Prompt Engineering: una guida per esperti di marketing e creatori di contenuti

ChatGPT e altri strumenti di intelligenza artificiale generativa cambieranno il mondo del lavoro così come lo conosciamo.

Ma non credermi sulla parola.

I ricercatori di OpenAI, OpenResearch e dell'Università della Pennsylvania prevedono che l' 80% della forza lavoro statunitense vedrà l'impatto degli strumenti di intelligenza artificiale generativa su almeno il 10% delle proprie attività.

Ciò significa che man mano che gli strumenti di intelligenza artificiale si evolvono, sempre più aziende e dipendenti utilizzeranno questi strumenti per automatizzare determinate attività, aumentare l'efficienza o addirittura sostituire completamente alcuni lavori.

Un esempio è un'azienda che inizia a utilizzare ChatGPT, ne vede il valore e lascia andare i dipendenti responsabili di determinate attività di amministrazione e comunicazione con i clienti e persino attività relative al marketing per "risparmiare sui costi e fare le cose più velocemente".

(Sta già accadendo)

Ciò probabilmente accade quando i dirigenti ritengono che lo strumento di intelligenza artificiale possa farlo in modo più rapido e accurato, nonostante gli avvertimenti secondo cui non si dovrebbe fare affidamento su questi strumenti di intelligenza artificiale.

Ma c'è un lato positivo.

Ottenere risultati significativi dagli strumenti di intelligenza artificiale generativa richiede un tocco umano. Attività come la programmazione, la scrittura, la traduzione e l'analisi si basano ancora sull'input umano: le parole, il codice e il contesto che usiamo mentre "promuoviamo lo strumento". Di conseguenza, c'è un nuovo percorso professionale in cantiere: l'ingegneria rapida.

Questa guida analizza tutto ciò che devi sapere sull'ingegneria dei prompt, incluso di cosa si tratta, suggerimenti su come scrivere prompt efficaci e utilizzare l'intelligenza artificiale nel tuo flusso di lavoro e le competenze necessarie per avere successo sul campo, che tu sia un marketer o un creatore.

Ti accompagnerò in un breve tour nel campo in rapido sviluppo dell'ingegneria rapida. Se vuoi saltare il preambolo ed entrare nelle cose divertenti, ecco esattamente cosa tratterò in questo articolo:

• Che cos'è l'ingegneria rapida
• L'anatomia di un prompt: elementi e tecniche
• Suggerimenti per un'ingegneria rapida efficace
• Ingegneria rapida per esperti di marketing e creatori di contenuti

Entriamo in esso!

Che cos'è l'ingegneria rapida

L'ingegneria rapida è il processo di creazione e perfezionamento dell'istruzione o della query che fornisci a uno strumento di intelligenza artificiale generativa per ottenere una risposta specifica.

Questo concetto ha raggiunto lo status di parola d'ordine dal lancio di ChatGPT alla fine del 2022. Da Forbes a Insider, le pubblicazioni tecnologiche e aziendali stanno sgorgando su questa nuova misteriosa posizione che in alcuni casi arriva fino a $ 350.000.

Sebbene la fattibilità a lungo termine del percorso di carriera dell'ingegnere rapido sia ancora oggetto di dibattito, una cosa non lo è:

Le aziende di tutti i settori si stanno dando da fare per sfruttare gli strumenti di intelligenza artificiale generativa per ottenere un vantaggio competitivo.

Meta, Slack, Instacart, Shopify, Canva e altri giganti della tecnologia sono già saliti sul treno con prodotti basati su GPT. Ma il dollaro non si ferma con SaaS; anche le aziende nel settore sanitario, immobiliare e dei media lo stanno utilizzando.

Ma se hai utilizzato uno strumento GPT, sai che i suoi risultati non sono sempre della massima qualità. Certo, hanno alcune capacità impressionanti e sembrano migliorare regolarmente, ma a volte forniscono informazioni imprecise o risposte irrilevanti.

In poche parole, la qualità dei tuoi suggerimenti determina la qualità dei risultati che ottieni da questi strumenti. Un prompt ben progettato comunica in modo efficace il tuo intento al modello di intelligenza artificiale, quindi genera risposte che rispondono accuratamente alla tua domanda. Ecco perché sapere come maneggiare questi strumenti è incredibilmente prezioso, in particolare se ti occupi di creazione di contenuti o di marketing.

