Vollständig kopierbar: Schritte zum Aufbau eines High-Ticket-Affiliate-Business mit 1 Million Yen/Monat durch Codex-Vollautomatisierung

Zuerst möchte ich das gleich vorweg sagen, weil ich nicht missverstanden werden will.

In diesem Artikel geht es nicht um "mit einem Knopf 1 Million Yen verdienen".

Was hier beschrieben wird, ist die Vorgehensweise, wie man mit Codex (OpenAIs autonomem KI-Assistenten) über 90 % der Arbeit im High-Ticket-Affiliate-Marketing eliminiert und dann die Zahlen für 1 Million Yen im Monat "rückwärts berechnet → systematisiert → auf Autopilot stellt". Ich habe etwa 40 kopierbare Prompts aufgelistet, die alle davon ausgehen, dass der Leser ein Anfänger ist. Selbst wenn du noch nie Codex benutzt hast, wirst du, wenn du die Schritte von Anfang bis Ende befolgst, ein komplettes System aufbauen können.

Warum schreibe ich so konkret? Der Grund ist einfach: Es gibt zu viele Beiträge über "KI-Nebentätigkeiten" und "Automatisierung", die bei abstrakten Theorien stehen bleiben. Sie sagen nur "Codex ist unglaublich" oder "Du kannst mit ChatGPT automatisieren", aber niemand schreibt, was man in welcher Reihenfolge und mit welchen Prompts bewegen soll. Deshalb können die Leute nicht anfangen oder, wenn sie es doch tun, nicht weitermachen.

Ich bin ehrlich. 1 Million Yen im Monat mit High-Ticket-Affiliates zu verdienen, ist kein Zaubertrick, den jeder in ein paar Monaten schafft. Die Struktur ist jedoch unglaublich einfach.

"High-Ticket-Produkte (20.000–100.000 Yen) × 10–50 Conversions pro Monat × Dieses System auf Autopilot stellen." Das ist alles.

Umgekehrt gilt: Wenn du diese drei Dinge gewissenhaft aufbaust, werden diejenigen, die es nachmachen können, es schaffen. Codex ist der Partner, der fast die gesamte Montage übernimmt.

Dieser Artikel umfasst 10 Kapitel: Nischenauswahl → Persona-Design → Artikel-Massenproduktion → SNS-Funnels → Sales-Copy-AB-Testing → Prompt-Engineering → Erweiterung der Fähigkeiten mit MCP → Autopilot mit Codex Automations → Fallstricke vermeiden → Alte Gewohnheiten ablegen. Ich hinterlasse hier alle ~40 Prompts und das operative Know-how.

Wenn du fertig gelesen hast, wirst du sowohl die "Landkarte der Arbeit, um auf 1 Million Yen zu zielen" als auch die "Umsetzungsschritte, die mit Kopieren und Einfügen funktionieren" haben. Kopiere es, schreibe es mit deinen eigenen Projekt- und Genre-Namen um und führe es sofort aus. Es funktioniert.

Lass uns loslegen.

Kapitel 1: Nischenauswahl — 80 % des 1-Million-Ziels werden hier entschieden

Das erste Kapitel handelt davon, "was man verkauft".

Ehrlich gesagt, wenn du das falsch machst, wirst du, egal wie hart du in den späteren Kapiteln arbeitest, keine 1 Million Yen erreichen. Wenn du ein 1.000-Yen-Produkt-Affiliate mit Codex automatisierst, brauchst du 1.000 Verkäufe für 1 Million Yen. Bei einem 30.000-Yen-High-Ticket-Produkt erreichst du denselben Umsatz mit 33 Verkäufen. Die Arbeit ist fast dieselbe. Der einzige Unterschied ist, "was du zuerst ausgewählt hast".

1. Tier-S-Nischen-Scharfschütze — Filtern von Genres nach 3 Achsen

Das Überleben im High-Ticket-Affiliate-Bereich wird bestimmt durch "Stückpreis × Genehmigungsrate × Suchnachfrage". Wenn du vage "Nebentätigkeit" oder "Schönheit" wählst, triffst du auf einen roten Ozean, niedrige Preise oder eine 3%-Genehmigungsraten-Mine. Lass die KI diese drei Achsen bewerten und behalte nur die besten.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Du bist ein Marktanalyst für High-Ticket-Affiliate-Marketing.

Bitte bewerte die folgenden Genre-Kandidaten auf einer 10-Punkte-Skala basierend auf drei Achsen:

1. Durchschnittlicher Stückpreis (10.000 Yen oder mehr = hohe Punktzahl)
2. Genehmigungsrate (50 % oder mehr = hohe Punktzahl)
3. Gleichgewicht zwischen monatlichem Suchvolumen und Wettbewerbsdichte

Füge eine einzeilige Begründung für jede Achse hinzu und sortiere sie in absteigender Reihenfolge der Gesamtpunktzahl.

Behalte schließlich nur Genres mit einer Gesamtpunktzahl von 24 oder mehr als "Einstiegskandidaten" bei.

Genre-Kandidaten: [ ]

1. ASP-Cross-Crawl — Vergleichen desselben Produkts über mehrere ASPs hinweg

Selbst für dasselbe Produkt können Preis und Genehmigungsrate je nach ASP (Affiliate Service Provider) um mehr als das Doppelte variieren. Dies jedes Mal manuell zu überprüfen, ist Zeitverschwendung, also lass Codex sie auflisten.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Durchsuche für den folgenden Produktnamen die wichtigsten ASPs (A8, Moshimo, afb, Access Trade, ValueCommerce, Cats) und gib die Ergebnisse in Tabellenform aus.

Spalten: "ASP-Name / Stückpreis / Genehmigungsbedingungen / Geschätzte Genehmigungsrate / Verfügbarkeit von Sonderpreisverhandlungen."

Wenn die Quelle nicht bestätigt werden kann, schreibe "Unbekannt" und fülle nichts mit Vermutungen.

