Gemini 3官方提示詞指南來了！改掉長文敘述習慣，8招進階寫法讓AI回答切中核心|數位時代 BusinessNext

Google 官方的開發者教學文件中，針對最新一代 AI 模型 Gemini 3 釋出了詳盡的「提示詞設計指南」(Prompt Design Guide)。Google 指出，隨著模型演進至具備高階推理能力，使用者必須跟著「換腦」，從隨興的聊天模式轉向精密、系統性的「工程模式」，讓AI能夠生成更具邏輯、精確的回覆，也大幅降低錯誤率。

以下整理出官方推薦的8大重點與實戰範例，帶你一步步拆解怎麼寫最精準的提示詞：

一、善用「結構化標籤」

Google指出，Gemini 3 對於結構清晰的指令反應最佳，建議放棄傳統「寫作文」式的冗長提問， 改用 XML 風格標籤（如 < context >、< task > ）或 Markdown 格式，將背景資訊、任務目標與限制條件明確區隔，幫助AI模型一眼看懂哪些是指令，哪些是參考資料。

【實戰範例】

二、建立「代理工作流」，強制模型先思考再行動

針對複雜任務，指南提出了「代理工作流」（Agentic Workflows）的概念。 在提示詞中明確要求AI在給出最終答案前，必須先進行邏輯分析、風險評估或擬定大綱，最後才執行動作。 這種「思維鏈」（Chain of Thought）的強制執行，能大幅降低 AI 胡言亂語（幻覺）的機率。

【實戰範例】

【文字範例】

在回答前，請依序執行：
計畫：將目標拆解為子任務。
執行：執行計畫。
驗證：檢查輸出是否符合用戶要求。
格式化：呈現最終答案。

三、「少量樣本提示」仍是黃金法則

「舉例」比說明更有效。指南強調，提供「少量樣本」（Few-Shot），也就是 在指令中包含1、2個理想的「問題 + 答案」的範例，能讓模型迅速掌握你想要的格式、語氣和邏輯 ，比單純用文字描述規則（Zero-Shot）來得精準許多。

【實戰範例】

四、賦予上下文脈絡

模型無法通靈，若不提供背景資料，AI 只能給出通用的廢話。

貼上參考資料： 不要問通用的維修問題。直接把「產品說明書」貼給它，要求它「根據上述資料」回答，這樣能大幅降低錯誤率。

【實戰範例】

使用標籤： 當你丟給 AI 一堆文字時，它可能分不清楚哪句是英文、哪句是中文，這時可以使用「English:」或「Answer:」等前置詞標籤，標示哪裡是資料、哪裡是你期待的答案區塊。

【實戰範例一】

沒有前置詞：
蘋果 Apple ➤ AI 可能會困惑是翻譯還是單純列清單
加上前置詞：
中文：蘋果 English: Apple ➤ AI 秒懂這是語言對照

【實戰範例二】

情境： 你想要 AI 做選擇題。
做法： 寫出題目，選項：(A) 大 (B) 小。The answer is:
結果： 因為你已經寫了 The answer is:（答案是：），AI 就會順勢接 (A) 大或 (B) 小。就不會廢話說：「好的，經過分析後，我認為這題的答案應該是...」。

五、以「起手式」定調輸出架構

想要讓 AI 產出特定的版面（如階層式大綱、清單或表格），光用「請給我大綱」指令可能不夠，AI 往往會給出它自己喜歡的格式。

最有效的作法是利用 AI 的「續寫特性」，直接寫下你想要的開頭。當你給了第一行格式，模型為了讓文章連貫，就必須被迫模仿你的標號系統（如羅馬數字、縮排、星號）繼續寫下去。這就像是幫 AI 架好骨架，讓它負責填肉。

【實戰範例】

情境：我想寫一篇關於蜂鳥的文章大綱，指定用「羅馬數字 + 項目符號」的格式
提示： 建立一份關於蜂鳥的文章大綱。 I. 前言 * (注意：這裡故意打出第一行的開頭星號，引導模型接下去)

模型回覆：

開場白：以一個關於蜂鳥的迷人事實做為開頭...

背景：簡短介紹蜂鳥...

