文案反思生成

分享下文案的反思生成。

之前我在文章里分享过吴恩达老师的反思翻译方法，简单说起来就是三步。

首先用 AI 对文案进行初步翻译，然后将原文与翻译之后的译文一起交给 AI，让其分析其中的瑕疵点。

第二步的反思做完之后，最后将这些素材统一打包扔给 AI 让其翻译成一个优化版本。

过程中我一般习惯各个步骤使用不同的模型，以便充分利用不同模型的长处。

这套翻译逻辑用下来，我自己感觉要比一般的翻译结果好很多，尤其是过程中我们可以自定义专有术语词条的翻译，能实现更准确的翻译效果。

也正是基于这样的使用经验，有段时间突发奇想要不直接将这套逻辑用在商品详情页文案的生成上面。

刚开始我是将详情文案的生成分为四个步骤的。

先根据产品的参数数据生成产品的卖点信息，然后基于上一步的卖点信息去生成初步文案，第三步则是反思检查上一步文案的瑕疵点，最后根据这些信息综合生成最后的文案。

文案生成之后，自然需要我们人工继续审核一遍，看看里面是不是有事实错误，等各方面都做好之后再上传到网站上去。

其实这套反思的文案生成流程，我自己使用下来觉得流程是麻烦了一点，但效果比一般的文案生成要好很多。

其中的核心环节，就是第一步的参数信息提供与第三步的反思检查标准。

产品的参数信息，肯定是越仔细越好，这就要求我们在生成产品信息之前要做大量的信息梳理工具。

没什么捷径，只能下笨功夫，毕竟这个过程不仅关系到后续的文案质量，也关系到自己是不是了解产品。

至于第三步的检查标准，我自己是有使用几个文案示例的，其来源主要是谷歌官方的文案材料。

先是语气要求，一般这种类型的文案我都选择陈述语气进行输出。

然后便是用词的难度问题，不要用什么高大上的词汇，直接选择日常经常使用的一些单词便可以了。

解决好语气与词汇难度这两点，基本便可以写出还算及格的商品信息文案了。

其实现在回顾整个文案反思的流程，真的没什么太大的难度，主要就是过程中处理起来会稍微复杂一点，毕竟过程中需要去做四次生成步骤。

可以的话，将这个过程融入到谷歌表格中去，将这些步骤写出自定义函数。每一个步骤直接使用表格函数去协助我们处理，那整体的效率会快很多。