使用ChatGPT进行用户体验文案的内容设计

在准备撰写提示词之前，必须进行一定的准备工作。本文将探讨如何进行充分的提示准备、提示技巧、避开常见陷阱，以及如何在问答中保持高质量。

本文由作者与沃尔沃汽车公司首席用户体验内容设计师、本地传奇人物、超级词痴 Annelie Tinworth 合作撰写。

Ben 和 ChatGPT，携手合作。这是一张真实的照片，仅供参考。

我们知道你们可能会想：“不会又是一篇关于人工智能的文章吧？” 对吧？

好吧，这篇文章有所不同，更加具体。来一杯五倍浓缩咖啡吧，希望这篇文章能给你带来一些启示和灵感。❤️

作为支持大公司众多团队的内容设计师，我们知道除了我们之外，还有很多人负责撰写用户体验内容。实际上，我们也知道很多人没有机会接触撰稿人或内容设计师。但这并不意味着内容不重要，或者对产品用户体验的影响不大。

我们的目的是让大家能够使用 GenAI，特别是 ChatGPT，来完成文字工作，至少从用户体验的角度来看，达到一定的水平。

这里有必要澄清一点：人工智能（AI）是无法取代内容设计师的全部技能的。目前有些人担心自己被取代，有些公司的管理层也会对现状有所误解，但事实并非如此。AI

是有限的，而且永远都是有限的。

话虽如此，虽然人工智能（AI）无法编写出出色且完美的文案，但用它可以获得 “足够好 “的文字（没错，就是 “好”）。(没错，在使用 AI 时，”足够好

“是我们的标准，而不是 “完美”）。

让我们从主要收获开始讲……

很明显，我只是想再强调一下。

AI对“锤子”的解读

有许多不同类型的 GenAI 工具可用于生成视觉效果、视频、文案等，不胜枚举。关键是，越来越多的人在整个设计过程中使用 GenAI。

这很好！我们在这里要说：使用 GenAI。但是使用时要深思熟虑。

作为内容设计师（又名词痴），我们最常见的使用案例就是人们使用 ChatGPT 生成文案。我们也非常清楚，一个词可以决定整个用户体验的好坏。

如果您正在阅读本文，无论您的身份是设计师、作家、产品经理、工程师或营销专家，您的职责均可能对您所参与的产品的用户体验产生深远影响。所有致力于用户体验领域的团队成员，均期望通过其工作对用户在使用我们的数字产品或服务过程中的思维、情感及行为产生积极影响。

我们不希望用户感到沮丧，或者需求没有得到满足。因此整个设计，从工作方式到外观感受，都必须准确无误。

在人工智能（AI）的设计过程中，若缺乏专业的文案工作者，如何完成与用户体验相关的文本工作，并确保其质量达到一定标准？很简单。

先思考后提示，先检查后发送。

如果您对着镜子大声说出这句话 3 次，我们就会出现并给您一个 ChatGPT 提示和一个纸杯蛋糕。

我们将深度探讨文案生成过程中的各个阶段，探讨在缺乏专业文案人员的情境下，如何确保文案工作的质量和有效性。具体内容如下：

• 思维模式的构建：在使用 ChatGPT 进行文案创作之前，必须完成哪些基础的用户体验工作？这涉及到对用户需求的深入理解以及对产品特性的全面把握。
• 提示原则的应用：为了最大化使用 ChatGPT 获得理想的文案效果，我们应该如何制定有效的提示策略？本文将提供一系列经过验证的文案和提示示例，旨在帮助用户规避常见的陷阱。
• 质量检查流程的确立：如何评估生成文案的质量是否达标？文章将讨论生成文案后应进行哪些基础的质量保证工作，以确保文案的准确性和可靠性。

