五個AI指令的延伸應用場景與實戰技巧（結合SEO與內容營銷）邱允文介紹五個AI指令（ELI5、TLDR、Humanize、Jargonize、Feynman Technique）的延伸應用場景與實戰技巧，如何結合SEO與內容營銷需求，高效提升內容品質與搜索排名，並探討指令組合應用於內容生成、競品分析、語音搜索優化等場景。 技巧、步驟化思考
五個AI指令的延伸應用場景與實戰技巧（結合SEO與內容營銷）
1. /ELI5（用五歲小孩聽得懂的方式解釋）
應用場景：- 教學內容：將複雜技術概念（如「SEO算法原理」）轉化為生活化比喻，吸引新手用戶。
- 產品說明：用簡單語言解釋功能（如「智慧手錶的ECG功能是怎麼工作的？」），降低用戶理解門檻。
- 報告前言：用故事化開場吸引讀者（例：「假設你是一家書店老闆，SEO就是幫你整理書架、貼上顯眼標籤，讓顧客更容易找到你！」）。
SEO優化技巧：
- 長尾詞佈局：在ELI5解釋中自然嵌入「[核心詞]+簡單說明」（如「SEO是什麼 簡單說明」）。
- 結構化數據：為教學內容添加「HowTo」標記，提升搜索結果富摘要展示率。
實戰案例：
- 原始問題：「如何用SEO提升網站流量？」
- ELI5版本：「把網站當成一家書店，SEO就是幫你整理書架、貼上顯眼標籤，讓顧客更容易找到你！」
2. /TLDR（快速摘要重點）
應用場景：
- 會議紀錄：1分鐘內抓出決策點與行動項。
- 長篇報告：為研究報告生成「執行摘要」，方便決策者快速閱讀。
- 社群貼文：在長文前加上TLDR版本，提升完讀率。
SEO優化技巧：
- Meta描述優化：將TLDR結果直接用作Meta描述，提高點擊率。
- 片段預覽（Featured Snippet）：用清晰的小標題（如「核心結論」）標記摘要，搶佔搜索結果首位。
實戰案例：
- 長篇內容：「2025年智慧手錶市場趨勢分析…（5000字）」
- TLDR版本：「2025年智慧手錶三大趨勢：1. 醫療級監測普及 2. 長續航成標配 3. 跨品牌生態整合」
3. /Humanize（讓回應更自然、有口語感）
應用場景：
- 行銷文案：將機器生成的文案轉化為有溫度的語言（如「限時優惠」→「手慢無！今天下單立減300元」）。
- 社群貼文：用口語化表達增加互動（如「你們有沒有遇過…？」代替「用戶調查顯示…」）。
- 口頭簡報稿：將數據報告轉化為對話式內容（如「我們的用戶增長了200%，相當於每年多出一個台北市的人口！」）。
SEO優化技巧：
- 語音搜索優化：自然語言更符合語音搜索查詢（如「哪款智慧手錶可以測血氧？」）。
- 用戶體驗（UX）：口語化內容降低跳出率，提升網站停留時間。
實戰案例：
- 機器文案：「本產品具備高精度感測器。」
- Humanize版本：「這款手錶的感測器準到連醫生都讚嘆，測心率、血氧一次搞定！」
4. /Jargonize（轉換成專業語氣）
應用場景：
- 研究報告：將「簡單說」轉為行業術語（如「用戶增長」→「獲客成本（CAC）優化」）。
- 業界分析：用專業框架呈現數據（如SWOT分析、波特五力）。
- 正式提案：提升技術可信度（如「我們的AI模型採用Transformer架構」）。
SEO優化技巧：
- E-E-A-T強化：專業術語增加內容權威性，符合Google對「專業內容」的要求。
- 長尾詞覆蓋：針對行業人士搜索習慣佈局關鍵詞（如「SEO技術架構」）。
實戰案例：
- 口語版本：「我們的網站加載很快。」
- Jargonize版本：「本網站通過Core Web Vitals優化，LCP（最大內容渲染）<1.5秒，符合Google頁面體驗標準。」
5. /Feynman Technique（由淺至深學習）
應用場景：
- 自我學習：透過解釋概念檢視知識盲區（如「我真的懂SEO算法嗎？」）。
- 內容創作：從基礎到進階層層遞進，滿足不同用戶需求（如「SEO新手入門→進階策略」）。
- 團隊培訓：用簡單語言訓練新人，確保知識傳遞無誤。
SEO優化技巧：
- 常青內容（Evergreen Content）：分階段內容可長期更新，維持搜索排名。
- 內部連結（Internal Linking）：在基礎文章中連結進階內容，提升網站結構權重。
實戰案例：
- 階段1（ELI5）：「SEO就像書店整理書架，讓顧客更容易找到書。」
- 階段2（進階）：「關鍵詞布局如何影響搜索排名？實戰案例解析。」
- 階段3（專家）：「基於BERT模型的語義SEO優化策略。」
指令組合應用：從內容生成到競品分析的實戰策略
場景1：快速生成高質量內容
- 用/ELI5解釋核心概念（吸引新手用戶）。
- 用/TLDR提取重點（方便決策者閱讀）。
- 用/Humanize優化文案（提升社群分享率）。
- 用/Jargonize撰寫專業版本（滿足行業需求）。
場景2：競品分析與策略制定
- 用/TLDR總結競品內容優缺點。
- 用/Feynman Technique拆解競品技術實現方式。
- 用/Jargonize撰寫差異化提案（如「我們的AI優於競品，因為採用了…」）。
場景3：語音搜索優化
- 用/ELI5生成自然語言問題（如「哪款手錶可以游泳戴？」）。
- 用/Humanize回答（如「這款手錶防水50米，游泳潛水都沒問題！」）。
- 用/TLDR在頁面底部添加「快速答案」模組。
技巧與步驟化思考
- 明確目標：先確定內容用途（教學、行銷、研究），再選擇指令組合。
- 分階段優化：先用/ELI5或/Feynman Technique確保內容正確性，再用/Humanize或/Jargonize調整語氣。
- SEO監控：用工具（如Google Search Console）追蹤排名變化，持續優化指令策略。
透過指令組合應用，可實現「從內容生成到SEO優化」的全流程自動化，同時滿足不同用戶層級的需求。建議根據內容目標（如教學、行銷、研究）選擇合適的指令組合，並定期用/Feynman Technique檢視知識準確性。