Produktname: [ ]

1. LTV-Rückwärtsrechner — Rückwärtsrechnen von 1 Million Yen

Mit Träumen zu beginnen, führt zu Frustration. Mit Zahlen zu beginnen, führt zu Ausdauer. Zerlege die Struktur von 1 Million Yen und bestimme zuerst, wie viele Verkäufe zu welchem Preis du anstreben solltest.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Bitte gib 5 realistische Muster an, um ein monatliches Umsatzziel von 1 Million Yen zu erreichen.

Erstelle für jedes Muster eine Tabelle mit:

• Geschätzter Stückpreis
• Erforderliche Anzahl von Conversions
• Erforderlicher Traffic (bei 1%/3%/5% Conversion-Raten)
• Geschätzte Anzahl von Artikeln (bei 500/1500/3000 durchschnittlichen monatlichen PV pro Artikel)

Reihe sie schließlich in der Reihenfolge, wie einfach sie für einen Anfänger in kürzester Zeit aufzubauen sind.

1. Nachfrage-Sättigungs-Index — Quantifizierung des Gleichgewichts von Nachfrage und Sättigung

Selbst wenn die Suchnachfrage hoch ist, kannst du nicht gewinnen, wenn der Wettbewerb zu stark ist. Umgekehrt, wenn der Wettbewerb schwach ist, aber die Nachfrage gering, wirst du keine 1 Million erreichen. Bewerte beide, um zu visualisieren, wo du gewinnen kannst.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Bewerte für die folgenden Keyword-Gruppen die "Nachfrage-Punktzahl (0-10)" und die "Sättigungs-Punktzahl (0-10)" und berechne den "Nachfrage ÷ Sättigung"-Index.

Sortiere nach dem höchsten Index und schreibe 3 Zeilen Begründung für jedes der Top 5, warum ein Anfänger in 3 Monaten auf eine Top-Platzierung abzielen kann.

Keyword-Gruppen: [ ]

Das gemeinsame Thema dieses Kapitels ist "Hör auf, nach Gefühl zu wählen, und fang an, nach Zahlen zu wählen". Mehr als die Hälfte des Unterschieds zwischen denen, die 1 Million erreichen, und denen, die es nicht tun, wird durch diese anfängliche Auswahl entschieden.

Kapitel 2: Persona- und Angebotsdesign — Ein Bauplan, um auf eine Person zu zielen

"An alle verkaufen" verkauft sich nicht. "Eine Person tief treffen" führt dazu, dass man an viele verkauft. Dieses Kapitel enthält vier Schritte, um Codex diese "eine Person" materialisieren zu lassen und ein Angebot zu bauen, das bei ihr ankommt.

1. N=1-Persona-Generator — Generieren einer realistischen Person

Erschaffe gründlich eine Person, einschließlich Name, Alter, Beruf, Einkommen, Sorgenebene, Schlagworte, Suchzeiten und den Moment, in dem sie zögert zu zahlen. Ein vager "männlicher Büroangestellter in den 30ern" reicht nicht.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Generiere einen typischen Kunden, der im folgenden Genre kaufen würde, mit einer Auflösung, die sich real anfühlt.

• Name/Alter/Geschlecht/Ort
• Beruf/Einkommen/Familienstruktur/Hobbys
• 5 Sorgen aus den letzten 3 Monaten
• 3 Schlüsselwörter, die kurz vor dem Kauf gesucht wurden
• 3 Gründe für das Zögern zu zahlen
• 3 Auslöser, die zum Zahlen bewegen

Allgemeinplätze sind verboten; schreibe mit spezifischen Namen.

Genre: [ ]

1. Pain-Stack-Mapping — Schichtung von Sorgen in 5 Ebenen

Menschen bewegen sich nicht wegen oberflächlicher Sorgen. Die wahre Motivation liegt drei Ebenen tiefer. Zerlege in Oberfläche → Mitte → Tiefe → Angst → Ideal, um die Appeal-Achse zu bestimmen.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Strukturiere die Sorgen dieser Persona in die folgenden 5 Ebenen:

1. Oberfläche (Sorgen, die sie normalerweise laut aussprechen)
2. Mitte (Unzufriedenheit, die noch nicht verbalisiert wurde)
3. Tiefe (Ursache)
4. Angst (Worst-Case-Szenario, wenn man sie sich selbst überlässt)
5. Ideal (Was sie wirklich werden wollen)

Schreibe 3 Punkte für jede Ebene und schlage schließlich vor, welche Ebene im Copy mit Begründung angezielt werden sollte.

1. Offer-Market-Fit-Test — Bewertung der Übereinstimmung zwischen Angebot und Markt

Selbst wenn du ein Projekt findest, wird es nicht funktionieren, es einfach so zu verkaufen. Lass Codex bewerten, wie gut die tiefen Sorgen der Persona mit den Vorteilen des Projekts übereinstimmen. Wenn es nicht passt, gestalte das Angebot neu.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Lies die folgenden Persona- und Projektinformationen und bewerte die Übereinstimmung zwischen beiden anhand von 10 Punkten.

Bewerte jeden Punkt von 10 und gib eine Gesamtpunktzahl an.

• Unter 70 Punkte → "Pivot empfohlen"
• 70-85 Punkte → "Angebot neu gestalten"
• 85+ Punkte → "Sofort ausführen"

Schreibe die Gründe für das Urteil in Stichpunkten.

Persona: [ ]

Projekt: [ ]

1. Counter-Offer-Generator — Erstellen des Gegenteils bestehender LPs zur Differenzierung

Du wirst verlieren, wenn du dieselbe Appeal-Achse wie die Konkurrenz verwendest. Lass die KI die Behauptungen bestehender LPs lesen und 3 Ideen generieren für "was ein Appeal aus dem genau entgegengesetzten Winkel wäre". Du wirst durch Kontrarianismus eine Gewinnkante finden.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Lies die folgende Konkurrenz-LP und extrahiere 3 Haupt-Appeal-Achsen.

Als nächstes generiere für alle drei einen "Appeal, der aus dem genau entgegengesetzten Winkel gerechtfertigt werden kann".

