Prompt Engineering: Un ghid pentru marketeri și creatori de conținut

ChatGPT și alte instrumente AI generative vor schimba lumea muncii așa cum o cunoaștem.

Dar nu mă crede pe cuvânt.

Cercetătorii de la OpenAI, OpenResearch și Universitatea din Pennsylvania prezic că 80% din forța de muncă din SUA va vedea impactul instrumentelor AI generative asupra a cel puțin 10% din sarcinile lor.

Aceasta înseamnă că, pe măsură ce instrumentele de inteligență artificială evoluează, mai multe companii și angajați vor folosi aceste instrumente pentru a automatiza anumite sarcini, pentru a crește eficiența sau chiar pentru a înlocui în totalitate unele locuri de muncă.

Un exemplu este o companie care începe să folosească ChatGPT, își vede valoarea și renunță la angajații responsabili pentru anumite sarcini de comunicare cu administrarea și clienții și chiar sarcinile legate de marketing pentru a „economisi costuri și a face lucrurile mai repede”.

(se întâmplă deja)

Acest lucru se întâmplă probabil atunci când directorii simt că instrumentul AI o poate face mai rapid și mai precis, în ciuda avertismentelor că aceste instrumente AI nu ar trebui să se bazeze pe deplin.

Dar există o căptușeală de argint.

Obținerea rezultatelor semnificative din instrumentele AI generative necesită o atingere umană. Sarcini precum programarea, scrierea, traducerea și analiza se bazează în continuare pe aportul uman - cuvintele, codul și contextul pe care le folosim în timp ce „indemnăm instrumentul”. Drept urmare, există o nouă cale de carieră în lucru: inginerie promptă.

Acest ghid prezintă tot ce trebuie să știți despre inginerie promptă, inclusiv despre ce este aceasta, sfaturi despre scrierea de prompturi eficiente și utilizarea AI în fluxul dvs. de lucru și abilitățile de care aveți nevoie pentru a reuși în domeniu, indiferent dacă sunteți marketer sau creator.

Vă voi duce într-un tur rapid al domeniului care se dezvoltă rapid al ingineriei prompte. Dacă doriți să săriți peste preambul și să intrați în chestii distractive, iată exact ceea ce voi trata în acest articol:

• Ce este Prompt Engineering
• Anatomia unui prompt: elemente și tehnici
• Sfaturi pentru o inginerie eficientă promptă
• Inginerie promptă pentru marketeri și creatori de conținut

Să intrăm în ea!

Ce este Prompt Engineering

Ingineria promptă este procesul de elaborare și rafinare a instrucțiunilor sau a interogării pe care le transmiteți unui instrument AI generativ pentru a obține un răspuns specific.

Acest concept a atins statutul de cuvânt la modă de la lansarea ChatGPT la sfârșitul anului 2022. De la Forbes la Insider, publicațiile tehnologice și de afaceri țâșnesc peste această nouă poziție misterioasă care în unele cazuri comandă peste 350.000 USD.

Deși viabilitatea pe termen lung a carierei prompte de inginer este încă în discuție, un lucru nu este:

Companiile din toate industriile se străduiesc să folosească instrumente AI generative pentru a obține un avantaj competitiv.

Meta, Slack, Instacart, Shopify, Canva și alți giganți ai tehnologiei au urcat deja în tren cu produse bazate pe GPT. Dar banii nu se opresc cu SaaS; De asemenea, companiile din domeniul sănătății, imobiliare și mass-media îl folosesc.

Dar dacă ați folosit vreun instrument GPT, știți că rezultatele acestuia nu sunt întotdeauna de cea mai bună calitate. Sigur, au niște capacități impresionante și par să se îmbunătățească în mod regulat, dar oferă uneori informații inexacte sau răspunsuri irelevante.

Mai simplu spus, calitatea solicitărilor dumneavoastră determină calitatea rezultatelor pe care le obțineți de la aceste instrumente. Un prompt bine conceput vă comunică eficient intenția modelului AI, astfel încât să genereze răspunsuri care vă adresează cu exactitate întrebarea. De aceea, să știi cum să folosești aceste instrumente este incredibil de valoros, mai ales dacă ești în jocul de creare de conținut sau de marketing.

Înainte de a intra în miezul acestei piese, vreau să țineți cont de acești 4 pași cheie ai ingineriei prompte:

• Definirea scopului sau obiectivului: Toate indicațiile conțin un scop sau un obiectiv clar definit care afirmă ceea ce se așteaptă ca IA să producă.Aceasta include lucruri precum specificarea formatului, a publicului țintă sau a tonului dorit al conținutului.

• Stabilirea contextului: furnizarea de informații de fundal și alt context relevant pentru subiect ajută modelul AI să înțeleagă mai bine rezultatul dorit, permițând modelului să genereze răspunsuri mai relevante și mai precise.

• Furnizarea de exemple și îndrumări: includerea exemplelor într-un prompt oferă modelului AI un șablon pentru modul în care ar trebui să genereze conținutul dorit.Acest lucru este util în special atunci când doriți ca AI să urmeze o anumită structură sau să adere la anumite linii directoare.
• Iterare și rafinare: ingineria promptă, ca orice formă de comunicare, este o abordare iterativă.Trebuie să testați diferite variante ale unui prompt, să evaluați conținutul pe care îl provoacă și să perfecționați promptul în funcție de cât de bine vă îndeplinește scopul sau obiectivul.

Ori de câte ori mă străduiesc să obțin rezultate de calitate dintr-un instrument precum ChatGPT sau Jasper , mă întorc prin acești 4 pași pentru a verifica că am oferit AI-ului tot ce are nevoie. Amintiți-vă: aceste instrumente sunt la fel de bune ca și intrările pe care le oferim!

Acum să ne uităm la elementele specifice și tehnicile de solicitare pe care le puteți utiliza pentru a crea intrări de calitate.

Anatomia unui prompt: elemente și tehnici

Promp-urile constau din mai multe componente cheie care lucrează împreună pentru a ghida instrumentul AI generativ către rezultatul dorit. Înțelegerea fiecărei componente și, mai important, modul în care modelul AI le interpretează vă va ajuta să obțineți rezultatele dorite.

Iată patru componente principale de care trebuie să țineți cont în timpul procesului de scriere promptă:

Instrucțiuni

Porțiunea de instrucțiuni subliniază sarcina pe care doriți să o îndeplinească AI. Oferă o descriere clară și concisă a acțiunii dorite, cum ar fi rezumarea, extragerea, traducerea, clasificarea sau generarea de text.

Claritatea și specificul instrucțiunilor sunt cruciale, deoarece acestea influențează direct relevanța și acuratețea conținutului generat de AI. AI generative se bazează pe aceste instrucțiuni pentru a înțelege intenția utilizatorului și pentru a genera răspunsuri care se aliniază cu așteptările acestuia.

În promptul de mai jos, am dat ChatGPT instrucțiuni clare despre rezultatul pe care vreau să-l creeze: 10 idei de postări de blog care conțin un titlu și un paragraf introductiv.

Context

Contextul este o componentă esențială a unui prompt. Ajută modelul AI să înțeleagă informațiile de fundal și subiectul relevant pentru sarcină. Poate include detalii despre subiect, gen, ton, publicul țintă sau orice constrângeri sau linii directoare specifice.

Prin stabilirea contextului, utilizatorii pot ghida modelul AI pentru a genera conținut adecvat din punct de vedere contextual și care aderă la parametrii dați.

În același exemplu de prompt, încep promptul cu un pic de context: „Trebuie să scriu o postare pe blog despre cele mai bune platforme CRM pentru întreprinderile mici și startup-uri.”

Date de intrare

Datele de intrare se referă la conținutul sau informațiile reale pe care modelul AI le va procesa și le va folosi pentru a genera rezultatul. În unele cazuri, aceasta poate fi o bucată de text pe care AI ar trebui să o rezuma sau să o analizeze; în altele, poate fi un set de puncte de date sau exemple pe care AI ar trebui să le ia în considerare atunci când își generează răspunsul.

Furnizarea de date de intrare exacte și relevante este esențială, deoarece formează baza conținutului generat de IA și asigură că rezultatul este semnificativ și informativ.

Privind din nou la promptul nostru exemplu, observăm că datele de intrare pe care le includ sunt un exemplu de ieșire care arată cum vreau ca ChatGPT să formateze și să scrie conținutul.

Indicatori de ieșire

Indicatorii de rezultate ajută la definirea formatului, structurii sau prezentării conținutului generat de IA. Acestea pot include instrucțiuni explicite pentru organizarea rezultatelor, cum ar fi specificarea numărului de puncte, ordinea informațiilor sau lungimea necesară.

Indicatorii de rezultate ajută, de asemenea, să ghideze modelul AI în generarea de răspunsuri care sunt ușor de citit, bine structurate și aliniate cu formatul dorit de utilizator.

În exemplul de prompt, ofer ChatGPT mai mulți indicatori de ieșire pentru a direcționa cum vreau să arate conținutul, inclusiv numărul de articole (10 idei în total), părțile componente (titlu și paragraful introductiv) și numărul de propoziții (4- 5).

Când utilizatorii creează un prompt care încorporează eficient aceste componente, AI-urile generative precum ChatGPT și Jasper sunt mai bine echipate pentru a interpreta promptul și pentru a genera conținut care îndeplinește cerințele utilizatorului.

Înțelegând anatomia unui prompt și rolul pe care îl joacă fiecare componentă, vă puteți optimiza abilitățile de inginerie promptă și vă puteți valorifica întregul potențial al instrumentelor de generare de conținut bazate pe inteligență artificială.

Tehnici de inginerie prompte

Acum să aruncăm o privire la principalele tipuri de tehnici de inginerie promptă, cu puțin sprijin vizual de la noul nostru prieten ChatGPT.

Solicitare zero-shot

Un prompt zero-shot este unul în care modelul AI nu a fost furnizat cu exemple sau context pentru a-l ajuta să înțeleagă sarcina pe care i se cere să o îndeplinească. Se așteaptă ca modelul să finalizeze sarcina pe baza cunoștințelor generale și a capacității sale de a interpreta promptul.

Solicitările zero-shot sunt excelente atunci când pur și simplu căutați acces rapid la informații, cum ar fi o definiție sau un răspuns la o anumită întrebare.

Solicitare unică

Un prompt unic oferă modelului AI un singur exemplu pentru a demonstra sarcina dorită. Acest lucru ajută modelul să înțeleagă orice model sau cerințe de format de utilizat în răspuns.

Solicitările one-shot sunt mai eficiente atunci când aveți un exemplu specific de modul în care doriți ca AI să răspundă la instrucțiunile dvs., cum ar fi o problemă de matematică.

Solicitare de câteva lovituri

Un prompt cu câteva injecții este similar cu un prompt cu o singură lovitură, dar oferă mai multe exemple pentru a ajuta modelul AI să înțeleagă mai bine rezultatul dorit. Acest lucru permite modelului să generalizeze sarcina mai eficient.

Dacă descoperiți că nu obțineți rezultate grozave dintr-o solicitare unică, transformarea acestuia într-un prompt de câteva fotografii cu mai multe exemple vă poate ajuta să vă apropiați rezultatele de formatul dorit.

Îndemnuri ale lanțului de gândire

O solicitare în lanț de gândire implică o serie de întrebări sau sarcini conectate, cu răspunsurile modelului la solicitările anterioare influențând înțelegerea acestuia și răspunsurile la solicitările ulterioare. Acest tip de prompt este util pentru sarcini complexe sau pentru menținerea contextului într-o conversație.

Instrucțiunile mele preferate, în lanț de gândire, sunt grozave atunci când doriți să vă aprofundați într-un subiect, fără a pierde timpul cu modificarea și formatarea fiecărei solicitări individuale. ChatGPT și alte AI cu o interfață asemănătoare chat-ului sunt capabile să transfere informații, instrucțiuni și context din intrările anterioare și să le includă în ieșirea curentă.

Sfaturi pentru o inginerie eficientă promptă

În ciuda naturii extrem de tehnice și științifice a acestor instrumente AI, procesul de inginerie promptă este încă atât de mult o artă, cât și o știință. Ne aflăm încă în primele zile ale utilizării instrumentelor AI precum Jasper și ChatGPT, așa că optimizarea solicitărilor pentru rezultate mai bune este iterativă și intuitivă.

Așa cum vă jucați cu formularea dintr-o postare pe blog, într-un fir Twitter sau pe LinkedIn pe baza feedback-ului anterior din partea publicului dvs., va trebui să faceți același lucru cu rezultatele pe care le obțineți din instrumentele AI generative.

Acestea fiind spuse, există câteva reguli generale pe care experții de la OpenAI și GitHub le-au observat pentru a vă ajuta să injectați ceva știință în acest proces.

Să aruncăm o privire la câteva.

Fii clar și specific în formularea ta

Folosirea unei fraze ambigue și neclare este garantată pentru a diminua rezultatele de la instrumentele dvs. AI. Amintiți-vă, transmiteți instrucțiuni unui algoritm incredibil de complex, așa că doar oferiți-i contextul și instrucțiunile de care are nevoie.

Când scriu solicitări, găsesc că specificarea formatării și lungimii rezultatului dorit este deosebit de utilă. De asemenea, este benefic să conectați subiectul principal al rezultatului dorit la un context suplimentar.

Furnizați exemple în solicitarea dvs

Oferirea unui exemplu de rezultat pe care îl doriți va oferi AI un șablon exact pentru modul în care ar trebui să formateze și să genereze textul.

Acest lucru este util în special atunci când utilizați AI pentru a crea o listă de opțiuni de ieșire, cum ar fi tweet-uri sau alte postări sociale.

Concentrează-te pe ceea ce vreisă facă

Este ușor să cazi în capcana de a enumera toate lucrurile pe carenuvrei să le facă instrumentul tău AI generativ, dar acest lucru contravine primei reguli cardinale de concizie și specificitate. Încercați să formulați instrucțiunile în mod afirmativ.

Poate dura ceva mai mult până când scrieți promptul, dar va merita când veți obține rezultatele exacte pe care le căutați!

Testarea și experimentarea cu prompturi

Testarea și repetarea prompturilor este un pas crucial în lucrul cu instrumente AI generative pentru a obține rezultate mai bune. Experimentând cu diverse structuri prompte, fraze și context, utilizatorii pot ghida AI către răspunsuri mai precise, relevante și coerente. Acest proces implică rafinarea promptului de intrare pentru a-l face mai explicit sau furnizarea de context sau constrângeri suplimentare pentru a restrânge focalizarea AI.

Pe măsură ce repetați diferite solicitări și analizați rezultatele rezultate, înțelegeți modul în care AI interpretează și răspunde la diferite instrucțiuni. Această abordare iterativă vă oferă o înțelegere mai profundă a modului de a comunica eficient cu AI, ceea ce duce în cele din urmă la performanțe îmbunătățite și la rezultate mai dezirabile din instrumentul AI generativ.

Inginerie promptă pentru marketeri și creatori de conținut

Bine, am făcut niște due diligence și am trecut peste câteva dintre conceptele și sfaturile de bază pentru o inginerie promptă. Acum este timpul pentru lucrurile distractive.

Ei bine, este aproape timpul pentru lucrurile distractive - mai întâi, o declinare importantă:

Am înţeles? Bun.

Cu toate acestea, haideți să intrăm în câteva exemple despre cum folosesc ChatGPT în diferitele sarcini de marketing și creare de conținut pe care le întâlnesc în munca mea de zi cu zi.

Ideeare și brainstorming

Unul dintre cele mai eficiente moduri prin care puteți folosi instrumentele AI generative este pentru idee și brainstorming. Cu cantitatea masivă de informații utilizate pentru a antrena aceste modele, ei pot produce cu ușurință și eficient liste de informații legate semantic.

Iată un exemplu de solicitare pe care am folosit-o în ChatGPT pentru a genera o listă de titluri de postări de blog pe tema celor mai bune platforme CRM pentru întreprinderile mici și startup-uri:

După cum puteți vedea, am conceput acest prompt one-shot pentru a include contextul, instrucțiunile de formatare și conținutul de exemplu de care are nevoie pentru a-mi oferi câteva rezultate solide.

În doar câteva minute, GPT-4 mi-a oferit 10 combinații diferite titlu-intro pe care le pot folosi pentru a-mi crea postarea pe blog.

Cercetare de fundal

Acum aproximativ o lună am decis că trebuie să aflu mai multe despre partea academică a învățării automate și a inteligenței artificiale (din motive evidente). În loc de procesul meu obișnuit de a folosi Google, Wikipedia și reviste academice, am decis să angajez ChatGPT ca asistent pentru a începe procesul de cercetare.

Iată cum a mers.

În aproximativ 20 de secunde, am avut o listă cu cercetătorii de top din domeniu, inclusiv unde studiază sau lucrează și o scurtă explicație a relevanței lor.

Știind că instrumentul poate construi din solicitările mele anterioare și poate folosi răspunsurile ca context, am decis să continui.

Destul de misto, nu?

Dar, puteți face un pas mai departe.

Ireal.

În puțin mai puțin de 5 minute, ChatGPT m-a ajutat să adun o cantitate imensă de informații despre domeniul meu de interes, inclusiv experți de top, o listă cu cele mai importante contribuții ale acestora și un scurt rezumat al fiecărei contribuții.

Și după cum puteți vedea, instrucțiunile au fost simple și directe.

Capacitățile de promptare a lanțului de gândire ale ChatGPT înseamnă că transpune contextul de la solicitările anterioare, așa că nu trebuie să-mi fac griji că solicitările elaborate mănâncă numărul de simboluri.

Crearea personajului

Dezvoltarea personalității cumpărătorului este una dintre acele sarcini de marketing B2B care necesită mult timp în care mă trezesc blocat în stadiile incipiente. Dar, cu un model de limbă mare și o solicitare simplă, este simplu să faci rost de mingea.

De exemplu, iată un exemplu de prompt pe care l-am folosit pentru a cerceta în profunzime potențialii cumpărători ai contului de companie al Notion.

Acum, mai este ceva de făcut înainte ca acestea să poată fi efectiv utile - verificarea prin cercetarea produselor, sondaje ale utilizatorilor, cartografierea călătoriei cumpărătorului și toate astea.

Totuși, în mai puțin de un minut, GPT-4 a produs o listă de 5 potențiali cumpărători, cu un obiectiv și un punct critic pentru fiecare. A, și folosirea aliterației este, de asemenea, un bonus frumos.

Identificarea cuvintelor cheie

Cu un prompt bine conceput, puteți, de asemenea, să accelerați procesul preliminar de identificare a cuvintelor cheie.

De exemplu, am căutat recent să găsesc cuvinte cheie pe care să le vizeze o companie de software de urmărire a timpului. Știind că ChatGPT poate găsi cuvinte relevante mult mai repede decât pot eu, i-am dat acest prompt:

Și iată ce mi-a dat GPT-4 ca rezultat:

O listă cu peste 25 de cuvinte cheie potențiale în mai puțin de un minut!

Din nou, imediat după ce am primit această listă, m-am dus la ahrefs și am verificat rezultatele în ceea ce privește volumul de căutare și dificultatea cuvintelor cheie. Totuși, ChatGPT s-a dovedit un punct de plecare excelent pentru identificarea potențialilor termeni de căutare pe care i-aș putea concentra pentru o analiză ulterioară.

Crearea de brief și cadru

Un alt loc în care agenții de marketing și creatorii de conținut se blochează frecvent este în timpul creării briefelor și a cadrului. Dar cu inteligența artificială generativă, puteți începe procesul de marketing de conținut cu doar trei lucruri:

O idee de subiect, un public țintă și câteva cuvinte cheie.

Vrei un exemplu? Iată o solicitare pe care am folosit-o recent pentru a obține asistență AI cu privire la un rezumat pe care l-am făcut pentru o postare pe blog despre marketingul TikTok:

După cum puteți vedea, am conceput acest prompt pentru a oferi AI-ului toate informațiile de care are nevoie cu privire la scopul, contextul și formatarea rezultatului.

În acest caz, am devenit chiar puțin ambițios cu solicitarea mea de formatare, cerând ChatGPT să folosească cuvintele cheie incluse ca subtitluri și să creeze conturul sub formă de marcatori.

Iată rezultatul pe care mi l-a dat:

Așa cum am sperat, AI-ul mi-a luat promptul și l-a transformat cu ușurință într-un brief pe care l-am transformat cu ușurință într-o postare pe blog - cu câteva modificări și revizuiri, desigur.

Dezvoltați-vă abilități de inginerie prompte și optimizați-vă fluxul de lucru pentru conținut

După cum am demonstrat în a doua jumătate a acestui articol, marketingul și crearea de conținut se încadrează cu siguranță în cele 20% dintre locurile de muncă care vor fi foarte afectate de instrumentele AI generative.

În loc să priviți acest lucru prin prisma fricii, trebuie doar să îl tratați ca pe un alt instrument din setul de instrumente al marketerului: optimizare pentru motoarele de căutare, marketing pe rețelele sociale, generarea cererii, inginerie promptă.

În afară de salariile umflate, abilitatea de a crea intrări care să obțină rezultate mai bune din modelele de limbă mari este o abilitate importantă de învățat pentru agenții de marketing și creatorii de conținut. Dacă adoptarea API-ului ChatGPT este un indicator, majoritatea companiilor din SaaS și nu numai vor folosi instrumente AI generative.

Amintiți-vă, suntem încă în primele zile ale ingineriei prompte, iar lucrurile se mișcă rapid – foarte repede. Așadar, asigurați-vă că rămâneți la curent cu cele mai recente evoluții cu instrumente precum Jasper și ChatGPT, în special în ceea ce privește modul în care le puteți aplica în fluxurile de lucru de zi cu zi.

Pentru o altă privire asupra modului în care instrumentele AI generative, cum ar fi ChatGPT și DALL-E, revoluționează marketingul de conținut, consultați postarea despre fluxul de lucru pentru conținut AI a lui Ross pentru Foundation Insiders.