Müşteri kampanyalarında prompt engineering, dil modelleri için talimatların yazılması, test edilmesi ve sürdürülmesi uygulamasıdır; böylece bu modeller sadece şans eseri değil, her seferinde markaya uygun, doğru ve faydalı pazarlama çıktıları üretirler. Ajans çalışmalarında bu, zekice hilelerden çok dokümantasyona benzer: yapılandırılmış briefler, yeniden kullanılabilir şablonlar, test setleri ve net gözden geçirme kuralları.
OpenAI, Anthropic, Google ve diğerlerinden gelen modeller gelişmeye devam ediyor ve birçok eski hile eskisi kadar önemli değil. Hâlâ önemli olan, modele doğru bağlamı, net bir görevi ve sonucu kontrol etmenin bir yolunu vermektir.
Pratik anlamda prompt engineering nedir?
Prompt, bir modelin aldığı tam talimat ve bağlam setidir. Bir kampanya ortamında bu, modelin üstlenmesi gereken rolü veya perspektifi, marka ve hedef kitle hakkındaki arka planı, belirli görevi, uzunluk ve ton gibi kısıtlamaları, iyi çıktı örneklerini ve cevabın izlemesi gereken formatı içerir.
Prompt engineering, bu parçaları tasarlama, gerçek girdiler üzerinde test etme ve sonuçlar yetersiz kaldığında bunları iyileştirme işidir. Ayrıca bir modeli ne zaman kullanmamaya karar vermeyi de içerir.
Bir kampanya promptunu ne güvenilir kılar?
Güvenilir promptlar, modelden bağımsız olarak birkaç özelliği paylaşır.
- Spesifik bağlam: markanın kim olduğu, hedef kitlenin kim olduğu, teklifin ne olduğu ve kampanyanın neyi başarması gerektiği.
- Strateji, metin ve analizi tek bir istekte istemek yerine, her prompt için bir net görev.
- Somut kısıtlamalar: karakter sınırları, yasaklı kelimeler, gerekli ifadeler, okuma seviyesi.
- Örnekler: hedef stili gösteren iki veya üç onaylanmış metin parçası.
- Yapılandırılmış çıktı: sonuçların kontrol edilebilmesi ve araçlara yapıştırılabilmesi için adlandırılmış alanlara sahip bir tablo veya JSON.
- “Bilmiyorum” deme alanı: bilgiyi uydurmak yerine eksik bilgiyi işaretleme talimatı.
Nasıl bir prompt şablon kütüphanesi oluşturursunuz?
Şablonlar, iyi promptları tekrarlanabilir bir sürece dönüştürür. Her şablon, arama reklamı başlıkları, ürün açıklamaları veya aylık rapor özetleri gibi bir görev türünü kapsar ve sabit bölümlerin yanı sıra her müşteri için doldurulan alanlara sahiptir.
Duyarlı arama reklamı başlıkları için bir şablon
- Rol: “Bir {industry} markası için Google Ads başlıkları yazıyorsunuz.”
- Bağlam: marka açıklaması, benzersiz satış noktaları, açılış sayfası özeti, hedef anahtar kelimeler.
- Görev: “Her biri en fazla 30 karakter olan 15 başlık yazın.”
- Kısıtlamalar: kanıtlanamayan üstünlük ifadeleri yok, en az beşinde ana anahtar kelimeyi dahil edin, ünlem işareti yok.
- Örnekler: müşterinin en iyi performans gösteren reklamlarından üç başlık.
- Çıktı: her birinin yanında karakter sayısı olan numaralandırılmış liste.
Google Ads’in duyarlı arama reklamı başlıkları için 30 ve açıklamalar için 90 karakter gibi kendi sınırları şablona entegre edilmiştir, böylece yazarların bunları hatırlamasına gerek kalmaz.
Canlı çalışmalarda kullanmadan önce promptları nasıl test edersiniz?
Bir kez çalışan bir prompt, bir sonraki üründe başarısız olabilir. Test etmek, onu küçük, çeşitli gerçek girdiler setinde çalıştırmak ve çıktıları üzerinde anlaşılan kriterlere göre değerlendirmek anlamına gelir.
Bir e-ticaret açıklama şablonu için bu on ürün olabilir: birkaç basit, birkaç uzun teknik özellikli, biri eksik verili ve biri alışılmadık bir kategoride. Gözden geçirenler her çıktıyı doğruluk, ton, uzunluk ve faydalılık açısından puanlar. Birkaçı aynı sorunda başarısız olursa, prompt değiştirilir ve yeniden test edilir.