Liste für jede Idee auch auf:

• Mit welchem Lesersegment es resonieren wird
• Implementierungshinweise

Konkurrenz-LP: [URL oder Text]

Sobald die Persona und das Angebot festgelegt sind, wird das Schreiben von Artikeln oder SNS-Beiträgen nur noch ein Mittel zum Zweck. Dies ist die Grundlage, die Kapitel 3 und darüber hinaus viel einfacher macht.

Kapitel 3: Artikel-Massenproduktion — Automatisch einen Entwurf pro Tag erstellen

Hier geht es um "Quantität".

Selbst bei High-Ticket-Affiliates brauchst du letztendlich eine gewisse Menge an Traffic. Wenn du 50.000 PV auf 100.000 PV verdoppelst, wächst der Umsatz in ähnlichem Maße. Da es für Menschen unmöglich ist, diese Menge kontinuierlich zu produzieren, übergeben wir es an Codex.

1. SERP-Reverse-Engineering — Zerlegen und Rekonstruieren von Top-Artikeln

Lass die KI analysieren, warum Top-Artikel oben sind, und extrahiere ihre Struktur. Lass sie dann ein Framework generieren, um sie zu schlagen, indem "fehlende Abschnitte" und "ungelöste Benutzerfragen" ausgefüllt werden.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Analysiere die Titel- und Überschriftenstruktur der Top-10-Suchergebnisse für das folgende Keyword.

1. Gemeinsame Überschriftenstrukturen
2. Top 5 häufig erwähnte Punkte
3. 5 Fragen/Lücken, die nirgendwo geschrieben stehen

Basierend auf diesen Informationen gib einen "einzigartigen Strukturvorschlag, um die Top-Ergebnisse zu schlagen" mit jeweils H2x6 und H3x3 aus.

Keyword: [ ]

1. Skeleton-Then-Fill — Paralleles Erstellen des Frameworks und Hinzufügen von Inhalten

Wenn du die KI von oben schreiben lässt, verliert die zweite Hälfte immer an Schwung. Lass sie zuerst parallel das Überschriften-Skelett erstellen und dann jede Überschrift als unabhängige Aufgabe ausarbeiten. Für Codex führt "paralleles Ausführen kurzer Aufgaben" zu stabilerer Qualität.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Liste für das folgende Thema zuerst parallel das Überschriften-Skelett (H2x5, mit H3x3 für jedes H2) auf.

Behandle als nächstes jedes H2 als unabhängige Aufgabe und arbeite jeden Abschnitt mit 800 Zeichen aus.

Integriere schließlich das Ganze und präsentiere eine fertige Version, bei der logische Überschneidungen und Widersprüche entfernt wurden.

Thema: [ ]

1. E-E-A-T-Injektion — Nachträgliches Einfügen von Erfahrung, Fachwissen, Autorität und Vertrauenswürdigkeit

Von KI geschriebene Artikel mögen eine hohe Durchschnittspunktzahl haben, aber ihnen fehlt "Erfahrung". Von Google bewertete Artikel enthalten immer Details aus echten Erfahrungen. Füge diese nachträglich ein.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Lies den folgenden Artikelentwurf und bewerte ihn aus der E-E-A-T-Perspektive.

1. Erfahrung
2. Fachwissen
3. Autorität
4. Vertrauenswürdigkeit

Liste 3 fehlende Punkte für jede Perspektive auf.

Generiere dann spezifische Sätze (Zahlen, Eigennamen, reale Episoden), die in die fehlenden Teile eingefügt werden sollen, und markiere die Positionen mit "Hier einfügen".

Entwurf: [ ]

1. Internal-Link-Web-Designer — Strukturelles Entwerfen interner Link-Netzwerke

Wenn die Anzahl der Artikel zunimmt, stagniert das interne Link-Design. Gib Codex die Sitemap und URL-Liste und lass ihn interne Links in einer Topic-Cluster-Struktur entwerfen.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Lies die folgende URL-Liste und Titelliste für jeden Artikel und entwerfe eine interne Link-Karte in einer Topic-Cluster-Struktur.

Klassifiziere in 3 Ebenen: "Säulenartikel", "Cluster-Artikel" und "Satellitenartikel" und gib eine Tabelle mit bis zu 5 internen Links aus, die von jedem Artikel platziert werden sollen.

Füge auch Anchor-Text-Vorschläge hinzu.

URL-Liste: [ ]

1. Comparative-Review-Stack — Strukturelle Massenproduktion von Vergleichsberichten

High-Ticket-Affiliates und vergleichende Testberichte sind eine perfekte Kombination. Produziere massenhaft Artikel, die 3-5 Produkte im selben Genre mit einer festen Struktur vergleichen.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Generiere 3 "vergleichende Testberichte mit derselben Struktur" für die folgenden 3 Produkte.

Ändere das Hauptprodukt für jeden Artikel und lasse die anderen 2 als "Vergleichsobjekte" erscheinen.

Die Artikelstruktur ist festgelegt:

• Einleitung (150 Zeichen)
• Allgemeiner Testbericht des Hauptprodukts
• Vergleichstabelle auf 3 Achsen (Preis, Wirkung, Support)
• Für wen das Hauptprodukt geeignet / nicht geeignet ist
• Fazit

Produktliste: [ ]

An diesem Punkt wirst du nahe an einem Zustand sein, in dem "ein Entwurf pro Tag erstellt wird". Wenn du zu Kapitel 8 mit Codex Automations übergehst, kannst du dies vollständig auf Autopilot laufen lassen.

Kapitel 4: SNS-Funnels — Automatisches Verbinden der X → note → LINE-Staffel

Um mit High-Ticket-Affiliates auf 1 Million Yen zu zielen, ist Such-Traffic allein volatil.

Generiere Traffic auf X, wärme sie auf note auf und schließe auf LINE ab.

Automatisiere diese 3-stufige Staffelübergabe mit KI.