Prima di entrare nel merito di questo pezzo, voglio che tu tenga a mente questi 4 passaggi chiave dell'ingegneria rapida:

• Definizione dell'obiettivo o dell'obiettivo: tutti i prompt contengono un obiettivo o un obiettivo chiaramente definito che indica ciò che l'IA dovrebbe produrre.Ciò include cose come specificare il formato, il pubblico di destinazione o il tono desiderato del contenuto.

• Impostazione del contesto: fornire informazioni di base e altro contesto rilevante per l'argomento aiuta il modello di intelligenza artificiale a comprendere meglio l'output desiderato, consentendo al modello di generare risposte più pertinenti e accurate.

• Fornire esempi e indicazioni: l'inclusione di esempi in un prompt fornisce al modello AI un modello per come dovrebbe generare il contenuto desiderato.Ciò è particolarmente utile quando si desidera che l'IA segua una struttura particolare o aderisca a linee guida specifiche.
• Iterazione e perfezionamento: il prompt engineering, come qualsiasi forma di comunicazione, è un approccio iterativo.Devi testare diverse varianti di un prompt, valutare il contenuto che suscita e perfezionare il prompt in base a quanto soddisfa il tuo obiettivo o obiettivo.

Ogni volta che mi ritrovo a lottare per ottenere un output di qualità da uno strumento come ChatGPT o Jasper , torno indietro attraverso questi 4 passaggi per verificare di aver dato all'IA tutto ciò di cui ha bisogno. Ricorda: questi strumenti sono validi solo quanto gli input che forniamo!

Ora diamo un'occhiata agli elementi e alle tecniche di prompt specifici che puoi utilizzare per progettare input di qualità.

L'anatomia di un prompt: elementi e tecniche

I prompt sono costituiti da diversi componenti chiave che lavorano insieme per guidare lo strumento di intelligenza artificiale generativa verso l'output desiderato. Comprendere ogni componente e, soprattutto, come il modello AI li interpreta ti aiuterà a ottenere i risultati che desideri.

Ecco quattro componenti principali da tenere a mente durante il processo di scrittura rapida:

Istruzioni

La parte delle istruzioni delinea l'attività che vuoi che l'IA esegua. Fornisce una descrizione chiara e concisa dell'azione desiderata, come riassumere, estrarre, tradurre, classificare o generare testo.

La chiarezza e la specificità delle istruzioni sono fondamentali, poiché incidono direttamente sulla pertinenza e l'accuratezza dei contenuti generati dall'IA. Le IA generative si affidano a queste istruzioni per comprendere l'intenzione dell'utente e generare risposte in linea con le sue aspettative.

Nel prompt di seguito, ho fornito a ChatGPT chiare istruzioni sull'output che voglio che crei: 10 idee per post sul blog che contengono un titolo e un paragrafo introduttivo.

Contesto

Il contesto è una componente essenziale di un prompt. Aiuta il modello AI a cogliere le informazioni di base e gli argomenti rilevanti per l'attività. Può includere dettagli sull'argomento, il genere, il tono, il pubblico di destinazione o eventuali vincoli o linee guida specifici.

Stabilendo il contesto, gli utenti possono guidare il modello di intelligenza artificiale per generare contenuti contestualmente appropriati e conformi ai parametri indicati.

Nello stesso prompt di esempio, inizio il prompt con un po' di contesto: "Devo scrivere un post sul blog sulle migliori piattaforme CRM per piccole imprese e startup".

Dati in ingresso

I dati di input si riferiscono al contenuto o alle informazioni effettive che il modello AI elaborerà e utilizzerà per generare l'output. In alcuni casi, questo può essere un pezzo di testo che l'IA dovrebbe riassumere o analizzare; in altri, potrebbe essere un insieme di punti dati o esempi che l'IA dovrebbe considerare quando genera la sua risposta.

Fornire dati di input accurati e pertinenti è fondamentale, poiché costituisce la base per i contenuti generati dall'intelligenza artificiale e garantisce che l'output sia significativo e informativo.

Guardando ancora una volta il nostro prompt di esempio, notiamo che i dati di input che includo sono un output di esempio che mostra come voglio che ChatGPT formatti e scriva il contenuto.

Indicatori di output

Gli indicatori di output aiutano a definire il formato, la struttura o la presentazione dei contenuti generati dall'intelligenza artificiale. Possono includere istruzioni esplicite per organizzare l'output, come specificare il numero di elenchi puntati, l'ordine delle informazioni o la lunghezza richiesta.

