电子邮件营销仍然是数字通信领域的一大力量，但撰写完美的电子邮件并不总是一个简单的过程。转化率可能会波动，让我们想知道哪些地方做对了，哪些地方做错了。在这个由两部分组成的系列文章中，我们将探讨生成式人工智能（特别是 ChatGPT）如何帮助分析和改进电子邮件营销活动。在第一部分中，我们将分析我们的六封电子邮件简报 — 其中三封转化率极高，三封表现不佳。
GenAI 用于深入的电子邮件分析
为了全面了解我们的电子邮件，我们决定使用 ChatGPT-4o 进行分析。这种先进的 GenAI 模型可以读取链接和图像，因此它不仅可以评估文本，还可以评估电子邮件的设计元素。在分析过程中，我们将电子邮件的 PNG 图像上传到聊 卡塔尔电话号码数据 天中并提供直接链接。ChatGPT-4o 能够对电子邮件内容的各个方面进行详细检查，包括布局、配色方案和视觉吸引力。
制定有效提示的重要性
在使用 ChatGPT 等生成式 AI 时，输出的质量在很大程度上受到我们提供的提示的影响。因此，设计有效的提示对于指导 GenAI 对我们的电子邮件进行最有用和最相关的分析至关重要。
如何撰写有效的提示
具体一点：明确说明你希望 GenAI 做什么。提供详细的请求，而不是模糊的指示；
包括指令：使用面向行动的语言，告诉 GenAI 你需要什么；
鼓励详细的回应：要求 GenAI 彻底思考或进行全面的分析；
设置上下文：提供背景信息或指定 数据库和联系人可靠性 您希望 GenAI 承担的角色 – 例如，“我希望您在 Stripo 担任专业电子邮件营销专家。
关于提示措辞的见解
有趣的是，研究表明，我们表达提示的方 全部 100 式会显著影响人工智能响应的质量。例如，以“深呼吸”开头的提示可以得到更详细、更周到的答案，而“让我们一步一步思考”这样的短语则不能。
为了验证这一说法，我们使用 ChatGPT 进行了一项实验：
提示：告诉我有关____的事情。
提示：深呼吸。告诉我关于____的事。
提示：详细地告诉我____。
提示 1 和提示 3 的回答较短且结构相似。然而，提示 2 引发了更广泛且结构不同的回答，我们认为这种回答在主观上更好。