Bir sürüm geçmişi tutun. Bir model sağlayıcısı bir güncelleme yayınladığında, test setini yeniden çalıştırın; promptunuz değişmese bile sonuçlar değişebilir.
Prompt engineering kampanya sürecinde nereye oturur?
Modeller her yerde değil, belirli noktalarda faydalıdır.
- Araştırma: rakip açılış sayfalarını, yorumları ve forum tartışmalarını özetleme.
- Planlama: insanların seçmesi için açı fikirleri ve hedef kitle hipotezleri oluşturma.
- Üretim: reklam varyasyonları, e-posta konu satırları, sosyal medya başlıkları ve ürün metni taslağı hazırlama.
- Analiz: arama terimlerini kategorize etme, performans değişikliklerini özetleme, dışa aktarılan rakamlardan rapor yorumu taslağı hazırlama.
Bütçe, hedefleme ve iddialarla ilgili nihai kararlar insanlarda kalır. Model, bu kararların etrafındaki adımları hızlandırır.
Ajans çalışmalarında yaygın prompt hataları nelerdir?
Birincisi çok az bağlamdır. “Bir diş kliniği için reklam yaz” genel bir metin üretir. Kliniğin konumunu, uzmanlıklarını, hedef kitlesini ve tonunu eklemek her şeyi değiştirir. İkincisi, modelden istatistik veya müşteri sayısı gibi gerçekleri uydurmasını istemektir. Promptlar, yalnızca sağlanan gerçeklerin kullanılabileceğini açıkça belirtmelidir.
Üçüncüsü, yapılandırılmış çıktıyı atlamaktır. Serbest biçimli cevapları ölçekte kontrol etmek zordur. Dördüncüsü, bağlamı düzenlemeden promptları müşteriler arasında kopyalamaktır, bu da bir markanın sesini diğerine sızdırır.
Alien Road, müşteri kampanyalarında prompt engineering’i nasıl uygular
Tipik bir iş birliğinde, keşif aşaması bir modelin müşteri hakkında bilmesi gereken her şeyi toplar: marka kuralları, onaylanmış iddialar, ürün verileri, geçmiş yüksek performanslı metinler ve kaçınılacak kelimeler. Bunu, her promptun beslendiği bir müşteri bağlamı belgesi olarak saklıyoruz, böylece kimsenin arka planı her seferinde yeniden yazmasına gerek kalmıyor.
Kurulum, şablon kütüphanemizi arama reklamlarından ve Meta reklamı ana metninden ürün açıklamalarına ve rapor özetlerine kadar müşteriye uyarlamak ve her şablonu müşterinin gerçek girdilerinden oluşan bir test setiyle çalıştırmak anlamına gelir. Gözden geçirenler, şablonlar günlük kullanıma girmeden önce onay verirler.
Ölçümleme için, çıktıların ne sıklıkla büyük düzenlemeler olmadan gözden geçirmeden geçtiğini, teslimat başına süreyi ve aynı reklam gruplarındaki insan tarafından yazılanlara karşı yapay zeka destekli reklam varyasyonlarının performansını takip ediyoruz. Raporlama, şablon değişiklikleri ve bunların neden yapıldığına dair aylık bir notu ve gözden geçirme sırasında yakalanan hataları içerir. Bir model güncellemesi sonuçları değiştirdiğinde, yeniden test ediyor ve sonucu kaydediyoruz.
Promptları zaman içinde nasıl çalışır durumda tutarsınız?
Promptlara diğer kampanya varlıkları gibi davranın. Bir sahip atayın, sürümleri tutun, üç ayda bir gözden geçirin ve artık performans göstermeyen şablonları emekliye ayırın. Bir müşteri konumlandırmayı değiştirdiğinde veya yeni bir ürün grubu başlattığında, önce bağlam belgesini güncelleyin; çoğu prompt sorunu, ifadelerden ziyade güncel olmayan arka plan bilgileriyle başlar.
Bu hafta nereden başlamalı
Ekibinizin her hafta tekrarladığı bir görevi seçin, örneğin reklam başlığı varyasyonları yazmak. Yeni bir ekip üyesinin bunu iyi yapması için ihtiyaç duyacağı bağlamı yazın, üç onaylanmış çıktı örneği ve net bir çıktı formatı ekleyin ve bunu bir şablona dönüştürün. Beş gerçek brief üzerinde test edin, sonuçları bir meslektaşınızla puanlayın ve en büyük sorunu çözün. Artık kendi prompt kütüphanenizdeki ilk girdiye sahipsiniz.
Okumaya devam edin: Yapay Zeka Pazarlama Ajansı · Yapay Zeka Pazarlaması