尽管本文主要聚焦于用户体验领域的代码生成，但我们相信所提出的方法论同样适用于其他生成式人工智能（GenAI）工具的使用，为相关领域的实践提供参考和支持。

如果你没有从艾瑞莎-富兰克林（Aretha Franklin）的声音中读出这个标题，请再试一次。我们简单解释一下我们所说的 “思考 “是什么意思。

所以，我们将 GenAI 和 ChatGPT

视为工具，类似于木匠手中的锤子。正如木匠使用锤子的方式和目的与恐怖电影中所谓的”坏人”截然不同，工具本身仅是协助我们完成任务的手段。

我们认为，ChatGPT 和其他人工智能工具并不等同于人工智能本身，而是智能的增强工具。它们能够提升我们已有的工作效能。

显而易见，锤子本身不具备思考能力。在使用任何工具之前，包括人工智能工具，我们必须清楚自己的目标和需求。

此外流程的确定同样需要人的参与。明确了目标之后，在使用工具时，需要有条不紊地提出要求，并在输出后进行结果的检查。

因此为了在使用 GenAI 时实现成功、效率以及产出质量的保证，必须综合考虑人员、流程和工具这三个要素。

对于我们这些专注于内容设计领域的专业人士而言，在进行深入思考并明确用户需求的过程中，我们遵循了贝丝-邓恩（Beth

Dunn）在其著作《培养内容设计》中提出的一个基础性框架。

延伸阅读：推荐收听贝丝-邓恩的播客访谈，其中包含了诸多精辟见解。

https://ellessmedia.com/csi/beth-dunn/

此框架考虑过但最终被拒绝的其他阶段：尺寸、尖叫、沉默和史蒂夫。

在最根本的层面上，即界定范围的阶段，我们通过团队协作来深入理解并明确我们要解决的问题。我们的用户具有哪些“工作待办”（Jobs To Be

Done）？他们选择使用我们产品背后的动机是什么？我们希望解决哪些核心痛点？

在结构层面，我们致力于研究如何构建理想的信息传递顺序，以帮助用户高效完成任务。我们探讨如何优化信息的组织和呈现，以最大限度地降低用户的认知负担。

在进行任何文本创作之前，我们需完成一系列基础性工作。这一过程绝非内容设计师的独力承担，而是需要产品设计师、用户研究员、产品经理等多方人员的协同合作。每位参与者都将以其独特的视角为项目贡献价值。

在用户界面的表层，用户所接触到的是可见的元素，包括文本、颜色、图标、图像以及留白等视觉元素。

进一步深入探讨……

进一步深入探讨，ChatGPT的输出结果属于用户界面表层的一部分。这并无不妥，因为工具的设计初衷便是如此。它专注于语言模式的生成，而不涉及更深层次的思考过程。

在进行任何人工智能工具的应用之前，如果我们所有人未能完成基础性工作——即在界定范围和构建结构的层面上进行深入探索，以指导我们找到恰当的解决方案，那么用户体验的质量和完整性将面临潜在风险。

问题在于，人工智能本身不具备主动挑战或质疑的能力。它不会主动提醒用户其输出仅是表面的，也不会要求用户提供更多背景信息。作为一台机器，它仅在接收到具体指令时才会执行操作。因此输出结果的优劣在根本上取决于操作者的技能和判断。

如果我们将人工智能视为一种捷径，忽略在范围和结构层面上的必要工作，可能会产生什么样的后果？虽然不愿言过其实，但我们必须认识到，这种做法可能导致我们严重简化用户体验的流程，从而使我们的产品面临无法实现其帮助用户完成任务的承诺的风险。

我要求人工智能生成一个可能由它塑造的反乌托邦式的未来的图像，这真是一种讽刺。

如果我们持续将人工智能视作解决用户体验问题的终极方案而非辅助工具，这反映出我们正迅速接近一种可能的未来乌托邦状态。在这种状态中，人工智能将基于语言和行为模式的概括来定义人类的本质。

然而众所周知，人类行为并非总是可预测的、符合逻辑的，甚至不总是理性的。因此仅依赖表面化的方法来设计用户体验，实际上是对真实人类需求的一种肤浅理解。

采用表面化的方法将导致我们创作出缺乏深度的内容，这些内容无法真正满足用户的需求和期望。相应地，整个用户体验也将流于表面，成为一种基于统计模型的设计，而非真正针对个体用户的设计。

在深入思考并明确了我们及用户的需求之后，我们现在可以系统地提出要求，以确保人工智能工具的使用能够更精准地服务于用户体验的深层次需求。

数月里，我们一直致力于探索人工智能技术的运用，并将其整合进现有的工作流程之中，旨在加强并拓展我们在用户体验内容方面的策略和方法。

基于此，我们愿意与您分享一系列指导原则。我们相信，这些原则将对您在利用人工智能设计出卓越用户体验内容的过程中发挥积极作用。

第一条原则：规模至关重要。在此处，我们所指的“规模”是指为生成输出而编写的提示语的详尽程度。

让我们通过一个寓言故事来阐述这一点：金发姑娘与三只提示符的故事。在2023年，金发姑娘并不渴望喝粥；她面临的任务是为结账流程中的一个界面撰写标题，用户在该界面上需确认银行卡信息以继续结账过程。

