📊 Data-Driven Marketing Guru! 60 Prompt วิเคราะห์ Campaign Performance 📈 พร้อม AI-powered Attribution Model 🧠 ปรับแผนการตลาดแบบ Real-time

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. “วิเคราะห์ผลการดำเนินงานของแคมเปญ [ชื่อแคมเปญ] ในช่วง [ระยะเวลา] และเสนอแนะ 3 วิธีในการปรับปรุงประสิทธิภาพ”
  2. “สร้างแดชบอร์ดสำหรับติดตาม KPI หลักของแคมเปญ [ชื่อแคมเปญ] แบบเรียลไทม์ พร้อมคำอธิบายว่าควรดูตัวชี้วัดใดบ้าง”
  3. “วิเคราะห์พฤติกรรมของกลุ่มเป้าหมายในแคมเปญ [ชื่อแคมเปญ] และเสนอแนะวิธีการปรับแต่งข้อความโฆษณาให้ตรงใจมากขึ้น”
  4. “ออกแบบโมเดล Attribution ด้วย AI เพื่อวัดผลกระทบของแต่ละช่องทางการตลาดต่อยอดขายของ [ผลิตภัณฑ์]”
  5. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของโฆษณาบน [ช่องทางโฆษณา] และเสนอแนะการปรับ budget allocation เพื่อเพิ่ม ROI”
  6. “สร้างระบบแจ้งเตือนอัตโนมัติเมื่อ KPI ของแคมเปญ [ชื่อแคมเปญ] ต่ำกว่าเป้าหมาย พร้อมข้อเสนอแนะในการแก้ไข”
  7. “วิเคราะห์ Customer Journey ของลูกค้าที่ซื้อ [ผลิตภัณฑ์] และระบุจุดสัมผัสที่มีอิทธิพลมากที่สุดต่อการตัดสินใจซื้อ”
  8. “สร้างโมเดลพยากรณ์ยอดขายสำหรับ [ผลิตภัณฑ์] โดยใช้ข้อมูลแคมเปญการตลาดและปัจจัยภายนอกที่เกี่ยวข้อง”
  9. “วิเคราะห์ผลตอบแทนจากการลงทุนในแคมเปญ [ชื่อแคมเปญ] และเสนอแนะวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งบประมาณ”
  10. “ออกแบบการทดสอบ A/B สำหรับ [ส่วนประกอบของแคมเปญ] และวิเคราะห์ผลเพื่อหาวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุด”
  11. “สร้างโมเดล Churn Prediction เพื่อระบุลูกค้าที่มีแนวโน้มจะเลิกใช้บริการ และเสนอกลยุทธ์การรักษาลูกค้า”
  12. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Influencer Marketing ใน [แคมเปญ] และเสนอแนะวิธีการเลือก Influencer ที่เหมาะสมที่สุด”
  13. “สร้างระบบ Dynamic Pricing ด้วย AI เพื่อปรับราคา [ผลิตภัณฑ์] แบบเรียลไทม์ตามความต้องการของตลาด”
  14. “วิเคราะห์ผลกระทบของ Seasonality ต่อประสิทธิภาพของแคมเปญ [ชื่อแคมเปญ] และเสนอแนะการปรับแผนตามฤดูกาล”
  15. “ออกแบบระบบ Personalization สำหรับเว็บไซต์ [ชื่อเว็บไซต์] โดยใช้ข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้”
  16. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Email Marketing Campaign และเสนอแนะวิธีการปรับปรุง Open Rate และ Click-through Rate”
  17. “สร้างโมเดล Sentiment Analysis เพื่อติดตามความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับ [แบรนด์/ผลิตภัณฑ์] บนโซเชียลมีเดีย”
  18. “วิเคราะห์ Customer Lifetime Value ของลูกค้าแต่ละกลุ่มและเสนอแนะกลยุทธ์การตลาดที่เหมาะสมสำหรับแต่ละกลุ่ม”
  19. “ออกแบบระบบ Recommendation Engine สำหรับ [เว็บไซต์/แอพ] เพื่อเพิ่มยอดขายแบบ Cross-selling และ Up-selling”
  20. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Landing Page สำหรับแคมเปญ [ชื่อแคมเปญ] และเสนอแนะการปรับปรุงเพื่อเพิ่ม Conversion Rate”
  21. “สร้างโมเดล Propensity Scoring เพื่อระบุลูกค้าที่มีแนวโน้มสูงในการซื้อ [ผลิตภัณฑ์ใหม่] และวางแผนแคมเปญเฉพาะกลุ่ม”
