🎯 Conversion Rate Optimization Ninja! 77 Prompt เพิ่ม Conversion บนเว็บไซต์ 💹 พร้อม AI-powered A/B Testing Tool 🧪 ปรับปรุง UX ให้ดีขึ้น 200%

ท่านสามารถเลือกใช้งานAIจากค่ายไหนก็ได้ครับ

คุณสมบัติChatGPTMicrosoft CopilotClaudeGeminiPerplexity
ผู้พัฒนาOpenAIMicrosoftAnthropicGooglePerplexity AI
โมเดลพื้นฐานGPT-3.5/GPT-4GPT-4ClaudePaLM 2/GeminiGPT-3.5/GPT-4
การรองรับภาษาหลายภาษาหลายภาษาหลายภาษาหลายภาษาหลายภาษา
ความสามารถในการประมวลผลภาพมี (GPT-4)มีมีมีมี
การเข้าถึงข้อมูลเรียลไทม์ไม่มีมีไม่มีมีมี
ความสามารถในการเขียนโค้ดดีดีมากดีมากดีดี
การใช้งานฟรีมีแบบจำกัดมีมีแบบจำกัดมีมี
แพลตฟอร์มที่รองรับเว็บ, มือถือWindows, Edgeเว็บ, APIเว็บ, มือถือ, APIเว็บ, มือถือ
ความสามารถในการสร้างเนื้อหาดีมากดีมากดีมากดีมากดี
การอ้างอิงแหล่งข้อมูลไม่มีมีไม่มีมีมี


ใช้งานChatGPT https://chatgpt.com/
ใช้งาน microsoft Copilot https://copilot.microsoft.com/
ใช้งาน Gemini https://gemini.google.com/app
ใช้งาน perplexity https://www.perplexity.ai/

  1. “วิเคราะห์หน้าเว็บไซต์ [URL] และแนะนำ 5 วิธีปรับปรุง CTA (Call-to-Action) เพื่อเพิ่ม Conversion Rate”
  2. “สร้างแบบฟอร์มสำรวจความพึงพอใจของลูกค้าสั้นๆ 3-5 คำถาม เพื่อเก็บข้อมูลปรับปรุง UX บนเว็บไซต์”
  3. “วิเคราะห์ Heat Map ของหน้า [URL] และเสนอแนะ 3 จุดที่ควรปรับปรุงเพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้”
  4. “ออกแบบ A/B Testing สำหรับหน้า Landing Page [URL] โดยเน้นทดสอบ [element] เพื่อเพิ่ม Conversion Rate”
  5. “วิเคราะห์ User Flow บนเว็บไซต์ [URL] และแนะนำ 3 วิธีลด Friction Points เพื่อเพิ่ม Conversion”
  6. “สร้าง Personalized Product Recommendations Algorithm สำหรับเว็บ E-commerce [URL] เพื่อเพิ่มยอดขาย”
  7. “ออกแบบ Exit-Intent Popup สำหรับเว็บไซต์ [URL] เพื่อลด Bounce Rate และเพิ่ม Conversion”
  8. “วิเคราะห์ Loading Speed ของหน้า [URL] และเสนอ 5 วิธีเพิ่มความเร็วเพื่อปรับปรุง UX”
  9. “สร้าง Urgency และ Scarcity Message สำหรับหน้า Product [URL] เพื่อกระตุ้นการตัดสินใจซื้อ”
  10. “ออกแบบ Multi-Step Form แทน Single Page Form บนหน้า [URL] เพื่อเพิ่ม Conversion Rate”
  11. “วิเคราะห์ Mobile UX ของเว็บไซต์ [URL] และแนะนำ 5 วิธีปรับปรุงให้ Responsive ยิ่งขึ้น”
  12. “สร้าง Social Proof Elements (รีวิว, testimonials) สำหรับแสดงบนหน้า [URL] เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือ”
  13. “ออกแบบ Gamification Elements สำหรับเว็บ [URL] เพื่อเพิ่ม User Engagement และ Conversion”
  14. “วิเคราะห์ Checkout Process ของเว็บ E-commerce [URL] และเสนอ 3 วิธีลด Cart Abandonment Rate”
  15. “สร้าง Personalized Email Campaign เพื่อ Re-engage กับ Abandoned Cart Users จากเว็บ [URL]”
  16. “ออกแบบ Trust Badges และ Security Seals สำหรับแสดงบนหน้า Checkout [URL] เพื่อเพิ่มความมั่นใจในการซื้อ”
  17. “วิเคราะห์ Search Function บนเว็บ [URL] และแนะนำ 3 วิธีปรับปรุงให้ผู้ใช้ค้นหาสิ่งที่ต้องการได้ง่ายขึ้น”
  18. “สร้าง Contextual Help หรือ Tooltips สำหรับ [feature] บนเว็บ [URL] เพื่อช่วยผู้ใช้เข้าใจการใช้งานได้ดีขึ้น”
  19. “ออกแบบ Live Chat Feature สำหรับเว็บ [URL] เพื่อให้ความช่วยเหลือลูกค้าแบบ Real-time และเพิ่ม Conversion”
  20. “วิเคราะห์ Pricing Page [URL] และแนะนำ 3 วิธีนำเสนอ Value Proposition ให้ชัดเจนยิ่งขึ้น”
แจกระบบเทรดโดยAI (กดดูเพิ่มเติม)

