Engenharia de Prompt: Um Guia para Profissionais de Marketing e Criadores de Conteúdo

O ChatGPT e outras ferramentas de IA generativas mudarão o mundo do trabalho como o conhecemos.

Mas não acredite na minha palavra.

Pesquisadores da OpenAI, OpenResearch e da Universidade da Pensilvânia preveem que 80% da força de trabalho dos EUA verá o impacto das ferramentas de IA generativas em pelo menos 10% de suas tarefas.

Isso significa que, à medida que as ferramentas de IA evoluem, mais empresas e funcionários usarão essas ferramentas para automatizar determinadas tarefas, aumentar a eficiência ou até substituir totalmente alguns trabalhos.

Um exemplo é uma empresa que começa a usar o ChatGPT, vê seu valor e dispensa funcionários responsáveis ​​por determinadas tarefas administrativas e de comunicação com o cliente, e até tarefas relacionadas ao marketing para “economizar custos e fazer as coisas mais rapidamente”.

(Já está acontecendo)

Isso provavelmente acontece quando os executivos sentem que a ferramenta de IA pode fazer isso com mais rapidez e precisão, apesar dos avisos de que essas ferramentas de IA não devem ser totalmente confiáveis.

Mas há um forro de prata.

Obter uma saída significativa de ferramentas de IA generativas requer um toque humano. Tarefas como programação, redação, tradução e análise ainda dependem da entrada humana – as palavras, o código e o contexto que usamos ao “solicitar a ferramenta”. Como resultado, há uma nova carreira em andamento: engenharia imediata.

Este guia detalha tudo o que você precisa saber sobre engenharia de prompts, incluindo o que é, dicas sobre como escrever prompts eficazes e usar IA em seu fluxo de trabalho e as habilidades necessárias para ter sucesso no campo, seja você um profissional de marketing ou criador.

Vou levá-lo em um rápido passeio pelo campo de rápido desenvolvimento da engenharia imediata. Se você quiser pular o preâmbulo e entrar nas coisas divertidas, aqui está exatamente o que abordo neste artigo:

• O que é Engenharia Pronta
• A anatomia de um prompt: elementos e técnicas
• Dicas para uma engenharia de alerta eficaz
• Engenharia de prompts para profissionais de marketing e criadores de conteúdo

Vamos entrar nisso!

O que é Engenharia Pronta

A engenharia de prompt é o processo de elaboração e refinamento da instrução ou consulta que você alimenta a uma ferramenta de IA generativa para obter uma resposta específica.

Esse conceito alcançou o status de palavra da moda desde o lançamento do ChatGPT no final de 2022. Da Forbes ao Insider, as publicações de tecnologia e negócios estão falando sobre essa nova posição misteriosa que, em alguns casos, custa mais de $ 350.000.

Embora a viabilidade a longo prazo da carreira de engenheiro imediato ainda esteja em debate, uma coisa não é:

Empresas de todos os setores estão se esforçando para alavancar ferramentas de IA generativas para obter uma vantagem competitiva.

Meta, Slack, Instacart, Shopify, Canva e outros gigantes da tecnologia já embarcaram no trem com produtos baseados em GPT. Mas o dinheiro não para com o SaaS; empresas de saúde, imóveis e mídia também estão usando.

Mas se você já usou alguma ferramenta GPT, sabe que seus resultados nem sempre são da mais alta qualidade. Claro, eles têm alguns recursos impressionantes e parecem melhorar regularmente, mas às vezes fornecem informações imprecisas ou respostas irrelevantes.

Simplificando, a qualidade de seus prompts determina a qualidade dos resultados obtidos com essas ferramentas. Um prompt bem projetado comunica efetivamente sua intenção ao modelo de IA, gerando respostas que abordam com precisão sua pergunta. É por isso que saber manejar essas ferramentas é extremamente valioso, especialmente se você estiver no jogo de criação de conteúdo ou marketing.

Antes de entrarmos no cerne desta peça, quero que você tenha em mente estas 4 etapas principais da engenharia imediata:

• Definindo a meta ou objetivo: Todos os prompts contêm uma meta ou objetivo claramente definido que declara o que se espera que a IA produza.Isso inclui coisas como especificar o formato, o público-alvo ou o tom desejado do conteúdo.

