Pazarlamacılar için Prompt engineering, bir dil modelinin ilk veya ikinci denemede kullanılabilir pazarlama işi üretmesini sağlayan talimatlar yazma pratiğidir. Bağlamı nasıl sunacağınızı, kısıtlamaları nasıl belirleyeceğinizi, örnekleri nasıl göstereceğinizi ve formatı nasıl talep edeceğinizi kapsar. İyi yapıldığında, genel bir sohbet robotunu briefler, reklam varyasyonları, araştırma özetleri ve rapor taslakları için güvenilir bir asistana dönüştürür.
Prompt engineering bir pazarlama ekibi için aslında ne anlama geliyor?
Çoğu pazarlamacı için bu terim göründüğünden daha teknik tınlıyor. Kod yazmıyorsunuz. Freelance bir metin yazarına vereceğiniz türden bir brief yazıyorsunuz, tek fark okuyucunun her kelimeyi harfiyen alması ve siz söylemedikçe markanız hakkında hiçbir şey bilmemesidir.
Zayıf ve güçlü bir prompt arasındaki fark genellikle eksik bağlamdır. “Koşu ayakkabılarımız için bir Facebook reklamı yaz” derseniz modele neredeyse hiçbir şey vermemiş olursunuz. İyi bir prompt hedef kitleyi, teklifi, tonu, yerleşimin karakter sınırlarını ve reklamın asla iddia etmemesi gereken şeyleri belirtir.
ChatGPT, Claude ve Gemini gibi modeller, her birinin kendine has özellikleri olsa da aynı temel ilkelere yanıt verir. Net roller, açık hedefler ve somut örnekler hepsine yardımcı olur.
Faydalı bir pazarlama promptunun yapı taşları
Çoğu güçlü prompt birkaç parçadan oluşur. Her seferinde her parçaya ihtiyacınız yoktur, ancak bu listeyle kontrol etmek yaygın boşlukları yakalar.
- Rol ve durum: modelin kimin gibi ve kimin için hareket etmesi gerektiği (“Almanya’daki İK yöneticilerine satış yapan bir B2B maaş bordrosu yazılım şirketi için taslak hazırlıyorsun”).
- Hedef: çıktının hizmet etmesi gereken tek sonuç, örneğin demo randevusu almak veya sepet terk oranını azaltmak.
- Girdiler: ürün gerçekleri, konumlandırma beyanı, müşteri alıntıları, önceki başarılı reklamlar.
- Kısıtlamalar: kelime veya karakter sınırları, yasaklı iddialar, yasal sorumluluk reddi, okuma seviyesi.
- Format: tablo, numaralı liste, JSON veya başlık artı gövde artı harekete geçirici mesaj.
- Örnekler: iyi olduğunu düşündüğünüz bir veya iki iş örneği, kopyalanacak şablonlardan ziyade örnek olarak etiketlenmiş.
Uzun referans materyalini başa, asıl isteği sona koymak daha uzun belgelerle çalışmaya yardımcı olur. Referans materyalini “Marka yönergeleri:” ve “Müşteri yorumları:” gibi net etiketlerle sarmak, modelin bunları karıştırmasını engeller.
Few-shot örnekleri ile uzun açıklamalar
Göstermek, tarif etmekten iyidir. Belirli bir ses tonu istiyorsanız, en iyi performans gösteren e-postanızdan iki gerçek paragraf, “dost canlısı ama otoriter” gibi sıfatlar listesinden daha çok işe yarar. Risk, modelin örnekleri çok yakından kopyalamasıdır, bu yüzden yeni açılar isteyin ve nelerin farklı olması gerektiğini söyleyin.
Hangi pazarlama görevleri en çok fayda sağlar?
Prompting, işin tekrarlayan, metin ağırlıklı ve kontrolü kolay olduğu yerlerde karşılığını verir. Tipik bir pazarlama haftasında şunlar dahildir:
- Duyarlı arama reklamı için 20 başlık varyasyonu oluşturmak, ardından bunları Google Ads’in zorunlu kıldığı 30 karakter sınırına indirmek.
- Bir yığın müşteri görüşmesini tekrarlayan itirazlara ve ifadelere özetlemek.
- Ürün açıklamalarının ilk versiyonlarını bir teknik özellik sayfasından hazırlamak.
- Uzun bir blog yazısını bir LinkedIn gönderisine, bülten metnine ve üç kısa sosyal medya başlığına yeniden yazmak.
- Ham bir analiz çıktısını müşteri güncellemesi için sade dille bir özete dönüştürmek.
İşin, modelin göremediği gerçeklere (mevcut stok seviyeleriniz, geçen ayın dönüşüm oranı veya rakibin yayınlanmamış fiyatları gibi) bağlı olduğu yerlerde daha az fayda sağlar. Bu verileri yapıştırmadığınız sürece model tahmin yürütecektir ve pazarlama metnindeki tahminler yükümlülüğe dönüşür.
Promptlar nerede yanlış gider?
