Prompt mühendisliği, ChatGPT, Claude veya Gemini gibi bir dil modelinin yararlı ve tutarlı çıktılar üretmesini sağlayan talimatlar yazma uygulamasıdır. B2B pazarlama ekipleri için bu önemlidir çünkü iş bağlama bağlıdır: uzun satış döngüleri, çeşitli alıcı rolleri ve teknik ürünler. İyi bir prompt bu bağlamı her seferinde taşır, böylece kimsenin onu her sohbette hafızadan yeniden oluşturması gerekmez.
B2B ekipleri neden AI araçlarından zayıf sonuçlar alıyor?
Çoğu zayıf çıktı, yetersiz promptlardan kaynaklanır. “Yeni entegrasyonumuz hakkında bir LinkedIn gönderisi yaz” komutu modele ne hedef kitle, ne kanıt noktaları ne de bir ses tonu verir, bu yüzden boşlukları genel ifadelerle doldurur. Model tembel değildir; tahmin yürütmektedir.
B2B ikinci bir sorun ekler. Alıcı genellikle bir komitedir: teknik bir değerlendirici, bütçe sahibi ve son kullanıcı. Kimin okuduğunu belirtmeyen bir prompt, hiçbirine hitap etmeyen bir metin üretir.
Üçüncü sorun sapmadır. Kendi promptlarını yazan beş kişi beş farklı ses tonu elde eder. Paylaşılan bir kılavuz, bunu herhangi bir marka eğitiminden daha hızlı çözer.
Güçlü bir B2B promptunda neler bulunur?
Güçlü promptlar istikrarlı bir yapıyı izler. Bunu başlıklı bölümler olarak veya Anthropic’in Claude için önerdiği ve diğer modellerle de iyi çalışan XML tarzı etiketler olarak yazabilirsiniz.
- Rol ve görev: modelin ne yaptığı, tek bir cümleyle.
- Hedef kitle: unvan, şirket büyüklüğü, sektör ve vermeye çalıştıkları karar.
- Bağlam: ürün gerçekleri, kanıt noktaları, onaylanmış iddialar ve söylenmemesi gereken her şey.
- Format: uzunluk, yapı, kanal ve herhangi bir karakter sınırı.
- Örnekler: doğru tonu yakalayan geçmiş içeriklerden bir veya iki parça.
- Kontroller: modelden, verilen bağlamdan destekleyemediği herhangi bir iddiayı işaretlemesini isteyin.
Kontrol satırını atlamak kolay, kaybetmek ise maliyetlidir. Modeli desteklenmeyen iddiaları listelemeye zorlamak, gizli bir riski gözden geçirenin üzerinde çalışabileceği görünür bir listeye dönüştürür.
Promptları bir ekip içinde nasıl organize etmelisiniz?
Promptları kişisel hileler olarak değil, paylaşılan varlıklar olarak görün. Onları tek bir yerde saklayın, her birine bir sahip atayın ve ürün veya konumlandırma değiştiğinde güncelleyin.
Proje düzeyinde bağlam kullanın
ChatGPT Projects ve özel GPT’ler, Claude Projects ve Gemini Gems, kalıcı talimatlar ve dosyalar eklemenize olanak tanır. Mesajlaşma çerçevesini, persona sayfalarını, ürün özetlerini ve stil kılavuzunu oraya koyun. Bireysel promptlar daha sonra sadece göreve özel kısma ihtiyaç duyar.
Bir şablon kütüphanesi oluşturun
Ekibinizin en çok tekrarladığı on görevle başlayın: vaka çalışması taslakları, webinar takip e-postaları, LinkedIn gönderileri, reklam varyantları, satış özetleri, SSS yanıtları, meta açıklamaları. Her biri için değişken kısımlar için boşlukları olan test edilmiş bir şablon yazın.
Sürüm ve gözden geçirme
Bir şablon her düzenlendiğinde bir tarih ve kısa bir değişiklik notu ekleyin. Çıktı kalitesi değiştiğinde, promptun mu, modelin mi yoksa girdi materyalinin mi değiştiğini görebilirsiniz.
Hangi teknikler çıktıyı gerçekten iyileştirir?
Birkaç teknik değerin çoğunu taşır. Örnekler vermek, genellikle few-shot prompting olarak adlandırılır, tonu “profesyonel” veya “arkadaş canlısı” gibi sıfatlardan daha güvenilir bir şekilde belirler. Tam taslaktan önce bir plan veya taslak istemek, uzun parçalarda yapıyı iyileştirir.