• Definir o contexto: fornecer informações básicas e outros contextos relevantes para o tópico ajuda o modelo de IA a entender melhor a saída desejada, permitindo que o modelo gere respostas mais relevantes e precisas.

• Fornecimento de exemplos e orientação: Incluir exemplos em um prompt fornece ao modelo de IA um modelo de como ele deve gerar o conteúdo desejado.Isso é especialmente útil quando você deseja que a IA siga uma estrutura específica ou siga diretrizes específicas.
• Iteração e refinamento: a engenharia de prompt, como qualquer forma de comunicação, é uma abordagem iterativa.Você precisa testar diferentes variações de um prompt, avaliar o conteúdo que ele elicia e refinar o prompt com base em quão bem ele atende à sua meta ou objetivo.

Sempre que me encontro lutando para obter uma saída de qualidade de uma ferramenta como ChatGPT ou Jasper , volto a essas 4 etapas para verificar se dei à IA tudo o que ela precisa. Lembre-se: essas ferramentas são tão boas quanto os insumos que fornecemos!

Agora vamos ver os elementos de prompt específicos e as técnicas de prompt que você pode usar para projetar entradas de qualidade.

A anatomia de um prompt: elementos e técnicas

Os prompts consistem em vários componentes-chave que trabalham juntos para orientar a ferramenta de IA generativa em direção à saída desejada. Entender cada componente e, mais importante, como o modelo de IA os interpreta ajudará você a obter os resultados desejados.

Aqui estão quatro componentes principais a serem lembrados durante o processo de redação imediata:

Instruções

A parte da instrução descreve a tarefa que você deseja que a IA execute. Ele fornece uma descrição clara e concisa da ação desejada, como resumir, extrair, traduzir, classificar ou gerar texto.

A clareza e a especificidade das instruções são cruciais, pois impactam diretamente na relevância e precisão do conteúdo gerado pela IA. IAs generativas contam com essas instruções para entender a intenção do usuário e gerar respostas que se alinham com suas expectativas.

No prompt abaixo, dei ao ChatGPT instruções claras sobre a saída que desejo criar: 10 ideias de postagem de blog que contêm um título e um parágrafo introdutório.

Contexto

O contexto é um componente essencial de um prompt. Isso ajuda o modelo de IA a compreender as informações básicas e o assunto relevante para a tarefa. Pode incluir detalhes sobre o tópico, gênero, tom, público-alvo ou quaisquer restrições ou diretrizes específicas.

Ao estabelecer o contexto, os usuários podem guiar o modelo de IA para gerar conteúdo contextualmente apropriado e aderente aos parâmetros fornecidos.

No mesmo prompt de exemplo, começo o prompt com um pouco de contexto: “Preciso escrever uma postagem de blog sobre as melhores plataformas de CRM para pequenas empresas e startups”.

Dados de entrada

Os dados de entrada referem-se ao conteúdo ou informação real que o modelo de IA processará e usará para gerar a saída. Em alguns casos, pode ser um trecho de texto que a IA deve resumir ou analisar; em outros, pode ser um conjunto de pontos de dados ou exemplos que a IA deve considerar ao gerar sua resposta.

Fornecer dados de entrada precisos e relevantes é fundamental, pois forma a base para o conteúdo gerado pela IA e garante que a saída seja significativa e informativa.

Observando nosso prompt de exemplo mais uma vez, notamos que os dados de entrada que incluo são um exemplo de saída que mostra como desejo que o ChatGPT formate e escreva o conteúdo.

Indicadores de saída

Os indicadores de saída ajudam a definir o formato, a estrutura ou a apresentação do conteúdo gerado pela IA. Eles podem incluir instruções explícitas para organizar a saída, como especificar o número de marcadores, a ordem das informações ou o comprimento necessário.

Os indicadores de saída também ajudam a orientar o modelo de IA na geração de respostas fáceis de ler, bem estruturadas e alinhadas com o formato desejado pelo usuário.