1. Hook-Library-Builder — Extrahieren von Appeal-Mustern aus vergangenen viralen Beiträgen

Extrahiere nur die Beiträge, die von deinem eigenen oder ähnlichen Konten im selben Genre gewachsen sind, und lass die KI gemeinsame "Hook-Typen" extrahieren. Dies wird deine eigene Appeal-Vorlagensammlung.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Analysiere die folgende Liste von X-Beiträgen (diejenigen mit einer Engagement-Rate von 3 % oder höher) und extrahiere 10 gemeinsame "Hook-Syntaxen".

Gib für jede Syntax eine Tabelle aus mit:

• Situationen, in denen sie verwendet wird
• Erwartete Reaktion
• Allgemeine Vorlage (Lückentext-Format)

Beitragsliste: [ ]

1. Thread-to-Article-Bridge — Automatisches Generieren von CTAs von X-Threads zu note

Wie natürlich du interessierte Leser auf X zu note schickst, bestimmt 80 % der Zustromrate. Generiere automatisch 3 Muster von Übergangstexten, die am Ende eines Threads platziert werden sollen.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Lies den folgenden X-Thread-Inhalt und generiere 3 Muster von natürlichen CTAs zu einem note-Artikel.

1. "Neugierig auf den Rest"-Typ
2. "Die Sorge des Lesers verbalisieren"-Typ
3. "Expliziter Vorteil"-Typ

Jeweils innerhalb von 140 Zeichen, kein Hard Sell, unter der Annahme, dass der letzte Satz "Platziere den Link zum note-Artikel" ist.

Thread: [ ]

1. Lead-Magnet-Generator — Massenproduktion von LINE-Registrierungsvorteilen

Die Lebensader von High-Ticket-Affiliates ist die LINE-Liste. Produziere massenhaft "Vorteile", die als Motivation für die Registrierung für jede Persona dienen. Die Registrierungsraten können sich allein durch die Änderung des Vorteils um ein Vielfaches ändern.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Generiere 10 Lead-Magnet-Ideen (Vorteile), um die LINE-Registrierung für die folgende Persona zu fördern.

Gib für jede Idee aus:

• Vorteilsname (innerhalb von 20 Zeichen)
• Zusammenfassung des Inhalts
• Geschätzte Registrierungsrate
• Zeitaufwand für die Produktion

Reihe sie schließlich nach Produktionskosteneffektivität.

Persona: [ ]

1. Follow-up-DM-Script — Automatisches Generieren von Follow-up-LINEs nach der Registrierung

Die Hälfte der Abbrüche wird in den ersten 3 Tagen nach der Registrierung entschieden. Generiere ein 3-5 Nachrichten umfassendes Follow-up-Szenario, das auf die Persona und das Projekt zugeschnitten ist.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Generiere 5 Follow-up-LINE-Nachrichten nach der Registrierung für die folgende Persona.

Nachricht 1 = Sofortiger Dank + Erwartungssetzung

Nachricht 2 = Empathie-Geschichte

Nachricht 3 = Vergleich mit anderen Unternehmen/Selbststudium

Nachricht 4 = Social Proof

Nachricht 5 = Angebotspräsentation

Schreibe jede Nachricht mit einer Struktur, die basierend auf Sticker-Reaktionen am Anfang verzweigen kann.

Persona: [ ]

Projekt: [ ]

Kapitel 5: Sales-Copy-Automatisches-AB-Testing — Setze nicht auf eine, messe mit fünf

Eine LP zu polieren ist wichtig, aber die endgültige Form erscheint nicht von Anfang an. Codex ist gut darin, "mehrere Varianten für denselben Appeal zu generieren", also führe fünf aus und behalte den Gewinner.

1. Variant-Spawner — Generieren von 5 Mustern für dieselbe LP

Allein durch das Ändern einer Zeile im ersten Bildschirm kann sich die CVR um das 2- oder 3-fache ändern. Diese manuell zu schreiben ist Zeitverschwendung, also generiere 5 Muster auf einmal.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Lies den folgenden LP-Text und generiere 5 Varianten, die nur den "Slogan + Sub-Copy + CTA-Button-Text" des ersten Bildschirms ändern.

Ändere die Appeal-Achse für jede Variante deutlich.

Beispiel:

• Angst-Appeal
• Gewinn-Appeal
• Autoritäts-Appeal
• Empathie-Appeal
• Dringlichkeits-Appeal

Liste für jede Idee auch das Lesersegment auf, mit dem sie resonieren wird.

LP-Text: [ ]

1. Objection-Handler — Automatisches Multiplizieren von Einwandbehandlungsteilen

Die Stellen, an denen Leute eine LP verlassen, sind festgelegt. Schreibe die Behandlung für die drei Haupt-Einwände—"Es ist teuer", "Ich mache mir Sorgen, ob ich es kann", "Ich muss jetzt nicht kaufen"—in den Worten der Persona.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Liste für das folgende Projekt 10 erwartete Einwände vor dem Kauf auf und generiere für jeden Einwand einen Behandlungstext.

Der Stil sollte nicht aufdringlich sein; akzeptiere zuerst die Angst des Lesers und löse sie dann mit Daten oder Beispielen auf.

Jede Einwandbehandlung sollte innerhalb von 200 Zeichen sein.

Projekt: [ ]

1. Urgency-Calibrator — Numerisches Anpassen von Dringlichkeit und Knappheit

Zu viel Hype ist kontraproduktiv; zu wenig bewegt die Leute nicht. Gib die "Intensität" von Dringlichkeit und Knappheit von 1-10 an und lass es mit dieser Intensität schreiben.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Schreibe für das folgende Angebot Dringlichkeits- und Knappheitsdarstellungen nach Intensitätsstufe (Niedrig/Mittel/Hoch).

Generiere 3 Textmuster um den CTA für jede Stufe und liste auch erwartete Reaktionen auf (Anstieg/Rückgang der Conversion-Rate, Vorhandensein von Abneigung).

Angebot: [ ]

1. Story-Arc-Injector — Strukturelles Erstellen von Story-Typ-LPs

Je höher der Preis, desto weniger verkauft es sich allein durch "Logik". Du brauchst eine Geschichte, die die Emotionen des Lesers bewegt. Generiere einen Story-Bogen, der am Anfang der LP eingefügt werden soll, unter Verwendung einer Vorlagenstruktur.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Generiere einen Story-Bogen, der zur folgenden Persona und zum folgenden Projekt passt.

