Prompt engineering, bireysel deneme yanılma yönteminden çıkıp paylaşılan bir iş akışına dönüştüğünde zaman kazandırır: yazılı bir görev tanımı, yeniden kullanılabilir bir şablon, çıktıları kontrol etmek için küçük bir test seti, komutlar için versiyon kontrolü ve insan gözden geçirme adımı. Bu adımları izleyen ekipler, her sabah komutları yeniden oluşturmak yerine ChatGPT, Claude veya Gemini’den tutarlı sonuçlar alırlar.
Prompt, büyük bir dil modeline verdiğiniz talimat ve bağlamdır. Prompt engineering, modelin faydalı ve tahmin edilebilir çıktılar üretmesi için bu talimatları tasarlama uygulamasıdır. OpenAI, Anthropic ve Google dahil olmak üzere model sağlayıcıları kendi prompt rehberlerini yayınlarlar ve tavsiyeler örtüşür: spesifik olun, örnekler verin, talimatları verilerden ayırın ve hangi formatı istediğinizi belirtin.
Ad hoc komutlar neden zaman kaybettirir?
Herkes kendi komutlarını yazdığında, kalite klavyenin başındaki kişiye bağlı olur. İyi komutlar birinin sohbet geçmişinde kalır ve iş değiştirdiklerinde kaybolur. Hiçbir şey test edilmediği için yeni bir model sürümünün çıktıları daha iyi mi yoksa daha kötü mü hale getirdiğini kimse bilmez.
Gizli maliyet düzenlemedir. Belirsiz bir komut, düzeltilmesi 20 dakika süren bir taslak üretir. Test edilmiş bir şablon ise beş dakika süren bir taslak üretir. Yüzlerce ürün açıklaması veya reklam varyantı üzerinde bu fark, tüm işin temelini oluşturur.
Adım 1: Görevi yazılı olarak tanımlayın
Bir komut yazmadan önce bir paragraflık bir görev kartı yazın. Çıktının ne için olduğunu, kimin okuduğunu, formatı ve uzunluğu ve neyin başarısızlık sayıldığını belirtmelidir. Örneğin: “Meta reklam ana metni, 90 ila 125 karakter, geri dönen müşteri kitlesi için, girişte sağlanmadıkça indirim iddiası yok, ünlem işareti yok.”
Bu kart, sonraki her adım için ölçüt haline gelir. Ekip kart üzerinde anlaşamazsa, hiçbir komut anlaşmazlığı çözemez.
Adım 2: Net bölümleri olan bir şablon oluşturun
İyi bir şablon, sabit talimatları değişken girdilerden ayırır. Çoğu ekip şu yapı üzerinde karar kılar:
- Rol ve hedef: modelin ne yaptığı ve kimin için olduğu hakkında bir veya iki cümle.
- Kurallar: marka sesi, yasaklı kelimeler, yasal sınırlar, uzunluk.
- Örnekler: iki veya üç onaylanmış çıktı, ideal olarak onları üreten girdiyle birlikte.
- Girdi: ürün verileri, brief veya kaynak metin, açıkça işaretlenmiş, örneğin XML tarzı etiketler içinde.
- Çıktı formatı: düz metin, bir JSON nesnesi veya adlandırılmış sütunları olan bir tablo.
Claude’un dokümantasyonu, bir komutun bölümlerini ayırmak için XML etiketlerini önerir ve OpenAI’ın rehberliği aynı nedenle sınırlayıcılar önerir. Her ikisi de çalışır; önemli olan modelin kurallarınızı verilerinizden ayırt edebilmesidir.
Bir komutu yayına almadan önce nasıl test edersiniz?
Normal ve zor durumları kapsayan 10 ila 30 gerçek girdiden oluşan bir test seti oluşturun: açıklaması olmayan bir ürün, çok uzun bir başlık, hassas bir kategori. Şablonu hepsine karşı çalıştırın ve her çıktıyı görev kartına göre derecelendirin.
Derecelendirme basit olabilir. Çıktı başına başarılı, düzelt veya başarısız notları içeren bir elektronik tablo yeterlidir. Bazı ekipler, insan gözden geçirmesinden önce karakter uzunluğu veya yasaklı kelimeler gibi otomatik bir kontrol ekler. Şablonu değiştirdiğinizde, tüm seti yeniden çalıştırın. Bir durum için yapılan düzeltmenin diğer üçünü bozmadığını bu şekilde anlarsınız.
