Rok 2023 to dla mnie kluczowy rok w mojej pracy z modelami sztucznej inteligencji, zwłaszcza z chatGPT. Na stronie głównej brAND Managerki piszę: Wykorzystuje AI do analizy danych marketingowych. Kiedyś gadałam ze sobą 🙂 teraz mam AI – poznaj i ty tajniki AI razem ze mną! Zastanawiasz się zapewne w jaki sposób tworzyć skutecze komendy, które pomogą w uzyskiwaniu pożądanych odpowiedzi od AI. Open AI już zrewolucjonizowało świat cyfrowy, a jak to się ma do zarządzania marką i komunikacją online? Jeśli jeteś zainteroswany zapraszam do przeczytania do samego końca.! Zanim przejdę dalej, muszę jeszcze wyjaśnić ci co to są prompty, pojawi się to słowo jeszcze nie raz w dzisiejszej publikacji.
Prompty – komendy – to krótkie, pisemne lub ustne instrukcje, które są przekazywane sztucznej inteligencji (AI), aby uzyskać pożądane odpowiedzi lub generowanie treści. Prompty działają jako wyzwanie lub pytanie, które nakierowuje AI na konkretne zadanie lub temat do rozwinięcia. W przypadku modelu AI takiego jak GPT-3.5 (czyli modelu, na którym obecnie pracuję), prompty są fundamentalnym narzędziem w interakcji z modelem. W odpowiedzi na zadane prompty, model generuje treść, która jest kontekstualnie powiązana z pytaniem lub instrukcją. Prompty mogą być używane w wielu różnych zastosowaniach, takich jak generowanie tekstu, tłumaczenie, odpowiadanie na pytania, tworzenie treści marketingowych, komunikacja w czacie, analiza danych, i wiele innych. W praktyce, prompty mogą przyjmować różne formy, w zależności od potrzeb użytkownika. Mogą to być proste pytania, krótkie opisy, instrukcje, czy nawet przykłady częściowo uzupełnionego tekstu, który ma zostać dokończony przez model. Kluczowe jest to, że odpowiednio sformułowane prompty pomagają uzyskać pożądane rezultaty od AI i stanowią podstawę skutecznej interakcji z modelem.
KROK 1 Jasność i konkretne pytania:
Oczywista i konkretna komenda jest niezwykle ważna, ponieważ pomaga dostarczyć AI jasnych wskazówek dotyczących tego, co dokładnie oczekujemy w odpowiedzi. Szczegółowo sformułowane pytania są kluczem do uzyskania pożądanych odpowiedzi od sztucznej inteligencji. Jest to pierwszy i fundamentalny krok w tworzeniu efektywnych komend dla AI. Pamiętaj o:
Precyzji – Wyraźne pytania pozwalają uniknąć nieporozumień. AI nie ma zdolności do interpretacji niejasnych lub ogólnych instrukcji. Jasność pozwala uniknąć błędów interpretacyjnych.
Orientacja na Cel czyli jasno określone pytania pomagają zdefiniować cel komendy. Dzięki temu AI wie, czego oczekujemy, i może dostarczyć odpowiedzi lub treści, które są zgodne z naszym zamiarem.
Relevancja czyli jasne pytania, które skupiają się na istotnych kwestiach. Pozwalają uniknąć przypadkowych lub niepotrzebnych informacji i skupić się na treści związanej z tematem.
Przykład:
Zamiast pytać „Co myślisz o naszej marce?”, lepiej zapytać „Opisz najważniejszy aspekt naszej marki, który przyciąga uwagę klientów.”
W pierwszym przypadku pytanie jest ogólnikowe i nieprecyzyjne. AI może dostarczyć dowolną odpowiedź, która jest związana z marką, ale może nie dostarczyć informacji kluczowych dla naszego celu. W drugim przypadku pytanie jest konkretne i precyzyjne, co nakierowuje AI na konkretne elementy marki, które są istotne dla klientów. Dzięki temu uzyskujemy bardziej wartościową odpowiedź. Jasność i konkretność są kluczowymi elementami w tworzeniu skutecznych komend AI.
- Relevancja jest ważnym kryterium, które pomaga ocenić, czy informacje, treści lub działania są adekwatne do określonego zadania lub celu. W praktyce oznacza to, że coś jest istotne, jeśli ma znaczenie lub związek z daną sytuacją lub problemem.
KROK 2 Dodaj kontekst
W kontekście tworzenia skutecznych komend dla sztucznej inteligencji, dodawanie kontekstu jest kluczowym elementem, który pomaga AI lepiej zrozumieć nasze intencje i dostarczyć bardziej trafne odpowiedzi lub treści. Oto dlaczego dodawanie kontekstu jest tak istotne:
Precyzyjne Rozumienie Zadania: AI potrzebuje jasnych wskazówek dotyczących tego, co dokładnie chcemy osiągnąć. Dodawanie kontekstu do komendy pomaga zdefiniować, o co nam chodzi.
