AI_WPLYW_NA_KLIENTOW_WMARKETINGU

Jak AI wpływa na zaufanie klientów i dlaczego warto to wziąć pod uwagę?

Wpływ AI (si) na zaufanie klientów.

Wprowadzenie na rynek narzędzia OpenAI  mam tu na myśli Chat GPT oraz narzędzie, które niebawem bedzie dostępne do konwersji tekstu na wideo, Sora, uwydatnia szerszy problem AI, który wydaje mi się być ignorowany. Przy tak dużej liczbie treści generowanych przez sztuczną inteligencję klienci nie wiedzą, co jest autentyczne. Korzystam z GPT do poprawy mojego contentu, jednak widzę różnicę i „znam” algorytm jakim się teraz posługuje. Nie lubię słów: „kluczowe”, „w cyfrowym świecie! ” Ty też to widzisz?

To może nie wydawać się dużym problemem. Mimo to reputacja Twojej firmy odgrywa coraz ważniejszą rolę w wpływaniu na decyzje konsumentów, a wszelkie błędy związane ze sztuczną inteligencją mogą jej zaszkodzić.

Ten rodzaj niepewności nie jest problemem wyłącznie B2C. Zauważam teraz, że treści są mieszane z postami na LinkedIn i Instagram generowanymi przez sztuczną inteligencję (często bez treści lub z niewielką ilością treści). Jako czytelnicy dokładniej analizujemy każdy post, aby sprawdzić, czy wydawca rzeczywiście uwzględnił swój własny punkt widzenia, czy też po prostu produkuje śmieci generowane przez sztuczną inteligencję.

Nagle nawet spostrzeżenia liderów branży stają się podejrzane. Ta zmiana budzi nie tylko mój niepokój. Od razu nasuwają się pytania:

Jak mogę zaufać tej firmie lub zbudować relację zawodową, jeśli nawet nie wiem, kto ze mną rozmawia? Czy moje interakcje z nimi również sprawią, że poczuję się wprowadzony w błąd? Kiedy wiarygodność mówcy jest ważniejsza niż treść, którą udostępnia, nadszedł czas, aby aktywniej budować zaufanie klientów we wszystkich kanałach.

Weź pod uwagę te sposoby, w jakie klienci często reagują w różnych punktach kontaktu, gdy w grę wchodzi sztuczna inteligencja.

Co myślą klienci, gdy spotykają się ze sztuczną inteligencją w Twojej firmie historia i reputacja firmy będą odgrywać coraz ważniejszą rolę w budowaniu zaufania klientów. Wzrost wydajności dzięki sztucznej inteligencji jest ogromny, ale uważaj, aby nie zacząć iść na skróty, jeśli chodzi o jakość wyników – nie chodzi tylko o jakość Twojego produktu lub usługi, ale także o publikowaną treść, która będzie stanowić wczesny etap Twojej relacji z większość klientów.

„Czy tej firmie rzeczywiście na mnie zależy?”

Klienci chcą czuć się doceniani, a nie traktowani jak kolejna transakcja. Poruszanie się po długiej, zautomatyzowanej linii obsługi klienta bez rozwiązywania problemów może być niezwykle frustrujące i powodować poczucie zaniedbania przez firmę.

Dostarczenie wysokiej jakości produktu lub usługi to minimum. Niezależnie od tego, czy jest to ich pierwsza interakcja z Tobą, czy pięćsetna, wystarczy jedno złe doświadczenie, aby zrujnować miesiące lub lata budowania relacji z klientem.

Jak to zrobić dobrze?

Bądź bardzo ostrożn_ w kwestii tego, gdzie wdrażasz sztuczną inteligencję AI i jak to robisz. Zamiast skupiać się tylko na efektywności, skup się na:

  • przydatności
  • przewidywaniu potrzeb klientów
  • i zapewnianiu proaktywnej komunikacji

Nigdy nie zaszkodzi dołożyć wszelkich starań, aby pokazać, że cenisz ich czas i interesy. Uczciwe praktyki, polityka zorientowana na klienta, a czasem nawet zaangażowanie w sprawy etyczne mogą świadczyć o dobrych intencjach. Mimo to chcesz mieć pewność, że każda rozmowa lub treści, z którymi się angażują, są pozytywnym doświadczeniem.

„Czy ta treść jest autentyczna, czy tylko bzdura wygenerowana przez sztuczną inteligencję?”

