เปิดสมาร์ทโฟนของคุณแล้วรีเฟรชแดชบอร์ด ASP รายได้ที่ได้รับการยืนยันเมื่อวานนี้: 300 เยนอีกครั้ง
ถ้าคุณเคยทำ affiliate marketing แบบค่าคอมมิชชันต่ำ คุณจะรู้ถึงเสียงถอนหายใจเบาๆ นั้น ไม่ว่าคุณจะเขียนบทความกี่ชิ้นหรือโพสต์บนโซเชียลมีเดียมากแค่ไหน รายได้ของคุณก็มีเพดานอยู่ที่การใช้แรงงานของคุณเอง ถ้าคุณหยุด รายได้ก็หยุดไปด้วย กว่าคุณจะรู้ตัว คุณก็กำลังทำงานที่ได้ค่าแรง 800 เยนต่อชั่วโมง อยู่คนเดียวในยามดึก
ขอบอกให้ชัดเจน: บทความนี้ไม่มีสักบรรทัดเกี่ยวกับ "การทำเงินล้านเยนด้วยปุ่มเดียว" การทำเงินหนึ่งล้านเยนต่อเดือนกับสินค้าค่าคอมมิชชันสูงไม่ใช่เคล็ดลับวิเศษที่ใครๆ ก็ทำได้ภายในไม่กี่เดือน
ถึงอย่างนั้น ลองจินตนาการดู: ในตอนเช้า ก่อนที่คุณจะชงกาแฟด้วยซ้ำ คุณเปิดแล็ปท็อปแล้วพบร่างบทความใหม่ที่เขียนเสร็จตั้งแต่เมื่อคืนก่อน โพสต์ X (Twitter) ของคุณถูกกำหนดเวลาไว้แล้ว มีรายงานรอคุณอยู่ ซึ่งระบุว่าบทความไหนอันดับตกและเพราะอะไร พร้อมคำแนะนำในการเขียนใหม่ สิ่งที่คุณต้องทำคือกำหนดทิศทางและตรวจสอบครั้งสุดท้าย
นี่ไม่ใช่ความฝัน แต่เป็นเช้าทั่วไปหลังจากที่มอบงานให้ Codex (AI ดำเนินการอัตโนมัติของ OpenAI) บทความนี้สรุปขั้นตอนที่แน่นอนในการสร้างสภาพแวดล้อมนั้นให้กับตัวเอง ใช้ Codex เพื่อลดงาน affiliate แบบค่าคอมมิชชันสูงลงกว่า 90% คำนวณตัวเลขที่ต้องใช้เพื่อให้ได้หนึ่งล้านเยน และทำให้มันทำงานอัตโนมัติ ฉันได้รวบรวมพรอมต์ที่สามารถคัดลอกและวางได้ประมาณ 40 อันตามลำดับ โดยสมมติว่าคุณเป็นมือใหม่ แม้ว่าคุณจะไม่เคยแตะ Codex มาก่อน คุณก็สามารถตั้งค่าระบบได้โดยทำตาม
ทำไมต้องเขียนเรื่องนี้อย่างเฉพาะเจาะจง? ง่ายๆ: มีการพูดถึง "งานเสริมด้วย AI" และ "ระบบอัตโนมัติ" มากเกินไปที่อยู่ในระดับนามธรรม คนพูดว่า "Codex น่าทึ่ง" หรือ "ChatGPT ทำให้ระบบอัตโนมัติได้" แต่ไม่มีใครเขียนว่าต้องทำอะไร ตามลำดับไหน หรือใช้พรอมต์อะไร นั่นคือสาเหตุที่คนเริ่มไม่ได้ หรือทำต่อไม่ได้
ฉันจะเปิดเผยโครงสร้างอย่างตรงไปตรงมา Affiliate marketing แบบค่าคอมมิชชันสูงนั้นง่ายมาก
คุณรับข้อเสนอที่ให้ค่าคอมมิชชันระหว่าง 20,000 ถึง 100,000 เยน ปิดการขาย 10 ถึง 50 ครั้งต่อเดือน และทำให้ระบบนั้นทำงานอัตโนมัติ แค่นั้นเอง
พูดอีกอย่างคือ ถ้าคุณสร้างสามสิ่งนี้อย่างขยันขันแข็ง ใครก็สามารถทำซ้ำได้ Codex คือคู่หูที่จัดการงานก่อสร้างเกือบทั้งหมดนั้นให้คุณ
