Prompty AI: metoda pisania promptów, które dają użyteczne odpowiedzi

Pisanie promptu AI to umiejętność zbliżona do pisania dobrego briefu dla współpracownika. Dostawcy modeli publikują własne porady, takie jak poradnik OpenAI o inżynierii promptów, a poniższe zasady są wspólne dla większości z nich. Słownictwo wyjaśnia nasze hasło w słowniku o inżynierii promptów.

Czym jest prompt AI?

Prompt to wszystko, co model czyta, zanim odpowie: Twoje pytanie, instrukcje, wklejony dokument i wcześniejsze wiadomości z rozmowy. Model nie ma żadnych innych informacji o Twoim celu, odbiorcach czy standardach. Niejasny prompt daje przeciętną odpowiedź, bo model uzupełnia luki najbardziej prawdopodobnymi, ogólnymi wyborami.

Z jakich części składa się dobry prompt?

1. Rola

Powiedz AI, kim ma być: „Jesteś copywriterem B2B piszącym dla dyrektorów finansowych”. Rola ustala słownictwo, ton i poziom wiedzy eksperckiej.

2. Kontekst

Wyjaśnij sytuację: firmę, produkt, odbiorców, cel tekstu, co już zrobiono. Kontekst to część, którą większość osób pomija, a która najbardziej zmienia wyniki.

3. Zadanie

Sformułuj jedno wyraźne zadanie z czasownikiem działania: napisz, streść, porównaj, przepisz, wypisz. Duże zadania dziel na kilka promptów.

4. Ograniczenia

Długość, ton, słowa do uniknięcia, fakty do uwzględnienia, poziom czytelności, język. Ograniczenia zamieniają ogólną odpowiedź w taką, która pasuje do Twojej marki.

5. Format

Powiedz, jak ma wyglądać odpowiedź: tabela o podanych kolumnach, lista numerowana, trzy wersje, obiekt JSON, nagłówki i krótkie akapity.

6. Przykłady

Pokaż jeden lub dwa przykłady tego, czego oczekujesz. Ta technika nazywa się few-shot prompting, od artykułu naukowego Language Models are Few-Shot Learners, który wykazał, że duże modele mogą nauczyć się zadania z garści przykładów umieszczonych w prompcie. Zobacz nasze hasło o few-shot learning.

Jakie techniki promptowania działają najlepiej?

• Poproś o kroki: w zadaniach wymagających rozumowania prośba, by model przeszedł przez problem krok po kroku, poprawia dokładność. Pomysł sformalizowano w badaniach nad chain-of-thought prompting.
• Podaj materiał referencyjny: wklej tekst źródłowy, dane lub przewodnik stylu i poproś model, by użył tylko tego. Ogranicza to zmyślone fakty.
• Poproś o samokontrolę: „Sprawdź swoją odpowiedź pod kątem ograniczeń i popraw wszystko, co nie pasuje”.
• Najpierw zadaj pytania: „Zanim zaczniesz pisać, zadaj mi pytania, na które potrzebujesz odpowiedzi”. Przydatne, gdy nie jesteś pewien, jaki kontekst podać.
• Iteruj: traktuj pierwszą odpowiedź jak szkic i dopracowuj ją precyzyjnymi uwagami („krócej”, „bardziej konkretnie”, „usuń żargon”).
• Oddzielaj instrukcje od treści: wklejony tekst umieszczaj między wyraźnymi znacznikami, aby model nie mylił go z instrukcjami.

Zły prompt kontra dobry prompt: przykłady marketingowe

Jakich błędów unikać?

• Za mało kontekstu: model zgaduje Twoich odbiorców i cel.
• Kilka zadań naraz: jakość każdego z nich spada.
• Sprzeczne instrukcje: „krótko, ale szczegółowo”, „formalnie, ale swobodnie”.
• Prośba o fakty bez źródeł: model może podać wiarygodne, ale fałszywe liczby. Dostarcz dane lub sprawdź wszystko.
• Akceptowanie pierwszej odpowiedzi: dwie lub trzy rundy uwag zwykle robią różnicę.
• Wklejanie poufnych danych do narzędzi, których polityki danych nie sprawdzono.

Gotowe prompty SEO i GEO zbudowane na tej metodzie znajdziesz w naszej bibliotece promptów SEO i GEO. Aby dopracowywać prompty w czasie, nasze hasło o optymalizacji promptów wyjaśnia, jak testować wersje względem siebie.

A co z promptami, które wpisują Twoi klienci?

Prompty mają znaczenie także z drugiej strony. Gdy kupujący pyta ChatGPT „jakie oprogramowanie księgowe dla małej agencji?” lub pyta Perplexity o „najlepszy CRM dla nieruchomości”, odpowiedź wymienia kilka marek. Te prompty działają jak zapytania w wyszukiwarce: są dłuższe, bardziej konwersacyjne i bardziej szczegółowe, i coraz częściej decydują o tym, kto jest brany pod uwagę.

Śledzenie listy takich promptów i sprawdzanie, które marki się pojawiają, nazywa się monitorowaniem promptów. Mówi Ci, na które pytania jesteś polecany, na które jesteś nieobecny i jakie źródła AI cytuje zamiast Ciebie. Te dane kierują potem Twoimi treściami: strony, które jasno odpowiadają na te pytania, z faktami opartymi na źródłach, są tymi, które asystenci cytują.

Dobry prompt AI daje modelowi to, czego potrzebowałby dobry współpracownik: rolę, kontekst, jedno zadanie, wyraźne ograniczenia, format i przykład; a prompty wpisywane przez Twoich klientów zasługują na taką samą uwagę, bo decydują, czy AI Cię poleci. Aby śledzić prompty klientów w ChatGPT, Claude i Gemini, Sorank monitoruje od 25 do 150 promptów w zależności od planu, pokazuje, kto jest cytowany zamiast Ciebie, i publikuje zoptymalizowane artykuły w trybie autopilot, z 3-dniowym darmowym okresem próbnym.