No prompt de exemplo, forneço ao ChatGPT vários indicadores de saída para direcionar a aparência do conteúdo, incluindo o número de itens (10 ideias no total), partes componentes (título e parágrafo introdutório) e o número de frases (4- 5).

Quando os usuários criam um prompt que incorpora efetivamente esses componentes, as IAs generativas, como ChatGPT e Jasper, ficam mais bem equipadas para interpretar o prompt e gerar conteúdo que atenda aos requisitos do usuário.

Ao entender a anatomia de um prompt e o papel que cada componente desempenha, você pode otimizar suas habilidades de engenharia de prompt e aproveitar todo o potencial das ferramentas de geração de conteúdo orientadas por IA.

Técnicas de Engenharia de Prompt

Agora vamos dar uma olhada nos principais tipos de técnicas de engenharia de prompt, com um pouco de suporte visual do nosso novo amigo ChatGPT.

Aviso de tiro zero

Um prompt zero-shot é aquele em que o modelo de IA não recebeu nenhum exemplo ou contexto para ajudá-lo a entender a tarefa que está sendo solicitada a executar. Espera-se que o modelo conclua a tarefa com base em seu conhecimento geral e capacidade de interpretar o prompt.

Os prompts de tiro zero são ótimos quando você está simplesmente procurando acesso rápido a informações como uma definição ou resposta a uma pergunta específica.

Solicitação única

Um prompt único fornece ao modelo de IA um único exemplo para demonstrar a tarefa desejada. Isso ajuda o modelo a entender qualquer padrão ou requisitos de formato para usar na resposta.

Os prompts únicos são mais eficazes quando você tem um exemplo específico de como deseja que a IA responda às suas instruções, como um problema de matemática.

Solicitação de poucos tiros

Um prompt de poucos disparos é semelhante a um prompt de disparo único, mas fornece vários exemplos para ajudar o modelo de IA a entender melhor a saída desejada. Isso permite que o modelo generalize a tarefa de forma mais eficaz.

Se você achar que não está obtendo ótimos resultados de um prompt de uma só vez, transformá-lo em um prompt de algumas fotos com mais exemplos pode ajudar a aproximar suas saídas do formato desejado.

Sugestões de cadeia de pensamento

Um prompt de cadeia de pensamento envolve uma série de perguntas ou tarefas conectadas, com as respostas do modelo a prompts anteriores influenciando sua compreensão e respostas a prompts subsequentes. Esse tipo de prompt é útil para tarefas complexas ou para manter o contexto em uma conversa.

Meus prompts de cadeia de pensamento favoritos são ótimos quando você deseja se aprofundar em um tópico sem perder tempo ajustando e formatando cada prompt individual. O ChatGPT e outros AIs com uma interface semelhante a um bate-papo são capazes de transmitir informações, instruções e contexto de entradas anteriores e incluí-los na saída atual.

Dicas para uma engenharia de alerta eficaz

Apesar da natureza altamente técnica e científica dessas ferramentas de IA, o processo de engenharia imediata ainda é tanto uma arte quanto uma ciência. Ainda estamos nos primeiros dias de uso de ferramentas de IA como Jasper e ChatGPT, então otimizar prompts para resultados melhores é iterativo e intuitivo.

Assim como você brinca com o texto em uma postagem de blog, tópico no Twitter ou postagem no LinkedIn com base no feedback anterior de seu público, você precisará fazer o mesmo com as saídas obtidas das ferramentas de IA generativas.

Dito isso, existem algumas regras gerais que os especialistas da OpenAI e do GitHub observaram para ajudá-lo a injetar um pouco de ciência nesse processo.

Vamos dar uma olhada em alguns.

Seja claro e específico em seu texto

O uso de frases ambíguas e pouco claras garante a diluição das saídas de suas ferramentas de IA. Lembre-se, você está alimentando instruções para um algoritmo incrivelmente complexo, então apenas dê a ele o contexto e as instruções necessárias.

Quando estou escrevendo prompts, acho que especificar a formatação e o comprimento da saída desejada é particularmente útil. Também é benéfico conectar o tópico principal da saída desejada a algum contexto adicional.