เราจะครอบคลุม 10 บท: การเลือกข้อเสนอ การออกแบบบุคลิกภาพและข้อเสนอ การผลิตบทความปริมาณมาก ช่องทาง SNS การทดสอบ AB สำเนาขาย วิศวกรรมพรอมต์ การขยายความสามารถด้วย MCP ระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบด้วย Codex Automations การหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาด และนิสัยที่ควรเลิก
เมื่อคุณอ่านจบ คุณจะมีทั้ง "พิมพ์เขียวสำหรับหนึ่งล้านเยน" และ "ขั้นตอนการดำเนินการแบบคัดลอกและวาง" สิ่งที่คุณต้องทำคือเปลี่ยนชื่อผลิตภัณฑ์หรือกลุ่มเป้าหมายของคุณ แล้วกดเริ่ม
มาเริ่มกันเลย
บทที่ 1: การเลือกข้อเสนอ—80% ของความสำเร็จถูกตัดสินที่นี่
บทแรก是关于 "ขายอะไร" มันโหดร้าย แต่ถ้าคุณเลือกผิด ไม่ว่าคุณจะทำงานหนักแค่ไหนในบทต่อๆ ไป คุณจะไม่มีวันถึงหนึ่งล้าน ถ้าคุณทำให้สินค้าราคา 1,000 เยนเป็นระบบอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์แบบ คุณต้องขายได้ 1,000 ชิ้น ด้วยข้อเสนอค่าคอมมิชชันสูง 30,000 เยน คุณต้องการแค่ 33 ชิ้น งานเท่ากัน ข้อแตกต่างคือสิ่งที่คุณเลือกตั้งแต่แรก
90% ของคนเลือกตามความรู้สึก โดยเลือกตามข้อมูล คุณจะเข้าสู่ 10% แรกทันที
1. Tier-S Niche Sniper: การกรองกลุ่มเป้าหมายตาม 3 แกน
ความอยู่รอดในกลุ่มเป้าหมายค่าคอมมิชชันสูงถูกกำหนดโดยค่าคอมมิชชัน อัตราการอนุมัติ และความต้องการในการค้นหา อย่าแค่เลือก "งานเสริม" หรือ "ความงาม" คุณจะเจอมหาสมุทรสีแดงหรือกับดักอัตราการอนุมัติ 3% ให้ AI ให้คะแนนสิ่งเหล่านี้
พรอมต์:
คุณคือนักวิเคราะห์ตลาดสำหรับ affiliate marketing แบบค่าคอมมิชชันสูง กรุณาให้คะแนนกลุ่มเป้าหมายที่เสนอต่อไปนี้ในระดับ 1-10 ในสามแกน: ① ค่าคอมมิชชันเฉลี่ย (10,000 เยน+ = คะแนนสูง) ② อัตราการอนุมัติ (50%+ = คะแนนสูง) ③ ความสมดุลระหว่างปริมาณการค้นหารายเดือนกับความหนาแน่นของการแข่งขัน ให้เหตุผลหนึ่งบรรทัดสำหรับแต่ละแกน จัดเรียงตามคะแนนรวม และเก็บเฉพาะ "ผู้สมัคร" ที่มีคะแนนรวม 24 คะแนนขึ้นไป กลุ่มเป้าหมายที่เสนอ: [ ]
2. ASP Cross-Crawl: การเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์เดียวกันข้ามเครือข่าย
ค่าคอมมิชชันและอัตราการอนุมัติสำหรับผลิตภัณฑ์เดียวกันอาจแตกต่างกันถึง 2 เท่าใน ASP (Affiliate Service Providers) ที่ต่างกัน อย่าตรวจสอบด้วยตนเอง
พรอมต์:
สำหรับชื่อผลิตภัณฑ์ต่อไปนี้ ให้ตรวจสอบข้าม ASP หลัก (A8, Moshimo, afb, AccessTrade, ValueCommerce, Cats) และจัดทำตาราง คอลัมน์: ชื่อ ASP / ค่าคอมมิชชัน / เงื่อนไขการอนุมัติ / อัตราการอนุมัติโดยประมาณ / ความเป็นไปได้ในการเจรจาค่าคอมมิชชันพิเศษ หากไม่สามารถยืนยันแหล่งที่มาได้ ให้เขียน "ไม่ทราบ" อย่าเติมด้วยการเดา ชื่อผลิตภัณฑ์: [ ]
3. LTV Reverse Calculator: คำนวณย้อนหลังจากหนึ่งล้านเยน
พรอมต์:
จัดทำ 5 รูปแบบที่สมจริงเพื่อบรรลุเป้าหมายยอดขายรายเดือน 1 ล้านเยน สำหรับแต่ละรูปแบบ ให้สร้างตารางแสดง: ・ค่าคอมมิชชันที่สมมติ ・จำนวน Conversion ที่ต้องการ ・ปริมาณการเข้าชมที่ต้องการ (ที่อัตรา Conversion 1%/3%/5%) ・จำนวนบทความโดยประมาณ (ที่ PV ต่อบทความ 500/1500/3000 ต่อเดือน) สุดท้าย จัดอันดับตามความง่ายในการตั้งค่าสำหรับมือใหม่
4. Demand-Saturation Index: การแสดงภาพจุดที่เหมาะสม
พรอมต์:
สำหรับกลุ่มคำหลักต่อไปนี้ ให้ให้คะแนน "ความต้องการ (0-10)" และ "ความอิ่มตัว (0-10)" และคำนวณ "ดัชนีความต้องการ ÷ ความอิ่มตัว" จัดเรียงตามดัชนีสูงสุด และเขียน 3 บรรทัดสำหรับแต่ละอันใน 5 อันดับแรก อธิบายว่าทำไมมือใหม่ถึงสามารถติดอันดับได้ภายใน 3 เดือน คำหลัก: [ ]
บทที่ 2: การออกแบบบุคลิกภาพและข้อเสนอ—การกำหนดเป้าหมายบุคคลเดียวอย่างลึกซึ้ง
5. N=1 Persona Generator
พรอมต์:
สร้างลูกค้าที่สมจริงและมีรายละเอียดสูงหนึ่งรายสำหรับกลุ่มเป้าหมายต่อไปนี้: ・ชื่อ/อายุ/เพศ/สถานที่ ・อาชีพ/รายได้/ครอบครัว/งานอดิเรก ・5 ข้อกังวลล่าสุดอันดับต้นๆ ・3 คำหลักที่พวกเขาค้นหาก่อนตัดสินใจซื้อ ・3 เหตุผลที่พวกเขาลังเลที่จะจ่ายเงิน ・3 สิ่งกระตุ้นที่ทำให้พวกเขาตัดสินใจซื้อ ไม่มีลักษณะทั่วไป ใช้รายละเอียดเฉพาะเจาะจง กลุ่มเป้าหมาย: [ ]
6. Pain-Stack Mapping: 5 ชั้นของความกังวล
พรอมต์:
จัดโครงสร้างความกังวลของบุคลิกภาพนี้เป็น 5 ชั้น: ① ผิวเผิน (สิ่งที่พวกเขาพูดออกมา) ② ชั้นกลาง (ความหงุดหงิดที่ไม่ได้พูด) ③ ลึก (สาเหตุหลัก) ④ ความกลัว (สถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุดหากไม่สนใจ) ⑤ อุดมคติ (สิ่งที่พวกเขาต้องการจริงๆ) เขียน 3 ข้อสำหรับแต่ละชั้น และเสนอว่าสำเนาควรกำหนดเป้าหมายชั้นไหนพร้อมเหตุผล
7. Offer-Market Fit Test
พรอมต์:
อ่านข้อมูลบุคลิกภาพและข้อเสนอต่อไปนี้ ให้คะแนนความสอดคล้องใน 10 รายการ (รายการละ 10 คะแนน) ・ต่ำกว่า 70: แนะนำให้เปลี่ยนทิศทาง ・70-85: ออกแบบข้อเสนอใหม่ ・85+: ดำเนินการทันที บุคลิกภาพ: [ ] / ข้อเสนอ: [ ]