ผมได้ไปเจอคลิปนี้ มีการแจกระบบเทรดของลุงโฉลก ซึ่งเป็น CDC ActionZone ก็เลยเอาไปปรับแต่งเพิ่มนิดๆหน่อยๆ ให้ทำการเปิดสัญญาณซื้อขาย กับเพิ่มสัญลักษณ์การใช้งานให้ง่ายขึ้น


1.เปิดบัญชีทดลอง
ทดลองเทรด Binaryoption (เหมาะก็ต่อเมื่อเปิดดูสัญญาณ TF 1H ขึ้นไป) ฝึกฝนเทรดฟรีคลิกที่นี่
ทดลองเทรดForex (ใช้ได้ดีกับสัญญาณนี้) ฝึกฝนเทรดฟรีคลิกที่นี่

2.ไปที่ https://www.tradingview.com/ แล้วเอาCodeที่ผมแจก ก็อปวางได้เลยครับ

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © piriya33
// Added Labels and alert conditions and other quality of life feature
// Updated compatability with pine script v4
// Based on improvements from "Kitti-Playbook Action Zone V.4.2.0.3 for Stock Market"

//@version=5
strategy('GPT Mod By CDC V3', overlay=true, precision=6, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
//****************************************************************************//
// CDC Action Zone is based on a simple EMA crossover
// between [default] EMA12 and EMA26
// The zones are defined by the relative position of
// price in relation to the two EMA lines
// Different zones can be use to activate / deactivate
// other trading strategies
// The strategy can also be used on its own with
// acceptable result, buy on the first green candle
// and sell on the first red candle
//****************************************************************************//
//****************************************************************************//
// Define User Input Variables

xsrc = input.source(title='Source Data', defval=close)
xprd1 = input.int(title='Fast EMA period', defval=12)
xprd2 = input.int(title='Slow EMA period', defval=26)
xsmooth = input.int(title='Smoothing period (1 = no smoothing)', defval=1)
fillSW = input.bool(title='Paint Bar Colors', defval=true)
fastSW = input.bool(title='Show fast moving average line', defval=true)
slowSW = input.bool(title='Show slow moving average line', defval=true)
labelSwitch = input.bool(title='Turn on assistive text', defval=true)
plotSigsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Signals? ', defval=true)
plotRibsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Ribbon', defval=false)
plotRibbonPos = input.string(title='Ribbon Position', options=['Top', 'Bottom'], defval='Top')

xfixtf = input.bool(title='** Use Fixed time frame Mode (advanced) **', defval=false)
xtf = input.timeframe(title='** Fix chart to which time frame ? **)', defval='D')

plotSig2sw = input.bool(title='Plot momentum based Buy/Sell Signals? ', defval=false)
plotSig2lv = input.int(title='Set signal threshold (higher = stricter)', defval=1, minval=0, maxval=1)

