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在过去的营销活动中，我曾使用Outgrow测验来建立电子邮件列表并吸引渠道顶端的潜在客户。策略很简单：创建一个有趣的测验来吸引小众受众的好奇心，并在测验中包含电子邮件提交表格（提供电子邮件以获取答案、获得与测验主题相关的独家优惠等）。

我通常自己撰写这些内容：编写问题和答案、进行研究并均匀衡量答案的价值。

但是 Google Bard 能比 阿曼 b2b 潜在客户 我做得更好吗？它能仅凭几个提示就生成一份答案吗？此外，它能智能地加权答案，让测验结果与特定的性格类型相对应吗？

上周，一个绝佳的机会出现了：我正在撰写一本有关 30 岁以后的营销职业的书，书中包含一个测验，以便让读者（一位有抱负的营销人员）了解自己适合就职的公司类型。

这其实很有趣！下面是我使用 Bard 仅通过几个提示生成测验的方法，以及一些关于如何执行相同操作的提示。

1）建立测验的基本框架。
包括观众的心理特征（他们为什么参加测验？）和一些基本信息，例如有多少个问题以及如何计算结果。


根据这个提示，Bard 输出了一个基本测试。以下是前几个问题：

您理想的工作环境是什么样的？
- 一个快节奏的动态环境，让我可以学习和成长
- 一个稳定、可预测的环境，让我可以专注于我的工作
- 一个富有创造力、协作性的环境，让我可以分享我的想法
- 一个支持性的、以团队为导向的环境，让我可以有所作为
你的职业目标是什么？
- 我想在公司中步步高升，达到高级职位
- 我想创业，做自己的老板



- 我想改变世界，为一家与我有共同价值观的公司工作
- 我想拥有平衡的生活，为一家支持我个人目标的公司工作
你的优点是什么？
- 我善于沟通
- 我是一个有创造力的思考者
- 我工作努力
- 我是一个团队合作者
2）进一步明确目的。
我添加了更多背景信息：测验的主题、针对用户的更具体描述（“入门级营销人员”），然后要求 Bard 进行改进。我故意省略了我想要查看其如何进行智能调整的确切改进。