Die Struktur hat 6 Stufen:

Alltag → Vorfall → Konflikt → Begegnung → Wendepunkt → Erfolg

200 Zeichen pro Stufe, eine Figur, zeige emotionale Höhen und Tiefen deutlich an.

Schlage schließlich vor, wo in der LP diese Geschichte eingefügt werden soll.

Persona: [ ]

Projekt: [ ]

Kapitel 6: Verfeinerung des Prompt-Inhalts — 5 Möglichkeiten, die Ausgabequalität jedes Mal zu stabilisieren

An diesem Punkt ist "was gemacht werden soll" entschieden. Dieses Kapitel handelt von 5 Arten, "die Qualität dieser Arbeit jedes Mal zu stabilisieren". Alle sind allein durch die Art und Weise, wie du den Prompt schreibst, wirksam.

1. Output-First-Spezifikation — Zuerst die endgültige Vorlage festlegen

Wenn du sagst "schreibe einen Blogbeitrag", wird die Ausgabe variieren. Wenn du zuerst die endgültige Vorlage erstellst und sie die Lücken ausfüllen lässt, verschwindet die Variation.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Bitte fülle die folgende Vorlage perfekt aus.

Titel: [Innerhalb von 40 Zeichen, einschließlich Zahlen]

Einleitung: [3 Lesersorgen, je 1 Satz]

Hauptteil: [H2x3 + je 300 Zeichen]

Fazit: [1 Handlungsvorschlag]

CTA: [Innerhalb von 15 Zeichen]

Thema: [ ]

1. Negative Constraints — NG-Liste zur Beseitigung des KI-Geruchs

"In natürlichem Schreiben" ist zu vage, um befolgt zu werden. Wenn du eine spezifische NG-Liste in Stichpunkten bereitstellst, verschwindet der KI-Geruch fast vollständig.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Bitte erstelle das Folgende. Beachte die Verbote strikt.

1. "Über..." oder "Es ist wichtig zu..." ist verboten
2. Die aufeinanderfolgende Verwendung von 3-Zeichen-Kanji-Komposita ist verboten
3. Eröffnungsgrüße sind verboten
4. Das Ausweichen mit nur Aufzählungspunkten ist verboten
5. Die gleiche Satzendung dreimal hintereinander zu verwenden, ist verboten

Bei Verstoß den gesamten Text neu schreiben.

Ziel: [ ]

1. XML-Strukturierte-Tagging — Trennen von Informationen mit Tags

Wenn du Ziele, Hintergrund, Einschränkungen, Beispiele und Ausgabeformat in einem Klumpen übergibst, verliert die KI den Überblick über die Prioritäten. Allein das Trennen mit Tags verbessert die Verständnisgenauigkeit.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Ich werde mit der folgenden Struktur instruieren. Bitte antworte gemäß dem Inhalt jedes Tags.

<goal>Zu erreichendes Ziel</goal>

<context>Hintergrundinformationen</context>

<constraints>Verbote</constraints>

<examples>Referenzbeispiele</examples>

<output_format>Ausgabeformat-Rahmen</output_format>

1. Self-Refine — Ausführen von Generierung, Kritik und Überarbeitung in einem Durchgang

Wenn du einen Text, den du allein geschrieben hast, überprüfst, wirst du die Mängel nicht sehen. Lass die KI 3 Rollen spielen und die Generierung → strenge Bewertung → Überarbeitung in einer Antwort abschließen.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Führe für das folgende Thema alle 3 Schritte in einer Antwort aus.

1. Schreibe den ersten Entwurf
2. Bewerte als strenger Redakteur auf 5 Perspektiven: Überzeugungskraft, Einzigartigkeit, Logik, Lesbarkeit und Auslassungen
3. Schreibe eine überarbeitete Version basierend auf den Bewertungen

Thema: [ ]

1. Calibrated-Confidence-Prompting — Explizites Machen von Konfidenzniveaus

Im High-Ticket-Affiliate-Bereich kostet ein einziger sachlicher Fehler Vertrauen. Wenn du es jedes Mal ein "Konfidenzniveau 0-100%" für jede Behauptung einbeziehen lässt, wird die Beurteilung der Zuverlässigkeit überwältigend einfacher.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Füge bei der Beantwortung der folgenden Frage immer ein "Konfidenzniveau 0-100%" für jede Behauptung hinzu.

• Unter 50 % → "Spekulation"
• 70 % oder mehr → "Tatsache"

Kennzeichne sie und gib eine einzeilige Begründung für jedes Konfidenzniveau.

Frage: [ ]

Kapitel 7: Codex mit MCP "Hände und Füße" geben — 4, die enthalten sein sollten

MCP (Model Context Protocol) ist ein Standard zum Verbinden von KI mit externen Diensten.

Damit verwandelt sich Codex von einem "Chat-Tool" in einen "Agenten, der die reale Welt bewegt". Ich habe 4 essentielle für High-Ticket-Affiliates ausgewählt.

1. Firecrawl MCP — Konvertieren von Konkurrenz-LPs und -Seiten vollständig in Markdown

Codex direkt Konkurrenz-LPs lesen zu lassen, macht die Analyse schneller. Da es JavaScript-gerenderte Seiten verarbeiten kann, kannst du ihm moderne dynamische LPs direkt füttern.

▼ Beispielverwendung

Konvertiere die folgende URL mit Firecrawl in Markdown, wende Kapitel 2 Technik 8 (Counter-Offer Generator) an und gib 3 LP-Strukturvorschläge aus, die aus dem genau entgegengesetzten Winkel appellieren.

URL: [ ]

1. Supadata MCP — Extrahieren von Appeal-Elementen aus Videos in einem Durchgang

Ein MCP, das Transkripte von YouTube/TikTok/Instagram an Codex übergeben kann. Zerlege die Struktur von viralen Videos und verwende sie für deine eigenen LPs oder Threads wieder.

