前言 (Hook)
身為行銷人，你一定經歷過這種「提案地獄」：
收到客戶需求單（預算、走期、行銷目標）後，先打開 Google 做市場調查，接著切換到 Word 梳理痛點與策略，再跳到 PPT 規劃大綱，最後還得開 Midjourney 或圖庫找視覺參考。
這個過程中，最耗神的不是「思考」本身，而是不斷的「切換」。每次切換視窗，思路就會中斷；每次將資料從 A 軟體搬到 B 軟體，資訊就會遺失。
我也曾深受其苦，直到發現了 Google Gemini 的「Gems（客製化助手）」功能。我將多年的提案邏輯——「挖掘痛點 ➡️ 對應市場需求 ➡️ 提出解方」——寫入 Gem 設定中。現在，只需丟入客戶需求，這個 AI 助手就能自動啟動 Deep Research 進行分析，一路產出到視覺建議。
這篇文章，將拆解我如何打造這顆「行銷提案 Gem」，徹底解決最耗時的斷點問題。
準備工作
- Google Gemini Advanced 帳號：建議使用付費版，以享有更強大的模型與完整的 Gems、Deep Research 功能
- 你的核心方法論：AI 需要你教它如何思考（例如：你習慣用 4P 分析還是黃金圈法則？）
- 原始需求單：包含客戶目標、預算、檔期、指定媒體等資訊
實戰步驟 (Step-by-Step Guide)
步驟 1：定義你的 Gem——把「大腦」變成「指令」
許多人覺得 AI 不好用,是因為把它當成「搜尋引擎」，而非「策略夥伴」。建立 Gem 的第一步，就是將你的思考路徑寫下來，轉化為標準化指令（System Prompt）。
我的「行銷提案 Gem」設定邏輯：
我設定這個 Gem 扮演「資深 4A 廣告策略總監」。當我輸入客戶需求時，它不會直接給文案，而是必須先執行以下步驟：
- 啟動 Deep Research：爬梳該產業的最新競品動態，以及消費者論壇（如 PTT、Dcard）的真實反饋
- 痛點對焦：找出「客戶想解決的問題」與「市場真實需求」之間的落差
- 策略產出：基於上述落差，提出核心創意概念
1️⃣ 把工作經驗轉化為可重複使用的作業流程。在 Gem 中預先設定好研究步驟，讓每次產出都維持一致的專業水準。
步驟 2：輸入需求與 Deep Research——讓數據說話
以往做競品分析得開十幾個分頁，現在我只需將客戶的 Brief（目標、預算、檔期）丟給 Gem，並下達指令：「請啟動 Deep Research，分析此產品目前的市場輿情。」
Gem 的運作優勢：
因為 Gem 已記住我的邏輯，它會自動過濾無效資訊，專注挖掘「消費者尚未被滿足的痛點」。
舉例來說，客戶想推廣「高價氣泡水」，Gem 透過 Deep Research 發現市場上抱怨最多的是「氣泡不持久」而非「價格太貴」——這就成為策略的關鍵切入點。
2️⃣ 透過 Deep Research 功能，幾分鐘就能完成過去需要數小時的市場調查，快速找到客戶產品切入市場的最佳角度。
步驟 3：架構生成與視覺化——從文字到畫面
這是最讓行銷人頭痛的斷點：有了策略，如何轉化成 PPT 的具體畫面？
在同一個 Gem 對話視窗中，由於它已理解前面的策略脈絡，我只需說：「請根據上述策略，規劃 5 頁投影片的架構，並提供每頁的主視覺構圖建議。」
AI 的產出範例：
- Slide 1（破題）：標題文案 + 視覺描述（例如：上班族在沙漠中渴望水源的畫面,隱喻市場現況）
- Slide 2（解方）：產品核心賣點 + 視覺 Prompt（例如：氣泡水炸開的微距攝影，強調清爽感）
如此一來，連給設計師的 Brief 都一併完成了。
3️⃣ 讓文案與視覺設計同步到位。Gem 在產出文字架構的同時，也會給出對應的視覺建議，設計師能直接掌握畫面呈現方向。
進階應用：不斷進化的 Gem
這個「行銷提案 Gem」並非一成不變。每次提案結束後，我會將客戶反饋（例如：「這張圖太抽象」、「這句文案不夠有力」）再輸入給 Gem，告訴它：「記住這次的經驗，下次面對這類客戶要調整語氣。」
隨著時間累積，這個 Gem 會越來越像你——甚至超越現在的你。
結語
AI 時代，最值錢的不是「操作工具」的能力，而是「建構工作流」的智慧。
建立專屬的 Gem，就像為自己配置一位隨傳隨到的資深特助。它處理瑣碎的資訊串聯，讓你將時間投注在最寶貴的「洞察」與「決策」上。
想知道「行銷 Gem」的詳細 System Prompt 怎麼寫嗎？歡迎訂閱我的方格子，下週公開完整指令範本！