Gli indicatori di output aiutano anche a guidare il modello AI nella generazione di risposte facili da leggere, ben strutturate e allineate con il formato desiderato dall'utente.

Nel prompt di esempio, fornisco a ChatGPT più indicatori di output per indicare come voglio che appaia il contenuto, incluso il numero di elementi (10 idee totali), parti componenti (titolo e paragrafo introduttivo) e il numero di frasi (4- 5).

Quando gli utenti creano un prompt che incorpora efficacemente questi componenti, le IA generative come ChatGPT e Jasper sono meglio attrezzate per interpretare il prompt e generare contenuti che soddisfino i requisiti dell'utente.

Comprendendo l'anatomia di un prompt e il ruolo svolto da ciascun componente, puoi ottimizzare le tue capacità di ingegneria dei prompt e sfruttare tutto il potenziale degli strumenti di generazione di contenuti basati sull'intelligenza artificiale.

Tecniche di ingegneria rapida

Ora diamo un'occhiata ai principali tipi di tecniche di prompt engineering, con un piccolo supporto visivo dal nostro nuovo amico ChatGPT.

Prompt a colpo zero

Un prompt zero-shot è quello in cui al modello AI non sono stati forniti esempi o contesti per aiutarlo a comprendere l'attività che gli viene chiesto di eseguire. Ci si aspetta che il modello completi l'attività in base alle sue conoscenze generali e alla capacità di interpretare il prompt.

I prompt zero-shot sono ottimi quando stai semplicemente cercando un rapido accesso a informazioni come una definizione o una risposta a una domanda specifica.

Prompt one-shot

Un prompt one-shot fornisce al modello AI un singolo esempio per dimostrare l'attività desiderata. Questo aiuta il modello a comprendere eventuali requisiti di pattern o formato da utilizzare nella risposta.

I prompt one-shot sono più efficaci quando hai un esempio specifico di come vuoi che l'IA risponda alle tue istruzioni, come un problema di matematica.

Prompt a pochi colpi

Un prompt di pochi colpi è simile a un prompt di un colpo solo, ma fornisce più esempi per aiutare il modello di intelligenza artificiale a comprendere meglio l'output desiderato. Ciò consente al modello di generalizzare l'attività in modo più efficace.

Se ritieni di non ottenere ottimi risultati da un prompt one-shot, trasformarlo in un prompt di pochi colpi con più esempi può aiutarti ad avvicinare i tuoi output al formato desiderato.

Suggerimenti della catena di pensiero

Un prompt della catena di pensiero implica una serie di domande o compiti collegati, con le risposte del modello ai prompt precedenti che ne influenzano la comprensione e le risposte ai prompt successivi. Questo tipo di prompt è utile per attività complesse o per mantenere il contesto in una conversazione.

I miei suggerimenti personali preferiti, la catena di pensieri, sono fantastici quando vuoi approfondire un argomento senza perdere tempo a modificare e formattare ogni singolo prompt. ChatGPT e altri AI con un'interfaccia simile a una chat sono in grado di trasferire informazioni, istruzioni e contesto da voci precedenti e inserirli nell'output corrente.

Suggerimenti per un'ingegneria rapida efficace

Nonostante la natura altamente tecnica e scientifica di questi strumenti di intelligenza artificiale, il processo di ingegneria rapida è ancora tanto un'arte quanto una scienza. Siamo ancora agli inizi dell'utilizzo di strumenti AI come Jasper e ChatGPT, quindi l'ottimizzazione dei prompt per risultati migliori è iterativa e intuitiva.

Proprio come giochi con la formulazione in un post di un blog, un thread di Twitter o un post di LinkedIn in base al feedback precedente del tuo pubblico, dovrai fare lo stesso con gli output che ottieni dagli strumenti di intelligenza artificiale generativa.

Detto questo, ci sono alcune regole generali che gli esperti di OpenAI e GitHub hanno osservato per aiutarti a iniettare un po' di scienza in questo processo.

Diamo un'occhiata ad alcuni.

Sii chiaro e specifico nella tua formulazione

L'uso di frasi ambigue e poco chiare è garantito per annacquare gli output dei tuoi strumenti di intelligenza artificiale. Ricorda, stai fornendo istruzioni a un algoritmo incredibilmente complesso, quindi forniscigli il contesto e le istruzioni di cui ha bisogno.

Quando scrivo prompt, trovo particolarmente utile specificare la formattazione e la lunghezza dell'output desiderato. È anche utile collegare l'argomento principale dell'output desiderato a un contesto aggiuntivo.

