どうも、Kazuです。
AIに聞いても、どこかで見たような答えしか返ってこない。
こう感じたこと、ありませんか。
ターゲットの悩みを整理しましょう。
強みを見直しましょう。
発信を続けましょう。
正しい。
でも、浅い。
次に何をすればいいかまでは決まらない。
その原因、プロンプトではなく、
AIに渡している事業情報が足りないことかもしれません。
AIの答えは正しい。でも使えない
AIの回答が間違っているわけではありません。
一般論としては、かなり正しいです。
でも、自分の事業に当てはめると止まる。
正しいけど、明日やることが決まらない。
正しいけど、今月の優先順位にならない。
正しいけど、今の予算や人手では動かせない。
ここで大事なのは、正しい答えと使える答えは違うということです。
正しいけど使えない答えは、事業を動かしません。
AIが浅いのではなく、判断材料が足りない
AIは賢いです。
でも、あなたの事業を知りません。
商品を知らない。
顧客を知らない。
売上の出方を知らない。
今月の優先課題を知らない。
使える時間や予算を知らない。
過去に何を試して失敗したかも知らない。
この状態で聞けば、一般論になるのは自然です。
AIは賢い。でも、あなたの事業を知らない相手に、深い判断はできません。
同じ質問でも、答えは変わる
たとえば、AIにこう聞いたとします。
「次の30日で、最優先に取り組むことを1つに絞ってください」
事業情報がなければ、返ってくるのはこんな感じです。
顧客の悩みを整理しましょう。
商品導線を見直しましょう。
発信を継続しましょう。
悪くはありません。
でも、どれからやるかが分からない。
一方で、事業情報が入っていると答えが変わります。
今月は、新しい施策を増やす前に、広告費と既存導線を見直す。
理由は、問い合わせ数はあるのに、申込までの流れが途中で止まっているから。
最初の3日で、反応があった訴求、広告費、問い合わせ内容をAIに渡して、止まっている場所を1つに絞る。
このくらいまで来ると、ようやく使えます。
違いはプロンプトのうまさだけではありません。
AIが答えに使える事業情報があるかどうかです。
最初に渡す事業情報は6つでいい
最初からきれいな資料を作る必要はありません。
まずは、1枚のメモで十分です。
商品。
顧客。
現在の数字。
今月の優先課題。
使える時間と予算。
過去に失敗した施策。
日報、週次の数字、過去にやめた理由があれば、答えはさらに具体的になります。
AIに渡すべきなのは、きれいな資料ではありません。
判断に必要な前提です。
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