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2025 iThome 鐵人賽

DAY 16
1

在過去的幾天裡,我們專注於「知識變現」,設計了課程、撰寫了銷售文案。但一個成功的品牌,不能只在「收割」的時候才出現。它必須像一座燈塔,持續地發光,為粉絲提供價值。

這就回到了那個最根本的問題:「我明天、下週、下個月,到底要寫什麼?」

為了徹底解決這個問題,今天我們要來打造一個終極的靈感系統——「內容矩陣 (Content Matrix)」。

▋什麼是「內容矩陣」?

在 Day 14,我們初步接觸了這個概念。今天,我們要更深入地實踐它。

「內容矩陣」是一個系統化的內容發想框架。它不再是隨機地想點子,而是從多個維度進行交叉組合,確保內容的廣度與深度。一個專業的內容矩陣,由以下三大維度組成:

  • 內部供給端 (你的產品/場景):你能提供什麼價值?你的專業知識在哪些場景下能被應用?
  • 內部需求端 (你的客戶):你的鐵粉最常問什麼問題?他們在使用你的產品時遇到了什麼困難?
  • 外部供需端 (市場/節假日):最近有什麼熱門時事?你的潛在客戶正在煩惱什麼?有什麼節日可以結合?

當你將這三個維度交叉組合,就能碰撞出源源不絕、且極具市場價值的內容題材。

▋實戰開始:設計你的「內容矩陣生成器」

傳統上,製作內容矩陣需要花費大量時間進行手動的腦力激盪。但今天,我們要讓 AI 在幾分鐘內幫我們完成。

打開 Vertex AI 的 Generative AI Studio。

第一步:載入「品牌人設卡」並設定新角色

從左側選單的「提示 (Prompts)」中,載入我們 Day 07 建立的「[終極模板] 品牌系統指示」。
在「系統指示 (System Instruction)」中,為 AI 增加新的專家角色。

【在「系統指示」中,加入以下內容】

『除了品牌顧問,你現在同時也是一位頂尖的「內容策略總監」。你的專長是使用「內容矩陣」框架,為品牌規劃長期且多元的內容題材。』

第二步:設計一個包含「多維度變數」的指令

我們要設計一個更複雜、更結構化的指令,讓 AI 能根據我們提供的不同維度,進行交叉分析。

【在「主提示框」中輸入以下模板】

『請你根據我提供的以下「三大維度」的資訊,為我的品牌 [你的品牌主題],生成一份「為期一個月」的內容矩陣題材庫。

【三大維度資訊】

  1. 內部供給 (我的專業/產品):
    {{我的專業領域}}

  2. 內部需求 (我的粉絲痛點):
    {{粉絲常見問題}}

  3. 外部供需 (市場趨勢/節日):
    {{近期市場趨勢或節日}}

【生成任務】

請將以上三大維度進行交叉組合,腦力激盪出 20 個具體的內容題材。

輸出格式要求:
請以「Markdown 表格」的形式呈現,包含以下欄位:

  • 編號
  • 核心主題
  • 內容切角 (具體說明要從哪個角度切入,並標示出它結合了哪些維度,例如:[供給]x[需求])
  • 對應支柱 (娛樂/科普/教學/解方)
  • 目標受眾 (O/A/T/H)』

第三步:用「測試提示」模式,輸入你的矩陣變數

這個模板非常適合使用「測試提示 (Test Prompt)」功能。

點擊介面右上角的「測試」按鈕。
在下方的「測試資料 (Test data)」表格中,你會看到我們剛剛設定的三個變數欄位。
現在,開始填寫你的資料:
{{我的專業領域}}:Vertex AI 平台操作、Prompt Engineering、AI 內容自動化
{{粉絲常見問題}}:AI 會不會取代我?、如何寫出好的 Prompt?、Vertex AI 跟 ChatGPT 哪個好用?
{{近期市場趨勢或節日}}:iThome 鐵人賽開打、中秋節、AI 倫理議題發酵
點擊「提交 (Submit)」。

第四步:收穫你的一個月題材庫

AI 會立刻根據你提供的三個維度,進行交叉組合,並生成一份結構清晰、內容豐富的題材庫表格。

你可能會看到這樣的結果:

編號 核心主題 內容切角 對應支柱 目標受眾
1 AI 與中秋節 實測!我讓 AI 寫一首關於中秋節的詩,結果... [供給]x[外部] 娛樂 O/A
2 Prompt 優化 你問 AI 的方式錯了!3 個讓 AI 回答品質翻倍的提問技巧 [供給]x[需求] 教學 T
3 AI 倫理議題 AI 繪圖的版權歸誰?一篇文帶你搞懂最新的法律爭議 [外部] 科普 A/T
... ... ... ... ...

這份由 AI 生成的內容矩陣,不僅解決了「寫什麼」的問題,更提前幫你規劃好了每個主題的「切角」、「內容類型」和「目標受眾」,讓你的內容策略清晰無比。

儲存模板:最後,務必點擊右上角的「儲存 (Save)」,將這個提示命名為:「[工具] 內容矩陣生成器」。

今天,我們學會了如何將專業的行銷框架,轉化為一個可執行的 AI 指令,打造了一個能一勞永逸解決題材焦慮的強大工具。這也意味著,我們已經建立起一個從「策略 -> 內容 -> 變現 -> 再到策略」的完整正向循環。

明天,我們將探索一個更終極的武器:如何讓 AI 不再只依賴你給它的指令,而是能主動去「讀取」你提供的文件,建立一個真正懂你的專屬知識庫。


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