//****************************************************************************//
//Calculate Indicators

f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => request.security(_symbol, _res, _src[1], lookahead = barmerge.lookahead_on) // Using f_secureSecurity to avoid repainting

xPrice = ta.ema(xsrc, xsmooth)


FastMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd1)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd1)


SlowMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd2)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd2)

Bull = FastMA > SlowMA
Bear = FastMA < SlowMA

//****************************************************************************//
// Define Color Zones

Green = Bull and xPrice > FastMA // Buy
Blue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice > SlowMA //Pre Buy 2
LBlue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice < SlowMA //Pre Buy 1

Red = Bear and xPrice < FastMA // Sell
Orange = Bull and xPrice < FastMA and xPrice < SlowMA // Pre Sell 2
Yellow = Bull and xPrice < FastMA and xPrice > SlowMA // Pre Sell 1

//****************************************************************************//
// Display color on chart


bColor = Green ? color.green :
Blue ? color.blue :
LBlue ? color.aqua :
Red ? color.red :
Orange ? color.orange :
Yellow ? color.yellow :
color.black
barcolor(color=fillSW ? bColor : na)

//****************************************************************************//
// Display MA lines

FastL = plot(fastSW ? FastMA : na, 'Fast EMA', color=color.new(color.red, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
SlowL = plot(slowSW ? SlowMA : na, 'Slow EMA', color=color.new(color.blue, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
fillcolor = Bull ? color.new(color.green,90) : Bear ? color.new(color.red,90) : color.new(color.black,90) // fillcolor = Bull ? color.green : Bear ? color.red : color.black
fill(FastL, SlowL, fillcolor) // fill(FastL, SlowL, fillcolor, transp=90)

//****************************************************************************//
// Define Buy and Sell condition
// This is only for thebasic usage of CDC Actionzone (EMA Crossover)
// ie. Buy on first green bar and sell on first red bar

buycond = Green and Green[1] == 0
sellcond = Red and Red[1] == 0

bullish = ta.barssince(buycond) < ta.barssince(sellcond)
bearish = ta.barssince(sellcond) < ta.barssince(buycond)

buy = bearish[1] and buycond
sell = bullish[1] and sellcond

bColor_BullBear = bullish ? color.green : bearish ? color.red : color.black

//****************************************************************************//
// Plot Buy and Sell point on chart

plotshape(plotSigsw ? buy : na,
style=shape.labelup,
title='Buy Signal',
location=location.belowbar,
color=color.new(color.green, 0),
text="BUY")
plotshape(plotSigsw ? sell : na,
style=shape.labeldown,
title='Sell Signal',
location=location.abovebar,
color=color.new(color.red, 0),
text="SELL")

// Display Buy/Sell Ribbon


plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Top' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.top,
color=bColor_BullBear)

plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Bottom' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.bottom,
color=bColor_BullBear)


//****************************************************************************//
// Label

labelstyle = close > SlowMA ? label.style_label_down : label.style_label_up
labelyloc = close > SlowMA ? yloc.abovebar : yloc.belowbar
labeltcolor = buy ? color.black :
sell ? color.white :
close > close[1] ? color.green :
color.red
labelbgcolor = buy ? color.green : sell ? color.red : color.silver
labeltext = buy ? 'BUY next bar\n' : sell ? 'SELL next bar\n' : ' '
trendText = bullish ? 'bullish' : bearish ? 'bearish' : 'sideways'


l1 = label.new(bar_index, na,
text=labeltext + syminfo.ticker + ' ' + str.tostring(close) + ' ' + syminfo.currency + '\n currently in a ' + trendText + ' trend \n',
color=labelbgcolor,
textcolor=labeltcolor,
yloc=labelyloc,
style=labelstyle)

label.delete(labelSwitch ? l1[1] : l1)

// Momentum Signal using StochRSI

// Adds a momentum based signal following trends to the script
// Default is hidden, only use with caution
// Parameters for STOCH RSI is hard-coded to avoid cluttering the input screen further
// If you need to change anything, make a copy of the code and change it.
// Inputs are commented out, to enable them comment out the hard coded variables first!