8. Counter-Offer Generator: การสร้างความแตกต่างจากคู่แข่ง
พรอมต์:
วิเคราะห์ LP (Landing Page) ของคู่แข่งต่อไปนี้และดึงจุดขายหลัก 3 จุด จากนั้น สร้าง "เรื่องเล่าโต้แย้ง" สำหรับแต่ละจุดที่สามารถให้เหตุผลได้จากมุมตรงข้าม LP ของคู่แข่ง: [URL หรือข้อความ]
บทที่ 3: การผลิตบทความปริมาณมาก—ร่างบทความวันละหนึ่งชิ้น โดยอัตโนมัติ
9. SERP Reverse Engineering
พรอมต์:
วิเคราะห์ผลการค้นหา 10 อันดับแรกสำหรับคำหลักต่อไปนี้: ① โครงสร้างส่วนหัวทั่วไป ② 5 ประเด็นที่มีการพูดถึงมากที่สุด ③ 5 คำถาม/ช่องโหว่ที่ขาดหายไปซึ่งไม่มีที่ไหนครอบคลุม จากข้อมูลนี้ เสนอโครงสร้างส่วนหัวที่ไม่ซ้ำกัน (H2x6, H3x3 แต่ละอัน) เพื่อแซงหน้าพวกเขา คำหลัก: [ ]
10. Skeleton-Then-Fill
พรอมต์:
สำหรับหัวข้อต่อไปนี้ ให้แสดงโครงร่างส่วนหัวก่อน (H2x5, H3x3 แต่ละอัน) จากนั้น ถือว่าแต่ละ H2 เป็นงานอิสระและขยายความด้วย 800 คำ สุดท้าย รวมเข้าด้วยกันเป็นเวอร์ชันที่เสร็จสมบูรณ์ โดยลบความซ้ำซ้อน หัวข้อ: [ ]
11. E-E-A-T Injection: การเพิ่มประสบการณ์และความเชี่ยวชาญ
พรอมต์:
ประเมินร่างต่อไปนี้สำหรับ E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) ระบุ 3 จุดที่ขาดหายไปสำหรับแต่ละด้าน และสร้างประโยคเฉพาะ (ตัวเลข ชื่อ เกร็ดเล็กเกร็ดน้อย) เพื่อแทรก พร้อมระบุว่าควรอยู่ที่ไหน ร่าง: [ ]
12. Internal Link Web Designer
พรอมต์:
ออกแบบแผนที่ลิงก์ภายในโดยใช้โครงสร้างกลุ่มหัวข้อสำหรับ URL ต่อไปนี้ จัดหมวดหมู่เป็นบทความหลัก (Pillar), กลุ่ม (Cluster), และดาวเทียม (Satellite) ระบุลิงก์สูงสุด 5 ลิงก์ต่อบทความ พร้อมข้อเสนอข้อความ Anchor รายการ URL: [ ]
13. Comparative Review Stack
พรอมต์:
สร้างบทความรีวิวเปรียบเทียบ 3 ชิ้นสำหรับผลิตภัณฑ์ 3 รายการต่อไปนี้ สลับผลิตภัณฑ์ "หลัก" ในแต่ละบทความในขณะที่ใช้ผลิตภัณฑ์อื่นเป็นตัวเปรียบเทียบ โครงสร้าง: บทนำ, สรุป, ตารางเปรียบเทียบ 3 แกน, เหมาะสำหรับ/ไม่เหมาะสำหรับ, บทสรุป รายการผลิตภัณฑ์: [ ]
บทที่ 4: ช่องทาง SNS—การทำให้สายพาน X → note → LINE เป็นอัตโนมัติ
14. Hook Library Builder
พรอมต์:
วิเคราะห์โพสต์ X ต่อไปนี้ (การมีส่วนร่วม 3%+) และดึง "โครงสร้าง Hook" 10 รูปแบบ จัดทำตารางพร้อม: สถานการณ์การใช้งาน, ปฏิกิริยาที่คาดหวัง, และเทมเพลตเติมคำในช่องว่าง รายการโพสต์: [ ]
