一封讓客戶退信的 EDM，讓我重新測試兩款 AI
上個月我用 ChatGPT 幫一個做手工家具的客戶寫了一封新品上市 EDM，標題是「職人精神，打造你的生活美學」。客戶看了很滿意，我也覺得挺有質感。結果信寄出去三天，開信率只有 8%，比他們過去平均的 15% 慘掉一半。
客戶傳了一張截圖給我，是他們會員的私訊：「你們是不是換了行銷公司？這次的信看起來好像 AI 寫的，沒有以前那種溫度。」我當下有點尷尬，但也開始認真思考一個問題——不是「AI 能不能寫文案」，而是「哪一款 AI 更適合哪種商用場景」。
於是我決定做一個三週實測：用 Claude 和 ChatGPT 各寫 30 組客戶文案，涵蓋產品頁、EDM、社群貼文、官網關於我們等不同類型，然後追蹤實際數據。這篇文章就是我的測試心得。
我原本以為「越新的模型越好用」，結果發現是場景問題
測試前我的假設很單純：ChatGPT 4 和 Claude 3.5 Sonnet 都是目前最強的模型，應該不會差太多，頂多就是語氣風格不同。但實際跑完三週後，我發現差異大到超出預期——不是誰比較強，而是兩者「擅長的商用文案類型」根本不在同一個象限。
先講結論：Claude 在「需要保留品牌溫度、情境描述、故事感」的文案上表現明顯更好；ChatGPT 在「需要結構化、說服邏輯、快速產出多版本」的場景更有效率。這不是誰取代誰的問題，而是什麼時候該用誰的問題。
實測數據：同樣的產品，兩款 AI 寫出的文案效果差在哪
測試組一：產品頁標題與描述（5 組）
同一款「給敏感肌用的手工皂」，我請 Claude 和 ChatGPT 各寫 5 版標題和產品描述，然後放上客戶的蝦皮賣場做 A/B 測試，每版跑 3 天。
| AI 工具 | 平均點擊率 | 平均轉換率 | 語氣特色 |
|---|---|---|---|
| Claude | 3.8% | 2.1% | 情境感強，「洗完不緊繃的早晨儀式」 |
| ChatGPT | 2.9% | 1.7% | 功能清晰，「敏感肌適用|無添加香精」 |
Claude 寫的版本帶有「使用情境」，例如「洗完臉不再擔心泛紅，可以安心出門的手工皂」；ChatGPT 則更偏向「成分說明+功能列點」。數據上 Claude 的點擊率和轉換率都高一點，但差距沒有我想像中大。
測試組二：EDM 主旨與內文（10 組）
這組差異就很明顯了。我拿三個不同產業的客戶（手工家具、線上課程、寵物用品）各寫 3 封 EDM，追蹤開信率和點擊率。
Claude 寫的 EDM 開信率平均高出 4.2 個百分點，特別是「故事型開場」的信件表現最好。例如寵物用品那封，Claude 的開場是「你家毛孩最近是不是也開始換毛了？」，ChatGPT 則是「秋季寵物保健指南|限時優惠中」。前者開信率 18%，後者 11%。
但 ChatGPT 有個優勢：它產出速度快很多，而且可以一次生成「三種不同語氣版本」讓我選。如果是需要快速 A/B 測試的場景，ChatGPT 更有效率。
測試組三：社群貼文（15 組）
這組我原本以為 ChatGPT 會贏，因為它對「時事梗」和「流行語」的掌握度比較好。結果發現對商用帳號來說，這反而是扣分項——太多梗會讓貼文看起來像「小編為了搞笑而搞笑」，反而稀釋品牌調性。
Claude 寫的貼文比較克制，不會硬塞梗，但能保留「人的語氣」。例如一個做手沖咖啡器具的客戶，Claude 寫的貼文是「今天磨豆的時候，突然聞到一股焦糖味。這支豆子終於養到最好喝的狀態了」，自然且有畫面感。ChatGPT 的版本則是「#咖啡控必收 #手沖日常 今天來分享這支豆子的風味！」語氣沒問題，但少了一點溫度。
我實際的選擇邏輯：不是誰取代誰，而是什麼時候用誰
測試完三週後，我現在的工作流程是這樣：
用 Claude 的場景
- 品牌故事、關於我們、創辦人理念等「需要情感連結」的內容
- 產品描述中需要「情境帶入」的部分，例如「使用這個產品的早晨會是什麼樣子」
- EDM 開場、社群限時動態等「需要像真人在講話」的短文案
- 需要多輪對話微調語氣的長文，Claude 的對話記憶和理解力更穩定
用 ChatGPT 的場景
- 需要快速生成多版本的標題、主旨、CTA 文案
- 結構化內容，例如「產品規格比較表」「FAQ 文案」「功能說明列表」
- 需要整合外部資料或爬梳大量資訊的文案（例如從產品手冊提煉賣點）
- 廣告投放用的短文案，因為需要快速測試、快速淘汰
這個分工邏輯聽起來有點反直覺，但實測下來確實有效。我不會再問「哪個 AI 比較好」，而是問「這個文案的核心目的是什麼」，然後選對工具。
兩個讓 AI 文案更好用的實戰技巧
技巧一：給 Claude 範例語氣，給 ChatGPT 結構框架
Claude 很吃「語氣範例」，你給它一段客戶過去寫的文字，它就能模仿到八九成；ChatGPT 則更適合給「結構化指令」，例如「寫三個版本，分別是理性訴求、感性訴求、促銷導向」。
我會把客戶過去表現最好的一封 EDM 或貼文餵給 Claude，讓它學語氣；然後用 ChatGPT 快速生成十個標題版本，再挑三個給 Claude 改寫成完整文案。這樣結合效率跟溫度。
技巧二：用「負面提示」過濾 AI 腔
不管用哪一款，我都會在指令最後加上「不要用『首先』『總而言之』『值得一提的是』這類詞；不要用排比句收尾；不要硬塞形容詞」。這招對 Claude 特別有效，它會明顯收斂那些「AI 感很重」的句型。
ChatGPT 則需要額外提醒「不要用 emoji 和 hashtag，除非我明確要求」，否則它很容易預設你要寫社群貼文風格。
這次測試最大的收穫：承認限制比假裝萬能更有說服力
測試到第二週，我發現一個有趣的現象：客戶對「AI 生成文案」的接受度，跟我怎麼跟他們溝通有關。
如果我說「這是 AI 寫的，超快超方便」，客戶反而會開始挑毛病，覺得「是不是因為用 AI 所以比較便宜，那我應該可以要求改到滿意為止」。但如果我說「我用 AI 快速生成十個方向，然後挑最適合你的語氣改寫，最後我自己再校過一遍邏輯和品牌調性」，客戶反而更信任。
AI 是工具，不是魔法。Claude 和 ChatGPT 都不會「自動生成完美文案」，但它們可以讓我把時間花在「判斷哪個方向對」，而不是「從零開始想破頭」。
如果你也在思考該用哪款 AI 寫商用文案，我會建議：不要急著選邊站，先問自己「這次的文案目標是讓人感受品牌溫度，還是讓人快速理解產品優勢」。答案不同，工具就不同。
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