Forneça exemplos em seu prompt

Fornecer um exemplo da saída que você deseja fornecerá à IA um modelo exato de como ela deve formatar e gerar o texto.

Isso é especialmente útil quando você está usando a IA para criar uma lista de opções de saída, como tweets ou outras postagens sociais.

Concentre-se no que você querque ele faça

É fácil cair na armadilha de listar todas as coisas que vocênãoquer que sua ferramenta de IA generativa faça, mas isso vai contra a primeira regra fundamental de concisão e especificidade. Em vez disso, tente redigir suas instruções de forma afirmativa.

Pode demorar um pouco mais para você escrever o prompt, mas valerá a pena quando você obtiver as saídas exatas que está procurando!

Testando e experimentando com prompts

Testar e iterar prompts é uma etapa crucial no trabalho com ferramentas generativas de IA para obter melhores resultados. Ao experimentar várias estruturas de prompt, frases e contexto, os usuários podem orientar a IA em direção a respostas mais precisas, relevantes e coerentes. Esse processo envolve refinar o prompt de entrada para torná-lo mais explícito ou fornecer contexto ou restrições adicionais para restringir o foco da IA.

Conforme você itera por diferentes prompts e analisa as saídas resultantes, você pega o jeito de como a IA interpreta e responde a várias instruções. Essa abordagem iterativa oferece uma compreensão mais profunda de como se comunicar efetivamente com a IA, levando a um melhor desempenho e a resultados mais desejáveis ​​da ferramenta de IA generativa.

Engenharia de prompts para profissionais de marketing e criadores de conteúdo

Ok, fizemos algumas diligências e analisamos alguns dos conceitos básicos e dicas para engenharia imediata. Agora é hora das coisas divertidas.

Bem, quase na hora das coisas divertidas - primeiro, um aviso importante:

Entendi? Bom.

Com isso fora do caminho, vamos ver alguns exemplos de como estou usando o ChatGPT nas diferentes tarefas de marketing e criação de conteúdo que encontro no meu trabalho diário.

Ideação e Brainstorming

Uma das maneiras mais eficazes de usar ferramentas de IA generativas é para ideias e brainstorming. Com a enorme quantidade de informações usadas para treinar esses modelos, eles podem produzir listas de informações semanticamente relacionadas de forma fácil e eficiente.

Aqui está um exemplo de prompt que usei no ChatGPT para gerar uma lista de títulos de postagens de blog sobre o tópico das melhores plataformas de CRM para pequenas empresas e startups:

Como você pode ver, desenvolvi este prompt único para incluir o contexto, as instruções de formatação e o conteúdo de exemplo necessário para me fornecer algumas saídas sólidas.

Em apenas alguns minutos, o GPT-4 me forneceu 10 combinações diferentes de título e introdução que posso usar para criar minha postagem no blog.

Pesquisa de fundo

Há cerca de um mês, decidi que precisava aprender mais sobre o lado acadêmico do aprendizado de máquina e da inteligência artificial (por razões óbvias). Em vez do meu processo típico de usar o Google, Wikipedia e revistas acadêmicas, decidi recrutar o ChatGPT como meu assistente para iniciar o processo de pesquisa.

Veja como foi.

Em cerca de 20 segundos, eu tinha uma lista dos principais pesquisadores da área, incluindo onde estudavam ou trabalhavam e uma breve explicação sobre sua relevância.

Sabendo que a ferramenta pode desenvolver meus prompts anteriores e usar as respostas como contexto, decidi continuar.

Muito legal, certo?

Mas, você pode dar um passo adiante.

Irreal.

Em pouco menos de 5 minutos, o ChatGPT me ajudou a reunir uma enorme quantidade de informações sobre minha área de interesse, incluindo os principais especialistas, uma lista de suas contribuições mais importantes e um breve resumo de cada contribuição.

E como você pode ver, os prompts eram simples e diretos.

Os recursos de prompt de cadeia de pensamento do ChatGPT significam que ele transporta o contexto dos prompts anteriores, então não preciso me preocupar com prompts elaborados consumindo a contagem de tokens.

