實驗： 2025 年 5 月 24 日，我們探索了 ChatGPT 在不同條件下如何回應相同的問題。問題是「在 2025 年，CMO 應該優先處理哪些事項以擴大市場份額？」這個問題被問了 10 次，但每次都改變了關鍵設定。
目標：了解 AI 的「設定」（模型、記憶體、搜尋存取）對其提供的策略建議有多大影響，揭示 AI 所產生答案的變異性。
每次測試都有哪些變化？
- AI 機型： 在 GPT-4、GPT-4o 和 4.1 mini 之間切換。
- 記憶：開啟（AI 會記住過去的互動）和關閉。
- 搜尋模式：可切換為開啟（AI 可以存取網際網路）和關閉。
核心發現：答案差異極大
關鍵發現：人工智慧並不是一個能提供確切答案的魔盒。您所獲得的回應在很大程度上取決於所使用的模型、它是否能夠「記得」您之前談話的內容，以及它是否被允許搜尋網路。在重要決策上信任單一的 AI 回應可能會有風險。
AI 究竟說了什麼？
持續出現的主題：
- LLM SEO & AI 搜尋能見度：優化內容，使其能在 ChatGPT 等 AI 工具中找到，而不僅僅是 Google。
- 產品導向成長 (PLG)：專注於免費模式、免費試用和應用程式內體驗，以推動成長。
- Category Creation & Strong Branding：透過定義獨特的市場空間和訊息脫穎而出。
- 專注於營收指標：優先考量可衡量的結果，例如客戶獲取成本 (CAC) 和終生價值 (LTV)，而非模糊的指標，例如 「印象」。
答案如何隨著不同的設定演進（驚喜）：
- GPT-4o：經常提供精闢、可行的建議，包括分銷策略和 LLM SEO 的玩法。被視為最有見地的。
- 搜尋模式開啟：讓 ChatGPT 更學術化、更謹慎，提供更多引文，但創意或前衛的想法較少。適合報告，較不適合突破性策略。
- GPT-4.1 mini： 給出了禮貌、乾淨，但有點膚淺的回應 - 就像一般企業的小冊子。
- 記憶體開啟：有時候會讓答案更精緻，但也可能造成「拗口詞臃腫」，讓回覆充滿術語。
為什麼這很重要？給使用者的主要啟示
- 第一個答案不一定是最好的：最有見地的回覆通常是在使用不同設定進行多次嘗試之後得出的。迭代和重新提示。
- 您的模型選擇塑造了策略：
- GPT-4o： 針對銳利、大膽的洞察力。
- GPT-4.1 mini：適用於更快速、更一般的內容。
- Search ON： 用於研究和引用（但原創性較低）。
- 記憶體開啟：為了一致性（但要注意行話）。
- LLM搜索引擎優化至關重要：許多人工智能版本強調在人工智能平台內可被發現。如果您的企業在 AI 搜尋中不顯眼，您就錯失了機會。
- 條件與提示同樣重要：您如何設定 AI（模型、記憶、搜尋）與您提出的問題同樣重要。
- 像分析師而非 Oracle 般使用人工智能：
- 使用不同的設定詢問相同的重要問題。
- 比較結果，尋找矛盾和獨特的想法。
- AI 應該協助探索各種可能性，而不是給出單一的「真相」。
給團隊（特別是 CMO）的實用建議
- 以多種模式測試關鍵提示：對於任何核心策略問題，請以至少 3 種不同的 AI 設定進行嘗試（例如，開啟搜尋的 GPT-4o、關閉搜尋的 GPT-4o、開啟記憶體的 GPT-4）。
- 為模型指定「角色」：
- 將 GPT-4o 視為您的首席策略師。
- 以分析師、品牌思考者或研究實習生的身份使用其他模型（如 GPT-4.1 mini 或其他人工智慧，如 Claude 或 Perplexity），以獲得多樣化的觀點。
- 尋找不同的想法：不要只尋找 AI 反應之間的一致性。單一模型運行的獨特見解往往是創新所在。
- 「提示堆疊」：與其尋找一個「完美的提示」，不如專注於在各種模型和設定中使用不同提示的堆疊，以模擬更健全的策略思考過程。
<強>底線：
智慧型團隊將：
- 期待 AI 的多變性。
- 在不同的模式和環境中，有系統地測試提示。
- 使用 AI 來探索多種觀點，而不只是確認偏見。
- 將 AI 搜尋 (LLM SEO) 的能見度放在優先地位。
- 將設計提示和 AI 互動視為一種策略技巧。
這項實驗強調，了解 AI 工具如何運作，以及其設定如何影響輸出，對於做出明智的決策至關重要。