Unikanie Błędów Interpretacyjnych: Bez kontekstu AI może interpretować komendę na wiele różnych sposobów, co może prowadzić do błędów lub niepożądanych odpowiedzi. Konkretne i zakorzenione w kontekście pytania pomagają uniknąć takich problemów.
Zwiększenie Relevancji: Dodanie kontekstu pozwala AI dostarczyć bardziej relevantne informacje lub treści. Dzięki temu otrzymujemy dokładnie to, czego potrzebujemy, bez zbędnych lub nieistotnych informacji.
Przykład:
Zamiast pytać ogólnie: „Podaj informacje o ostatniej kampanii reklamowej,” lepiej sformułować pytanie z kontekstem: „Opowiedz mi o wynikach naszej ostatniej kampanii reklamowej na Instagramie.”
W pierwszym przypadku AI nie ma jasnego pojęcia o jakiej kampanii mówimy ani jakie informacje są istotne. W drugim przypadku dostarczamy konkretnego kontekstu – mówimy, że chodzi nam o kampanię reklamową na Instagramie, co umożliwia AI dostarczenie odpowiedzi związanej z tą konkretną kampanią. Dodanie kontekstu poprawia precyzję i relevancję komendy, co jest kluczowe w efektywnej interakcji z AI.
KROK 3 Zadawaj pytania z ograniczeniami
Jednym z kluczowych elementów tworzenia efektywnych komend dla sztucznej inteligencji (AI) jest precyzyjne określenie zakresu odpowiedzi. Wyrażanie pytań z ograniczeniami oznacza jasne i sprecyzowane wytyczne co do rodzaju informacji lub treści, które chcemy uzyskać. Oto dlaczego jest to ważne:
Celowe Odpowiedzi: Zadawanie pytań z ograniczeniami eliminuje niejasności i daje AI jasny obraz tego, czego oczekujemy. Otrzymujemy odpowiedzi, które są bardziej celowe i zgodne z naszym zamiarem.
Unikanie Informacji Niepotrzebnych: Poprzez określenie konkretnego zakresu odpowiedzi unikamy otrzymywania nadmiernych lub nieistotnych informacji. To pomaga w skoncentrowaniu się na najważniejszych aspektach danego tematu.
Efektywność: Zadawanie pytań z ograniczeniami jest bardziej efektywne zarówno dla użytkownika, jak i samego modelu AI. Pozwala to na szybsze i dokładniejsze dostarczenie informacji.
Przykład: Zamiast ogólnego pytania: „Czy możesz opowiedzieć coś o trendach w marketingu?„, lepiej sformułować pytanie z ograniczeniami: „Podaj trzy najważniejsze trendy marketingowe w roku 2023.” W pierwszym przypadku AI może dostarczyć wiele różnych informacji na temat trendów marketingowych, co może być przytłaczające i mniej użyteczne. W drugim przypadku pytanie jest precyzyjne i wyznacza konkretny zakres odpowiedzi, co pozwala uzyskać krótki, zwięzły przegląd najważniejszych trendów marketingowych w danym roku. Zadawanie pytań z ograniczeniami pomaga w uzyskaniu dokładniejszych i bardziej przydatnych odpowiedzi od AI.
Krok 4: Ustal cel promptu
Określenie jasnego celu promptu jest niezwykle ważne w procesie tworzenia efektywnych pytań dla sztucznej inteligencji (AI). Podanie celu precyzyjnie i konkretnie pomaga AI zrozumieć, jakie informacje lub treści chcemy uzyskać. Oto dlaczego to jest istotne:
Jasne Oczekiwania: Określenie celu komendy pomaga w wyraźnym sformułowaniu tego, czego oczekujemy od AI. To daje modelowi wyraźne wskazówki dotyczące tego, jakie odpowiedzi lub treści dostarczyć.
Unikanie Ogólników: Pytania, które określają cel, są bardziej skoncentrowane i unikają ogólników. Dzięki temu uzyskujemy bardziej wartościowe odpowiedzi, które są zgodne z intencjami pytającego.
Efektywność: Określenie celu komendy pozwala na skupienie się na konkretnych zagadnieniach lub zadaniach. To zwiększa efektywność interakcji z AI.
Przykład: Zamiast zadać ogólne pytanie: „Co myślisz o naszej nowej kolekcji?„, lepiej sformułować pytanie z określeniem celu: „Podaj mi inspirujący slogan reklamowy dla naszej nowej kolekcji.” W pierwszym przypadku pytanie jest ogólne i nie precyzuje, czego dokładnie oczekujemy.
Krok 5: Unikaj skomplikowanych pytań wieloczłonowych
Unikanie skomplikowanych pytań wieloczłonowych to kluczowy element tworzenia efektywnych komend dla sztucznej inteligencji (AI). Skomplikowane pytania, które łączą wiele aspektów w jedno pytanie, mogą prowadzić do niejasności i nieprecyzyjnych odpowiedzi. Oto dlaczego warto unikać takich pytań:
Klarowność i Precyzja: Skomplikowane pytania wieloczłonowe mogą prowadzić do zamieszania i utrudniać zrozumienie intencji pytającego. Podział na kilka prostych pytań sprawia, że intencje są jasne i precyzyjne.
