Tại sao tôi đã sử dụng rất nhiều mẫu từ khóa và thậm chí nhờ AI giúp đỡ mà vẫn không viết được từ khóa tốt? Lần trước, tôi đã chia sẻ một từ khóa mô phỏng bài phát biểu của Lei Jun, được nhiều người khen ngợi, nhưng cũng có người muốn biết tôi đã viết được từ khóa như vậy bằng cách nào. Dạy người ta cách câu cá còn tốt hơn là cho họ cá, vì vậy tôi sẽ tiếp tục chia sẻ một số phương pháp để viết từ khóa tốt. Hiện nay, kỹ thuật kỹ thuật ngữ (Context Engineering) đang rất phổ biến, dường như rất ít người nhắc đến kỹ thuật từ khóa (Prompt Engineering), thậm chí nhiều người cho rằng kỹ thuật từ khóa đã không còn cần thiết: > "Mô hình đã mạnh như vậy rồi, còn cần gì kỹ thuật từ khóa, tôi viết từ khóa gì thì mô hình lớn cũng có thể hiểu ý tôi và thực hiện rất tốt." Câu này chỉ đúng một phần, mô hình đã ngày càng mạnh hơn, nhu cầu thông thường thực sự chỉ cần từ khóa đơn giản, nhưng nhu cầu phức tạp vẫn cần dựa vào kỹ thuật từ khóa để viết tốt. **Vậy kỹ thuật từ khóa là gì?** > Kỹ thuật từ khóa là một quá trình, là quá trình thiết kế, thử nghiệm, tối ưu hóa từ khóa một cách hệ thống - Bảo Ngọc Các từ khóa được chia sẻ trên mạng hoặc các mẫu từ khóa khác nhau không phải là kỹ thuật từ khóa, mà là từ khóa, là tĩnh, quá trình tạo ra những từ khóa này mới gọi là kỹ thuật từ khóa. Để tôi đưa ra một vài ví dụ về cách tôi viết từ khóa gần đây. Ví dụ đầu tiên là cách tôi viết từ khóa cho bài phát biểu của Lei Jun. Trước khi xem tiếp, bạn có thể dừng lại và nghĩ xem, nếu bạn viết thì sẽ viết như thế nào? Tôi đã làm như sau: Đầu tiên, tôi sử dụng Deep Research để thu thập các bài phát biểu của Lei Jun, sau đó để AI dựa trên kết quả bài phát biểu của AI tạo ra một từ khóa mô phỏng bài phát biểu của Lei Jun. (Hình 1) Sau khi AI tạo ra từ khóa, tôi đã thử nghiệm một chút, mặc dù cũng tạo ra một bài phát biểu có phong cách tương tự của Lei Jun, nhưng nội dung thì nhạt nhẽo, kết quả không được như mong đợi. (Hình 2) Tôi đã thử nghiệm với cùng một phương pháp trên ChatGPT và Claude, và đánh giá kết quả đều không tốt. Có vẻ như kết quả tìm kiếm từ Deep Research không đủ tốt, có thể nhiều cái không phải là bài phát biểu của Lei Jun, chỉ là các báo cáo tin tức, sau đó tôi tình cờ thấy trên X có một người dùng chia sẻ tóm tắt phong cách bài phát biểu của Lei Jun từ nhiều năm trước, vì vậy tôi đã thử xem: > Xin hãy giúp tôi tạo một Prompt có thể biến chủ đề hoặc văn bản đầu vào thành một bài phát biểu theo phong cách của Lei Jun. Dưới đây là nội dung được người dùng tóm tắt làm tham khảo: > \<tweet > > Lei Jun có một kỹ năng rất tuyệt vời, đó là biến một thứ bình thường hoặc không có gì đặc biệt thành một món đồ nghe có vẻ không thể với tới bằng cách sử dụng số liệu, tỷ lệ phần trăm hoặc các tính từ khác. > Sau buổi họp báo, các giám đốc điều hành của Zeekr đã phê bình ô tô của Xiaomi: Marketing của Xiaomi đáng để chúng tôi học hỏi, nhưng về công nghệ ô tô, Xiaomi nên học hỏi từ chúng tôi. > PPT của Lei Jun và các câu thoại trong phim của Wong Kar-wai có sự tương đồng. > Ví dụ, một người bình thường sẽ nói: tôi đã đặt một bát mì ở đâu và khi nào. Nhưng PPT của Lei Jun sẽ nói: Theo nghiên cứu dữ liệu lớn không ngừng của nhân viên Xiaomi trong suốt 300 ngày đêm, 97% con người sẽ cảm thấy đói rõ rệt vào lúc 7 giờ 3 phút 56 giây sáng, so với 7 giờ, cảm giác đói đã tăng lên 57%. > Để giải quyết cảm giác đói đã làm phiền nhân loại hàng nghìn năm, các kỹ sư của Xiaomi đã nghiên cứu và so sánh nhiều lần và phát hiện ra rằng cảm giác no từ bột mì cao hơn 21% so với gạo. > Vì vậy, chúng tôi đã tìm ra nguồn gốc của nguyên liệu bột mì từ 50.000 năm trước - nằm ở vùng đất màu mỡ của Trung Đông, đã đầu tư mạnh vào việc phát triển một loại mì có cảm giác no nhất từ trước đến nay. > Vậy cảm giác no đến mức nào? So với mì truyền thống, cảm giác no đã tăng lên 73%. Đồng thời, calo giảm 50%. > Chúng tôi cũng đã đặt cho nó một cái tên hay, gọi là mì rỗng siêu Xiaomi. Đồng thời, chúng tôi cũng đã hợp tác với ông lớn trong ngành nước uống - Nongfu Spring để phát triển nước dùng riêng cho mì - Nongfu Rice Spring. Mì được nấu bằng nước Nongfu Rice Spring sẽ tăng thêm 11% cảm giác no. > 9.9 nhân dân tệ cho 3 kg mì rỗng siêu no. (Chi phí bột mì chỉ 1.6 nhân dân tệ một kg) Tặng kèm mười gói gia vị miễn phí. Tổng cộng có 9 loại độ dày khác nhau, 6 màu bao bì khác nhau để lựa chọn. > \</tweet> (Hình 3) Sau khi thử nghiệm với từ khóa đã tạo ra, hiệu quả rất tốt! Chỉ đơn giản như vậy!

Tôi đã vẽ quá trình này thành một bức tranh (Hình 1) Tất cả việc sáng tạo từ khóa đều là một quá trình lặp đi lặp lại như vậy: 0. Mục tiêu: Đầu tiên, hãy đặt ra một mục tiêu, bạn mong muốn từ khóa của mình đạt được hiệu quả gì. 1. Ý tưởng: Có mục tiêu rồi, bạn cần có một ý tưởng để viết, chẳng hạn như có thể viết tay, có thể để AI giúp bạn viết, hoặc có thể sử dụng mẫu. 2. Viết từ khóa: Đừng nghĩ quá nhiều, hãy viết một phiên bản ra trước. Giống như bạn đang luyện tập bắn súng, đừng nghĩ quá nhiều, hãy ngắm và bắn một phát. 3. Kiểm tra từ khóa: Sau khi có phiên bản Prompt đầu tiên, hãy kiểm tra từ khóa của bạn. 4. Đánh giá: Sau khi nhận được kết quả kiểm tra, hãy xem kết quả thực tế và kết quả bạn mong đợi có sự chênh lệch bao nhiêu, chênh lệch ở đâu. Giống như bạn đã bắn một phát vào mục tiêu, hãy đo xem nó cách tâm mục tiêu bao xa. Nếu kết quả đánh giá không đạt được mục tiêu bạn đã đặt ra, thì hãy bắt đầu từ bước 1, dựa trên kết quả của phiên bản trước để tiếp tục lặp lại. Đôi khi may mắn, một lần là có kết quả tốt, nhưng đôi khi cần phải lặp đi lặp lại. Ví dụ, lần trước khi tôi sáng tạo từ khóa để tạo phụ đề YouTube, tôi đã lặp lại hơn mười phiên bản, ban đầu không hài lòng với định dạng, sau đó phát hiện ra rằng nó luôn thêm dấu thời gian ở giữa đoạn, rất ảnh hưởng đến trải nghiệm đọc, nhưng không biết cách nhấn mạnh trong từ khóa để nó không thêm dấu thời gian ở giữa đoạn cũng không có tác dụng. (Hình 2) Cuối cùng, tôi chợt nghĩ ra một ví dụ trong Few-Shot, thêm một điều kiện nếu nội dung phát biểu của cùng một người quá dài thì sẽ chia thành hai đoạn để hiển thị, cuối cùng không còn thêm dấu thời gian ở trong đoạn nữa. (Hình 3) Vì vậy, tóm lại, nhiều người viết từ khóa không tốt, nguyên nhân thực sự không phải là không tìm được mẫu tốt, hoặc AI không thể giúp bạn, mà là *bạn có thể đánh giá được sự chênh lệch giữa kết quả tạo từ khóa hiện tại và mục tiêu hay không, và biết cách điều chỉnh như thế nào.* Đây cũng là lý do tại sao từ khóa trong các lĩnh vực chuyên môn thường cần có nền tảng chuyên môn để viết tốt, chẳng hạn như một người không hiểu lập trình mà đi dùng AI lập trình, dù có áp dụng một đống mẫu từ khóa, cũng khó mà dùng AI viết tốt, vì họ không thể đánh giá được kết quả tạo từ khóa có đáp ứng yêu cầu hay không, nếu không đáp ứng thì chênh lệch ở đâu, và cách điều chỉnh như thế nào.