目标：理解AI大模型营销中的技术调优逻辑，掌握基本调整与效果追踪的方法。
6.1 AI文案优化逻辑
6.1.1 从曝光量 → 点击率 → 留资转化率 → 成交的完整漏斗
6.1.2 大模型生成结果的可控性与调整方式
6.1.3 提示词微调与模板化
6.2 技术调优方法
6.2.1 RAG（检索增强生成）在企业知识库中的应用
6.2.2 如何通过数据反馈优化AI输出（如低点击文案的改写、关键词替换）
6.2.3 多版本AB测试：自动生成10版文案，测试并筛选最优
6.3 实操案例，以CAIE的TalkingView大模型营销系统为例
6.3.1 学习如何使用TalkingView大模型营销系统，分品牌监控、选题、撰写营销文案、文章发布、客户会话洞察等五大环节
6.3.2 学员分组：根据前几天生成的文案，结合平台反馈数据（模拟或真实案例） → 进行优化 → 对比优化前后差异
6.4 总结
6.4.1 掌握“写 → 发 → 调”的完整闭环
6.4.2 形成个人的提示词库与发布模板库