▼ Beispielverwendung

Extrahiere das Transkript aus der folgenden YouTube/TikTok-Video-URL und extrahiere 5 "Hook-Syntaxen" und "Abbruchvermeidungspunkte", die die Zuschauerbindung erzeugen.

URL: [ ]

1. Memory MCP — Codex dauerhaftes Gedächtnis geben

Codex verliert normalerweise das Gedächtnis, wenn eine Sitzung endet. Mit Memory MCP werden Persona, Projektinformationen und vergangene Überprüfungsergebnisse persistent gespeichert. Die Arbeit des "jedes Mal erneuten Einfügens von Prämissen" wird auf Null reduziert.

▼ Beispielverwendung

Registriere die folgenden Informationen im dauerhaften Gedächtnis.

1. Bearbeitetes Genre [ ]
2. Haupt-Persona [ ]
3. Aktive Projekte und Stückpreise [ ]
4. NG-Appeal-Achsen [ ]

Beziehe dich in zukünftigen Sitzungen immer zuerst darauf, bevor du arbeitest.

1. Notion/Sheets MCP — Zentralisieren von Projektmanagement und Umsatzdaten

Lass Codex direkt mit Notion oder Tabellenkalkulationen für Projektpreise, monatliche Vorkommnisse, Genehmigungsraten und bestätigte Beträge interagieren. Dies integriert "Datenaktualisierung → Analyse → nächster Schritt".

▼ Beispielverwendung

Rufe aus der Notion-DB "Projektmanagement" die Anzahl der Vorkommnisse und bestätigten Fälle für den aktuellen Monat ab und aggregiere nach ASP/Projekt.

Extrahiere Projekte, bei denen die Genehmigungsrate in den letzten 3 Monaten gesunken ist, und formuliere 3 ursächliche Hypothesen für jedes.

Mit diesen vier hast du "Lesen (Firecrawl/Supadata)", "Erinnern (Memory)" und "Bewegen (Notion/Sheets)". Hier beginnt Codex wirklich, sich mit Händen und Füßen zu bewegen.

Kapitel 8: Vollständiger Autopilot mit Codex Automations — 5, die funktionieren, während du schläfst

Codex Automations ist eine geplante Ausführungsautomatisierungsfunktion.

Einmal eingerichtet, führt Codex deine Nebentätigkeit weiter aus, selbst während du schläfst oder in einer Besprechung bei der Arbeit bist. Verfügbar mit ChatGPT Plus (20 $/Monat) oder höher.

Die Kombination aller fünf hier vorgestellten startet einen vollautomatischen Zyklus aus "Tägliche Entwürfe / Tägliche SNS-Beiträge / Wöchentliches Ranking-Monitoring / Monatliche Umsatzberichte / Automatische Erkennung von leistungsschwachen Artikeln".

1. Daily-Article-Drafter — Ein Artikelentwurf, der jeden Morgen erstellt wird

Jeden Morgen um 6:00 Uhr einen Entwurf aus der Keyword-Liste des Vortages generieren und in einem bestimmten Ordner speichern. Wenn du aufwachst, liegt der Entwurf bereits auf deinem Schreibtisch.

▼ Setup-Prompt

Erstelle eine Standalone Automation mit dem folgenden Zeitplan.

[Zeitplan] Jeden Tag um 6:00 Uhr

[Aufgabe]

1. Ein Keyword für heute aus ./keyword-queue/ im Projekt abrufen
2. Die Überschriftenstruktur der Top-10-SERP-Ergebnisse für dieses Keyword analysieren (Kapitel 3, Technik 9 anwenden)
3. Einen 4.000 Zeichen umfassenden Entwurf basierend auf der Struktur erstellen
4. Als ./drafts/YYYY-MM-DD.md speichern
5. Slack über die Fertigstellung benachrichtigen

1. Tägliche SNS-Kanone — Automatische Generierung und Planung von X-Beiträgen

Jeden Morgen werden 3 X-Beiträge für heute unter Bezugnahme auf die Syntax früherer viraler Beiträge generiert und geplant. Das Konzept, keine Ideen mehr zu haben, verschwindet.

▼ Setup-Prompt

Erstellen Sie eine Automatisierung mit dem folgenden Zeitplan.

[Zeitplan] Täglich um 7:00 Uhr

[Aufgabe]

1. 10 virale Beiträge (Engagement-Rate 3%+) in ./content-bank/ einsehen
2. 3 Syntaxmuster daraus auswählen und 3 X-Beiträge für das heutige Thema generieren
3. In jedem Beitrag einen natürlichen CTA zu einem Notiz-Artikel einfügen
4. API an ein Planungstool wie Buffer senden
5. Slack über die Liste der Fertigstellung benachrichtigen

1. Wöchentlicher SERP-Wächter — Wöchentliche automatische Überwachung von Ranking-Schwankungen

Jeden Montag werden die Rankings aktiver Keywords abgerufen und nur Artikel aufgelistet, die im Vergleich zur Vorwoche um 5 oder mehr Plätze gefallen sind. Kein manuelles Öffnen der Search Console mehr nötig.

▼ Setup-Prompt

Erstellen Sie eine Automatisierung mit dem folgenden Zeitplan.

[Zeitplan] Jeden Montag um 9:00 Uhr

[Aufgabe]

1. Rankings für alle aktiven Keywords abrufen (./keywords.csv)
2. Keywords extrahieren, die im Vergleich zur Vorwoche um 5 oder mehr Plätze gefallen sind
3. Für jedes Keyword den Unterschied zu den Top-Artikeln analysieren (Überschriftenstruktur/Wortanzahl/E-E-A-T-Elemente)
4. Nach Priorität geordnet als Umschreibungskandidaten melden
5. Slack benachrichtigen

1. Monatlicher P&L-Berichterstatter — Automatische Generierung monatlicher Umsatzberichte

Zu Beginn des Monats werden die Vorfallbeträge / bestätigten Beträge / Genehmigungsraten / Beiträge des Vormonats nach Projekt aggregiert und ein zusammenfassender Bericht erstellt. Sie sind in der Lage, ein monatliches Review-Meeting mit Codex abzuhalten.