主旨句：說明文章的重點... II. 外觀與辨識 ... (模型自動依據您給的星號格式，完成了後續的大綱)

六、拆解複雜任務

當一個提示太複雜時，模型容易出錯，透過以下方式，逐步引導AI一步步拆解問題。

拆解指令步驟： 不要把所有要求擠在一段，將大任務拆成「摘要」→「翻譯」→「格式化」三個連續的小提示。
提示鏈： 將步驟 A 的輸出，當作步驟 B 的輸入。
分段處理： 遇到長篇文件，先分段讓 AI 處理，最後再將結果合併，準確度會比一次做完高得多。

七、採用正向表述

Google 指出，與其告訴模型「不要使用被動語態」、「不要使用負面詞彙」（負面模式），不如直接展示「請使用主動語態」、「請使用正面詞彙」（正面模式）。

【實戰範例】

八、參數設定反直覺，維持「溫度 1.0」

是指南中最反直覺的技術細節。過去為了讓模型在數學或邏輯題上表現穩定，開發者習慣將「溫度」（Temperature，控制隨機性的參數）調低至 0。但 Google 警告，Gemini 3 的架構不同，調低溫度反而會破壞其推理能力，導致表現退化。官方建議即便處理邏輯任務，也應維持預設值 1.0。

【實戰範例】*

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資料來源：Gemini API

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/蘇柔瑋

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者，如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元，成長整整 5 倍？答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告，而是先從調整組織架構與薪酬制度著手，透過明確分工改善團隊運作，進而建立「全員銷售」文化，這並不是要求每位員工都成為業務員，而是讓團隊理解與認同品牌理念，確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點，都能傳遞一致的訊息與體驗，從而建立顧客對品牌的信任感，甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手，正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單，為何行銷公司反而更難做出成效？

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字，但無限創意行銷並非只從行銷工具出發，而是以顧問式行銷的角色，先理解企業經營問題，再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略，而是根據企業真的需求來提供適合解方」，無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常，企業在面對營收成長瓶頸時，第一個念頭就是做行銷，然而，翁小五從過往的工作與創業經驗中發現，限制企業營收成長的原因有很多，不一定與行銷有關，背後可能還有其他問題，若沒有釐清真正的問題所在，就急著投入廣告或其他行銷資源，很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察，無限創意行銷決定採取反向思考邏輯：先回到企業經營本身，找出造成「成長趨緩」的真正原因，再據此制定策略、優化營運流程，最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上，行銷才不只是「有做」，而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式，在生成式 AI 工具普及後，也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去，行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源；但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本，單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務，差異化將快速縮小。此時真正考驗的，反而是行銷人的理解力和判斷力：能否看懂消費者真正需要什麼？能否找出限制企業營收成長的關鍵環節？而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

AI 拆解營收黑洞，讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中，數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明，無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次：從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點，再進一步延伸至年度營運規劃，讓企業不只知道「過去發生了什麼」，更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先，是檢視行銷活動成效，其中最重要的原則在於，根據行銷目標去解讀數據。舉例來說，如果目標是增加首購顧客，除了檢視素材吸引力與點擊率，還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本；如果目標是擴大營收規模，則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值，是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程，理解每一個節點的數據分別反映什麼問題，再針對問題逐一修正。

至於第三個層次，則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發，結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果，拆解每一季、每個月的業績任務，再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正，據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告，從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說，數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵，文章開頭提到的健身業者，正是此套方法論的最佳印證。當初，翁小五深入診斷後發現，這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平，老闆長期忙於處理日常事務，難以專注在營運規劃；此外，組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等，皆是影響回購率的因素。

因此，無限創意行銷先從組織架構著手，設立專責店長一職，並重新設計薪酬制度，藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後，再透過前期廣告數據與顧客洞察，找出消費者選擇品牌的真正原因，並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時，翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念，確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗，品牌才能逐步累積顧客信任。

最終，這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元，達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論：行銷不是企業成長的起點，而是放大企業優勢的槓桿；企業體質愈健全，這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」，AI 時代，無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大，下一代行銷公司的價值，不只是比誰更懂得運用 AI，而是行銷人的市場理解力與專業判斷力，知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄，或是該如何持續修正，才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此，無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論，將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯，轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時，不是直接要求 AI 給答案，而是先定義目標、限制條件與判斷標準，再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言，AI 時代真正稀缺的，不是工具，而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力，也不在於使用多少 AI，而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how，透過 AI 放大，協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。