Marketoloqlar üçün Prompt engineering, dil modelinin ilk və ya ikinci cəhddə istifadəyə yararlı marketinq işi görməsini təmin edən təlimatların yazılması təcrübəsidir. Bu, konteksti necə təqdim etməyi, məhdudiyyətləri necə qoymağı, nümunələri necə göstərməyi və formatı necə tələb etməyi əhatə edir. Düzgün yerinə yetirildikdə, o, ümumi çatbotu briflər, reklam variantları, araşdırma xülasələri və hesabat layihələri üçün etibarlı bir köməkçiyə çevirir.
Prompt engineering marketinq komandası üçün əslində nə deməkdir?
Əksər marketoloqlar üçün bu termin göründüyündən daha texniki səslənir. Siz kod yazmırsınız. Siz frilans kopirayterə verəcəyiniz tipli bir brif yazırsınız, sadəcə oxucu hər sözü hərfi mənada qəbul edir və siz deməsəniz, brendiniz haqqında heç nə bilmir.
Zəif və güclü prompt arasındakı fərq adətən kontekstin çatışmazlığıdır. “Qaçış ayaqqabılarımız üçün Facebook reklamı yaz” dedikdə modelə demək olar ki, heç nə vermirsiniz. Yaxşı bir prompt auditoriyanı, təklifi, tonu, yerləşdirmənin xarakter limitlərini və reklamın heç vaxt iddia etməməli olduğu məqamları qeyd edir.
ChatGPT, Claude və Gemini kimi modellər hər birinin özünəməxsus xüsusiyyətləri olsa da, eyni əsas prinsiplərə cavab verir. Aydın rollar, konkret məqsədlər və konkret nümunələr onların hamısına kömək edir.
Faydalı marketinq promptunun təməl daşları
Əksər güclü promptlar bir neçə hissəni bölüşür. Hər dəfə hər hissəyə ehtiyacınız yoxdur, lakin bu siyahı ilə yoxlamaq adi boşluqları aradan qaldırır.
- Rol və vəziyyət: modelin kimin kimi və kimin üçün hərəkət etməli olduğu (“Siz Almaniyadakı HR menecerlərinə satış edən B2B maaş proqramı şirkəti üçün layihə hazırlayırsınız”).
- Məqsəd: çıxışın xidmət etməli olduğu tək nəticə, məsələn, demoların sifarişi və ya səbətdən imtinaların azaldılması.
- Girişlər: məhsul faktları, mövqeləndirmə bəyanatı, müştəri sitatları, əvvəlki uğurlu reklamlar.
- Məhdudiyyətlər: söz və ya simvol limitləri, qadağan olunmuş iddialar, hüquqi imtinalar, oxu səviyyəsi.
- Format: cədvəl, nömrələnmiş siyahı, JSON və ya başlıq üstəgəl mətn üstəgəl hərəkətə çağırış.
- Nümunələr: yaxşı hesab etdiyiniz işin bir və ya iki nümunəsi, kopyalanacaq şablonlardan çox nümunə kimi etiketlənmişdir.
Uzun istinad materialını əvvələ, faktiki sorğunu isə sona qoymaq daha uzun sənədlərlə işləməyə kömək edir. İstinad materialını “Brend təlimatları:” və “Müştəri rəyləri:” kimi aydın etiketlərlə əhatə etmək modelin onları qarışdırmasının qarşısını alır.
Few-shot nümunələri uzun təsvirlərə qarşı
Göstərmək təsvir etməkdən üstündür. Əgər xüsusi bir səs tonu istəyirsinizsə, ən yaxşı nəticə verən e-poçtunuzdan iki real abzas “dostyana, lakin nüfuzlu” kimi sifətlər siyahısından daha çox iş görür. Risk ondadır ki, model nümunələri çox yaxından kopyalayır, ona görə də yeni bucaqlar tələb edin və nələrin fərqli olması lazım olduğunu söyləyin.
Hansı marketinq tapşırıqları daha çox fayda verir?
Prompting işin təkrarlanan, mətnlə zəngin və yoxlanılması asan olduğu yerlərdə özünü doğruldur. Tipik bir marketinq həftəsində buna daxildir:
- Cavab verən axtarış reklamı üçün 20 başlıq variantı yaratmaq, sonra onları Google Ads-in tətbiq etdiyi 30 simvolluq limitə qədər qısaltmaq.
- Müştəri müsahibələri yığınını təkrarlanan etirazlara və ifadələrə xülasə etmək.
- Məhsul təsvirlərinin ilk versiyalarını spesifikasiya vərəqindən hazırlamaq.
- Bir uzun bloq yazısını LinkedIn yazısına, bülleten qeydinə və üç qısa sosial media başlığına yenidən yazmaq.
- Xam analitika ixracını müştəri yeniləməsi üçün sadə dildə xülasəyə çevirmək.
İşin modelin görə bilmədiyi faktlardan, məsələn, cari stok səviyyələrinizdən, keçən ayın konversiya dərəcəsindən və ya rəqibin dərc olunmamış qiymətlərindən asılı olduğu yerlərdə bu daha az fayda verir. O məlumatları daxil etmədiyiniz müddətcə, model təxmin edəcək və marketinq mətnindəki təxminlər öhdəliyə çevrilir.
Promptlar harada səhv gedir?
Ən çox yayılmış uğursuzluq axıcı çıxışa etibar etməkdir. Model məmnuniyyətlə statistik məlumatı, müştəri rəyini və ya mövcud olmayan bir xüsusiyyəti uyduracaq. Yaradılmış mətndəki hər bir faktiki iddia göndərilməzdən əvvəl insan yoxlamasından keçməlidir.