▼ Setup-Prompt

Erstellen Sie eine Automatisierung mit dem folgenden Zeitplan.

[Zeitplan] Am 1. jedes Monats um 8:00 Uhr

[Aufgabe]

1. Alle Daten des Vormonats aus der Notion-DB "Projektmanagement" abrufen
2. Vorfallbetrag / bestätigter Betrag / Genehmigungsrate / Beitrag nach Projekt aggregieren
3. Diagramme für den Monats-/Jahresvergleich erstellen
4. 3 Highlights, 3 Probleme und 3 vorrangige Maßnahmen für den nächsten Monat extrahieren
5. Als ./reports/YYYY-MM.md speichern
6. Slack benachrichtigen

1. Fehlererkennungs-Loop — Automatisches Erkennen und Vorschlagen von Korrekturen für leistungsschwache Artikel

Mit zunehmender Artikelanzahl verzögert sich die Erkennung leistungsschwacher Artikel. Verknüpfen Sie es mit Google Analytics, um wöchentlich Artikel zu erkennen, deren Seitenaufrufe in den letzten 30 Tagen um 30 % oder mehr zurückgegangen sind, und automatisch Kausallypothesen und Überarbeitungspläne zu generieren.

▼ Setup-Prompt

Erstellen Sie eine Automatisierung mit dem folgenden Zeitplan.

[Zeitplan] Jeden Freitag um 10:00 Uhr

[Aufgabe]

1. PV/CV-Daten der letzten 30 Tage von GA abrufen
2. Artikel extrahieren, deren PV im Vergleich zu den letzten 90 Tagen um 30 % oder mehr gefallen ist
3. Für jeden Artikel Folgendes zusammenfassen:
4. Kausallypothese (SEO-Faktoren/Trend-Faktoren/Wettbewerbsfaktoren)
5. 3 Überarbeitungsrichtungen
6. Geschätzter Arbeitsaufwand für die Überarbeitung
7. Slack in der Reihenfolge der Priorität benachrichtigen

Wenn diese fünf laufen, befinden Sie sich im "Side-Hustle-Autopilot-Modus".

Alles, was Sie tun, ist, die Strategie zu bestimmen, die Entwürfe ganz am Ende zu polieren und die nächsten Schritte anhand der monatlichen Berichte zu entscheiden. Nur diese drei.

Kapitel 9: Fallstricke, die High-Ticket-Affiliates eigen sind — 4, die Sie vor der Automatisierung ausmerzen sollten

Automatisierung ist mächtig, aber wenn Sie mit einem schwachen Design automatisieren, produzieren Sie nur schnell Fehler in Massen. Machen Sie vier Fallstricke, die bei High-Ticket-Affiliates häufig auftreten, im Voraus aus.

1. Compliance-Wächter — Automatisierung von Arzneimittel- und Werberechtsprüfungen

High-Ticket-Genres (Schönheit/Gesundheit/Finanzen/Karriere) haben strenge Ausdrucksvorschriften. Verstöße führen nicht nur zur Projekteinstellung, sondern auch zu behördlichen Anordnungen. Lassen Sie Codex vor der Veröffentlichung eines Artikels immer prüfen.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Lesen Sie den folgenden Artikel und extrahieren Sie alle Risikoausdrücke aus der Perspektive des Arzneimittelgesetzes, des Gesetzes gegen unlauteren Wettbewerb (Premium- und Darstellungsgesetz) und des Gesetzes über bestimmte Geschäfte.

Geben Sie für jeden Risikoausdruck eine Tabelle aus mit:

• Anwendbares Gesetz
• Verstoßstufe (Hoch/Mittel/Niedrig)
• Vorschlag für einen alternativen Ausdruck

Zögern Sie nicht, Grauzonen aufzuzeigen.

Artikel: [ ]

1. Genehmigungsraten-Optimierer — Artikelstruktur, die die Genehmigungsrate nicht senkt

Bei High-Ticket-Projekten entscheidet das ASP über die Genehmigung oder Ablehnung. Sinkt die Genehmigungsrate, kann der bestätigte Betrag selbst bei gut aussehenden monatlichen Umsätzen die Hälfte betragen. Lassen Sie Codex eine Artikelstruktur befolgen, die die Genehmigungsrate kaum senkt.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Lesen Sie den folgenden Artikel und bewerten Sie das Risiko einer Senkung der Genehmigungsrate aus 5 Perspektiven.

1. Vorhandensein von versehentlicher Klickinduktion
2. Vorhandensein von übermäßiger Übertreibung
3. Exposition gegenüber Nicht-Zielgruppen
4. Unangemessene Implementierung von AB-Tests
5. Unklare Abbruchpfade vor der Bewerbung

Bewerten Sie jedes Element mit maximal 10 Punkten. Wenn die Gesamtpunktzahl unter 30 liegt, bewerten Sie als "Vor Veröffentlichung korrigieren".

Artikel: [ ]

1. ASP-Diversifizierung — Gestaltung zur Vermeidung von Abhängigkeit von einem einzigen Projekt

Wenn 80 % oder mehr des Umsatzes von einem Projekt abhängen, geht der Umsatz auf Null, sobald dieses Projekt endet. Lassen Sie ein Portfolio aufbauen, das darauf ausgelegt ist, über 3-5 Projekte auszugleichen.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Lesen Sie die folgende aktuelle Projektkonfiguration und bewerten Sie sie aus der Perspektive der Risikostreuung.

1. Umsatzabhängigkeit jedes Projekts
2. Abhängigkeit nach ASP
3. Abhängigkeit nach Genre

Berechnen Sie den Auswirkungsbetrag, wenn das Projekt mit der höchsten Abhängigkeit endet, und schlagen Sie 5 ähnliche Projekte als Ersatzkandidaten vor.

Aktueller Status: [ ]

1. Tier-Migrationsplan — Schrittweiser Übergang von niedrigen zu hohen Preisen

Es ist schwierig, von Anfang an Ergebnisse mit High-Ticket-Projekten zu erzielen. Lassen Sie Codex einen 3-stufigen Bauplan erstellen: Erfolgsbilanz mit niedrigen Preisen aufbauen, mit mittleren Preisen stabilisieren und zu hohen Preisen übergehen.

