Prompturi AI: metoda pentru a scrie prompturi care dau răspunsuri utile

Scrierea unui prompt AI este o competență apropiată de scrierea unui brief bun pentru un coleg. Furnizorii de modele publică propriile recomandări, cum ar fi ghidul OpenAI despre prompt engineering, iar principiile de mai jos sunt comune majorității lor. Articolul nostru din glosar despre prompt engineering explică vocabularul.

Ce este un prompt AI?

Un prompt este tot ce citește modelul înainte să răspundă: întrebarea ta, instrucțiunile, orice document lipit și mesajele anterioare din conversație. Modelul nu are alte informații despre obiectivul tău, despre publicul tău sau despre standardele tale. Un prompt vag primește un răspuns mediu, pentru că modelul completează lacunele cu alegerile generice cele mai probabile.

Care sunt părțile unui prompt bun?

1. Rolul

Spune AI-ului în ce rol să acționeze: „Ești un copywriter B2B care scrie pentru directorii financiari.” Rolul stabilește vocabularul, tonul și nivelul de expertiză.

2. Contextul

Explică situația: compania, produsul, publicul, scopul textului, ce s-a făcut deja. Contextul este partea pe care majoritatea oamenilor o omit și cea care schimbă cel mai mult rezultatele.

3. Sarcina

Formulează o singură sarcină clară, cu un verb de acțiune: scrie, rezumă, compară, rescrie, enumeră. Împarte lucrările mari în mai multe prompturi.

4. Restricțiile

Lungimea, tonul, cuvintele de evitat, faptele de inclus, nivelul de lectură, limba. Restricțiile transformă un răspuns generic într-unul care se potrivește brandului tău.

5. Formatul

Spune cum să arate răspunsul: un tabel cu coloane date, o listă numerotată, trei variante, un obiect JSON, titluri și paragrafe scurte.

6. Exemplele

Arată unul sau două exemple din ceea ce aștepți. Tehnica se numește few-shot prompting, după lucrarea științifică Language Models are Few-Shot Learners, care a arătat că modelele mari pot învăța o sarcină dintr-o mână de exemple puse în prompt. Vezi articolul nostru despre învățarea few-shot.

Care tehnici de prompting funcționează cel mai bine?

• Cere pași: la sarcinile de raționament, cererea de a parcurge problema pas cu pas îmbunătățește acuratețea. Ideea a fost formalizată în cercetările despre chain-of-thought prompting.
• Oferă material de referință: lipește textul sursă, datele sau ghidul de stil și cere modelului să folosească doar acestea. Reduce faptele inventate.
• Cere o autoevaluare: „Verifică răspunsul față de restricții și corectează orice nu se potrivește.”
• Cere întrebări înainte: „Înainte să scrii, pune-mi întrebările la care ai nevoie de răspuns.” Util când nu ești sigur ce context să dai.
• Iterează: tratează primul răspuns ca pe o schiță și rafinează-l cu feedback precis („mai scurt”, „mai concret”, „scoate jargonul”).
• Separă instrucțiunile de conținut: pune textul lipit între marcaje clare, ca modelul să nu-l confunde cu instrucțiunile tale.

Prompt slab față de prompt bun: exemple de marketing

Ce greșeli ar trebui să eviți?

• Prea puțin context: modelul ghicește publicul și obiectivul.
• Mai multe sarcini deodată: calitatea scade la fiecare.
• Instrucțiuni contradictorii: „scurt, dar detaliat”, „formal, dar relaxat”.
• Cerința de fapte fără surse: modelul poate produce cifre plauzibile, dar false. Oferă datele sau verifică tot.
• Acceptarea primului răspuns: două sau trei runde de feedback fac de obicei diferența.
• Lipirea de date confidențiale în instrumente a căror politică de date nu ai verificat-o.

Pentru prompturi gata făcute de SEO și GEO, construite pe această metodă, vezi biblioteca noastră de prompturi SEO și GEO. Pentru a rafina prompturile în timp, articolul nostru despre optimizarea prompturilor explică cum să testezi versiuni una față de alta.

Ce cu prompturile pe care le scriu clienții?

Prompturile contează și de cealaltă parte. Când un cumpărător întreabă ChatGPT „ce program de contabilitate pentru o agenție mică?” sau întreabă Perplexity „cel mai bun CRM pentru agenții imobiliare”, răspunsul numește câteva branduri. Aceste prompturi funcționează ca interogările de căutare: sunt mai lungi, mai conversaționale și mai precise și decid tot mai mult cine ajunge să fie luat în considerare.

Urmărirea unei liste de astfel de prompturi și verificarea brandurilor care apar se numește monitorizarea prompturilor. Îți arată la ce întrebări ești recomandat, la care lipsești și ce surse citează AI-ul în locul tău. Aceste date îți ghidează apoi conținutul: paginile care răspund clar la aceste întrebări, cu fapte sursate, sunt cele pe care asistenții le citează.

Un prompt AI bun îi oferă modelului ce ar avea nevoie un coleg bun: un rol, contextul, o singură sarcină, restricții clare, un format și un exemplu; iar prompturile pe care le scriu clienții tăi merită aceeași atenție, pentru că decid dacă AI-ul te recomandă. Ca să urmărești aceste prompturi ale clienților în ChatGPT, Claude și Gemini, Sorank urmărește între 10 și 50 de prompturi, în funcție de abonament, arată cine este citat în locul tău și publică articole optimizate pe autopilot, cu o perioadă de probă gratuită de 3 zile.