E-ticaret için prompt mühendisliği, dil modellerinin ölçeklenebilir, tutarlı, doğru ve marka kimliğine uygun çıktılar üretmesini sağlayan talimatlar yazmak anlamına gelir: ürün açıklamaları, reklam metni varyasyonları, yorum özetleri, destek yanıtları ve feed öznitelikleri. Zayıf ve güçlü bir prompt arasındaki fark yapıda gizlidir. İyi promptlar modele rolü, gerçekleri, formatı, kısıtlamaları ve bir örneği verir ve bunlar tüm katalogda kullanılmadan önce gerçek ürünler üzerinde test edilir.
E-ticaret için bir promptu ne işe yarar kılar?
Genel promptlar genel metinler üretir. “Bu elbise için bir ürün açıklaması yaz” komutu, her mağazanın kullandığı aynı ifadelere yol açar. Güçlü promptlar, OpenAI, Anthropic ve Google dokümantasyonunda önerilen ve perakende satışa uyarlanmış bir modeli izler.
- Rol ve hedef kitle: modelin kimin adına ve kimin için yazdığı.
- Kaynak gerçekler: modelin kullanması gereken ürün verileri ve başka hiçbir şey kullanmaması talimatı.
- Çıktı formatı: uzunluk, yapı, alanlar, ton ve dil.
- Kısıtlamalar: yasaklı kelimeler, kanıt gerektiren iddialar, yasal sınırlar.
- Örnek: stili gösteren bir veya iki onaylanmış çıktı.
- Belirsizlik kuralı: bilgi eksik olduğunda ne yapılacağı, örneğin tahmin etmek yerine bir alanı boş bırakmak.
Kullanım durumu 1: Yapılandırılmış verilerden ürün açıklamaları
Bu en yaygın kullanımdır ve ölçekte yanlış yapılması en kolay olanıdır. Anahtar, her iddiayı PIM’inizdeki veya elektronik tablonuzdaki ürün verilerine dayandırmaktır.
Çalışan bir şablon şöyle olabilir: “Bir outdoor giyim mağazası için ürün açıklamaları yazıyorsunuz. Hedef kitle: ağırlığa ve hava korumasına önem veren yürüyüşçüler. Yalnızca sağlanan öznitelikleri kullanın. 80 ila 120 kelime yazın: ana fayda hakkında bir cümle, ardından malzemeler, uyum ve bakım hakkında üç kısa madde. Listelenmeyen özellikleri belirtmeyin. Bir öznitelik eksikse, onu uydurmayın.” Ardından her ürün için öznitelikleri geçin.
- Tam kataloğu çalıştırmadan önce farklı kategorilerden 20 ürün üzerinde test edin.
- Her çıktıyı uydurma özellikler, yanlış bedenler veya verilerde “suya dayanıklı” yazarken “su geçirmez” gibi iddialar için kontrol edin.
- Değişikliklerin izlenebilmesi için promptu sürüm kontrolünde veya paylaşılan bir belgede tutun.
Kullanım durumu 2: Test için reklam metni varyasyonları
Reklam platformları birçok başlık ve açıklamanın test edilmesini ödüllendirir. Google duyarlı arama reklamları 30 karakterlik 15 başlığa ve 90 karakterlik 4 açıklamaya kadar kabul eder; Meta reklamları birkaç ana metin ve başlık seçeneğini kabul eder. Bunları her ürün grubu için elle yazmak yavaştır.
Rastgele yeniden yazmalar yerine açıya göre varyasyonlar isteyin: fiyat, kalite, teslimat hızı, sosyal kanıt, çözülen sorun. Karakter sınırlarını belirtin ve modelden bunları saymasını isteyin, ardından bir elektronik tablo formülüyle kontrol edin çünkü modeller genellikle yanlış sayar. Platform politikalarını ve tüketici yasalarını ihlal edebilecek “en iyi” veya “en ucuz” gibi destekleyemeyeceğiniz iddiaları hariç tutun.
Kullanım durumu 3: Yorumları içgörüye dönüştürme
Yorumlar ürün ve pazarlama içgörüleri barındırır, ancak binlercesini okumak pratik değildir. Bir prompt, her yorumu temaya ve duyguya göre sınıflandırabilir, ardından kalıpları özetleyebilir.
- Temaları önceden tanımlayın: uyum, kalite, teslimat, paketleme, fiyat, müşteri hizmetleri.
- Çıktıyı JSON veya yorum kimliği, tema, duygu ve kısa bir alıntı içeren bir tablo olarak isteyin.
