分享下文案的反思生成。

之前我在文章里分享過吳恩達老師的反思翻譯方法，簡單說起來就是三步。

首先用 AI 對文案進行初步翻譯，然后將原文與翻譯之后的譯文一起交給 AI，讓其分析其中的瑕疵點。

第二步的反思做完之后，最后將這些素材統一打包扔給 AI 讓其翻譯成一個優化版本。

過程中我一般習慣各個步驟使用不同的模型，以便充分利用不同模型的長處。

這套翻譯邏輯用下來，我自己感覺要比一般的翻譯結果好很多，尤其是過程中我們可以自定義專有術語詞條的翻譯，能實現更準確的翻譯效果。

也正是基于這樣的使用經驗，有段時間突發奇想要不直接將這套邏輯用在商品詳情頁文案的生成上面。

剛開始我是將詳情文案的生成分為四個步驟的。

先根據產品的參數數據生成產品的賣點信息，然后基于上一步的賣點信息去生成初步文案，第三步則是反思檢查上一步文案的瑕疵點，最后根據這些信息綜合生成最后的文案。

文案生成之后，自然需要我們人工繼續審核一遍，看看里面是不是有事實錯誤，等各方面都做好之后再上傳到網站上去。

其實這套反思的文案生成流程，我自己使用下來覺得流程是麻煩了一點，但效果比一般的文案生成要好很多。

其中的核心環節，就是第一步的參數信息提供與第三步的反思檢查標準。

產品的參數信息，肯定是越仔細越好，這就要求我們在生成產品信息之前要做大量的信息梳理工具。

沒什么捷徑，只能下笨功夫，畢竟這個過程不僅關系到后續的文案質量，也關系到自己是不是了解產品。

至于第三步的檢查標準，我自己是有使用幾個文案示例的，其來源主要是谷歌官方的文案材料。

先是語氣要求，一般這種類型的文案我都選擇陳述語氣進行輸出。

然后便是用詞的難度問題，不要用什么高大上的詞匯，直接選擇日常經常使用的一些單詞便可以了。

解決好語氣與詞匯難度這兩點，基本便可以寫出還算及格的商品信息文案了。

其實現在回顧整個文案反思的流程，真的沒什么太大的難度，主要就是過程中處理起來會稍微復雜一點，畢竟過程中需要去做四次生成步驟。

可以的話，將這個過程融入到谷歌表格中去，將這些步驟寫出自定義函數。每一個步驟直接使用表格函數去協助我們處理，那整體的效率會快很多。