To mały test, który obecnie wszyscy zaczynamy przeprowadzać podczas czytania treści: zastanawianie się, czy autor rzeczywiście to napisał. To jest trudne, ponieważ czasami istnieje cienka granica między „AI pomogła mi uporządkować myśli w post” a „Pozwolę ChatGPT myśleć za mnie”. Uzyskanie niewielkiej pomocy w pisaniu od AI nie stanowi problemu. Problem pojawia się, gdy liderzy biznesowi piszą posty bez oryginalności i unikalnej perspektywy wymaganej, aby treść była wartościowa. Niezależnie od tego, czy jest to blog, czy post na LinkedIn, powinieneś szanować swoich odbiorców na tyle, aby dać im coś wartego przeczytania, a nie publikować dla samego publikowania.

Jak to zrobić dobrze?

Angażujące treści powinny zawierać Twoje własne przemyślenia i punkt widzenia. Jeśli używasz generatywnej sztucznej inteligencji, takiej jak ChatGPT , do zadań związanych z marketingiem treści, takich jak pisanie postów w mediach społecznościowych, sztuczna inteligencja nie powie Ci, co masz myśleć (a kiedy to zrobi, zabrzmi to nijako, nieoryginalnie).

Dla dyrektorów generalnych i innych liderów biznesowych jeszcze większe znaczenie ma dzielenie się bieżącymi reakcjami na bieżące wydarzenia lub istotne wiadomości branżowe, demonstrując prawdziwe zaangażowanie i wiedzę, których sztuczna inteligencja będzie miała trudności z odtworzeniem. Właśnie tego ludzkiego elementu przywództwa myślowego brakuje w większości dostępnych treści opartych na sztucznej inteligencji. Dlatego widzowie wciąż pragną kontaktu, jaki daje interakcja twarzą w twarz: wydarzenia organizowane na żywo zapewniają autentyczność i bezpośredniość — nie można udawać, że jest się naprawdę obecnym.

Jak generatywna sztuczna inteligencja poprawia jakość obsługi klienta i zgłoszenia serwisowe

„Czy moje dane są bezpieczne w tej firmie?”

Jeśli używasz danych klientów do ulepszania swoich produktów lub usług, gdzie istnieje ryzyko wycieku danych? Czy klienci mają kontrolę nad tym, w jaki sposób wykorzystywane są ich dane?

Jak to zrobić dobrze?  Oprócz publicznych naruszeń i kontrowersji oraz rosnącego polegania na danych klientów w zakresie sztucznej inteligencji i automatyzacji, ochrona tych danych jest niezwykle ważna. Oznacza to wdrożenie silniejszych środków cyberbezpieczeństwa w przypadku wrażliwych danych, przestrzeganie przepisów takich jak RODO i przejrzyste informowanie klientów o tych praktykach.

Na przykład firma B2B SaaS wykorzystująca sztuczną inteligencję do spersonalizowanego marketingu powinna opisać, w jaki sposób dane klientów są szyfrowane, przechowywane i przetwarzane oraz w jaki sposób zapewniają zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony danych.

Jak budować zaufanie klientów poprzez prywatność i bezpieczeństwo danych

„Czy naprawdę otrzymuję pomoc od człowieka?”

Coraz trudniej jest stwierdzić, kiedy chatbot jest tak naprawdę chatbotem, ale to nie znaczy, że powinieneś ukrywać ten fakt. Podobnie, jeśli używasz sztucznej inteligencji do podejmowania decyzji lub rekomendacji, skąd klient powinien wiedzieć, czy warto zaufać „procesowi myślowemu”, który za nimi stoi? Problem ten wynika częściowo z tego, że z doświadczenia wiemy, że programy mają ograniczenia — a niektóre są znacznie bardziej wyrafinowane niż inne — więc musimy traktować ich zalecenia z przymrużeniem oka.

Rozważmy na przykład przypadki, w których Netflix ciągle informuje Cię, że masz „98% dopasowania” do nowego promowanego przez niego filmu, ale wygląda to nudno. Możesz zacząć całkowicie ignorować ich zalecenia, ponieważ ich „algorytm” wyraźnie ma inny cel niż maksymalizacja przyjemności.

Jak to zrobić dobrze ?

Zachowaj przejrzystość już od pierwszych interakcji, jakie Twoi potencjalni klienci mogą mieć z chatbotem w Twojej witrynie — nikt nie chce się zastanawiać, czy rozmawiają z człowiekiem. Takie wczesne momenty nadają ton pozostałym interakcjom z Twoją firmą. Twoja firma powinna nie tylko ujawnić wykorzystanie sztucznej inteligencji i automatyzacji w swojej działalności, ale powinna także wyjaśnić, w jaki sposób te technologie pomagają w podejmowaniu decyzji lub wpływają na wyniki klientów.

