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1.“ROSE”法则
好的问题，才会引出好的答案。泛泛的问题，往往只能得到泛泛的回复。对于ChatGPT，怎样提问才能获得有效的回答呢？
一个清晰定义的问题，可能有很多种提法，但从内容框架上都应该尽可能包含4个关键要素：角色（Role）、目标（Objective）、细节（Specificity）和期望（Expectation）。我们将这四个要素总结为“ ROSE ” 法则 ：
（1）角色。我们可以指定ChatGPT去扮演一个角色，比如市场营销专家或旅游顾问，以提高回答的相关性和准确性
。例如，可以问ChatGPT：“作为一名营销专家，你能介绍一下如何有效地使用社交媒体制定营销策略吗？”
（2）目标。我们应提供明确的任务目标，并给出具体的范围或上下文，帮助ChatGPT专注于特定领域。例如，可以明确地指定目标：“我想推广GPT咖啡，需要了解如何在有限的预算下制定社交媒体的营销策略。”
（3）细节。我们提出的问题越具体，ChatGPT的回答才会越有针对性。避免提出过于模糊或开放性的问题。具体的问题可以帮助ChatGPT更精确地了解我们的需求。例如，可以这样问ChatGPT：“我想在Instagram上针对‘00后’的职场新人增加品牌的曝光度，需要一些具体的策略建议。”
（4）期望。定义期望的输出质量，可能包括深度、广度或我们希望得到的输出格式。例如，对详细程度的要求，可以这样指定：“请你给我输出一个营销策划书。”
以GPT咖啡的营销计划为例，看看如何用ROSE法则优化我们的提问。我们先问一个很宽泛的问题。
ChatGPT生成的推广策略（初始提问）
在这种模糊的提问下，ChatGPT只能给出大众化的建议，比如定位目标市场、提升品牌认知度、利用社交媒体，等等。这样的回答并没有什么错，但没有深入具体的执行方案。
为了解决这个问题，我们可以利用ROSE法则来优化这个提问：
（1）角色。例如：“请你扮演一名营销专家，介绍如何制定有效的社交媒体营销策略。”
（2）目标。例如：“我想要推广GPT咖啡，需要了解如何在有限的预算下制定社交媒体营销策略。”
（3）细节。例如：“我想在Instagram上针对“00后”职场新人群体增加品牌曝光度，需要一些具体的策略建议。”
（4）期望。例如：“输出一个详细的社交媒体营销策略，包括目标设定、预算分配、内容创建和结果评估，按方案大纲输出。”
ChatGPT生成的推广策略（使用ROSE法则优化后的提问）
用ROSE法则优化过的问题再去询问ChatGPT，我们得到的答案明显更有针对性，更能满足要求。针对目标群体，ChatGPT给出了许多关于内容营销的具体建议，如分享如何在忙碌的工作中享受咖啡的帖子，发布展示咖啡来源的短视频等。更重要的是，它还针对我们提出的四个主题——目标设定、预算分配、内容创建、结果评估给予了符合预期的回答。
这样一份策划大纲，就可以为接下来的策划优化工作提供良好的起点，我们可以逐步去细化每一个步骤，完成一个能够真正应用到业务中的策划方案。
2.分步提问
ROSE法则的要素有4条，我们似乎需要把问题拆解到很细才能提问。其实，在实际应用中可以先抓住角色和目标这两个关键要素，只要角色和目标清晰，就可以获得较高质量的回答。然后，在这个基础上进行迭代，加入更多具体的信息和期望，使其接近我们心中理想的答案。所以说，向ChatGPT提问的艺术其实就在于如何找准重点，逐步深入，最终实现目标。
换句话说，用好ROSE法则并不强求提问者一次性列出所有的要素，也可以在一系列的对话中，以分步骤的方式逐一给出，我们称之为“分步提问”。这种方式更符合人们在日常生活中的交流方式，通过持续的交流，逐渐呈现问题的脉络。
为什么这样做也可以呢？因为ChatGPT具备出色的上下文理解能力。它可以综合理解之前的对话中提到的信息和背景，因此，只要我们在多轮对话中逐步提供足够的信息，最终就能得到符合预期的回答。我们依然以GPT咖啡的营销计划为例，用分步提问的方式获取结果。
通过这样的多轮提问方式，我们就能在多轮交互中慢慢得到想要的结果。
第一步：角色设定。
第一步提问（限于篇幅，截图只展示部分内容）
第二步：明确目标。
第二步提问（限于篇幅，截图只展示部分内容）
第三步：具体建议。
第三步提问（限于篇幅，截图只展示部分内容）
结合以上三个提问的交互情况，在第四步提问中，我们要求ChatGPT输出完整的方案大纲。
第四步提问
从最终的输出结果来看，ChatGPT的回答综合了前几步提问中所涉及的要求，等同于一个完整的ROSE法则提问的回复。无论是一次性地完整使用ROSE法则，还是通过分步提问的方式，只要提供了足够且必要的信息，我们都有可能得到理想的回答。