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总结出两点用好 ChatGPT 的体会：

• 学会提出好问题：了解 ChatGPT 的特性，写出清晰明确的 Prompts（提示词），可以获取高质量的回答；
• 根据具体的工作流程和场景，明确目标与问题：做产品涉及很多环节，需要针对具体的工作场景和问题，有针对性地设计 Prompts ，能帮我们提高工作效率。

下面，我将围绕这两点，介绍如何写好 Prompts ，再分享 4 个产品经理可借助 ChatGPT 提高效率的场景与用法。

1、如何写好Prompts

伴随 AI 工具的流行，也产生了一个新的概念：Prompts（提示词）——我们与 AI 进行对话时，输入的问题或内容。它可以是一个问题，或一段文字描述。

想要获得高质量的回答，很大程度上取决于你所提供的 Prompts。

要写好 Prompts，就像产品经理向程序员提需求一样，既要对工作目标、内容和流程有清晰的认识，知道要解决的具体问题，才能提出明确的问题。还要了解“程序员”的风格，才能做好沟通。

网上关于如何写好 Prompts 有许多方法和模板。其中 Elvis Saravia 总结的框架较为实用，他指出一个 Prompt 应包含以下几个元素：

• 指令：希望模型执行的特定任务或指令。
• 上下文：提供背景信息，包含外部信息或额外的上下文信息，有助于引导模型更好地响应。
• 输入数据：告知模型需要处理的数据。
• 输出指示：指定模型要输出的类型或格式。

当然，并非所有任务都需要以上所有要素，具体取决于你希望模型完成的任务类型。

光看这些元素，你可能还不知道怎么用，下面我们结合产品经理的实际工作场景，看看具体如何使用。

2、撰写文案文档

产品经理的日常工作有大量内容和文档需要输出，比如写产品说明、推广文案、用户手册、项目申报材料、市场调研报告、竞品分析报告、PRD文档等等，这些都要花费非常多的时间。

作为一个大型的自然语言处理模型，ChatGPT 特别擅长文本的生成与编辑，用它来帮我们写文案、写文档，效率极高。

结合上述框架，我总结一个写文案/文档的 Prompt 参考公式：

【背景：产品/项目介绍】+【指令：撰写/修改 + 文案/文档类型】+【输入数据：模仿对象内容/修改内容（可选）】+【输出指示：关于主题/产品的要点 + 结构/字数等】

以写产品说明文档为例，假设要做一个在线教育平台，可以这么提问：

我要做一个在线教育平台（背景），请写一篇产品说明文档（指令），核心功能包括在线课程、实时答疑、学习社群，按照介绍、功能、优势三个部分组织内容，不超过1000字（输出指示）。

有这样的框架，可以帮我们快速写出比较全面的 Prompt ，然后我们再结合实际情况，修改 ChatGPT 的回复，得到我们需要的内容。

3、协助竞品分析

竞品分析是产品经理工作中的重要环节。通过深入研究竞争对手，我们可以洞察市场趋势、发现用户痛点，从而改进自家产品。

做竞品分析，要先找竞品，收集竞品信息，进行分析，最后得出报告。这每个环节，都可以用  ChatGPT 来协助我们，先提供一个 Prompt 的参考公式：

【背景：竞品领域/行业】+【指令：进行竞品分析/提供竞品列表/分析报告】+【输入数据：提供参考大纲结构/产品内容（可选）】+【输出指示：分析类型/关注点 + 格式要求（表格/列表/段落）等】

1）快速获取竞品列表

以往收集竞品的方法费时间，还可能遗漏重要竞品，而 ChatGPT 能快速列出比较全的竞品清单。

以知识付费产品为例，可以这么问：

我们准备进入知识付费行业（背景），列出目前市场上的知识付费产品（指令），提供产品名称和简要介绍的列表（输出指示）

它可以做到秒出竞品清单，还提供竞品介绍。这让我们在短时间内获取大量有价值的信息，节省查资料的时间（当然要小心它瞎编，需要检查核实）。

2）明确分析思路，深入研究竞品

明确目标竞品后，我们让 ChatGPT 输出一份竞品分析的大纲。我们即可参考这些维度自己分析，也可以逐一向它提问。比如，进一步问：“某竞品的优势和不足是什么？”、“某竞品的用户评价如何？”等等。

现在指定竞品进行分析，可以这么问：

我正在研究在线教育行业中的竞争对手（背景），（指令）请对（输入数据）得到APP、极客时间、樊登读书、三节课、喜马拉雅进行竞品分析，分析各竞品的竞品定位与核心价值、产品特点与功能、用户评价与反馈（输出指示）

