你的 AI 寫作像教科書？因為它缺了專屬的「品牌味道」
覺得 ChatGPT 寫出來的文章總是很生硬、像維基百科嗎？問題不在 AI 笨，而是你少了「品牌參數」。本文將帶你了解如何透過獨家的 Prompt 技巧，注入獨特觀點、感官細節與口語節奏，讓 AI 產出有溫度、高轉換的「人味」好文。 話不多說，在開始動手改造之前，我們先來看看問題究竟出在哪裡。
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症狀診斷：為何你的 AI 文案總是充滿「AI 味」？
你一定有過這種經驗：興沖沖地打開 ChatGPT，輸入「幫我寫一篇關於咖啡豆的介紹」，結果它吐出來的東西，雖然語法完美、資訊正確，但讀起來就是有種說不出的「AI味」。 這種食之無味的問題，究竟是怎麼造成的？其實，這一切都要從 AI 的「底層邏輯」說起。病因一：過度追求「正確答案」，卻犧牲了「情感連結」
這其實不是 AI 的錯。大型語言模型（LLM）的運作邏輯，本質上是在計算「機率」。它會根據大數據，預測下一個「統計學上」最可能出現的字是什麼。這意味著什麼？意味著它預設會選擇最「安全」、最「平均」、最「挑不出毛病」的詞彙。 結果就是，你得到了一篇四平八穩的教科書，而不是一篇能打動人心的文章。它少了人類說話時特有的情緒起伏，也少了那種因為個人喜好而產生的「偏見」——而這種偏見，往往才是風格的來源。 除了缺乏情緒起伏，AI 的另一個致命傷，在於它「太過客觀」。病因二：缺乏「觀點參數」，AI 預設只是無情的資料搬運工
除非你給它明確指令，否則 AI 永遠是中立的。它會試圖討好所有人，最後卻誰也沒討好到。當你在寫文案時，讀者想看的不是客觀的事實羅列，而是「你」怎麼看這件事。AI 預設沒有愛恨，也沒有立場，這就是它寫作像白開水的最大原因。 不只內容平淡，如果你仔細觀察它的「說話方式」，更會發現一個驚人的規律。病因三：句式千篇一律，讀起來就像在看催眠的使用說明書
AI 原生生成的文章，在人類大腦看來就是最好的催眠曲。真正的真人對話，是破碎的、跳躍的，有時候我們只用兩個字就能表達強烈的情感，但 AI 不敢這麼做，除非你教它。 既然診斷出了這三大病因，那麼解藥到底在哪裡？其實沒那麼複雜。解藥在此：什麼是讓文案起死回生的「品牌參數」？
既然知道了病因，解藥在哪？其實，要讓 AI 說人話，你不需要懂程式碼，只需要在 Prompt（提示詞）中加入三個關鍵的「品牌參數」。 首先，我們要調整的第一個，也是最關鍵的設定，就是你的「視角」。參數一：注入「獨特觀點」——別當百科全書，要當有溫度的評論家
別讓 AI 當「維基百科」，讓它當「評論家」。在下指令時，試著加入你的主觀判斷。比如說，不要只叫它「介紹遠距工作的好處」，試試看這樣說：「請以一個『受夠了辦公室政治、熱愛自由但偶爾會感到孤單』的接案工作者角度，來談談遠距工作的真實感受。」 一旦你設定了這個參數，AI 就不再是冷冰冰的資料庫，而是一個有血有肉、有愛有恨的角色。 有了鮮明的角色與觀點之後，接下來我們要解決的是「畫面感」的問題。參數二：調動「感官細節」——好文案是「演出來」而非「說出來」的
好的文章是「演出來」的，不是「說出來」的。AI 很愛用形容詞，像是「美味的」、「壯觀的」、「舒適的」。但這些詞在大腦裡無法形成畫面。 你要強迫它調動五感。告訴 AI：「不要用形容詞。請描述那個場景的聲音、氣味和觸感。」例如，不要寫「這杯咖啡很香」，要寫「剛磨好的深焙豆子，散發出一股像烤焦糖般的焦香，熱水沖下去的那一刻，蒸氣撲在臉上濕濕熱熱、暖烘烘的」。你看，畫面是不是立刻就出來了？ 畫面有了，最後一個步驟，是要讓文字讀起來「順口」，打破機器人那種死板的節奏。參數三：掌握「口語節奏」——丟掉轉折詞，像朋友在咖啡廳閒聊
這是最重要的一點。告訴 AI：「請用跟朋友在咖啡廳聊天的口吻寫作。」 要求它混合使用短句和長句。允許它使用「破折號」來模擬思考的中斷，甚至可以讓它在句首用**「其實、」、「對了、」、「你猜怎麼著？」這種打破書面語框架的**口語連接詞。這些看似不正式的元素，正是讓文字「活過來」的關鍵。把那些「因此」、「此外」、「總而言之」通通丟進垃圾桶吧。 為了幫助您快速掌握這三大參數的應用差異，我們可以參考下方的優化對照表：| 品牌參數 | AI 預設慣性 (AI Default Inertia) | 優化指令策略 (Prompt Strategy) |
|---|---|---|
| 1. 獨特觀點 | 中立客觀：像維基百科般羅列事實，試圖討好所有人，缺乏鮮明立場。 | 設定角色與愛恨：指定具體的人格面具（如：毒舌評論家），並要求加入主觀的「偏見」與情緒判斷。 |
| 2. 感官細節 | 堆砌形容詞：大量使用「美味的」、「壯觀的」等空泛詞彙，無法在大腦形成畫面。 | 調動五感描寫：強制禁用形容詞，改為描述具體的聲音、氣味、光影與觸感（Show, don’t tell）。 |
| 3. 口語節奏 | 規律死板：句型長度一致，大量使用「因此」、「此外」等書面連接詞，像催眠的說明書。 | 模擬真人對話：混合長短句，使用破折號 – 或括號 () 模擬思考停頓，並加入「其實」、「對了」等口語發語詞。 |
💡 光子冷知識：AI 真的有「創造力參數」嗎？
在大型語言模型（LLM）的後台設定中，確實存在一個名為「溫度（Temperature）」的參數，它的數值範圍通常在 0 到 1 之間。當溫度設定較低（如 0.2）時，AI 會傾向選擇機率最高的字詞，生成的內容精確但保守，就像教科書一樣；而當溫度設定較高（如 0.8 以上）時，AI 會嘗試選擇較冷門的字詞組合，產出的內容更具隨機性與創造力，也就更像真人寫作。我們在 Prompt 中加入的「品牌參數」，其實就是在引導 AI 打破低溫度的保守慣性，模擬出高溫度下的創意思維。
掌握了這三個心法後，我們該如何具體落實到指令中？別擔心，我準備了一套可以直接複製貼上的邏輯。