Adım 4: Komutları kod gibi versiyonlayın
Şablonları, bir versiyon numarası ve değişiklik günlüğü ile paylaşılan bir yerde saklayın. Bir Git deposu teknik ekipler için idealdir; tarihli versiyonları olan bir Notion sayfası diğerleri için işe yarar. Her versiyonun hangi model üzerinde test edildiğini kaydedin.
Model güncellemeleri davranışı değiştirir. Bir sürüm için ayarlanmış bir komut, bir sonrakinde daha uzun veya daha resmi bir çıktı üretebilir. Versiyonlanmış komutlar ve bir test seti ile yeni bir modeli kontrol etmek, bir haftalık şikayet yerine bir saat sürer.
Hangi görevler bir komut iş akışından en çok yararlanır?
Net kuralları olan tekrarlayan, yüksek hacimli işler en çok faydayı sağlar. Bir pazarlama ekibi için iyi adaylar şunlardır:
- Yapılandırılmış bir beslemeden ürün açıklaması taslakları.
- Duyarlı arama reklamları ve Meta yerleşimleri için reklam metni varyantları.
- Büyük sayfa setleri için Meta başlık ve açıklama taslakları.
- Çağrı transkriptlerinin veya anket yanıtlarının özetleri.
- Bir sözlüğe karşı ilk geçiş çeviri kontrolleri.
Tek seferlik stratejik yazılar daha az yararlanır. Orada, modelle iyi bilgilendirilmiş bir sohbet, şablon oluşturmaktan genellikle daha hızlıdır.
Komut kütüphanesine kim sahip olmalıdır?
Sahiplik iki yönde başarısız olur. Ekipteki AI meraklısı her komuta sahipse, kütüphane kişisel bir hobiye dönüşür. Kimse sahip değilse, şablonlar kayar ve kopyalar çoğalır.
İşlevsel bir model, her şablona reklam metni şablonları için ücretli sosyal lider gibi bir iş sahibi atar ve bir kişiye kütüphaneyi düzenli tutma görevini verir. Değişiklikler kısa bir gözden geçirmeden geçer: ne değişti, neden ve yeni test seti sonucu. Bürokratik görünse de genellikle on dakika sürer ve aylarca kimsenin fark etmediği sessiz bir kalite düşüşünü önler.
İyi bir şablon pratikte nasıl görünür?
Bir kategori sayfası için bir meta açıklama şablonu alın. Rol satırı, modelin bir dış mekan ekipman mağazası için arama snippet’leri yazdığını söyler. Kurallar 140 ila 155 karakter, bir fayda, üstünlük derecesi yok, kategori adını bir kez dahil et der. İki onaylanmış örnek gelir, ardından kategori adı, en iyi üç ürün ve fiyat aralığı ile girdi bloğu.
Bu şablon kısadır, belki 150 kelime, ancak tahmin yürütmenin çoğunu ortadan kaldırır. Bir çıktı başarısız olduğunda, genellikle bunu eksik bir kurala veya zayıf bir örneğe bağlayabilirsiniz, bu da gevşek talimatlar paragrafını hata ayıklamaktan çok daha kolaydır.
Alien Road prompt engineering’i nasıl uygular
Tipik bir çalışmada, bir müşteri ekibinin zaten kullandığı komutları ve yeniden yazmak zorunda kaldıkları çıktıları toplayarak başlarız. Bu keşif, zamanın nereye gittiğini gösterir. Ardından ekiple birlikte görev kartları yazarız, gerçek verilerinden şablonlar ve bir test seti oluştururuz ve bir başarı eşiği üzerinde anlaşırız.
Şablonlar versiyon geçmişiyle saklanır ve her birinin müşteri tarafında bir sahibi vardır. Aylık olarak, test setlerini mevcut modellere karşı yeniden çalıştırırız ve başarı oranlarını ve ortalama düzenleme süresini raporlarız, böylece müşteri iş akışının hala karşılığını verip vermediğini görebilir.
Bu hafta nereden başlamalı
Ekibinizin en sık komut verdiği tek görevi seçin. Görev kartını yazın, memnun kaldığınız üç çıktıyı toplayın ve bunları yukarıdaki beş bölümle bir şablona dönüştürün.
Ardından 15 gerçek girdi toplayın ve çalıştırın. Her birini dürüstçe derecelendirin. Muhtemelen şablonda eksik olan iki veya üç kural bulacaksınız; bunları ekleyin, yeniden çalıştırın ve tüm ekibin bulabileceği 1.0 sürümü olarak kaydedin.
Okumaya devam edin: AI Pazarlama Ajansı · AI Pazarlama