首先我们尝试为ChatGPT编写一个简短的提示：

“请编写一句话，告知用户他们需要验证银行卡信息以完成支付。”

然而这里存在哪些问题？首先上下文信息缺失。这句话在用户旅程中处于什么位置？它出现在哪种用户界面上？预期的读者是谁？字符限制是多少？应采用何种语调？所有这些细节，本应在界定范围和构建结构的阶段被充分考虑。

我们得到的输出结果如下：

“请验证您的银行卡信息，以便继续付款。”

这不仅因为该标题在屏幕上显得过于冗长，而且它还带有一种模仿的语气。我们在提示中使用了“验证他们的银行卡”这一表述，而输出结果中也重复了这一表述，因此它更像是对我们先前所写内容的简单复述。

如果我们尝试在提示中加入所有上下文和细节，将会怎样呢？

糟糕的事情发生了。我们尝试将一家公司的整个风格指南囊括进来，以精确描述应该如何撰写文本。这听起来可能有些极端，但我们确实见过有人采取这种做法。

我们得到的结果是：

“在我们继续您的付款之前，让我们仔细检查您的银行卡信息。”

这种尝试对输出结果的影响并不显著——尤其是考虑到我使用了大约15000个字符来生成一个句子。虽然结果是对话式的，但这意味着阅读时间更长，对于标题而言并非最佳选择。

因此提示语太短，效果不佳；太长，则效果更糟。在“金发姑娘”的寓言中，下一步应该如何行动呢？

金发姑娘和三个有问题的利益相关者，这个冬天将出现在 Medium 上。

让我们引入瑞典语中的”lagom”这一概念，它代表着恰到好处的平衡。

对于ChatGPT而言，用户体验内容的”lagom”意味着什么？它指的是为了获得”足够好”的输出结果，必须提供适度的上下文和背景信息。

为了帮助撰写符合”lagom”原则的提示，我们推荐以下简洁的框架，该框架同样源自 Beth Dunn

的思想。该框架涵盖了生成内容时需考虑的最重要方面，以及在界定范围和构建结构的过程中所获得的洞察。

• 信息：需要传达的核心含义是什么？文本需要向用户传递哪些信息？
• 语境：信息将在用户界面的哪个部分呈现？它将嵌入哪种界面元素中？用户在这个流程中的情感体验如何？
• 目标：用户可以基于这些信息采取哪些行动？我们撰写文本的目的不是为了阅读本身，而是为了激发行动。

以下是根据这个框架构建的提示示例：

为一个屏幕编写标题，告知用户在付款前需要验证他们的银行卡信息。

该屏幕是结账流程的一部分，在用户选择使用借记卡支付后出现。标题应传达该屏幕的目的，长度不超过 25 个字符。最长 25 个字符。

标题应快速告诉用户，他们需要验证银行卡信息才能付款。

现在我们获得了一个截然不同的输出结果：

“确认支付卡”

这一屏幕标题具有清晰性、简洁性以及可操作性。它以用户的操作为前缀——一个主动动词——使用户能够迅速理解所需执行的行动以完成其任务，而无需进行深入思考。

因此采用“信息、情境、目标”的方法，不仅为提示提供了一个清晰的结构，而且确保了提示语的大小恰到好处，符合”lagom”的原则。这种方法有助于生成既精确又高效的输出，满足用户体验设计的需求。

我们喜欢连锁，不喜欢堆叠。

究竟什么是连锁？想象一下，我们提示 ChatGPT 做以下事情：

用两句话描述 Klarna。

我们喜欢这样的结果，但语气不太对，所以我们继续问：

让它听起来更友好些。

很好！但是太长了，所以我们继续要求：

把它写在 100 个字符以内。

现在让它听起来像斯蒂芬-金写的。🤡

在本次对话中，我们并未引入其他不同的想法，例如对 PayPal 的描述。这是另一个独立的概念，属于另一场讨论的范畴。

我们坚持最初讨论的主题，即”描述Klarna”。在优化输出的过程中，我们会持续回顾并参照之前的输出结果。因此我们通过对话链的形式将我们的改进提示相互关联起来。这就是所谓的”会话链”概念的来源。