  22. “วิเคราะห์ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงอัลกอริทึมของ [แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย] ต่อประสิทธิภาพของแคมเปญ และเสนอแนะการปรับตัว”
  23. “ออกแบบระบบ AI-powered Chatbot สำหรับ Customer Service และวัดผลการลดต้นทุนและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า”
  24. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Content Marketing Strategy และเสนอแนะหัวข้อเนื้อหาที่มีแนวโน้มจะได้รับความสนใจสูง”
  25. “สร้างโมเดล Predictive Lead Scoring เพื่อระบุ Lead ที่มีโอกาสสูงในการเปลี่ยนเป็นลูกค้า และวางแผน Nurturing Campaign”
  26. “วิเคราะห์ผลกระทบของ Brand Awareness Campaign ต่อยอดขายและเสนอแนะวิธีการวัดผล ROI ของแคมเปญประเภทนี้”
  27. “ออกแบบระบบ Dynamic Creative Optimization สำหรับโฆษณาดิจิทัลเพื่อปรับแต่งเนื้อหาโฆษณาแบบเรียลไทม์”
  28. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Retargeting Campaign และเสนอแนะวิธีการปรับปรุงการกำหนดเป้าหมายและความถี่ในการแสดงโฆษณา”
  29. “สร้างโมเดล Customer Segmentation ด้วย Machine Learning เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าและวางแผนการตลาดเฉพาะกลุ่ม”
  30. “วิเคราะห์ผลกระทบของการใช้ Programmatic Advertising ต่อประสิทธิภาพของแคมเปญและเสนอแนะวิธีการปรับปรุง Bidding Strategy”
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. “ออกแบบระบบ AI-powered Content Generation สำหรับสร้างเนื้อหาโฆษณาที่ปรับแต่งตามกลุ่มเป้าหมาย”
  2. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Affiliate Marketing Program และเสนอแนะวิธีการปรับปรุงโครงสร้างค่าคอมมิชชั่น”
  3. “สร้างโมเดล Market Basket Analysis เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อของลูกค้าและวางแผนกลยุทธ์ Cross-selling”
  4. “วิเคราะห์ผลกระทบของ User-generated Content ต่อการตัดสินใจซื้อและเสนอแนะวิธีการกระตุ้นให้ลูกค้าสร้างเนื้อหา”
  5. “ออกแบบระบบ AI-powered Pricing Optimization สำหรับ E-commerce Platform เพื่อเพิ่มยอดขายและกำไร”
  6. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Loyalty Program และเสนอแนะวิธีการปรับปรุงโปรแกรมเพื่อเพิ่มการรักษาลูกค้า”
  7. “สร้างโมเดล Predictive Analytics สำหรับวิเคราะห์แนวโน้มตลาดและช่วยในการวางแผนกลยุทธ์การตลาดระยะยาว”
  8. “วิเคราะห์ผลกระทบของ Voice Search ต่อ SEO Strategy และเสนอแนะวิธีการปรับปรุงเนื้อหาเพื่อรองรับ Voice Search”
  9. “ออกแบบระบบ AI-powered Social Listening เพื่อติดตามและวิเคราะห์การพูดถึงแบรนด์บนโซเชียลมีเดียแบบเรียลไทม์”
  10. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Micro-moment Marketing Strategy และเสนอแนะวิธีการปรับปรุงการตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้า”
  11. “สร้างโมเดล Customer Experience Analytics เพื่อวิเคราะห์และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าตลอด Customer Journey”