// fixed inputs //

smoothK = 3
smoothD = 3
RSIlen = 14
STOlen = 14
SRsrc = close
OSlevel = 30
OBlevel = 70

// User inputs // // COMMENT ABOVE VARIABLES FIRST!!

// smoothK = input(3,"StochRSI smooth K",type=input.integer,minval=1)
// smoothD = input(3,"StochRSI smooth D",type=input.integer,minval=1)
// RSIlen = input(14,"RSI length",type=input.integer,minval=1)
// STOlen = input(14,"Stochastic length",type=input.integer,minval=1)
// SRsrc = input(close,"Source for StochasticRSI",type=input.source)
// OSlevel = input(30,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)
// OBlevel = input(70,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)

// calculations //
rsi1 = ta.rsi(SRsrc, RSIlen)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, STOlen), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)

// storsiBuySig = if bullish
// if (d < OSlevel and crossover(k,d))
// 3
// else if crossover(k,OSlevel)
// 2
// else if d > OSlevel and crossover(k,d)
// 1
// else
// 0
// else
// 0

crossover_1 = ta.crossover(k, d)
crossover_2 = ta.crossover(k, d)
iff_1 = d > OSlevel and crossover_2 ?
1 : 0
iff_2 = d < OSlevel and crossover_1 ?
2 : iff_1
storsiBuySig = bullish ? iff_2 : 0

crossunder_1 = ta.crossunder(k, d)
crossunder_2 = ta.crossunder(k, d)
iff_3 = d < OBlevel and crossunder_2 ?
1 : 0
iff_4 = d > OBlevel and crossunder_1 ?
2 : iff_3
storsiSellSig = bearish ? iff_4 : 0

plotshape(plotSig2sw ? storsiBuySig > plotSig2lv ? storsiBuySig : na : na,
'Buy more signals', style=shape.triangleup,
location=location.belowbar, color=color.new(color.teal, 0))
plotshape(plotSig2sw ? storsiSellSig > plotSig2lv ? storsiSellSig : na : na,
'Sell more signals', style=shape.triangledown,
location=location.abovebar, color=color.new(color.orange, 0))


//****************************************************************************//
// Alert conditions

alertcondition(buy,
title='*Buy Alert',
message='Buy {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(sell,
title='*Sell Alert',
message='Sell {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(bullish,
title='is Bullish')

alertcondition(bearish,
title='is Bearish')

alertcondition(Green,
title='is Green')

alertcondition(Blue,
title='is Blue (Strong Rally)')

alertcondition(LBlue,
title='is Light Blue (Rally)')

alertcondition(Red,
title='is Red')

alertcondition(Orange,
title='is Orange (Strong Dip)')

alertcondition(Yellow,
title='is Yellow (Dip)')


//****************************************************************************//

// Entry and Exit Strategy
if (buy)
strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sell)
strategy.close("Buy")