15. Thread-to-Article Bridge
พรอมต์:
อ่านเธรด X ต่อไปนี้และสร้างรูปแบบ CTA ไปยังบทความ note 3 รูปแบบ: ① ขับเคลื่อนด้วยความอยากรู้, ② การระบุปัญหา, ③ แสดงประโยชน์ชัดเจน สูงสุด 140 ตัวอักษรต่อรูปแบบ เธรด: [ ]
16. Lead Magnet Generator
พรอมต์:
สร้างไอเดีย Lead Magnet 10 รายการสำหรับบุคลิกภาพต่อไปนี้ เพื่อกระตุ้นการลงทะเบียน LINE รวมถึง: ชื่อ (สูงสุด 20 ตัวอักษร), สรุปเนื้อหา, อัตรา Conversion โดยประมาณ, และเวลาในการผลิต บุคลิกภาพ: [ ]
17. Follow-up DM Script
พรอมต์:
สร้างลำดับข้อความ 5 ข้อความสำหรับ LINE หลังการลงทะเบียน: 1. ขอบคุณทันที, 2. เรื่องราวความเห็นอกเห็นใจ, 3. การเปรียบเทียบ, 4. หลักฐานทางสังคม, 5. ข้อเสนอ ใช้โครงสร้างที่แยกสาขาตามปฏิกิริยาสติกเกอร์ บุคลิกภาพ: [ ] / ข้อเสนอ: [ ]
บทที่ 5: การทดสอบ AB สำเนาขายอัตโนมัติ
18. Variant Spawner
พรอมต์:
อ่าน LP ต่อไปนี้และสร้างรูปแบบต่างๆ 5 รูปแบบของ "คำขวัญ + สำเนาย่อย + ปุ่ม CTA" สำหรับการมองเห็นครั้งแรก ใช้มุมมองที่แตกต่าง: ความกลัว, ผลประโยชน์, อำนาจ, ความเห็นอกเห็นใจ, ความเร่งด่วน ข้อความ LP: [ ]
19. Objection Handler
พรอมต์:
ระบุข้อโต้แย้งที่อาจเกิดขึ้น 10 ข้อสำหรับข้อเสนอต่อไปนี้ และสร้างข้อความโต้แย้งสำหรับแต่ละข้อ อย่าดูถูก ยอมรับความกังวลและแก้ไขด้วยข้อมูลหรือตัวอย่าง (สูงสุด 200 ตัวอักษรต่อข้อ) ข้อเสนอ: [ ]
20. Urgency Calibrator
พรอมต์:
เขียนสำเนาความเร่งด่วน/ความขาดแคลน 3 ระดับ (ต่ำ, กลาง, สูง) สำหรับข้อเสนอต่อไปนี้ รวมถึงระดับ Conversion ที่คาดหวังเทียบกับระดับความรำคาญ ข้อเสนอ: [ ]
21. Story Arc Injector
พรอมต์:
สร้างโครงเรื่องสำหรับบุคลิกภาพ/ข้อเสนอต่อไปนี้ โครงสร้าง: ชีวิตประจำวัน → เหตุการณ์ → ความขัดแย้ง → การพบเจอ → จุดเปลี่ยน → ความสำเร็จ 200 คำต่อช่วง บุคลิกภาพ: [ ] / ข้อเสนอ: [ ]
บทที่ 6: การปรับแต่งพรอมต์เพื่อความเสถียร
22. Output-First Specification
พรอมต์:
กรอกเทมเพลตนี้ให้สมบูรณ์แบบ: ชื่อเรื่อง: [สูงสุด 40 ตัวอักษร รวมตัวเลข] บทนำ: [3 ประโยคเกี่ยวกับความกังวลของบุคลิกภาพ] เนื้อหา: [H2x3 + 300 คำต่อหัวข้อ] บทสรุป: [1 ข้อเสนอการดำเนินการ] CTA: [สูงสุด 15 ตัวอักษร] หัวข้อ: [ ]
23. Negative Constraints: การกำจัด "กลิ่น AI"
พรอมต์:
สร้างสิ่งต่อไปนี้ ปฏิบัติตามข้อห้ามอย่างเคร่งครัด: ① ไม่มี "สิ่งสำคัญคือ..." หรือ "เกี่ยวกับ..." ② ไม่มีคำผสมคันจิ 3 ตัวอักษรที่มากเกินไป ③ ไม่มีคำทักทายนำ ④ ไม่หลีกเลี่ยงโดยใช้รายการสัญลักษณ์เท่านั้น ⑤ ไม่ใช้การลงท้ายประโยคเดียวกัน 3 ครั้งติดต่อกัน เขียนใหม่หากละเมิด เป้าหมาย: [ ]
24. XML Structured Tagging
พรอมต์:
ฉันจะสั่งงานโดยใช้โครงสร้างต่อไปนี้ ตอบกลับตามแท็ก: <goal>เป้าหมาย</goal> <context>บริบท</context> <constraints>ข้อห้าม</constraints> <examples>ตัวอย่างอ้างอิง</examples> <output_format>รูปแบบผลลัพธ์</output_format>
25. Self-Refine
พรอมต์:
ดำเนินการ 3 ขั้นตอนใน 1 การตอบสนองสำหรับหัวข้อต่อไปนี้: ① เขียนร่างแรก ② ให้คะแนนในฐานะบรรณาธิการที่เข้มงวดในด้านการโน้มน้าวใจ, ความเป็นเอกลักษณ์, ตรรกะ, ความสามารถในการอ่าน, และความสมบูรณ์ ③ เขียนเวอร์ชันที่ปรับปรุงใหม่ตามคะแนน หัวข้อ: [ ]
26. Calibrated Confidence Prompting
พรอมต์:
เมื่อตอบ ให้แนบ "ระดับความมั่นใจ 0-100%" กับแต่ละข้อความ ระบุ <50% ว่า "การคาดเดา" และ >70% ว่า "ข้อเท็จจริง" พร้อมเหตุผลหนึ่งบรรทัด คำถาม: [ ]
บทที่ 7: การเพิ่มมือและเท้าด้วย MCP
27. Firecrawl MCP: การแปลง LP คู่แข่งเป็น Markdown
พรอมต์:
แปลง URL ต่อไปนี้เป็น Markdown โดยใช้ Firecrawl และใช้เทคนิค 8 (Counter-Offer Generator) เพื่อสร้างข้อเสนอ LP 3 รายการ URL: [ ]
28. Supadata MCP: การแยกองค์ประกอบจากวิดีโอ
พรอมต์:
แยกบทบรรยายจาก URL วิดีโอนี้และระบุ "โครงสร้าง Hook" 5 รูปแบบและ "จุดรักษาผู้ชม" 5 จุด URL: [ ]
29. Memory MCP: การให้หน่วยความจำถาวรแก่ Codex
พรอมต์:
ลงทะเบียนสิ่งต่อไปนี้ในหน่วยความจำถาวร: ① กลุ่มเป้าหมาย [ ], ② บุคลิกภาพหลัก [ ], ③ ข้อเสนอ/ค่าคอมมิชชันที่ใช้งาน [ ], ④ มุมมองที่ห้าม [ ] อ้างถึงสิ่งนี้ในทุกเซสชันในอนาคต
30. Notion/Sheets MCP: การรวมศูนย์ข้อมูลรายได้
พรอมต์:
ดึง Conversion เดือนปัจจุบันจากฐานข้อมูล Notion "Offer Management" และรวมตาม ASP/ข้อเสนอ ระบุข้อเสนอที่อัตราการอนุมัติลดลงในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา และเสนอสมมติฐาน 3 ข้อ
บทที่ 8: ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติเต็มรูปแบบด้วย Codex Automations
31. Daily Article Drafter
กำหนดการอัตโนมัติ: ทุกวัน 6:00 น.