Fornisci esempi nel tuo prompt

Fornire un esempio dell'output desiderato fornirà all'intelligenza artificiale un modello esatto di come dovrebbe formattare e generare il testo.

Ciò è particolarmente utile quando si utilizza l'intelligenza artificiale per creare un elenco di opzioni di output come tweet o altri post sui social.

Concentrati su ciò che vuoiche faccia

È facile cadere nella trappola di elencare tutte le cose chenonvuoi che il tuo strumento di intelligenza artificiale generativa faccia, ma questo va contro la prima regola cardinale di concisione e specificità. Prova invece a formulare le tue istruzioni in senso affermativo.

Potrebbe volerci un po' più di tempo per scrivere il prompt, ma ne varrà la pena quando otterrai gli output esatti che stai cercando!

Testare e sperimentare con i prompt

Il test e l'iterazione dei prompt è un passaggio cruciale nel lavorare con strumenti di intelligenza artificiale generativa per ottenere risultati migliori. Sperimentando varie strutture di prompt, frasi e contesto, gli utenti possono guidare l'IA verso risposte più accurate, pertinenti e coerenti. Questo processo comporta il perfezionamento del prompt di input per renderlo più esplicito o fornire un contesto o vincoli aggiuntivi per restringere l'attenzione dell'IA.

Man mano che si ripetono diversi prompt e si analizzano gli output risultanti, si capisce come l'IA interpreta e risponde alle varie istruzioni. Questo approccio iterativo ti offre una comprensione più profonda di come comunicare in modo efficace con l'intelligenza artificiale, portando in ultima analisi a prestazioni migliori e risultati più desiderabili dallo strumento di intelligenza artificiale generativa.

Ingegneria rapida per esperti di marketing e creatori di contenuti

Ok, abbiamo fatto un po' di due diligence e abbiamo esaminato alcuni dei concetti e dei suggerimenti di base per l'ingegnerizzazione rapida. Ora è il momento delle cose divertenti.

Bene, è quasi ora delle cose divertenti, prima di tutto un'importante dichiarazione di non responsabilità:

Fatto? Bene.

Detto questo, entriamo in alcuni esempi di come utilizzo ChatGPT nelle diverse attività di marketing e creazione di contenuti che incontro nel mio lavoro quotidiano.

Ideazione e Brainstorming

Uno dei modi più efficaci per utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale generativa è l'ideazione e il brainstorming. Con l'enorme quantità di informazioni utilizzate per addestrare questi modelli, possono produrre in modo semplice ed efficiente elenchi di informazioni semanticamente correlate.

Ecco un esempio di prompt che ho utilizzato in ChatGPT per generare un elenco di titoli di post di blog sull'argomento delle migliori piattaforme CRM per piccole imprese e startup:

Come puoi vedere, ho progettato questo prompt one-shot per includere il contesto, le istruzioni di formattazione e il contenuto di esempio di cui ha bisogno per fornirmi alcuni output solidi.

In pochi minuti, GPT-4 mi ha fornito 10 diverse combinazioni titolo-introduzione che posso utilizzare per creare il mio post sul blog.

Ricerca di base

Circa un mese fa ho deciso che avevo bisogno di saperne di più sul lato accademico dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale (per ovvie ragioni). Invece del mio tipico processo di utilizzo di Google, Wikipedia e riviste accademiche, ho deciso di arruolare ChatGPT come mio assistente per dare il via al processo di ricerca.

Ecco come è andata.

In circa 20 secondi, ho avuto un elenco dei migliori ricercatori nel campo, incluso dove studiano o lavorano e una breve spiegazione della loro rilevanza.

Sapendo che lo strumento può basarsi sui miei suggerimenti precedenti e utilizzare le risposte come contesto, ho deciso di andare avanti.

Abbastanza bello, vero?

Ma puoi fare un ulteriore passo avanti.

Irreale.

In poco meno di 5 minuti ChatGPT mi ha aiutato a raccogliere un'enorme quantità di informazioni sulla mia area di interesse, inclusi i maggiori esperti, un elenco dei loro contributi più importanti e un breve riassunto di ciascun contributo.

E come puoi vedere, le istruzioni erano semplici e dirette.

Le capacità di prompt della catena di pensiero di ChatGPT significano che trasporta il contesto dai prompt precedenti, quindi non devo preoccuparmi di prompt elaborati che intaccano il conteggio dei token.

