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用 ChatGPT 与 Google 最佳实践生成高表现 SEM 广告文案

我做了一个基于 GPT-4 的工具，通过分析落地页，在几分钟内生成符合 Google 优化标准的 RSA 文案，既省下大量工时，也自动对齐最新最佳实践。

我观察到 GPT-4 在 4-6 周内明显变差，程度已经让我开始为 Claude Pro 付费。这里是具体出了什么问题，以及哪些替代方案目前可用。

我用一周重构了 chatbot：从只看摘要升级到支持全文检索与 chunking，同时补上安全机制与元数据管理。这里是我在 AI 能力与成本平衡上的实战经验。

我从零代码基础出发，用 5 个月和 GPT API + ChatGPT 4 做出了可运行的 chatbot。这里是我作为完全新手的完整过程与经验。

我从零编程基础出发，通过完成 Andrew Ng 的机器学习课程，走到了能用 ChatGPT API 构建 AI 应用。这里是我如何跨过学习曲线的。

我从一位 40 岁广告从业者，转型成为拿到网络安全证书并能写 Python 的学习者。Coursera 的自定进度模式彻底改变了我的日常工作方式。

我从完全不懂代码，到做出自己的 chatbot，并自动化处理 450+ 篇博客数据。这里是 Python 如何打开我之前没意识到的新可能。

我花了一周测试 Google 的 Gen App Builder，并发现提升 chatbot 回答质量的关键：不仅要喂入非结构化数据，还要用 chatGPT 把 450+ 篇博客整理成正确格式。

我在不到 2 小时内把 Google 的生成式 AI agent 集成到网站上：这里是哪些地方有效、哪些不行，以及我后来为什么把它替换成自建 chatbot。

我在部署第一个 AI chatbot 后收到 200+ 条自己看不懂的安全告警，这让我意识到：在继续做应用之前，必须先补网络安全基础。

在几乎零编程基础下，我把 chatGPT 当成教练，从头做出了一个可运行的 chatbot——没有评判，只有真正能执行的分步指导。

ChatGPT 不只是回答了我的技术问题：它先浏览了我的网站，再按“非技术用户”方式给步骤，最后还帮我验证我有没有做对。