  1. “สร้าง Remarketing Campaign สำหรับผู้เยี่ยมชมเว็บ [URL] ที่ยังไม่ Convert โดยใช้ข้อมูลจาก Heat Map Analysis”
  2. “ออกแบบ Thank You Page หลัง Conversion บนเว็บ [URL] ให้สามารถ Upsell หรือ Cross-sell สินค้า/บริการอื่นๆ”
  3. “วิเคราะห์ Site Navigation ของเว็บ [URL] และแนะนำ 3 วิธีทำให้ User Journey สั้นลงและ Convert ได้เร็วขึ้น”
  4. “สร้าง Persuasive Microcopy สำหรับ [element] บนหน้า [URL] เพื่อลด Friction และเพิ่ม Conversion”
  5. “ออกแบบ Progress Bar สำหรับ Multi-Step Process บนเว็บ [URL] เพื่อลด Drop-off Rate”
  6. “วิเคราะห์ Above the Fold Content บนหน้า [URL] และแนะนำ 3 วิธีปรับปรุงให้ดึงดูดความสนใจผู้ใช้มากขึ้น”
  7. “สร้าง Personalized Landing Page สำหรับแต่ละ Traffic Source ที่เข้ามายังเว็บ [URL]”
  8. “ออกแบบ Customer Loyalty Program สำหรับเว็บ [URL] เพื่อเพิ่ม Customer Lifetime Value”
  9. “วิเคราะห์ 404 Error Page ของเว็บ [URL] และแนะนำ 3 วิธีปรับปรุงให้ช่วย Retain Users และนำไปสู่ Conversion”
  10. “สร้าง Dynamic Pricing Strategy สำหรับสินค้า/บริการบนเว็บ [URL] เพื่อเพิ่ม Conversion Rate”
  11. “ออกแบบ User Onboarding Process สำหรับ SaaS Product บนเว็บ [URL] เพื่อเพิ่ม Activation Rate”
  12. “วิเคราะห์ Cart Page ของเว็บ E-commerce [URL] และแนะนำ 5 วิธีเพิ่ม Average Order Value”
  13. “สร้าง Retargeting Ad Copy สำหรับผู้ที่เคยเยี่ยมชมหน้า [URL] แต่ยังไม่ได้ซื้อสินค้า”
  14. “ออกแบบ Visual Hierarchy บนหน้า [URL] เพื่อนำสายตาผู้ใช้ไปยัง CTA ได้อย่างมีประสิทธิภาพ”
  15. “วิเคราะห์ User Feedback และ Reviews บนเว็บ [URL] และแนะนำ 3 วิธีปรับปรุง Product/Service ตาม Pain Points ที่พบ”
  16. “สร้าง Abandoned Cart Email Sequence 3-5 ฉบับ สำหรับลูกค้าของเว็บ E-commerce [URL]”
  17. “ออกแบบ Seasonal Promotion Strategy สำหรับเว็บ [URL] เพื่อเพิ่ม Conversion ในช่วงเทศกาลสำคัญ”
  18. “วิเคราะห์ Customer Support Channels ของเว็บ [URL] และแนะนำ 3 วิธีปรับปรุงเพื่อเพิ่ม Customer Satisfaction”
  19. “สร้าง Influencer Marketing Campaign เพื่อนำ Traffic คุณภาพมาสู่หน้า Landing Page [URL]”
  20. “ออกแบบ Referral Program สำหรับลูกค้าปัจจุบันของเว็บ [URL] เพื่อเพิ่ม User Acquisition”
  21. “วิเคราะห์ Site Search Data ของเว็บ [URL] และแนะนำ 3 วิธีปรับปรุง Content Strategy ตาม User Intent”
  22. “สร้าง Personalized Product Bundle Offers สำหรับลูกค้าแต่ละกลุ่มบนเว็บ E-commerce [URL]”
  23. “ออกแบบ User-generated Content Campaign เพื่อสร้าง Social Proof บนเว็บ [URL]”
  24. “วิเคราะห์ Customer Feedback Loop ของเว็บ [URL] และแนะนำ 3 วิธีปรับปรุงให้เก็บข้อมูลได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น”
  25. “สร้าง Interactive Product Configurator สำหรับสินค้า [product] บนเว็บ [URL] เพื่อเพิ่ม User Engagement”
  26. “ออกแบบ Cross-device User Experience สำหรับเว็บ [URL] เพื่อให้ Seamless ระหว่าง Desktop และ Mobile”
  27. “วิเคราะห์ Email Marketing Campaigns ของเว็บ [URL] และแนะนำ 5 วิธีเพิ่ม Open Rate และ Click-through Rate”
  28. “สร้าง Behavioral Trigger Emails สำหรับ [user action] บนเว็บ [URL] เพื่อกระตุ้น Conversion”
  29. “ออกแบบ Micro-interactions สำหรับ UI Elements บนหน้า [URL] เพื่อเพิ่ม User Engagement”