En yaygın başarısızlık, akıcı çıktıya güvenmektir. Bir model memnuniyetle bir istatistik, müşteri referansı veya var olmayan bir özellik uyduracaktır. Oluşturulan metindeki her bir olgusal iddia, yayınlanmadan önce insan denetiminden geçmelidir.
İkinci başarısızlık, tek prompt zihniyetidir. İyi sonuçlar genellikle kısa bir konuşmadan gelir: ilk taslak, bir eleştiri (“bu başlıklar çok benzer; üçünü soru odaklı yap”) ve bir revizyon. İlk cevabı nihai olarak kabul etmek değerin çoğunu boşa harcar.
Üçüncüsü, prompt yayılmasıdır. Ekipler her seferinde yeni bir prompt yazar, bu yüzden kalite kimin yazdığına göre değişir. Çalışan promptları ne için oldukları ve hangi modelde test edildikleriyle ilgili bir notla paylaşılan bir kütüphanede saklamak bunu hızla çözer.
Enter’a basmadan önce kısa bir kontrol listesi
- Hedef kitlenin kim olduğunu söyledim mi?
- Modelin bildiğini ummak yerine, ihtiyaç duyduğu gerçekleri verdim mi?
- Uzunluğu ve formatı belirttim mi?
- Nelerden kaçınılması gerektiğini söyledim mi?
- Çıktıyı nasıl kontrol edeceğimi biliyor muyum?
Alien Road prompt engineering’i nasıl uyguluyor
Tipik bir iş birliğinde çalışma, prompt yazmaktan ziyade keşif ile başlar. Müşterinin marka yönergelerini, onaylanmış iddialarını, geçmiş kampanya sonuçlarını ve müşterilerin en sık sorduğu soruları toplarız. Bu materyal, o hesap için her promptta yeniden kullanılan bir referans bloğu haline gelir.
Kurulum bir sonraki adımdır. Haftalık reklam varyasyonları veya aylık rapor yorumları gibi her tekrarlayan görev için bir şablon prompt yazarız, bunu birkaç modelde test ederiz ve en az düzenleme gerektiren versiyonu saklarız. Şablon, sahibi ve tarihi olan paylaşılan bir belgede yaşar.
Ölçüm basit ve pratiktir: her çıktının onaydan önce ne kadar düzenlemeye ihtiyaç duyduğunu ve bir gözden geçirenin ne sıklıkla olgusal bir hata yakaladığını takip ederiz. Düzenleme süresi artarsa, prompt veya referans bloğu güncellenmelidir, bu genellikle ürün veya teklif değiştiği için olur. Müşteriye raporlama, hangi görevlerin yapay zeka destekli olduğunu ve nerede bir kişinin imza attığını gösterir, böylece kimse sonradan şaşırmaz.
Prompting mevcut sürecinize nasıl uymalıdır?
Prompt engineering stratejinin, konumlandırmanın veya yaratıcı yargının yerini almaz. Bir karar ile bitmiş bir taslak arasındaki aşamaları hızlandırır. Kararın kendisi, yani hangi hedef kitleye odaklanılacağı veya hangi teklifin sunulacağı, hala işi anlayan insanlara aittir.
Mantıklı bir ayrım, modellerin hacim ve çeşitliliği yönetmesine, insanların ise seçim ve doğruluğu yönetmesine izin vermektir. Eskiden on başlık yazıp ikisini seçen bir metin yazarı, artık ellisini inceleyip en iyi beşini seçebilir, ardından tasarruf edilen zamanı reklamın yönlendirdiği açılış sayfasına harcayabilir.
Gizlilik de önemlidir. Müşteri verilerini herhangi bir halka açık sohbet robotuna yapıştırmadan önce sağlayıcının veri kullanım ayarlarını ve kendi sözleşmelerinizi kontrol edin. Büyük araçların iş katmanları genellikle girdilerinizi model eğitiminin dışında tutan seçenekler sunar, ancak aslında kullandığınız planın şartlarını doğrulamanız gerekir.
Bu hafta nereden başlamalı
Ekibinizin en az haftalık olarak tekrarladığı bir görevi seçin, örneğin sosyal medya başlıkları veya reklam varyasyonları. Yukarıdaki yapı taşlarını kullanarak tek bir prompt yazın, bunu iki farklı modelde çalıştırın ve düzenleme süresini mevcut yönteminizle karşılaştırın.
Daha iyi olan promptu net bir isimle paylaşılan bir klasörde saklayın. Gelecek hafta ikinci bir görev ekleyin. Bir ay sonra, ekibinizin nasıl çalıştığını yansıtan küçük, test edilmiş bir prompt kütüphaneniz olacak ki bu, internette bulunan herhangi bir genel prompt listesinden daha değerlidir.
Son olarak, tüm ekip için bir kural üzerinde anlaşın: hiçbir üretilmiş gerçek, sayı veya alıntı, adlandırılmış bir kişi kontrol etmeden yayına girmez. Bu tek kural, yapay zeka destekli pazarlamaya kötü bir ün kazandıran sorunların çoğunu önler.
Okumaya devam edin: Yapay Zeka Pazarlama Ajansı · Yapay Zeka Pazarlaması