Google AI 提示工程:AI 指令怎麼下才有用?5 大 AI 指令應用場景技巧

Google AI 提示工程:AI 指令怎麼下才有用?5 大 AI 指令應用場景技巧

Google AI 提示工程重點摘要
1. Google AI 提示工程是設計 Prompt 的方法論,透過角色、任務、情境與輸出格式,引導 Gemini、NotebookLM 產出可交付成果。
2. 由於 Google AI 高度依賴上下文與文件理解,提示工程品質直接影響內容深度、準確度與實用性。
3. Google AI 提示工程適用於行銷、商業分析、學習研究與開發等場景,可讓 Google AI 從聊天工具升級為工作夥伴。

很多人都在用 Google AI,但實際使用後卻發現:

  • Gemini 回答很快,但內容偏泛
  • NotebookLM 很強,卻不知道該怎麼問
  • 同樣是 Google AI,為什麼別人用得比較準、比較深?

關鍵不在工具本身,
而在你有沒有掌握 Google AI 的提示工程(Prompt Engineering)邏輯

真正有效的 Google AI 提示工程,是一套思考流程而非技巧堆疊,
透過「目標 → 情境 → 任務 → 輸出」的設計方式,讓 Google AI 從聊天工具升級為工作夥伴。

這篇文章將從 Google AI 的實際產品出發,系統化整理 「如何為 Google AI 設計有效提示」
並用行銷、商業、學習、開發、內容創作五大情境,幫你把 Google AI 真的用到「可交付成果」層級。

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什麼是 Google AI 提示工程(Prompt Engineering)?

Google AI 提示工程介紹,Prompt Engineering 四大要素說明

提示工程(Prompt Engineering),
不是「下關鍵字」,而是引導 AI 思考與輸出的設計方式

在 Google AI 生態中(Gemini、NotebookLM、AI Studio),
一個有效的 Prompt 通常包含 4 個核心要素:

  1. 角色(Role):請 AI 站在什麼身份?
  2. 任務(Task):要完成什麼具體工作?
  3. 情境(Context):使用場景、限制條件、資料來源
  4. 輸出格式(Output):你希望怎麼用這份結果?

這套結構,特別適合 Google AI,因為它高度重視上下文與文件脈絡理解


為什麼 Google AI 特別需要「提示工程」?

為什麼 Google AI(Gemini、NotebookLM)特別需要提示工程,與其他生成式 AI 的關鍵差異

與其他生成式 AI 相比,Google AI 有三個明顯特性:

1. 強上下文,但不會「自作主張」

Gemini、NotebookLM 不太會自己腦補,
你給的背景越清楚,輸出品質越高

2. 文件導向,而非純聊天

NotebookLM、Docs AI 很依賴「你提供的資料來源」,
Prompt 本身就是在定義它該怎麼讀資料

3. 偏向結構化與分析型輸出

Google AI 對於「條列、比較、邏輯分析」特別友善,
非常適合用提示工程來拆解複雜任務


行銷與內容創作的 Google AI 提示工程

行銷與內容創作的 Google AI 提示工程:定義受眾、語氣、CTA
行銷與內容創作的 Google AI 提示工程:社群廣告指令建議
行銷與內容創作的 Google AI 提示工程:推播郵件指令建議

點擊觀看完整指令圖文

適用工具

  • Gemini
  • Google Docs + AI
  • NotebookLM(內容整理)

提示工程重點

  • 明確定義「受眾輪廓」
  • 指定品牌語氣與轉化目標
  • 告訴 AI:這是「社群 / SEO / 廣告」哪一種內容

範例 Prompt 結構

你是一位資深品牌行銷顧問
目標受眾是___
使用情境是___
請產出可直接發布的內容,並避免___


商業與提案分析的 Google AI 提示工程

商業與提案分析的 Google AI 提示工程:定義受眾、語氣、CTA
商業與提案分析的 Google AI 提示工程:B2B採購指令建議
商業與提案分析的 Google AI 提示工程:競品分析指令建議

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適用工具

  • Gemini Advanced
  • NotebookLM(簡報、文件)

提示工程關鍵技巧

  • 要求 AI 使用 商業模型(SWOT、MECE、4P)
  • 指定「利害關係人視角」
  • 明確說明提案目的(說服、風險評估、決策)

常見應用

  • 新市場評估
  • 提案簡報風險檢查
  • 客戶反對意見預演

學習與研究型的 Google AI 提示工程

學習與研究型的 Google AI 提示工程:定義受眾、語氣、CTA
學習與研究型的 Google AI 提示工程:論文口試準備指令建議
學習與研究型的 Google AI 提示工程:論文文獻構思指令建議

點擊觀看完整指令圖文

提示工程核心思維

  • 不要問「是什麼」,而是問「如何理解」
  • 要求 AI 連結不同概念
  • 使用蘇格拉底式提問,引導思考

適合的學習場景

  • 理論理解(經濟、心理、行銷)
  • 論文研究問題發想
  • 面試/口試模擬

程式與資料處理的 Google AI 提示工程

適用工具

  • Google AI Studio
  • Gemini(程式輔助)

高品質 Prompt 必備元素

  • 模組化要求(function / class)
  • 錯誤處理(exception)
  • 資料量與效能前提

常見應用

  • API 串接
  • 資料清洗與轉換
  • SQL 查詢優化

圖片與素材生成的 Google AI 提示工程

Prompt 設計重點

  • 攝影語言(光線、鏡頭、景深)
  • 行銷用途(社群、電商、Banner)
  • 留白與構圖需求

Google AI 對「語意描述精準度」非常敏感,
提示工程寫得越像設計 Brief,素材可用度越高。


結語:Google AI 提示工程不是問得多,而是問得對

真正有效的 Google AI 提示工程,
不是技巧堆疊,而是一個思考流程:

目標 → 情境 → 任務 → 輸出當你能清楚定義這四件事,
Gemini、NotebookLM、AI Studio 就會從「聊天工具」,
升級成你的 AI 工作夥伴

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