Lepsze Odpowiedzi: Rozbicie złożonego pytania na kilka prostych pytań pozwala AI dostarczyć bardziej dokładne i sprecyzowane odpowiedzi na każde z pytań.
Unikanie Chaosu: W przypadku pytań wieloczłonowych, AI może próbować dostarczyć ogólną odpowiedź na wiele aspektów, co może prowadzić do niejasnych i chaotycznych rezultatów.
Przykład: Zamiast zadać jedno złożone pytanie: „Jaka jest strategia marketingowa na przyszły rok i jakie cele zakłada?”, lepiej podzielić to na dwa proste pytania: „Jaka jest strategia marketingowa na przyszły rok?” i „Jakie cele zakładamy na przyszły rok?” Rozdzielenie tych pytań pozwala na uzyskanie klarownych i precyzyjnych odpowiedzi na każde z nich, co ułatwia zrozumienie strategii marketingowej oraz celów na przyszły rok. Unikanie skomplikowanych pytań wieloczłonowych to kluczowy element, który pomaga w efektywnym komunikowaniu się z AI i uzyskiwaniu klarownych odpowiedzi.
Krok 6: Eksperymentuj
Eksperymentowanie jest kluczowym elementem skutecznego tworzenia komend dla sztucznej inteligencji (AI). Oznacza to, że nie powinniśmy się ograniczać do jednej formuły komendy, ale raczej testować różne podejścia, aby dowiedzieć się, co działa najlepiej w danym kontekście. Oto dlaczego eksperymentowanie jest ważne:
Dostosowanie do Modelu AI: Różne modele AI mogą reagować inaczej na różne formuły komend. Eksperymentowanie pozwala dostosować pytania do konkretnego modelu, aby uzyskać najlepsze wyniki.
Odkrywanie Efektywności: Próbowanie różnych formuł komend pozwala zidentyfikować te, które generują najbardziej wartościowe odpowiedzi lub treści. To pomaga doskonalić proces tworzenia komend.
Kreatywność: Eksperymentowanie może pobudzać kreatywność i pomagać w odkrywaniu nowych sposobów interakcji z AI.
Przykład: Tworząc komendę do generowania opisu produktu dla strony internetowej, możesz przetestować różne sposoby pytania, takie jak „Opisz ten produkt w atrakcyjny sposób” lub „Stwórz tekst promocyjny dla tego produktu.”
Krok 7: Korzystaj z Próbek Treningowych
Jeśli masz dostęp do próbek treningowych lub przykładów komend, które były wcześniej używane z sukcesem, warto je przeanalizować. Te próbki mogą dostarczyć cennych wskazówek dotyczących tego, jakie rodzaje komend są skuteczne z danym modelem AI. Wykorzystanie sprawdzonych formuł komend może przyspieszyć proces uzyskiwania pożądanych odpowiedzi.
Przykład: Jeśli masz dostęp do zbioru przykładów komend, które były skuteczne w przeszłości, możesz przeanalizować te przykłady, aby zrozumieć, jakie formuły lub style były używane, na przykład „Zapytaj o recenzje” lub „Poproś o opis funkcji.”
Krok 8: Monitoruj Wyniki
Ostatni, ale nie mniej ważny krok to regularne monitorowanie wyników generowanych przez AI w odpowiedzi na komendy. Analiza tych wyników pozwala ocenić efektywność promptów i dostosować je w oparciu o otrzymane odpowiedzi. Jest to proces ciągłego doskonalenia, który pozwala uzyskiwać coraz lepsze wyniki podczas interakcji z AI.
Przykład: Po zadaniu komendy do generowania treści marketingowej, monitorujesz jakość i trafność otrzymanych odpowiedzi. Jeśli zauważysz, że niektóre komendy generują lepsze treści niż inne, dostosowujesz swoje pytania, aby uzyskać jeszcze lepsze wyniki. Na przykład, możesz dostosować pytanie, aby prosić o bardziej szczegółowy opis produktu lub bardziej kreatywny slogan.
Powyższe przykłady pokazują, jak każdy z tych kroków może być zastosowany w praktyce podczas tworzenia komend dla sztucznej inteligencji, aby uzyskać pożądane odpowiedzi lub treści.
Z tymi ośmioma krokami, możecie zdobyć mistrzostwo w tworzeniu promptów AI, które pomogą Wam w marketingu i budowaniu marki, ale nie tylko. Otwórzcie drzwi do nowych możliwości i eksplorujcie potencjał, jaki daje współpraca z inteligencją. Gotowi do działania?
Podzielcie się z brANDmanagerką 👿 swoimi doświadczeniami i sukcesami w komentarzach! 🚀
#AI #Marketing #BudowanieMarki #prompty #sztucznaInteligencja #brandManager #brandManagerka