Creazione persona

Lo sviluppo della persona dell'acquirente è una di quelle attività di marketing B2B che richiedono molto tempo in cui mi ritrovo a rimanere bloccato nelle prime fasi. Ma con un modello di linguaggio ampio e un prompt diretto, è semplice far girare la palla.

Ad esempio, ecco un prompt di esempio che ho utilizzato per approfondire i potenziali acquirenti dell'account aziendale di Notion.

Ora, c'è ancora un bel po' di lavoro da fare prima che questi possano effettivamente essere utili: verifica con ricerche sui prodotti, sondaggi sugli utenti, mappatura del percorso dell'acquirente e tutto il resto.

Tuttavia, in meno di un minuto, GPT-4 ha prodotto un elenco di 5 potenziali acquirenti completo di un obiettivo e un punto dolente per ciascuno. Oh, e anche l'uso dell'allitterazione è un bel bonus.

Identificazione delle parole chiave

Con un prompt ben progettato, puoi anche accelerare il processo preliminare di identificazione delle parole chiave.

Ad esempio, di recente stavo cercando di trovare parole chiave per una società di software di monitoraggio del tempo aziendale da scegliere come target. Sapendo che ChatGPT può trovare parole rilevanti molto più velocemente di me, gli ho dato questo messaggio:

Ed ecco cosa mi ha dato GPT-4 come output:

Un elenco di oltre 25 potenziali parole chiave in meno di un minuto!

Ancora una volta, subito dopo aver ottenuto questo elenco sono andato su ahrefs e ho controllato i risultati in termini di volume di ricerca e difficoltà delle parole chiave. Tuttavia, ChatGPT si è rivelato un ottimo punto di partenza per identificare potenziali termini di ricerca su cui avrei potuto concentrarmi per ulteriori analisi.

Creazione di Brief e Framework

Un altro luogo in cui i marketer e i creatori di contenuti spesso rimangono bloccati è durante la creazione di brief e framework. Ma con l'IA generativa, puoi avviare il processo di content marketing con solo tre cose:

Un'idea per l'argomento, un pubblico di destinazione e una manciata di parole chiave.

Vuoi un esempio? Ecco un suggerimento che ho utilizzato di recente per ottenere assistenza AI su un brief che ho realizzato per un post sul blog sul marketing di TikTok:

Come puoi vedere, ho progettato questo prompt per fornire all'IA tutte le informazioni di cui ha bisogno per quanto riguarda l'obiettivo, il contesto e la formattazione dell'output.

In questo caso, sono diventato persino un po' ambizioso con la mia richiesta di formattazione, chiedendo a ChatGPT di utilizzare le mie parole chiave incluse come sottotitoli e di creare lo schema in forma di punto elenco.

Ecco l'output che mi ha dato:

Come speravo, l'intelligenza artificiale ha preso il mio suggerimento e l'ha trasformato facilmente in un brief che ho facilmente trasformato in un post sul blog, con alcune modifiche e revisioni, ovviamente.

Sviluppa competenze ingegneristiche rapide e ottimizza il flusso di lavoro dei contenuti

Come ho dimostrato nella seconda metà di questo articolo, il marketing e la creazione di contenuti rientrano sicuramente nel 20% dei lavori che saranno fortemente influenzati dagli strumenti di intelligenza artificiale generativa.

Invece di guardare questo attraverso la lente della paura, devi solo trattarlo come un altro strumento nel toolkit del marketer: ottimizzazione dei motori di ricerca, social media marketing, generazione della domanda, ingegneria rapida.

Stipendi gonfiati a parte, la capacità di creare input che suscitano risultati migliori da modelli linguistici di grandi dimensioni è un'abilità importante da apprendere per i professionisti del marketing e i creatori di contenuti. Se l'adozione dell'API ChatGPT è un indicatore, la maggior parte delle aziende in SaaS e oltre utilizzerà strumenti di intelligenza artificiale generativa.

Ricorda, siamo ancora agli albori dell'ingegneria rapida e le cose si stanno muovendo velocemente, molto velocemente. Quindi assicurati di rimanere aggiornato sugli ultimi sviluppi con strumenti come Jasper e ChatGPT, in particolare per quanto riguarda il modo in cui puoi applicarli nei tuoi flussi di lavoro quotidiani.

Per un'altra occhiata a come gli strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT e DALL-E stanno rivoluzionando il content marketing, dai un'occhiata al post sul flusso di lavoro dei contenuti AI di Ross per Foundation Insiders.