延伸阅读：

《揭开Chat GPT中Prompt Chaining的神奇之处》

[https://readmedium.com/unraveling-the-magic-of-prompt-chaining-in-chat-

gpt-784ea2651dd7](https://readmedium.com/unraveling-the-magic-of-prompt-chaining-in-chat-

gpt-784ea2651dd7)

然而我们是否总是希望发生链式反应呢？答案是否定的。当我们需要创作完全不同的文案时，我们不希望受到之前请求的影响。

设想一下，我们正在进行一场对话，我们先问你”你好吗？”，随后又问”你能给我一份红丝绒蛋糕的食谱吗？”，紧接着又问”你能为我撰写一篇以异化为主题，关于卡夫卡《变形记》的虚无主义读后感吗？”

在这些情况下，每个问题都代表了一个全新的话题，它们之间并无直接的联系，因此不应受到之前对话内容的限制。

首先您可能会认为我们的做法有些极端。其次您可能会觉得我们的行为缺乏礼貌。我并不接受你们的回答。实际上，我完全转移了话题焦点。

在 ChatGPT

的使用中，情况亦是如此。如果我们在同一个对话中持续转换话题，最终我们将面临信息的堆叠，而非形成连贯的对话链。也就是说，在一个对话中将不相关的输入和输出强行组合在一起，并可能对输出结果产生不良影响。在这种情况下，您应当考虑开始一个新的对话。

一个观点，一场对话。

以一个实例来说明，几个月前，我（我是Ben！）承诺向一些朋友发送电子邮件，分享一些产品管理的技巧。

我尝试使用 ChatGPT 来撰写这些邮件，并编写了一个提示，列出了邮件内容，并要求采用”友好”、”充满活力”的语气。我是在单一对话中完成这一任务的。

起初的几封邮件撰写得很成功，听起来确实友好且充满活力，但当我继续撰写时，邮件的语气开始变得，嗯，有些荒谬。这是为什么呢？因为这些邮件内容彼此之间并无直接关联，而我在语气上的强调反而放大了这种不连贯性。

如果你们说起话来不像海盗，那你们就太友好了。

在第十封电子邮件的撰写过程中，我向 ChatGPT

重复提出了十次要求，希望其保持”友好”和”充满活力”的语气。然而最终的邮件内容却充斥着海盗的隐喻——航行于大海之上，探寻隐秘的宝藏。尽管我并未明确要求使用海盗的语言风格，但所得到的输出结果却是如此，因为这种语气并非源自记忆，而是通过堆砌元素而形成的。显然，ChatGPT似乎认为，要想听起来极为友好，就应该采用海盗的说话方式。🏴☠️

为避免此类情况的发生，我应该在每一次单独的对话中明确提出发送每封邮件的具体要求，以确保邮件的语气和内容与预期保持一致。

在使用 ChatGPT（或任何生成式人工智能工具）进行内容创作时，我们必须提醒您注意可能出现的误导性行为和问题。

首先需警惕所谓的”幻觉”现象。幻觉指的是输出内容中出现的不合逻辑或与原始提示不符的部分。例如前文提到的海盗语气的使用，就是一个典型的幻觉例子。这种幻觉可能源于训练这些工具所用数据的偏差。

举例来说，许多人利用 ChatGPT 撰写文档。我们要求 ChatGPT 撰写一篇关于某位首席执行官创立新公司的新闻稿，但在提示中并未指明首席执行官的性别。

可以预见的是，输出结果默认将首席执行官描述为男性，使用了”他”这一代词。我们对这一默认假设提出了质疑，ChatGPT

对此表示了歉意，并重新生成了新闻稿，这次没有使用任何代词，也没有提及首席执行官的性别。

众所周知，将首席执行官默认为男性是一种充满偏见和性别歧视的假设，但这正是一种社会刻板印象，因为传统上人们常常这样认为。显然，我们的偏见会通过这些工具所使用的训练材料反映出来，并在输出结果中显现。

再举一个例子，这次是在图像生成领域。

Midjourney 是一款可以根据文本提示生成图像的工具。当我们要求 Midjourney 生成护士的图像 40

次时，结果可以预料，所有生成的护士图像都是女性形象。这同样是因为在人们的刻板印象中，护士职业通常与女性相关联。

而不是我们在批评 Midjour