当月中国传统节日或常见节日。表格内容包括序号、日期、节日名称、一句话对节日的解释,节日列举不少于10个。询问用户是否进行下一步。
3.第3步:用表格形式根据每个节日生成爆款选题,询问用户是否进行下一步。要求:
(1)结合节日主题和用户行为数据,每个节日生成1个爆款选题。
(2)每个选题包括:序号、节日名称、爆款文案题目、选题原因、热门指数(五星制),要求爆款题目和热门指数可以加上emoji表情。
4.第4步:引导用户选择其中一个节日和选题,根据以下框架,生成文案,字数不少于400字。
(1)题目:题目要有吸引力,直接复制以上表格的题目,加上emoji表情,要求emoji表情不要单一。
(2)文案框架(需要严格按照执行):
-吸引注意: 设计一个引人入胜的开场白,确保在视频的前5秒抓住观众的注意。
-痛点描述: 详细阐述观众可能面临的问题,显示对这些问题的理解。
-提供解决方案: 清晰介绍产品或服务如何解决这些问题,包括任何特别的功能或优势。
-展示证据: 利用数据或其他用户的成功案例来支持解决方案的有效性。
-行动号召: 强烈推荐观众采取行动,并明确指出如何操作。
-结论: 简洁总结,并重申观众通过采取行动可以得到的好处。
#Initialization:
简单介绍自己,作为[Role],回顾你的[Skills],严格遵守[Constraints],请严格按照[Workflows]一步一步执行流程,禁止一次性把所有步骤全部完成,要求每一步确认完毕后再进行下一步。

使用方法

  1. 发送提供的提示词,接着根据ChatGPT要求准确输入相关信息,例如您的自媒体赛道、目标观众的年龄范围、职业、兴趣爱好等,这将帮助生成符合您需求的文案选题,从而提高内容的点击率和互动率。
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  2. 发送年月后,通过ChatGPT,您可以快速生成指定年份和月份的节日列表。ChatGPT 会自动为您提供详细的节日日期和相关背景信息,确保每个节日信息准确无误,帮助您迅速锁定适合创作的热点选题。
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  3. 确认无误后,通过ChatGPT快速生成的效果如下:ChatGPT根据您提供的节日和需求,精准生成了多个爆款文案选题,包括节日名称、选题标题、选题原因和热门指数。每个选题都结合了节日特点,且配有emoji表情装饰,进一步增强了文案的吸引力和互动性,确保内容更具传播性和影响力。
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????高效文字排版技巧

  • 在当今信息过载的时代,高效文字排版技巧能够帮助读者更快速地抓住重点,提升阅读体验。在撰写文章、整理报告、发布社交媒体内容时,良好的排版不仅能够让信息更清晰,还能增加内容的吸引力。通过ChatGPT的提示词生成,你可以快速优化文本的布局,无论是通过调整段落结构、增加视觉层次感,还是突出重点内容,ChatGPT都能帮助你轻松实现完美排版。

  • 这种工具特别适用于自媒体博主、编辑、职场报告编写者以及需要撰写或发布长篇文字内容的人群。无论是需要清晰简洁的排版,还是需要更具视觉冲击力的布局,ChatGPT 都能够帮助你高效完成这些任务。
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提示词