Criação de Persona

O desenvolvimento da persona do comprador é uma daquelas tarefas demoradas de marketing B2B em que me pego travando nos estágios iniciais. Mas com um modelo de linguagem grande e um prompt direto, é simples fazer a bola rolar.

Por exemplo, aqui está um exemplo de prompt que usei para mergulhar profundamente nos compradores em potencial da conta corporativa da Notion.

Agora, há um pouco mais de trabalho a ser feito antes que eles possam ser realmente úteis - verificando com pesquisa de produto, pesquisas com usuários, mapeando a jornada do comprador e tudo mais.

Ainda assim, em menos de um minuto, o GPT-4 produziu uma lista de 5 personas de comprador em potencial, com uma meta e um ponto problemático para cada uma. Ah, e o uso de aliteração também é um bom bônus.

Identificação de palavras-chave

Com um prompt bem projetado, você também pode acelerar o processo preliminar de identificação de palavras-chave.

Por exemplo, eu estava recentemente procurando encontrar palavras-chave para uma empresa de software de controle de tempo corporativa. Sabendo que o ChatGPT pode encontrar palavras relevantes muito mais rápido do que eu, alimentei este prompt:

E aqui está o que o GPT-4 me deu como saída:

Uma lista de mais de 25 palavras-chave em potencial em menos de um minuto!

Mais uma vez, imediatamente após obter esta lista, fui ao Ahrefs e verifiquei os resultados em termos de volume de pesquisa e dificuldade de palavras-chave. Ainda assim, o ChatGPT provou ser um ótimo ponto de partida para identificar possíveis termos de pesquisa que eu poderia usar para análises posteriores.

Breve e Criação de Estrutura

Outro lugar onde os profissionais de marketing e criadores de conteúdo frequentemente ficam presos é durante a criação do briefing e da estrutura. Mas com IA generativa, você pode iniciar o processo de marketing de conteúdo com apenas três coisas:

Uma ideia de tópico, um público-alvo e um punhado de palavras-chave.

Quer um exemplo? Aqui está um prompt que usei recentemente para obter assistência de IA em um resumo que fiz para uma postagem de blog sobre marketing do TikTok:

Como você pode ver, criei esse prompt para fornecer à IA todas as informações necessárias sobre o objetivo, o contexto e a formatação da saída.

Nesse caso, até fui um pouco ambicioso com minha solicitação de formatação, pedindo ao ChatGPT para usar minhas palavras-chave incluídas como subtítulos e criar o esboço em forma de marcador.

Aqui está a saída que me deu:

Como eu esperava, a IA pegou meu prompt e o transformou facilmente em um resumo que eu facilmente transformei em uma postagem de blog - com alguns ajustes e revisões, é claro.

Desenvolva habilidades de engenharia imediata e otimize seu fluxo de trabalho de conteúdo

Como demonstrei na segunda metade deste artigo, o marketing e a criação de conteúdo definitivamente se enquadram nos 20% dos empregos que serão bastante afetados pelas ferramentas generativas de IA.

Em vez de olhar para isso através das lentes do medo, você só precisa tratá-lo como outra ferramenta no kit de ferramentas do profissional de marketing: otimização de mecanismo de busca, marketing de mídia social, geração de demanda, engenharia imediata.

Deixando de lado os salários inflacionados, a capacidade de criar entradas que extraiam melhores resultados de grandes modelos de linguagem é uma habilidade importante para os profissionais de marketing e criadores de conteúdo aprenderem. Se a adoção da API ChatGPT for um indicador, a maioria das empresas corporativas em SaaS e além usará ferramentas generativas de IA.

Lembre-se, ainda estamos nos primeiros dias da engenharia imediata e as coisas estão se movendo rapidamente, muito rapidamente. Portanto, fique por dentro dos desenvolvimentos mais recentes com ferramentas como Jasper e ChatGPT, principalmente no que diz respeito a como você pode aplicá-los em seus fluxos de trabalho diários.

Para ver como as ferramentas de IA generativas, como ChatGPT e DALL-E, estão revolucionando o marketing de conteúdo, confira a publicação de fluxo de trabalho de conteúdo de IA de Ross para Foundation Insiders.