İkinci uğursuzluq bir-prompt düşüncə tərzidir. Yaxşı nəticələr adətən qısa bir söhbətdən gəlir: ilk layihə, tənqid (“bu başlıqlar çox oxşardır; üçünü sual əsaslı edin”) və düzəliş. İlk cavabı sonuncu kimi qəbul etmək dəyərin çox hissəsini itirir.
Üçüncüsü, prompt yayılmasıdır. Komandalar hər dəfə yeni prompt yazırlar, ona görə də keyfiyyət onu yazan şəxsdən asılı olaraq dəyişir. İşləyən promptları nə üçün olduqları və hansı modeldə sınaqdan keçirildikləri haqqında qeydlərlə birgə paylaşılan kitabxanada saxlamaq bunu tez bir zamanda həll edir.
Enter düyməsini basmazdan əvvəl qısa bir yoxlama siyahısı
- Auditoriyanın kim olduğunu demişəmmi?
- Modelin ehtiyac duyduğu faktları bildiyinə ümid etmək əvəzinə, onları vermişəmmi?
- Uzunluğu və formatı qeyd etmişəmmi?
- Nədən qaçınmalı olduğumu demişəmmi?
- Çıxışı necə yoxlayacağımı bilirəmmi?
Alien Road prompt engineering-i necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda iş prompt yazmaqdan çox kəşfiyyatla başlayır. Biz müştərinin brend təlimatlarını, təsdiqlənmiş iddialarını, keçmiş kampaniya nəticələrini və müştərilərin ən çox verdiyi sualları toplayırıq. Həmin material həmin hesab üçün hər bir promptda təkrar istifadə olunan istinad blokuna çevrilir.
Quraşdırma növbəti addımdır. Həftəlik reklam variantları və ya aylıq hesabat şərhləri kimi hər bir təkrarlanan tapşırıq üçün biz şablon prompt yazırıq, onu bir neçə modeldə sınaqdan keçiririk və ən az düzəliş tələb edən versiyanı saxlayırıq. Şablon sahibi və tarixi olan paylaşılan sənəddə yaşayır.
Ölçmə sadə və praktikdir: biz hər bir çıxışın təsdiqdən əvvəl nə qədər redaktəyə ehtiyacı olduğunu və rəyçinin faktiki səhvi nə qədər tez-tez tutduğunu izləyirik. Əgər redaktə vaxtı artırsa, prompt və ya istinad bloku yenilənməlidir, bu da çox vaxt məhsul və ya təklif dəyişdiyi üçün baş verir. Müştəriyə hesabat vermək hansı tapşırıqların AI dəstəkli olduğunu və harada bir şəxsin imza atdığını göstərir, ona görə də sonradan heç kim təəccüblənmir.
Prompting mövcud prosesinizə necə uyğunlaşmalıdır?
Prompt engineering strategiyanı, mövqeləndirməni və ya yaradıcı mühakiməni əvəz etmir. O, qərar və hazır layihə arasındakı mərhələləri sürətləndirir. Qərarın özü, məsələn, hansı auditoriyanı hədəf almaq və ya hansı təklifi irəli sürmək, hələ də biznesi başa düşən insanlara məxsusdur.
Məntiqli bölgü modellərin həcmi və müxtəlifliyi idarə etməsinə, insanların isə seçim və dəqiqliyi idarə etməsinə icazə verməkdir. Əvvəllər on başlıq yazıb ikisini seçən kopirayter indi əllisini nəzərdən keçirib ən yaxşı beşini seçə bilər, sonra isə qənaət etdiyi vaxtı reklamın yönləndirdiyi açılış səhifəsinə sərf edə bilər.
Məxfilik də vacibdir. Müştəri məlumatlarını hər hansı ictimai çatbota yapışdırmazdan əvvəl provayderin məlumat istifadəsi parametrlərini və öz müqavilələrinizi yoxlayın. Əsas alətlərin biznes səviyyələri ümumiyyətlə girişlərinizi model təlimindən kənarda saxlayan seçimlər təklif edir, lakin faktiki istifadə etdiyiniz plan üçün şərtləri təsdiqləməlisiniz.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Komandanızın ən azı həftədə bir dəfə təkrarladığı bir tapşırığı seçin, məsələn, sosial başlıqlar və ya reklam variantları. Yuxarıdakı təməl daşlarından istifadə edərək tək bir prompt yazın, onu iki fərqli modeldə işlədin və redaktə vaxtını cari metodunuzla müqayisə edin.
Daha yaxşı promptu aydın adla paylaşılan qovluqda saxlayın. Gələn həftə ikinci bir tapşırıq əlavə edin. Bir aydan sonra komandanızın necə işlədiyini əks etdirən kiçik, sınaqdan keçirilmiş prompt kitabxananız olacaq ki, bu da onlayn tapılan hər hansı ümumi prompt siyahısından daha dəyərlidir.
Nəhayət, bütün komanda üçün bir qayda ilə razılaşın: heç bir yaradılmış fakt, rəqəm və ya sitat onu yoxlayan adlandırılmış şəxs olmadan canlı yayımlanmır. Bu tək qayda AI dəstəkli marketinqə pis ad çıxaran problemlərin əksəriyyətinin qarşısını alır.
Oxumağa davam edin: AI Marketinq Agentliyi · AI Marketinq