  30. “วิเคราะห์ Customer Journey Map ของเว็บ [URL] และแนะนำ 3 วิธีลด Pain Points ในแต่ละ Touchpoint”
  31. “สร้าง AI-powered Chatbot สำหรับเว็บ [URL] เพื่อตอบคำถามและแก้ปัญหาให้ลูกค้าแบบ Automated”
  32. “ออกแบบ Personalized Homepage Experience สำหรับผู้ใช้แต่ละกลุ่มบนเว็บ [URL]”
  33. “วิเคราะห์ User Segment ที่มี Conversion Rate สูงสุดบนเว็บ [URL] และแนะนำ 3 วิธี Scale กลุ่มนี้”
  34. “สร้าง Video Tutorial Series สำหรับการใช้งาน [feature] บนเว็บ [URL] เพื่อเพิ่ม User Adoption”
  35. “ออกแบบ Virtual Try-on Feature สำหรับสินค้าประเภท [product category] บนเว็บ E-commerce [URL]”
  36. “วิเคราะห์ Cart Abandonment Data ของเว็บ [URL] และแนะนำ 5 วิธีแก้ไขปัญหาที่พบบ่อยที่สุด”
  37. “สร้าง Seasonal Content Calendar สำหรับเว็บ Blog [URL] เพื่อดึงดูด Organic Traffic และนำไปสู่ Conversion”
  38. “ออกแบบ Customer Feedback Survey ที่แสดงหลังจาก User ทำ [specific action] บนเว็บ [URL]”
  39. “วิเคราะห์ User Behavior Flow บนเว็บ [URL] และแนะนำ 3 วิธีลด Bounce Rate ในหน้าที่มีปัญหา”
  40. “สร้าง Personalized Content Recommendation Engine สำหรับเว็บ Blog [URL] เพื่อเพิ่ม Time on Site”
  41. “ออกแบบ Mobile App Deep Linking Strategy เพื่อนำ Users จาก Mobile Web [URL] เข้าสู่ App และเพิ่ม Conversion”
  42. “วิเคราะห์ Conversion Funnel ของเว็บ [URL] และแนะนำ 3 วิธีลด Drop-off Rate ในแต่ละขั้นตอน”
  43. “สร้าง Dynamic Landing Page ที่ปรับเปลี่ยนตาม User Behavior และ Preferences บนเว็บ [URL]”
  44. “ออกแบบ Subscription Model และ Pricing Tiers สำหรับ SaaS Product บนเว็บ [URL] เพื่อเพิ่ม Conversion Rate”
  45. “วิเคราะห์ Content Gap บนเว็บ [URL] และแนะนำ 5 หัวข้อเนื้อหาใหม่ที่จะช่วยเพิ่ม Organic Traffic และ Conversion”
  46. “ออกแบบ Customer Win-back Campaign สำหรับลูกค้าที่ไม่ได้ซื้อซ้ำในช่วง [ระยะเวลา] บนเว็บ [URL]”
  47. “สร้าง Interactive FAQ Section บนเว็บ [URL] เพื่อลดภาระงาน Customer Support และเพิ่ม User Satisfaction”
  48. “วิเคราะห์ User Persona ของเว็บ [URL] และแนะนำ 3 วิธีปรับ UX ให้ตอบโจทย์แต่ละ Persona มากขึ้น”
  49. “ออกแบบ AI-powered Product Recommendation Widget สำหรับหน้า [URL] เพื่อเพิ่ม Cross-selling และ Upselling”
  50. “สร้าง Social Media Content Strategy ที่นำ Traffic มาสู่ Landing Page [URL] และเพิ่ม Conversion”
  51. “วิเคราะห์ Site Structure ของเว็บ [URL] และแนะนำ 3 วิธีปรับปรุงเพื่อเพิ่ม SEO Performance และ User Experience”
  52. “ออกแบบ Personalized Discount Strategy สำหรับลูกค้าแต่ละกลุ่มบนเว็บ E-commerce [URL]”
  53. “สร้าง Content Upgrade เพื่อเพิ่ม Lead Generation บนบทความยอดนิยมของเว็บ Blog [URL]”
  54. “วิเคราะห์ User Feedback เกี่ยวกับ UX ของเว็บ [URL] และแนะนำ 5 วิธีปรับปรุงที่จะส่งผลต่อ Conversion Rate มากที่สุด”
  55. “ออกแบบ Re-engagement Email Campaign สำหรับ Inactive Users ของเว็บ [URL] เพื่อกระตุ้นให้กลับมาใช้งานและ Convert”
  56. “สร้าง Personalized Push Notification Strategy สำหรับ Mobile App ของเว็บ [URL] เพื่อเพิ่ม User Retention และ Conversion”
  57. “วิเคราะห์ Conversion Rate ของแต่ละ Traffic Source บนเว็บ [URL] และแนะนำ 3 วิธีปรับปรุง Campaign สำหรับ Source ที่มี Performance ต่ำที่สุด”

