寫廣告之前，先別寫廣告：我怎麼教 AI 寫腳本，又不讓它亂寫
最近幾天，我開始幫新一期的課程準備廣告影片的腳本。
我平常都會使用 ChatGPT 裡之前常用的一個文案助手，它會參考網路上一些成交、寫文章、寫文案的理論。我都用這個助手來寫，而這幾天我做的事情，就是把這套做法搬到我的 AI 神隊友，讓它變成一份可以重複使用的「工作說明書」，我們叫它 Skill。
做的過程中，我想跟大家分享一件事：文案寫不出來，其實常常不是因為你的文筆不好，而是因為你還沒有想清楚我到底在對誰說。
如果你也常被廣告文案卡住，下次動筆之前，先回答這三個問題，把答案寫下來：
第一，看廣告的那個人，現在處在什麼狀態？不要寫「25 到 45 歲」，要寫得像一個真人。舉個例子：一個學剪接的人，教學影片看了幾十支，打開軟體還是不知道第一步要點哪裡。
第二，他真正卡住的地方是什麼？表面上他會說「我不會剪」，往下挖一層，可能是「功能我都看過，可是串不起來」。
第三，他希望變成什麼樣子？不是「提升剪接能力」，而是「拿到一段素材，我知道要從哪裡開始」。
為什麼先問這三個問題？因為一支廣告能做的事情其實不多，它不是要在 30 秒到 1 分鐘內把整門課都講完，只是要讓對的人停下來，心裡會產生觸動：「對，這就是我！」如果想說別的事，那就另外做一支短片。我們要做的，就是每一支廣告只做一件事，只告訴我的受眾一件事。
而且這一件事，要在最前面就讓對的人認出來。Meta 自己公布過一些數字，我覺得很值得參考：看完一支影片前 3 秒的人，有 65% 會繼續看到至少 10 秒，45% 會看到 30 秒；另外，Meta 跟 Nielsen 合作的研究也發現，一支影片廣告最高有 47% 的價值，是在前 3 秒就送出的，前 10 秒則最高有 74%。所以開頭那一句，幾乎就決定了這支廣告有沒有人願意看下去。
還有一組數字也很有意思：Meta 說，在他們研究的影片廣告裡，有 41% 的影片沒有聲音就幾乎看不懂；他們內部測試也發現，加上字幕的影片廣告，平均觀看時間多了 12%。所以我們做腳本的時候，口播、字卡和字幕，會一起設計。（這些都是 Meta 自己公布的數字，拿來參考就好，不代表你的廣告一定會是這樣。）
問完之後，接下來就輪到我的 AI 神隊友開始動手做。但這個地方也是 AI 最容易出事的地方，所以我們在使用 AI 時，必須幫它訂一些規矩和界限。如果你今天也在用 AI，可以試著照我這樣做：
- 價格、日期、堂數一定要有出處：查不到的話就寫待補，叫 AI 不要虛構、不要亂猜。
- 不要瞎編學員見證：所有的學員回饋一定要是真實的；如果有牽涉到個資，一定要本人同意才能公開。
- 內容要逐句對照我訂的紅線：AI 產出文字時一定要參考我的紅線，有觸及或模糊不清的地方必須把檢查結果列出來讓我確認，AI 不能擅自放行。
- 數字要實際數過，不要給我一個大概。
最後一條是我的 AI 神隊友給我上的一課：它寫了一段 60 秒的口播稿，標註約 250 字，我請它用程式實際數一遍，結果是 217 個字。另外，它在檢查禁用詞時，還抓到自己寫的一句「不一定會造句」，字面上撞到我訂的紅線詞「一定會」，馬上就改掉了。AI 也會出錯，但在檢查校對時，它會老實指出錯在哪一行。
做這個 Skill 的時候，我還有一個很有意思的發現。當 Skill 做好後我做了對照：同一個任務，我讓沒有 Skill 的 AI 寫一遍，再讓有 Skill 的寫一遍。結果沒有 Skill 的 AI 其實寫得也還不錯，它自己就發現我給它的文件有一個說法是課程頁根本沒寫的，它也知道付費廣告跟自然流量的短影音不能混在一起寫。
那到底 Skill 補了什麼？其實補的是細節，也就是每個事實的出處。比方說，沒有 Skill 的版本寫了一句「觀眾偏年長」，但是沒有任何資料支持，那只是它的猜測；現在我要求它，沒有證據的話一律寫成待補，不准自己編。
所以我現在的想法是，不要去假設 AI 什麼都不會，也不要硬套一個框架給它。你要先看它實際錯在哪裡，再針對那幾個部分給它規矩與界限。規矩不用多，把踩到紅線的地方補上去就可以了。
最後有一件事一定要留給我們自己做，就是「判斷」。腳本寫出來之後到底要不要拍、要不要說，是我們真人的決定。AI 幫我把格式和事實顧好，但這句話像不像人會說的，只有人看得出來。
接下來我會繼續做這些腳本的設計、拍攝與製作。如果有機會的話，我會把這些流程寫成下一篇文章跟大家一起分享。
如果你想看我每天跟 AI 神隊友做了什麼、踩了哪些坑，都公開記錄在這裡： 👉 https://ai.dasu.com.tw
想清楚對誰說，比多寫十個版本重要。
資料來源：Meta for Business，〈Capture Attention with Updated Features for Video Ads〉：https://www.facebook.com/business/news/updated-features-for-video-ads （以上數字為該篇文章所載，頁面沒有標示研究年份。）