İşi adımlara bölmek de yardımcı olur. Önce BT direktörlerine yönelik bir teknik rapor için üç açı isteyin, birini seçin, ardından taslağı, sonra bölümleri isteyin. Her adımı yargılamak ve düzeltmek, tek bir uzun cevaptan daha kolaydır.
Son olarak, modele bilmediğini söyleme izni verin. “Bağlamda bir rakam yoksa, tahmin etmek yerine [KAYNAK GEREKLİ] yaz” gibi bir satır, yanlış bir rakamın satış görüşmesini bitirebileceği B2B içeriğinde uydurma istatistikleri büyük ölçüde azaltır.
Bir prompta asla ne yapıştırılmamalıdır?
Müşteri isimleri, sözleşme şartları, yayınlanmamış fiyatlar ve kişisel veriler, şirketinizin bunları kapsayan bir kurumsal anlaşması yoksa dışarıda kalmalıdır. ChatGPT Enterprise, Claude for Work ve Gemini for Google Workspace’in her biri veri işleme şartlarını belirtir; tüketici hesaplarının farklı varsayılanları olabilir.
- Yasal bir dayanak ve iş planı olmadan potansiyel müşterilerin veya müşterilerin kişisel verileri olmaz.
- Kişisel hesaplarda gizli müşteri belgeleri olmaz.
- İnsan onayı olmadan nihai yasal veya uyumluluk iddiaları olmaz.
- Yazılı olarak kanıtlayamayacağınız rakip beyanları olmaz.
Alien Road prompt mühendisliğini nasıl uygular
AI pazarlama ekibimiz her B2B iş birliğine bir bağlam denetimi ile başlar: hangi mesajlaşma belgeleri, personalar ve kanıt noktaları mevcut ve hangileri güncelliğini yitirmiş. Bunlar, her promptun beslendiği proje dosyaları haline gelir.
Daha sonra müşterinin en sık yaptığı görevler için şablonlar yazar ve test ederiz, her birini kaynak materyale göre doğruluk, ton uyumu ve düzenleme süresi açısından puanlarız. Ağır düzenleme gerektiren şablonlar, ekip onlara güvenmeden önce revizyon için geri gönderilir.
Raporlama, varlık başına düzenleme süresini ve incelemede yakalanan işaretli iddiaların sayısını takip eder. Amaç, teslimattan sonra müşterinin kendi çalışanlarının yürütebileceği bir kütüphanedir, bize bağımlılık değil.
Promptların çalışıp çalışmadığını nasıl ölçersiniz?
Oluşturmayı değil, düzenlemeyi ölçün. Bir yazarın her taslağı yayınlanabilir bir parçaya dönüştürmek için ne kadar zaman harcadığını ve kaç olgusal düzeltmeye ihtiyaç duyulduğunu kaydedin. Düzenleme süresi düşer ve düzeltmeler düşük kalırsa, şablon işini yapıyor demektir.
Performans için, AI destekli varlıkları geçmiştekilerle o kanal için önemli olan metrikler üzerinden karşılaştırın: satış e-postaları için yanıt oranı, LinkedIn gönderileri için etkileşim oranı, açılış sayfaları için dönüşüm oranı. Karışımda birkaç sadece insan tarafından yapılan parçayı kıyaslama olarak tutun.
Prompting ChatGPT, Claude ve Gemini arasında nasıl farklılaşır?
Temel yapı üçünde de çalışır, ancak her birinin alışkanlıkları vardır. Claude uzun, ayrıntılı talimatları yakından izleme eğilimindedir ve büyük belgeleri iyi işler. ChatGPT örneklerden bir tonu hızla benimser. Gemini, şirketiniz Docs ve Drive kullandığında Google Workspace dosyalarıyla doğal bir şekilde bağlantı kurar.
Üç ayrı kütüphane tutmayın. Görev başına bir şablon tutun ve model başına küçük ayarlamaları altta not edin. Her şablonu ekibinizin gerçekten kullandığı modelde test edin, çünkü bir modelde ayarlanmış bir prompt diğerinde farklı bir uzunluk veya ton üretebilir.
Bu hafta nereden başlamalı
Ekibinizin geçen ay en çok tekrarladığı beş içerik görevini listeleyin. En sık olanı için yukarıdaki altı bölümlü yapıyı kullanarak bir şablon yazın, persona sayfanızı ve iki güçlü geçmiş örneği ekleyin ve gerçek brifinglerde üç kez çalıştırın. Düzenlemeleri zamanlayın. Şablonu tarih ve sahip ile ortak bir klasörde paylaşın ve ancak o zaman ikinci göreve geçin.
Okumaya devam edin: AI Pazarlama Ajansı · AI Pazarlama