AI Master Class

(ใช้AIช่วยทำธุรกิจ การตลาด เพิ่มประสิทธิภาพ)

ขอขอบคุณที่ไว้วางใจ

เราอยู่ในยุคที่ AI กำลังจะมาพลิกโลกการทำงาน

คอร์สนี้เหมาะสำหรับ

✅ ผู้ประกอบการ เจ้าของธุรกิจ ที่อยากนำ AI มาช่วยเพิ่มผลกำไร เพิ่มยอดขาย
✅ มนุษย์เงินเดือน ที่ต้องการอัพสกิลตัวเอง เพื่อเพิ่มโอกาสในอาชีพการงาน
✅ ผู้ที่สนใจเทคโนโลยี AI และต้องการนำไปประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวัน
✅ นักลงทุน ที่ต้องการให้ AI ช่วยตัดสินใจในการลงทุน

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้ในคอร์ส

✅ ปูพื้นฐาน AI และ ChatGPT จากระดับเริ่มต้นจนใช้งานเป็น
✅ เทคนิคการ Prompt ให้ AI ทำงานตามที่เราต้องการ
✅ ประยุกต์ใช้ AI ในด้านต่างๆ เช่น การตลาด, Content Creation, SEO
✅ สร้างรูปภาพ วิดีโอ ด้วย AI อย่าง DALL-E
✅ เรียนรู้การใช้ AI ช่วยเหลือในการลงทุน
✅ AI อีกมากมายที่จะช่วยให้ชีวิดและธุรกิจของคุณง่ายขึ้น

และยังมีการประยุกต์ใช้อื่นๆอีกมากมาย

✅ ใช้ Gemini วางแผนการเรียน พร้อมตัวอย่างการใช้งาน
📝 Workshop เพจสอนพิเศษคณิตศาสตร์
💬 workshop เพจ ธุรกิจสอนภาษาอังกฤษ
📝 ลองให้ ChatGPT สอนเขียน HTML CSS สอนดีไม่พอสรุปได้ดีด้วย
🚀 สอนสร้างหน้าเวปใน5นาที ด้วย ChatGPT ไม่ต้องเขียนCodeเองแม้แต่ตัวเดียว
🎥 AI สรุปคลิป youtube
💡 ใช้ ChatGPT ออกไอเดียทำคลิปวีดีโอ
🗺️ ChatGPT เขียน Mind Mapping ได้ด้วย
🔍 ใช้ Chat GPT ช่วยหารูปได้ด้วย
📚 ล้ำจัด ให้ AI แต่งนิทาน พร้อมภาพประกอบ คอมโบ ChatGPT+Midjourney+Canva
🖌️ ทำรูปสมุดระบายสี ด้วย Midjourney
📈 ใช้ ChatGPT เขียน SEO ตั้งแต่เริ่ม
📊 50 marketing Prompt
🖼️ สร้างรูปฟรีๆผ่าน ChatGPT
🖥️ ใช้ ChatGPT สร้างslide แบบ powerpoint
📺 สร้างคำอธิบายคลิป Youtube เพิ่ม SEO

ไอเดียทำคลิปไม่มีตัน

ช่วยเราทำคลิป tiktok ยอดวิวพุ่งๆ ไม่ต้องยิงAds

FAQ

ทั้งหมดนี้เพียง 3,990 บาท ก่อนปรับเป็นราคาเต็ม 8,990 ในอนาคต

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *