どうも、Kazuです。
ChatGPTにメルマガやブログを書かせても、
どこかで見たことのあるような「薄い教科書みたいな文章」しか出てこない。
そんなガッカリした経験、ありませんか。
「あなたはプロのマーケターです」と役割を与え、
指示文を何行も工夫したのに、
上がってくるのは「お客様との信頼関係が大切です」といった退屈な正論ばかり。
結局、「自分で書き直した方が早い」と夜中にキーボードを叩いている。
もしそうなら、プロンプトのテクニック不足ではありません。
大きな原因の1つは、「AIにあなたの過去の経験や一次情報を渡していないこと」です。
まずはこちらの動画で、専門性を出す仕組みについて詳しく話しました。
プロンプトで「専門家になりきらせる」限界
世の中のAIノウハウ本には、「ペルソナや役割を詳しく指定しましょう」とよく書かれています。
でも、AIにとっての「プロの専門家」とは、Web上にある平均的な情報の集まりでしかありません。
読者が本当に読みたいのは、そんな綺麗事ではなく、「あなたが現場で実際に経験した失敗談、具体的な数字、匿名化した顧客の声」です。
資料を渡さなければ、こうした一次情報はAIの出力に反映されにくいままです。
専門性を出す方法：過去資料を「添付」して書かせる
濃密で熱量のある文章を作る方法はシンプルです。
過去に自分が書いたメルマガ、商談のメモ、顧客からのアンケート結果をテキストファイルにしてAIに添付します。
たとえば顧客の声_匿名化.txtと過去メルマガを添付し、AIには引用候補と出典箇所を示させます。
公開前に、数字・引用許可・個人情報を人が確認してから本文へ反映します。
そして、こう指示を出します。
「添付した資料にある具体的なエピソードと数字を必ず引用して、ブログ記事の下書きを書いて」
この材料があると、AIはWeb上の一般論だけではなく、あなたの資料に含まれる経験をもとにした「独自の濃い記事」の下書きを組み上げやすくなります。
公開前には、引用元・数字・個人情報を人が確認します。
朝4時にExcelを手打ちしていたあの頃
物販で在庫に埋もれて寝ていた1Kの部屋や、朝4時に起きてExcelを手打ちしていたあの頃の自分を今でも思い出します。
AIライティングを始めた当初、「なんだ、薄い文章しか書けないじゃないか」と投げ出しそうになったことがありました。
でも、自分の過去の記録を読ませる形に変えてから、AIは僕の考え方に近い下書きを作る頼れる補助役になりました。
AIを使えるようになると、楽になるより先に、自社のノウハウがどんどん形になり、情報発信がまた楽しくなります。
プロンプトの呪文を何十分も考えるより、過去資料を添付して濃い原稿の下書きを作らせた方が、ずっと楽じゃないですか？
教科書みたいな当たり前の文章を修正するより、自分の体験談が入った下書きを微調整する方が、ずっと楽じゃないですか？
便利なAIを使っているはずなのに、深夜まで画面の前でゼロから文章を書き続けるのって、虚しくないですか？
PS.
過去資料をどう整理してAIチームに読ませ、高品質な記事やメルマガを量産する仕組みを作るのか、全体設計は無料の動画講義で公開しています。
薄い文章から卒業したい方は、ぜひチェックしてみてください。
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PPS.
「プロンプトの書き方さえ極めれば良い文章が出る」と信じていた頃の自分に、過去資料を読ませろと教えてあげたいです(笑)
素材さえ良ければ、AIは勝手に最高の料理を作ってくれます。
PPPS.
今日はお気に入りのノートを開いて、過去の失敗談を箇条書きで整理していました。
自分の苦い経験ほど、AIに渡すと一番読者に刺さるコンテンツに化けるのが面白いですね。