  12. “วิเคราะห์ผลกระทบของ Ad Blockers ต่อประสิทธิภาพของแคมเปญโฆษณาดิจิทัลและเสนอแนะกลยุทธ์การปรับตัว”
  13. “ออกแบบระบบ AI-powered Fraud Detection สำหรับตรวจจับและป้องกันการโกงในแคมเปญโฆษณาดิจิทัล”
  14. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Omnichannel Marketing Strategy และเสนอแนะวิธีการปรับปรุงการเชื่อมโยงระหว่างช่องทางต่างๆ”
  15. “สร้างโมเดล Predictive Inventory Management เพื่อช่วยในการวางแผนสต็อกสินค้าให้สอดคล้องกับแคมเปญการตลาด”
  16. “วิเคราะห์ผลกระทบของ Augmented Reality (AR) ต่อประสบการณ์การช้อปปิ้งออนไลน์และเสนอแนะวิธีการนำ AR มาใช้ในแคมเปญ”
  17. “ออกแบบระบบ AI-powered Customer Service Routing เพื่อจัดการและตอบสนองต่อข้อสอบถามของลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพ”
  18. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Influencer Marketing ในแต่ละช่องทางและเสนอแนะวิธีการวัดผล ROI ของ Influencer Campaign”
  19. “สร้างโมเดล Predictive Churn Analysis เพื่อระบุลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงในการยกเลิกบริการและวางแผนแคมเปญรักษาลูกค้า”
  20. “วิเคราะห์ผลกระทบของ GDPR และกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลต่อกลยุทธ์การตลาดและเสนอแนะวิธีการปรับตัว”
  21. “ออกแบบระบบ AI-powered Personalized Email Marketing เพ

ขอโทษครับที่เขียนไม่ครบ ผมจะเขียนต่อให้ครบ 60 ข้อดังนี้:

  1. “ออกแบบระบบ AI-powered Personalized Email Marketing เพื่อส่งอีเมลที่ปรับแต่งเนื้อหาตามพฤติกรรมและความสนใจของผู้รับแต่ละคน”
  2. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Video Marketing Campaign และเสนอแนะวิธีการปรับปรุงเนื้อหาวิดีโอเพื่อเพิ่ม Engagement”
  3. “สร้างโมเดล Customer Lifetime Value Prediction เพื่อคาดการณ์มูลค่าของลูกค้าแต่ละรายในระยะยาวและวางแผนการลงทุนทางการตลาด”
  4. “วิเคราะห์ผลกระทบของ Dark Social (การแชร์ผ่านช่องทางส่วนตัว) ต่อการเผยแพร่เนื้อหาและเสนอแนะวิธีการติดตามและวัดผล”
  5. “ออกแบบระบบ AI-powered Content Curation เพื่อรวบรวมและนำเสนอเนื้อหาที่เกี่ยวข้องและน่าสนใจสำหรับกลุ่มเป้าหมายแต่ละกลุ่ม”
  6. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Podcast Marketing และเสนอแนะวิธีการปรับปรุงเนื้อหาและกลยุทธ์การเผยแพร่เพื่อเพิ่มผู้ฟัง”
  7. “สร้างโมเดล AI-powered Competitive Intelligence เพื่อติดตามและวิเคราะห์กลยุทธ์การตลาดของคู่แข่งแบบเรียลไทม์”
  8. “วิเคราะห์ผลกระทบของ Voice Commerce ต่อพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภคและเสนอแนะวิธีการปรับตัวทางการตลาด”
  9. “ออกแบบระบบ AI-powered Visual Search Optimization เพื่อปรับปรุงการค้นหาสินค้าด้วยรูปภาพบนแพลตฟอร์ม E-commerce”
  10. “วิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Neuromarketing Techniques และเสนอแนะวิธีการนำผลการวิจัยด้านประสาทวิทยามาประยุกต์ใช้ในการออกแบบแคมเปญ”

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 *