Промпты для ИИ: метод написания запросов, которые дают полезные ответы

Написание промпта для ИИ, навык, близкий к составлению хорошего брифа для коллеги. Разработчики моделей публикуют собственные советы, например руководство OpenAI по промпт-инжинирингу, и приведённые ниже принципы разделяет большинство из них. Термины объясняет наша статья глоссария о промпт-инжиниринге.

Что такое промпт для ИИ?

Промпт: это всё, что модель читает перед ответом: ваш вопрос, инструкции, вставленные документы и предыдущие сообщения разговора. Другой информации о вашей цели, аудитории или стандартах у модели нет. Расплывчатый промпт даёт средний ответ, потому что модель заполняет пробелы самыми вероятными общими вариантами.

Из чего состоит хороший промпт?

1. Роль

Скажите ИИ, в какой роли он должен выступать: «Вы B2B-копирайтер, который пишет для финансовых директоров». Роль задаёт лексику, тон и уровень экспертизы.

2. Контекст

Объясните ситуацию: компанию, продукт, аудиторию, цель текста, что уже сделано. Контекст: часть, которую большинство пропускает, и та, что сильнее всего меняет результат.

3. Задача

Сформулируйте одну чёткую задачу с глаголом действия: написать, резюмировать, сравнить, переписать, перечислить. Большие задачи разбивайте на несколько промптов.

4. Ограничения

Объём, тон, слова, которых нужно избегать, факты, которые нужно включить, уровень чтения, язык. Ограничения превращают общий ответ в такой, который подходит вашему бренду.

5. Формат

Скажите, как должен выглядеть ответ: таблица с заданными столбцами, нумерованный список, три варианта, объект JSON, заголовки и короткие абзацы.

6. Примеры

Покажите один-два примера того, чего вы ожидаете. Этот приём называется few-shot prompting по научной статье Language Models are Few-Shot Learners, которая показала, что большие модели могут усвоить задачу по нескольким примерам, помещённым в промпт. См. нашу статью об обучении на нескольких примерах.

Какие приёмы составления промптов работают лучше всего?

• Просите шаги: в задачах на рассуждение просьба решать задачу шаг за шагом повышает точность. Идея оформлена в исследовании о промптинге с цепочкой рассуждений.
• Давайте справочный материал: вставьте исходный текст, данные или руководство по стилю и попросите модель использовать только это. Это уменьшает выдуманные факты.
• Просите самопроверку: «Сверь свой ответ с ограничениями и исправь всё, что не подходит».
• Сначала просите вопросы: «Прежде чем писать, задай мне вопросы, на которые тебе нужны ответы». Полезно, когда вы не уверены, какой контекст дать.
• Итерируйте: относитесь к первому ответу как к черновику и уточняйте точной обратной связью («короче», «конкретнее», «убери жаргон»).
• Отделяйте инструкции от содержимого: помещайте вставленный текст между чёткими маркерами, чтобы модель не путала его с вашими инструкциями.

Плохой и хороший промпт: маркетинговые примеры

Каких ошибок следует избегать?

• Слишком мало контекста: модель гадает про вашу аудиторию и цель.
• Несколько задач сразу: качество падает по каждой.
• Противоречивые инструкции: «коротко, но подробно», «официально, но неформально».
• Запрос фактов без источников: модель может выдать правдоподобные, но ложные цифры. Предоставьте данные или проверяйте всё.
• Принятие первого ответа: два-три круга обратной связи обычно решают дело.
• Вставка конфиденциальных данных в инструменты, политику данных которых вы не проверили.

Готовые промпты для SEO и GEO, построенные на этом методе, смотрите в нашей библиотеке промптов для SEO и GEO. Как улучшать промпты со временем и сравнивать версии между собой, объясняет наша статья о оптимизации промптов.

А как насчёт промптов, которые вводят ваши клиенты?

Промпты важны и с другой стороны. Когда покупатель спрашивает ChatGPT «какую бухгалтерскую программу выбрать для небольшого агентства?» или просит Perplexity назвать «лучшую CRM для недвижимости», в ответе называется несколько брендов. Эти промпты работают как поисковые запросы: они длиннее, разговорнее и конкретнее и всё чаще решают, кого рассмотрят.

Отслеживание списка таких промптов и проверка, какие бренды появляются, называется мониторингом промптов. Он показывает, по каким вопросам вас рекомендуют, по каким нет и какие источники цитирует ИИ вместо вас. Эти данные затем направляют ваш контент: страницы, которые ясно отвечают на такие вопросы с фактами и источниками, ассистенты и цитируют.

Хороший промпт для ИИ даёт модели то, что нужно хорошему коллеге: роль, контекст, одну задачу, чёткие ограничения, формат и пример; и промпты, которые вводят ваши клиенты, заслуживают такого же внимания, потому что именно они определяют, порекомендует ли вас ИИ. Чтобы отслеживать эти клиентские промпты в ChatGPT, Claude и Gemini, Sorank следит за 25–150 промптами в зависимости от тарифа, показывает, кого цитируют вместо вас, и публикует оптимизированные статьи в режиме autopilot, с бесплатным пробным периодом 3 дня.