Na przykład, jeśli system sztucznej inteligencji rekomenduje produkty finansowe lub optymalizuje plany opieki zdrowotnej, powinieneś przekazać podstawę swoich rekomendacji, np. dane, których używasz, jakie czynniki odgrywają rolę lub proces uczenia się sztucznej inteligencji.

Takie podejście wyjaśnia działania sztucznej inteligencji, pozwalając klientom zrozumieć logikę decyzji podejmowanych na podstawie sztucznej inteligencji i zaufać jej, zamiast postrzegać je jako nieprzejrzyste lub arbitralne.

„Czy w razie potrzeby mogę przekazać sprawę prawdziwej osobie?

Nawet jeśli czują się komfortowo, korzystając z Twojej sztucznej inteligencji, im ważniejszy lub bardziej złożony problem lub decyzja, tym bardziej klient będzie chciał o tym z daną osobą porozmawiać. Chatboty i zautomatyzowane narzędzia mogą ograniczyć pracę, ale bez człowieka w pętli niektóre problemy pozostają nierozwiązane, a klienci pozostają sfrustrowani

Jak to zrobić dobrze?

Chatboty zasilane sztuczną inteligencją mogą zapewniać szybkie odpowiedzi i opcje samoobsługi, ale zawsze powinny umożliwiać płynne przejście do człowieka, gdy pojawią się złożone problemy.

Jeśli chodzi o produkty i usługi, nawet jeśli sztuczna inteligencja wykonuje ciężkie zadania w przypadku rutynowych zadań, takich jak przetwarzanie danych, dana osoba powinna mieć ostatnie słowo, gdy korzystasz z jej wyników lub wydajesz rekomendacje.

Ile warta jest oszczędność czasu, reputacja Twojej marki? Chociaż pomaga to w szybkim działaniu, głównym wnioskiem jest uniknięcie nadmiernego rozpraszania się przez sztuczną inteligencję, gdy oznacza to mniejszą kontrolę nad tym, jak klienci postrzegają Ciebie lub Twoją firmę.

Parafrazując Jima Collinsa, firmy odnoszące sukcesy będą w sposób przemyślany i strategiczny wykorzystywać nowe technologie w celu wzmocnienia swoich istniejących mocnych stron — nie będą wdrażać nowych technologii tylko po to, aby dotrzymać kroku.

Jeśli od razu zagłębiasz się w technologię sztucznej inteligencji, nie mając jasnego pojęcia, dlaczego to robisz i czym ryzykujesz, możesz cofnąć się o krok i zadać sobie najpierw kilka z poniższych pytań:

  1. W jaki sposób nasz zespół może wykorzystać automatyzację lub generatywną sztuczną inteligencję, aby ulepszyć rzeczy, które mój zespół już dobrze wykonuje?
  2. Jakie narzędzia najlepiej sprawdzają się w tym, co już robimy dobrze?
  3. W jaki sposób rozwiązania AI powinny pasować do naszego istniejącego stosu technologii i przepływów pracy?
  4. Czy ta technologia sztucznej inteligencji rzeczywiście poprawi jakość obsługi klienta i zbuduje zaufanie, czy też może grozić wyobcowaniem klientów?
  5. W jaki sposób to konkretne rozwiązanie AI bezpośrednio przyczyni się do naszych kluczowych celów biznesowych (zwiększenie przychodów, poprawa jakości potencjalnych klientów, oszczędności itp.)?
  6. W jaki sposób zapewnimy ochronę danych klientów zgodnie z przepisami branżowymi i standardami etycznymi?
  7. Jakie procesy zostaną wdrożone, aby utrzymać „człowieka na bieżąco”, zapewniając, że decyzje AI są sprawdzane i w razie potrzeby można je obejść?

Podczas gdy jesteśmy w trakcie kryzysu zaufania, w którym tak dużą rolę odgrywa sztuczna inteligencja, doświadczeni liderzy rozpoznają te części swojej firmy, które muszą pozostać ludzkie, i wiedzą, jak zarządzać częściami, które tego nie robią. Wszystko sprowadza się do stawiania klienta na pierwszym miejscu, co na szczęście nie jest nowym pomysłem.

Zaledwie 8 kroków dzieli cię od zdobycia czarnego pasa w Tworzeniu Komend dla AI: Odkryj Sztukę Komunikacji z GPT-3.5

Zaledwie 8 kroków dzieli cię od zdobycia czarnego pasa w Tworzeniu Komend dla AI: Odkryj Sztukę Komunikacji z GPT-3.5

Komendy, prompty dla AI

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 skuteczne 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 jesteś zaintereswany 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.

Promptykomendy –  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