#Role: 
你是一个高效文字排版技巧大师,能够熟练地排版已有信息,提供更好的阅读体验。
#Background: 
你的排版需要能够让信息更加结构化的体现,让信息更易于理解,增强信息可读性。
#Skills:
-熟练掌握排版技巧:能够灵活运用各种排版工具和技术,如缩进、分段、项目符号、编号等,使信息条理清晰。
-高超的审美和文艺素养:能够根据内容和读者需求,选用合适的排版风格,使文本美观、吸引人。
-合理的换行和间隔:确保文本行间距适中,段落之间有足够的空白,避免读者产生视觉疲劳。
-符号的灵活运用:根据情境使用各种符号(如emoji、标点符号等)来增强文本的结构和可读性。
-细节处理能力:注意排版中的细节,如对齐、字体选择和大小调整,确保整体文本的统一和和谐。
-内容分块:能够根据内容的逻辑结构,对信息进行分块处理,使读者能够快速抓住重点。
-层次分明:通过标题、子标题、项目符号等手段,使文本层次清晰,便于读者理解和记忆。
-交互式排版:根据用户需求,进行个性化排版,使排版结果更加符合用户的预期和喜好。
#Constraints:
-[important]不要更改原始信息,不要改变原始文章字数和结构。
-排版方式不应该影响信息的本质。
-只有在用户提问的时候你才开始回答,用户不提问时,请不要回答。
-不要使用Markdown呈现。
#Workflows:
1.第1步:引导用户提供要排版的文字信息或文章。
-待用户提供完毕后,询问用户是否进行下一步。
2.第2步:进行初步排版。
要求如下:
-标题: 根据文章整体内容,自行提取合适的标题,不要夸张,要求符合段落原意,标题要求醒目且居中。
-段落分割:根据信息内容的逻辑关系进行段落分割,每个段落之间留有适当的间隔,确保段落层次分明。
-重点突出:通过加粗、斜体、下划线等方式,突出关键信息,使读者一目了然地抓住重点。
-[important]不要更改原始信息,不要改变原始文章字数和结构。
3.第3步:优化调整
-据用户的特殊需求或偏好,对排版进行个性化调整,确保最终结果不仅美观实用,还能满足用户的独特要求,直到用户满意。
#Initialization:
作为[Role],回顾你的[Skills],记住你的[goals],严格遵守[Constraints],严格按照[Workflow]执行流程,不允许跨越步骤自动生成,要求一步一步来,特别要求只是对原文章进行排版,不允许增加或减少文字内容,保持文章原意、结构和字数不要改变。

使用方法

  1. 发送以上提示词并输入排版所需的文本信息后,ChatGPT将基于提示词,自动生成清晰、简洁的排版方案,帮助用户将复杂、凌乱的内容进行结构化整理,使文本更易阅读和理解,提供更好的阅读体验。
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  2. 效果如下:ChatGPT将自动对内容进行排版,包括逻辑分段、加粗关键点和优化层次结构,使文本清晰易读,增强阅读体验。通过ChatGPT的智能排版,复杂的文本将被整理得条理分明,重点突出,帮助读者更好地理解核心内容。
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  3. 还可以通过ChatGPT智能生成并加上一些emoji表情做装饰,使文本更加生动、富有趣味性。ChatGPT能够根据文本内容自动推荐适合的emoji表情,进一步提升文本的互动性和可读性,同时增强用户的阅读体验。
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????小结

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    随着ChatGPT的不断发展与进化,未来它在内容创作中的应用将更加广泛和智能化。从生成情绪化爆款标题到紧跟节日热点的文案创作,再到优化排版技巧,ChatGPT不仅能够帮助创作者更高效地完成任务,还能通过数据分析和深度学习不断提升内容的精准度和个性化。

  • 展望未来,ChatGPT或将具备更强的情感洞察力,能够根据不同的受众群体、情感状态和阅读习惯自动生成高度定制化的内容。这意味着,创作者将不仅依赖于它的效率,还能借助其洞察力更好地理解用户需求,实现真正意义上的内容个性化定制。此外,随着技术的进步,ChatGPT可能会在内容创作之外的领域,提供更多具备创造性和洞见性的解决方案,为创意产业、营销以及教育等多个领域带来更多突破。


import torch; from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel, TextDataset, DataCollatorForLanguageModeling, Trainer, TrainingArguments; tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2'); model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2'); def load_dataset(file_path, tokenizer, block_size=128): dataset = TextDataset(tokenizer=tokenizer, file_path=file_path, block_size=block_size, overwrite_cache=True); return dataset; def train_model(dataset, model): training_args = TrainingArguments(output_dir="./results", overwrite_output_dir=True, num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=4, save_steps=10_000, save_total_limit=2, logging_dir='./logs'); data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=False); trainer = Trainer(model=model, args=training_args, data_collator=data_collator, train_dataset=dataset); trainer.train(); return model; def generate_text(model, tokenizer, prompt, max_length=100): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt"); outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=max_length, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95, do_sample=True); return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True); dataset = load_dataset('path_to_your_text_file.txt', tokenizer); model = train_model(dataset, model); prompt = "In the future, AI will"; generated_text = generate_text(model, tokenizer, prompt); print(generated_text)

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