▼ Prompt zum Kopieren und Einfügen

Entwerfen Sie für die folgende Persona und das folgende Genre eine Roadmap, um die Projektpreisspannen in 3 Stufen zu wechseln: "Niedrig (~3.000 Yen) / Mittel (3.000-15.000 Yen) / Hoch (15.000 Yen+)."

Geben Sie für jede Stufe eine Tabelle aus mit:

• Zu bearbeitende Projekttypen
• Erforderliche Anzahl von Artikeln
• Erforderlicher Überprüfungszeitraum
• Kriterien für den Übergang zur nächsten Stufe

Persona: [ ]

Genre: [ ]

Kapitel 10: 3 Gewohnheiten, die Sie aufgeben sollten — Wachstum durch Subtraktion

Das letzte Kapitel handelt von der Subtraktion.

Der Unterschied zwischen denen, die mit Codex-Automatisierung wachsen, und denen, die es nicht tun, liegt nicht im Inhalt der Automatisierung, sondern in den "Gewohnheiten, die sie aufgeben können".

1. Hören Sie auf, "Nach dem Schreiben von 100 Artikeln nachzudenken"

Das war früher der Goldstandard, aber heute nicht mehr.

Finden Sie vor 100 Artikeln mit 5 Artikeln einen erfolgreichen Weg und steigern Sie nur diesen erfolgreichen Weg. Dank Codex leben wir in einer Ära, in der wir 5 Artikel schnell verifizieren können.

Entwerfen Sie immer "zu messende Metriken" in der anfänglichen Überprüfungsphase, bevor Sie mit dem Schreiben beginnen.

1. Hören Sie auf mit "Isolierter Automatisierung"

Wenn Sie nur die Artikelgenerierung automatisieren, aber SNS/Analyse/Berichterstattung manuell erfolgen, verlagert sich der Engpass nur dorthin.

Automatisierung funktioniert, weil Sie "das Ganze kombinieren und in Fluss bringen".

Ich empfehle, mindestens 3 der 5 in Kapitel 8 vorgestellten als Set laufen zu lassen.

1. Hören Sie auf, "Menschliche Endkontrollen zu überspringen"

Dies ist der wichtigste Teil.

Je weiter Sie die Automatisierung vorantreiben, desto mehr werden Sie versucht sein, die menschliche Kontrolle vor der Veröffentlichung zu überspringen. Bitte tun Sie das niemals.

Codex macht fast nie durchschnittliche Fehler, aber ein paar Mal im Jahr fatale Fehler. Compliance-Verstöße, falsche Zahlen, Tippfehler in Projektnamen. Diese können durch eine 30-sekündige Sichtprüfung vor der Veröffentlichung verhindert werden.

Das letzte Tor der Automatisierung zu halten, ist menschlich. Dies ist der entscheidende Unterschied zwischen denen, die lange verdienen, und denen, die kurzfristig verschwinden.

Fazit — 1 Million Yen wird durch "Design" aufgebaut, nicht durch "Magie"

Ich habe etwa 40 Schritte auf einmal vorgestellt. Was ich am Ende noch einmal sagen möchte, ist der erste Satz, den ich geschrieben habe.

1 Million Yen pro Monat wird durch "Design" aufgebaut, nicht durch "Magie".

Wählen Sie ein Projekt in Kapitel 1, entwerfen Sie Persona und Angebot in Kapitel 2, produzieren Sie Artikel in Massen in Kapitel 3, bauen Sie SNS-Trichter in Kapitel 4, führen Sie AB-Tests für Verkaufstexte in Kapitel 5 durch, verbessern Sie die Prompt-Qualität in Kapitel 6, integrieren Sie MCP in Kapitel 7, übergeben Sie an Codex Automations in Kapitel 8, machen Sie Fallstricke in Kapitel 9 aus und verwerfen Sie alte Gewohnheiten in Kapitel 10.

Die gemeinsame Idee in allen 10 Kapiteln ist: "Minimieren Sie die Arbeit, die Menschen erledigen, und maximieren Sie die Arbeit, die Codex erledigt."

Während Sie schlafen, werden Entwürfe erstellt, SNS-Beiträge veröffentlicht, Rankings überwacht, Berichte geschrieben und leistungsschwache Artikel erkannt. Was Sie tun, wenn Sie aufwachen, ist "Richtungsentscheidung" und "letzte Gate-Prüfung". Dies ist die Arbeitsstruktur, wenn Sie 1 Million Yen pro Monat anstreben.

Und wenn Sie heute beginnen, ist der erste Schritt entschieden.

Kopieren Sie einfach den Prompt aus Kapitel 1, Technik 3 "LTV-Reverse-Rechner" und werfen Sie ihn jetzt in Codex oder ChatGPT.

Wie 1 Million Yen in "Stückpreis × Conversions × Traffic" zerlegt wird, erscheint in 15 Minuten vor Ihren Augen. Sobald Sie die "Kombination, die Sie realistisch anstreben sollten", sehen, müssen Sie nur noch der Reihe nach durch diesen Artikel vorgehen.

Vielen Dank, dass Sie bis zum Ende gelesen haben. Ich hoffe, dieser Artikel dient als Katalysator, um die Arbeitsstruktur Ihres Side Hustles um eine Stufe zu heben.

An Sie, der/die so weit gelesen hat

Diejenigen, die so weit gelesen haben, sind wahrscheinlich die oberen 3 %. Diejenigen, die tatsächlich von dort aus handeln können, sind weitere 1 % davon.

Ehrlich gesagt, wenn Sie einen so langen Artikel bis zum Ende lesen konnten, glaube ich nicht, dass Sie sich noch auf der "Informationssammelseite" befinden.

Für solche Menschen habe ich mich entschlossen, den "Kompletten Bauplan zur Erstellung einer 1-Million-Yen-pro-Monat-Vending-Machine", den ich im Haupttext nicht schreiben konnte, kostenlos auf LINE zu verteilen.

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