营销人员是否应该学习提示工程，以了解用户如何向AI提问？

好问题。我来区分下不同类型的提示知识：

提示工程（技术）：

• 设计复杂提示以获得AI输出
• 系统提示、思维链等
• 主要用于AI应用开发

提示理解（营销）：

• 用户自然向AI提问的方式
• 查询模式与意图
• 触发AI引用来源的要素

营销人员实际需要什么：

你需要的是提示“理解”，而不是深度提示“工程”。

AI查询与搜索关键词的主要区别：

需要培养的技能：

理解对话式查询模式，而不是技术性的提示编写。

内容策略角度看提示模式：

我如何运用提示理解：

我会在创作内容前先测试提示。流程如下：

1. 确定主题——我们想在什么话题上获得排名？

2. 测试提示变体

   • “什么是[主题]？”
   • “[主题]是如何运作的？”
   • “适合[使用场景]的最佳[主题]是什么？”
   • “对比[主题]的选项”

3. 分析AI回应

   • 哪些来源被引用？
   • 回答中缺少什么？
   • 哪些问题没有得到好答案？

4. 针对空白创作内容

   • 回答AI难答的问题
   • 在AI回答浅显处深化内容
   • 创作值得被引用的内容

示例：

测试：“适合远程团队的最佳项目管理工具是什么？”

发现：AI引用了通用对比网站，但缺乏针对远程工作的功能分析。

创作：详细介绍远程专属PM功能并附对比表。

结果：现在我们在远程团队PM查询中被引用。

提示测试方法：

像客户一样使用AI。创作能解答他们提问的内容。

从关键词到提示的演变：

关键词研究（传统SEO）：

• 搜索量数据
• 竞争度指标
• 关键词难度分数
• 月度搜索趋势

提示研究（AI SEO）：

• 查询模式分析
• 引用触发分析
• 回应空白识别
• 对话式意图映射

可转移的部分：

• 理解用户意图
• 竞争分析
• 空白识别
• 内容规划

新增内容：

• 对话式查询结构
• 多重问题
• 依赖上下文的答案
• 基于引用的成功指标

我的看法：

关键词研究的技能可以转移到提示研究，但工具和数据来源不同。

一个优秀的关键词研究者，通过练习也可以成为优秀的提示研究者。

数据视角下的AI查询模式：

我们分析了5万条AI查询后发现：

查询长度分布：

• Google搜索平均：3.5个词
• ChatGPT查询平均：18个词
• Perplexity查询平均：23个词

查询结构模式：

• 62%为完整问题（Who/What/How/Why）
• 23%为命令型（Explain/Compare/List）
• 15%为关键词式（沿用Google习惯）

意图复杂度：

• 48%的AI查询包含多重意图
• “What is X and how do I use it for Y?”=定义+应用
• 传统搜索会分开问，AI用户会合并提问

内容启示：

创作内容要：

• 回答完整的问题，而不仅仅是话题
• 覆盖多个相关意图
• 使用匹配查询模式的自然语言小标题

面向客户的视角：

与客户交流他们AI使用的体会：

客户用AI主要是：

• “我需要快速了解这个”（学习）
• “帮我对比选项”（决策）
• “我遇到问题了，怎么解决？”（解决问题）
• “你能帮我和老板解释下吗？”（沟通）

他们如何提问：

他们把AI当作聪明的同事：

• “我在设置[产品]和Salesforce集成时出错了，应该检查什么？”
• “我们团队在讨论[产品A]和[产品B]，10人营销团队主要区别在哪？”

对内容的启示：

你的内容应该像回答同事问题那样，而非营销文案。

自然、实用、具体——像知识丰富的同事一样答复。

技能转化：

如果你擅长客户交流，你也会擅长提示理解。

AI查询=客户自然提问的方式。

这次讨论让我明白了哪些技能真正重要。

我的收获：

1. 提示理解 > 提示工程——营销需要查询模式知识，不是技术性AI技能

2. AI查询很对话化——完整问题、比关键词更长更具体

3. 测试很重要——要像客户一样实际用AI

4. 客户洞察可迁移——理解客户问题=理解提示

5. 内容应回答自然问题——不是堆砌关键词，而是对话式有用

我将要培养的技能：

1. 定期AI查询测试（每周30分钟）
2. 引用分析（哪些提示触发引用）
3. 客户问题挖掘（支持工单、对话）
4. 对话式内容写作

我会用到的工具：

• ChatGPT/Perplexity做手动测试
• Am I Cited做引用监测
• 客户支持数据看查询模式

心态转变：

不要再想着“要排名的关键词”。 要开始想“客户问AI什么问题”。

谢谢大家的建议！