GPT-6 Astra · Ciyo 實用工作流程
用 GPT-6 Astra、GPT Image 2.5 和 Seedance 2.5 製作廣告素材
「做十則廣告」是製作需求。「弄清產品特寫和生活場景哪個更能把資訊講清楚」是需要驗證的問題。後者讓創意製作有了目標，也讓結果更容易解讀。
使用 GPT-6 Astra 將這個問題整理成測試矩陣，用 GPT Image 2.5 製作靜態候選圖；如果實驗需要動態效果，再用 Seedance 2.5。Ciyo 負責準備創意素材，廣告平台負責投放和報告。以下是一項虛構的產品測試，結果也明確僅作範例。
從業者的變體製作流程 · 改開頭，保留基礎版本
在 r/PPC 中，u/Expert_Coffee_203 介紹了複製 CapCut 基礎剪輯，再修改開頭三秒或字幕的做法。討論的問題是如何持續擴大變體製作量，又不必重做同樣的工作。這是一場關於實際製作流程的討論，並不是證明某個創意勝出的實驗報告。
把這個區別寫進 Ciyo 簡報。生成前，先明確可重複使用的基礎部分，以及唯一有意改變的元素。原帖使用 CapCut，下面的 Astra、GPT Image 2.5 和 Seedance 2.5 工作流程則是我們的改編。符合簡報只是第一步；測試之前，還要比較實際素材，檢查是否出現了意料之外的差異。
從業者討論 CapCut 工作流程。本文的 Ciyo 測試矩陣是獨立改編，原帖沒有提供效果資料。
先決定實驗要幫助你做什麼判斷
假設一個虛構的檯燈品牌想知道，單獨展示檯燈與把它放在工作空間裡，哪種方式能讓產品賣點更清楚。第一次比較時，保持優惠、到達網頁和標題不變。寫出預期起作用的原因。工作空間或許能說明用途，特寫則可能讓產品更容易辨認。
Astra 可以幫助找出簡報中未受控制的差異。請它列明哪些元素必須固定，哪一個可以變化。它的偏好屬於創意回饋，不能據此預測哪則廣告銷量更高。真實結果仍取決於受眾、投放方式和衡量設定。
製作一個可以用肉眼逐項核對的小矩陣
從兩個測試單元開始。擴展為二乘二矩陣有助於組織第二項實驗，但也會引入另一個因素。如果圖片處理方式和標題都要測試，就要明確這四份素材回答的是一個範圍更廣的問題。不要把完全重新設計的廣告稱作受控變體。
在畫布上把實際檔案與矩陣逐項比較。檢查不同標題版本之間，產品裁切是否意外改變。只有匯出的素材仍然符合計畫，標註清楚的計畫才有價值。
| 素材 | 圖片處理方式 | 標題 |
|---|---|---|
| A1 | 產品特寫 | 遇見你的晚間燈光 |
| A2 | 產品特寫 | 從這裡開始，留一處安靜角落 |
| B1 | 桌面場景 | 遇見你的晚間燈光 |
| B2 | 桌面場景 | 從這裡開始，留一處安靜角落 |
在素材簡報中明確哪些元素必須不變
請 Astra 根據產品參考圖、已核准的宣傳說法和投放位置制定製作計畫。選擇 GPT Image 2.5，以同一張產品外觀參考圖生成兩種圖片處理版本。將標題保留為目標排版工具中的可編輯文字，避免改一個錯字就得重新生成產品。
發布前排除偏離計畫的創意變化。一個帶有巨大折扣徽章的特寫，與一個完全不展示優惠的生活場景，並不能單獨檢驗圖片處理方式。如果有意改變多個元素，就將其稱為概念比較，並紀錄這些變化，不要把結果說成只確定了一個原因。
如果做影片測試，先核准兩張 GPT Image 2.5 靜態圖，再分別交給 Seedance 2.5，並指定相同的片長、運鏡和音訊選項。如果實驗測試的是開場構圖，音樂或動態效果的變化都會給結果增加另一種解釋。上傳前，檢查實際生成的影片片段，排除這些意外差異。
請幫助我為 [產品] 和 [受眾] 規劃一項廣告創意實驗。假設為 [某一個具體視覺選擇會改變人們對賣點的理解]。用我附上的產品圖作為產品外觀參考。先建立包含兩個單元的矩陣。保持產品事實、優惠、標題、行動號召和目標頁面不變，只改變 [圖片處理方式]。列出匯出前需要檢查的意外差異。先規劃，再生成。不要預測點擊率、銷量或獲勝素材。矩陣核准後，用 GPT Image 2.5 製作靜態候選圖。如果我選擇影片測試，用 Seedance 2.5 將核准的靜態圖製作成動畫，保持動態、片長和音訊設定一致。每個媒體製作階段都需等待核准。解讀結果圖表，不憑空宣佈贏家
假設 A 獲得 10,000 次曝光和 100 次點擊，B 獲得 10,000 次曝光和 140 次點擊。觀測點擊率分別為 1.0% 和 1.4%。這個計算描述的是樣本，既不能證明 B 帶來了更多銷售，也不能證明結果會重複出現。
使用平台提供的實驗方法，並檢查事先選定的結果指標。投放量不均、受眾差異或到達網頁變化，都可能讓解讀變得複雜。高點擊率卻伴隨較差的後續表現，可能說明廣告吸引了好奇的人，而未能吸引合適的買家。
| 版本 | 曝光次數 | 點擊次數 | 觀測點擊率 |
|---|---|---|---|
| A · 特寫 | 10,000 | 100 | 1.0% |
| B · 桌面場景 | 10,000 | 140 | 1.4% |
把觀察結果轉成下一次創意決策
紀錄測試了什麼、實際投放了什麼，以及仍有哪些不確定性。「在這個樣本中，桌面場景的觀測點擊率更高」是有依據的紀錄。「Astra 將轉換率提高了 40%」則無法由這些數字支持。讓素材編號與廣告平台匯出的報告保持對應。
把發現帶回 Ciyo，開展下一輪迭代。如果場景看起來值得繼續嘗試，就保留它，只測試一個新元素。未成功的素材也要儲存，因為它們紀錄了實驗真正比較過什麼，能避免以後的團隊在不知情的情況下重複同一個測試。
常見問題
Ciyo 會替我執行廣告實驗嗎？
這套工作流程在 Ciyo 中製作和審核創意素材。投放、轉換追蹤和實驗分析需要在你的廣告平台中設定。
Astra 能在發布前選出獲勝廣告嗎？
它可以按照簡報評價廣告，但那並非實際測得的受眾反應。有關效果的聲明應依據真實實驗結果。
把這套工作流程放到你的畫布上
透過「在 Ciyo 中試用 GPT-6 Astra」連結開啟可編輯的初始提示詞。傳送前，加入你自己的參考資料和限制條件。根據要製作的素材，選擇圖片或影片模型及其支援的設定。