通过这些问题，我们可以更全面地了解竞品的特点，为制定产品策略提供参考，最后还能让它完整输出分析报告。

需要注意的是，虽然 ChatGPT 可以帮我们快速找到竞品信息，理清分析思路，但我们还是要亲自体验竞品，与竞品的用户交流，思考竞品「为什么这样做」、「为什么不那样做」等问题，以获得第一手信息与深度思考。

在获取 ChatGPT 的分析结果后，我们再结合自己的实际经验和思考，对其进行核实、调整与整合，确保竞品分析的准确性与实用性。

4、协助产品设计

产品功能设计是产品经理的核心工作之一。这个阶段，我们需要准确地捕捉用户需求，将其转化为具体的产品功能，去解决用户的问题。

1）获取设计建议与参考案例

在设计产品时，有的人很快就想出产品方案，有的人想了很久依然没头绪。为啥呢？

我的体会是，这取决于您了解和掌握了多少不同的产品方案。

看过的产品多，脑海中有大量的方案可以选择，并且理解它们的设计原理和优劣，遇到需要解决的问题，即可快速搜索你的「方案库」，结合实际情况进行调整和设计。

ChatGPT 拥有海量的数据资源，其中包含了大量的产品功能设计案例，这些案例远比我们接触过的要多得多，能为我们提供丰富的创意来源。

所以，在设计中遇到困难、缺乏灵感，赶紧请它提供建议和参考案例。

2）检查与优化设计方案

在完成产品功能设计后，我们可以利用 ChatGPT 来检查设计方案的合理性，并提出优化建议。

同样，献上产品设计的 Prompt 的参考公式：

【背景：产品类型/现状】+【指令：获取设计建议/优化方案】+【输入数据：参考案例辅助说明等（可选）】+【输出指示：设计元素/参考案例 + 格式要求（图文/列表/段落）等】

现在假设要做一个在线教育平台的用户积分体系，尝试写提问：

我们在做一个在线教育平台（背景），希望增加用户参与度和活跃度，（指令）请为在线教育平台提供用户积分体系的设计建议，列出积分体系的关键要素和激励措施（输出指示）

你看，用好 ChatGPT，即可帮我们启发思路，还能避免盲区，完善设计方案。

此外，跟开发团队沟通时，也能把产品设计思路讲得更加透彻，提升沟通质量，确保研发效果。

5、协助数据分析

数据分析对产品经理非常重要。通过分析用户数据，我们可以更好地了解用户行为、发现问题、挖掘需求，进而优化产品。

我们工作中有大量的数据需要分析，每天看产品数据，及时发现产品是否有问题，研究用户的行为特征，发现产品可优化的地方。一旦数据出现问题，我们还要尽快找出原因，解决问题。

ChatGPT 有强大的计算能力，用它来分析数据，可以帮我们快速发现潜在问题、提高数据分析效率与准确性。

照例，先上数据分析的 Prompt 参考公式：

【背景：数据类型/业务场景】+【指令：发现原因/趋势/优化建议】+【输入数据：要分析的数据】+【输出指示：问题/现象描述 + 格式要求（图表/列表/段落）等】

举个例子，产品日活数据下跌，让它帮忙分析，我先把简单的日活数据发给它：

我正在做一款知识付费产品（背景），近期发现产品的日活数据下降，（指令）请帮我分析下这些数据，看是否正常，有没有问题？（输出指示）列出数据特点，如有问题，分析可能的原因，并提供优化建议；（输入数据）以下是具体的日活数据：

刚开始，它给的分析原因和建议还比较泛，然后我再补发渠道的日活数据，它便提供更具体的分析与建议。

你看，这比我们自己人肉研究要快太多了，尤其在大数据量和规律特点不明显的情况下，借助它可以大大提高分析效率和准确性。

需要说明的是，由于产品数据涉及到公司的商业机密，如果要用  ChatGPT 做数据分析，要得到公司的许可，并且把数据中一些敏感的信息隐去。

最后，特别提醒一下，这些公式与案例只是提供一个参考，方便你更快上手实践，写出有效的 Prompts，实际提问时还需要根据具体情况进行调整。

文章末尾，照例总结一下。

产品经理想利用 ChatGPT 高效工作，需要学会写好 Prompts ，结合产品具体的工作和场景，如从写文案文档、竞品分析、产品设计及数据分析等方面，提高工作的效率与质量。

通过这些案例，相信你也能感受到 ChatGPT 的强大，它就像一位资深产品经理可以随时给我们指导、解答疑问，又像一位得力助手能帮我们完成耗时、重复性的工作，使得我们在高效完成工作的同时，还能学到东西。