งาน:
- รับคำหลักจาก
./keyword-queue/ - วิเคราะห์โครงสร้าง SERP 10 อันดับแรก
- สร้างร่าง 4,000 คำ
- บันทึกเป็น
./drafts/YYYY-MM-DD.md - แจ้ง Slack
32. Daily SNS Cannon
กำหนดการอัตโนมัติ: ทุกวัน 7:00 น.
งาน:
- อ้างอิงโพสต์ไวรัล 10 โพสต์จาก
./content-bank/ - สร้างโพสต์ X 3 โพสต์สำหรับหัวข้อของวัน
- แทรก CTA ไปยัง note อย่างเป็นธรรมชาติ
- ส่งไปยัง API เครื่องมือจัดตารางเวลา
- แจ้ง Slack
33. Weekly SERP Watcher
กำหนดการอัตโนมัติ: ทุกวันจันทร์ 9:00 น.
งาน:
- รับอันดับสำหรับคำหลักทั้งหมดใน
./keywords.csv - แยกคำหลักที่อันดับลดลง 5+ ตำแหน่ง
- วิเคราะห์ช่องว่างเทียบกับบทความอันดับต้นๆ
- รายงานผู้สมัครเขียนใหม่ตามลำดับความสำคัญ
- แจ้ง Slack
34. Monthly P&L Reporter
กำหนดการอัตโนมัติ: วันที่ 1 ของทุกเดือน 8:00 น.
งาน:
- รับข้อมูลทั้งหมดจาก Notion "Offer Management"
- รวมยอดเงินที่สร้าง/ยืนยันและอัตราการอนุมัติ
- สร้างกราฟ MoM/YoY
- แยก 3 จุดเด่น, 3 ปัญหา, และ 3 การดำเนินการที่มุ่งเน้น
- บันทึกเป็น
./reports/YYYY-MM.mdและแจ้ง Slack
35. Failure Detection Loop
กำหนดการอัตโนมัติ: ทุกวันศุกร์ 10:00 น.
งาน:
- รับข้อมูล PV/CV สำหรับ 30 วันที่ผ่านมา
- แยกบทความที่ PV ลดลง 30%+ เทียบกับ 90 วันที่ผ่านมา
- สรุปสมมติฐาน (SEO/แนวโน้ม/การแข่งขัน), 3 ทิศทางการแก้ไข, และประมาณการความพยายาม
- แจ้ง Slack
บทที่ 9: ข้อผิดพลาดของ Affiliate แบบค่าคอมมิชชันสูง
36. Compliance Guard (กฎหมายยา/โฆษณา)
พรอมต์:
อ่านบทความต่อไปนี้และแยกข้อความที่มีความเสี่ยงทั้งหมดเกี่ยวกับกฎหมายยา/โฆษณา/ธุรกรรมการค้า จัดทำตารางพร้อม: กฎหมาย, ระดับความเสี่ยง (H/M/L), และข้อความทางเลือก บทความ: [ ]
37. Approval-Rate Optimizer
พรอมต์:
ประเมินบทความต่อไปนี้ใน 5 แกนสำหรับความเสี่ยงด้านอัตราการอนุมัติ: ① การเหนี่ยวนำคลิกโดยไม่ตั้งใจ, ② การพูดเกินจริง, ③ การเปิดเผยต่อกลุ่มเป้าหมายผิด, ④ การทดสอบ AB ที่ไม่เหมาะสม, ⑤ เส้นทางออกที่ไม่ชัดเจน หากคะแนนรวม < 30/50 ให้ระบุว่า "แก้ไขก่อนเผยแพร่" บทความ: [ ]