- Toplu olarak çalıştırın, ardından her şeyin özeti için tek bir prompt istemek yerine bir elektronik tabloda toplayın.
- Sınıflandırma doğruluğunu kontrol etmek için rastgele bir örneği manuel olarak inceleyin.
Sonuçlar ürün sayfalarını, SSS bölümlerini, reklam açılarını ve alıcılara veya üreticilere geri bildirimleri besler.
Kullanım durumu 4: Destek yanıtları ve makrolar
Zendesk, Gorgias veya Freshdesk gibi yardım masaları için promptlar, sipariş verilerinden ve politika metninden yanıtlar taslaklayabilir. Prompt, politikaya referans değil, politikanın kendisini içermeli ve belirli bir eşiğin üzerindeki iadeler, şikayetler veya politika dışındaki herhangi bir şey için bir kişiye devretme kuralını içermelidir. Taslaklar, gerçek biletlerden oluşan bir örneklem üzerinde doğruluk kanıtlanana kadar temsilciler tarafından incelenmelidir.
Kullanım durumu 5: Feed ve öznitelik zenginleştirme
Google Merchant Center ve pazar yeri feed’leri tam öznitelikleri ödüllendirir: renk, malzeme, desen, yaş grubu, beden tipi. Bir prompt bunları mevcut başlıklardan ve açıklamalardan yapılandırılmış alanlara çıkarabilir. İzin verilen değerlerin sabit bir listesini ve bir “bilinmiyor” seçeneğini isteyin, böylece model boşlukları doldurmak için öznitelikler uydurmaz.
Kaliteyi ölçekte nasıl yüksek tutarsınız?
- Küçük bir ürün ve beklenen çıktı seti oluşturun ve prompt veya model her değiştiğinde bunu yeniden çalıştırın.
- Platformun izin verdiği durumlarda olgusal görevler için daha düşük sıcaklık ayarları veya deterministik modlar kullanın.
- Her oluşturulan çıktı ile prompt sürümünü, modeli ve tarihi kaydedin.
- Her partide insan incelemesi için çıktıların en azından küçük bir yüzdesini örnekleyin.
- Tekrarlayan hataların bir listesini tutun ve her biri için prompta bir kısıtlama ekleyin.
Hangi prompt hataları e-ticaret ekiplerine para kaybettirir?
Modelin boşlukları doldurmasına izin vermek pahalı olandır: uydurma bir malzeme veya bakım talimatı doğrudan iadelere ve şikayetlere yol açar. Her kategori için dev bir prompt yazmak bir diğeridir, çünkü ayakkabılar için ayarlanmış bir prompt mutfak gereçleri için garip metinler üretir. Üçüncüsü, çok dilli mağazalar için dil kontrolünü atlamaktır; yayınlamadan önce Türkçe, Almanca veya Arapça çıktıları ana dili konuşanlarla inceleyin.
Alien Road e-ticaret için prompt mühendisliğini nasıl uygular
Tipik bir çalışmada, müşterinin ürün verisi kalitesini, marka sesini, platformlarını ve pazarlarındaki yasal kısıtlamaları keşfederek başlarız. Promptlar ancak aldıkları veriler kadar iyidir, bu nedenle eksik veya tutarsız öznitelikler genellikle ilk düzeltmedir.
Kurulum, her kullanım durumu için bir test seti, örnekler ve kısıtlamalarla birlikte bir prompt kütüphanesi ve API veya Gemini ile Google Sheets gibi araçlar aracılığıyla toplu bir iş akışı üretir. Ölçüm, AI destekli listelemeleri ve reklamları mevcut olanlarla dönüşüm oranı, tıklama oranı ve iade nedenleri açısından karşılaştırır ve incelemedeki hata oranlarını izler. Raporlama, müşteriye hangi promptların kullanımda olduğunu, doğruluklarını ve çıktılarının performansını gösterir.
Bu hafta nereden başlamalı
Bir kategoriden on ürün seçin ve özniteliklerini dışa aktarın. Yukarıdaki altı öğeyi kullanarak yapılandırılmış bir prompt yazın, çalıştırın ve her çıktıyı verilere göre inceleyin. Her hatayı not edin ve bunun için bir kısıtlama ekleyin. İki veya üç turdan sonra, o kategorinin geri kalanı için hazır, test edilmiş bir şablonunuz olacak.
Okumaya devam edin: AI Pazarlama Ajansı · AI Pazarlama