38. ASP Diversification
พรอมต์:
ประเมินองค์ประกอบข้อเสนอปัจจุบันสำหรับความเสี่ยง: ① การพึ่งพารายได้ต่อข้อเสนอ, ② ต่อ ASP, ③ ต่อกลุ่มเป้าหมาย คำนวณผลกระทบหากข้อเสนออันดับต้นสิ้นสุดลง และแนะนำทางเลือก 5 รายการ สถานะปัจจุบัน: [ ]
39. Tier Migration Plan
พรอมต์:
ออกแบบแผนงานเพื่อย้ายจากข้อเสนอระดับต่ำ (~3k เยน) ไปยังระดับกลาง (3k-15k) และระดับสูง (15k+) รวมถึง: ประเภทข้อเสนอ, บทความที่ต้องใช้, ระยะเวลาการตรวจสอบ, และเกณฑ์ในการย้ายไปยังขั้นตอนถัดไป บุคลิกภาพ: [ ] / กลุ่มเป้าหมาย: [ ]
บทที่ 10: 3 นิสัยที่ควรเลิก
40. เลิก "คิดหลังจากเขียน 100 บทความ"
หาเส้นทางที่ชนะด้วย 5 บทความก่อน แล้วค่อยขยายขนาด ใช้ Codex เพื่อตรวจสอบ 5 บทความนั้นอย่างรวดเร็ว
41. เลิก "ระบบอัตโนมัติแบบจุดเดียว"
ถ้าคุณทำระบบอัตโนมัติเฉพาะการสร้างบทความแต่ทำ SNS ด้วยตนเอง คอขวดก็แค่ย้ายที่ ใช้ระบบอัตโนมัติในบทที่ 8 อย่างน้อย 3 อย่างร่วมกัน
42. เลิก "ข้ามการตรวจสอบครั้งสุดท้ายโดยมนุษย์"
นี่คือสิ่งที่สำคัญที่สุด Codex ทำผิดพลาดร้ายแรงปีละไม่กี่ครั้ง การตรวจสอบด้วยสายตา 30 วินาทีป้องกันการละเมิดกฎระเบียบและการพิมพ์ผิด มนุษย์ต้องถือประตูด่านสุดท้าย
บทสรุป: หนึ่งล้านเยนคือ "การออกแบบ" ไม่ใช่ "เวทมนตร์"
เราครอบคลุม 40 ขั้นตอนแล้ว แนวคิดหลักนั้นง่าย: ลดงานมนุษย์ให้น้อยที่สุด เพิ่มงาน Codex ให้มากที่สุด ขณะที่คุณหลับ ร่างบทความถูกเขียนขึ้น โพสต์ถูกปล่อย อันดับถูกตรวจสอบ และรายงานถูกสร้างขึ้น คุณแค่ตัดสินทิศทางและตรวจสอบประตูด่านสุดท้าย
เริ่มวันนี้ด้วยการคัดลอกและวางพรอมต์ LTV Reverse Calculator (เทคนิคที่ 3) ลงใน Codex หรือ ChatGPT ดูว่าหนึ่งล้านเยนแตกออกเป็นค่าคอมมิชชันและการเข้าชมอย่างไร เมื่อคุณเห็นความเป็นจริงแล้ว ก็ทำตามคู่มือนี้ตามลำดับ
ขอบคุณที่อ่าน
สำหรับผู้ที่อ่านมาถึงตรงนี้
คุณน่าจะอยู่ใน 3% แรกที่อ่านจบ และ 1% แรกที่จะลงมือทำจริง เพื่อช่วยคุณ ฉันกำลังแจก "พิมพ์เขียวสมบูรณ์สำหรับเครื่องขายของอัตโนมัติมูลค่าหนึ่งล้านเยน" ฟรีบน LINE
ลงทะเบียน LINE และส่งข้อความ "Roadmap" เพื่อรับ
