Быстрая разработка: руководство для маркетологов и создателей контента

ChatGPT и другие инструменты генеративного ИИ изменят привычный нам мир работы.

Но не верьте мне на слово.

Исследователи из OpenAI, OpenResearch и Пенсильванского университета прогнозируют, что 80% рабочей силы в США увидят влияние генеративных инструментов ИИ как минимум на 10% своих задач.

Это означает, что по мере развития инструментов ИИ все больше компаний и сотрудников будут использовать эти инструменты для автоматизации определенных задач, повышения эффективности или даже полной замены некоторых рабочих мест.

Примером может служить компания, которая начинает использовать ChatGPT, видит его ценность и увольняет сотрудников, ответственных за определенные административные задачи и задачи по общению с клиентами, и даже за задачи, связанные с маркетингом, чтобы «сократить расходы и ускорить выполнение задач».

(Это уже происходит)

Вероятно, это происходит, когда руководители считают, что инструмент ИИ может делать это быстрее и точнее, несмотря на предупреждения о том, что на эти инструменты ИИ не следует полностью полагаться.

Но есть и плюс.

Для получения значимых результатов с помощью инструментов генеративного ИИ требуется человеческое участие. Такие задачи, как программирование, написание, перевод и анализ, по-прежнему зависят от человеческого ввода — слов, кода и контекста, который мы используем, «подсказывая инструменту». В результате в разработке появился новый карьерный путь: оперативное проектирование.

В этом руководстве рассказывается все, что вам нужно знать об инженерии подсказок, в том числе о том, что это такое, советы по написанию эффективных подсказок и использованию ИИ в рабочем процессе , а также навыки, необходимые для достижения успеха в этой области, независимо от того, являетесь ли вы маркетологом или создателем.

Я проведу вас в быстро развивающуюся область быстрой инженерии. Если вы хотите пропустить преамбулу и перейти к забавным вещам, вот именно то, что я рассказываю в этой статье:

• Что такое оперативное проектирование
• Анатомия подсказки: элементы и приемы
• Советы по эффективной быстрой разработке
• Быстрая разработка для маркетологов и создателей контента

Давайте погрузимся в это!

Что такое оперативное проектирование

Быстрая разработка — это процесс создания и уточнения инструкции или запроса, который вы отправляете в инструмент генеративного ИИ, чтобы получить конкретный ответ.

Эта концепция стала модным словом с момента запуска ChatGPT в конце 2022 года. От Forbes до Insider, технические и деловые издания с восторгом рассказывают об этой новой загадочной позиции, которая в некоторых случаях требует более 350 тысяч долларов.

В то время как долгосрочная жизнеспособность карьеры инженера по быстрому запуску все еще обсуждается, одно остается нерешенным:

Компании во всех отраслях изо всех сил пытаются использовать генеративные инструменты искусственного интеллекта, чтобы получить конкурентное преимущество.

Meta, Slack, Instacart, Shopify, Canva и другие технологические гиганты уже запрыгнули в поезд с продуктами на основе GPT. Но деньги не останавливаются на SaaS; предприятия в сфере здравоохранения, недвижимости и СМИ также используют его.

Но если вы использовали какой-либо инструмент GPT, вы знаете, что его результаты не всегда самого высокого качества. Конечно, у них есть впечатляющие возможности, и кажется, что они регулярно улучшаются, но иногда они дают неточную информацию или неуместные ответы.

Проще говоря, качество ваших подсказок определяет качество результатов, которые вы получаете от этих инструментов. Хорошо продуманная подсказка эффективно передает ваши намерения модели ИИ, поэтому она генерирует ответы, точно соответствующие вашему вопросу. Вот почему умение пользоваться этими инструментами невероятно ценно, особенно если вы занимаетесь созданием контента или маркетинговой игрой.

Прежде чем мы перейдем к сути этой части, я хочу, чтобы вы помнили об этих 4 ключевых шагах быстрой разработки:

• Определение цели или задачи: все подсказки содержат четко определенную цель или задачу, в которой указано, что ожидается от ИИ.Это включает в себя такие вещи, как указание формата, целевой аудитории или желаемого тона контента.

• Настройка контекста. Предоставление справочной информации и другого контекста, относящегося к теме, помогает модели ИИ лучше понять желаемый результат, позволяя модели генерировать более релевантные и точные ответы.

• Предоставление примеров и рекомендаций: включение примеров в подсказку дает модели ИИ шаблон того, как она должна генерировать желаемый контент.Это особенно полезно, когда вы хотите, чтобы ИИ следовал определенной структуре или следовал определенным правилам.
• Итерация и уточнение: оперативное проектирование, как и любая форма коммуникации, представляет собой итеративный подход.Вам необходимо протестировать различные варианты подсказок, оценить содержание, которое они извлекают, и уточнить подсказку в зависимости от того, насколько хорошо она соответствует вашей цели или задаче.

Всякий раз, когда я обнаруживаю, что изо всех сил пытаюсь получить качественный результат от такого инструмента, как ChatGPT или Jasper , я возвращаюсь к этим 4 шагам, чтобы убедиться, что я дал ИИ все, что ему нужно. Помните: эти инструменты хороши ровно настолько, насколько хороши входные данные, которые мы предоставляем!

Теперь давайте рассмотрим конкретные элементы подсказок и приемы подсказок, которые вы можете использовать для разработки качественных входных данных.

Анатомия подсказки: элементы и приемы

Подсказки состоят из нескольких ключевых компонентов, которые работают вместе, чтобы направить инструмент генеративного ИИ к желаемому результату. Понимание каждого компонента и, что более важно, того, как модель ИИ их интерпретирует, поможет вам получить желаемые результаты.

Вот четыре основных компонента, о которых следует помнить в процессе написания подсказок:

инструкции

В части инструкций описывается задача, которую вы хотите, чтобы ИИ выполнял. Он обеспечивает четкое и краткое описание желаемого действия, такого как обобщение, извлечение, перевод, классификация или создание текста.

Четкость и конкретность инструкций имеют решающее значение, поскольку они напрямую влияют на актуальность и точность контента, созданного ИИ. Генеративные ИИ полагаются на эти инструкции, чтобы понять намерения пользователя и генерировать ответы, соответствующие его ожиданиям.

В приведенной ниже подсказке я дал ChatGPT четкие инструкции о выводе, который я хочу, чтобы он создал: 10 идей для сообщений в блоге, которые содержат заголовок и вводный абзац.

Контекст

Контекст является важным компонентом подсказки. Это помогает модели ИИ понять справочную информацию и предмет, относящийся к задаче. Он может включать подробную информацию о теме, жанре, тоне, целевой аудитории или любых конкретных ограничениях или рекомендациях.

Установив контекст, пользователи могут управлять моделью ИИ для создания контента, который соответствует контексту и соответствует заданным параметрам.

В том же примере приглашения я начинаю с небольшого контекста: «Мне нужно написать сообщение в блоге о лучших CRM-платформах для малого бизнеса и стартапов».

Входные данные

Входные данные относятся к фактическому контенту или информации, которую модель ИИ будет обрабатывать и использовать для создания выходных данных. В некоторых случаях это может быть фрагмент текста, который ИИ должен обобщить или проанализировать; в других случаях это может быть набор точек данных или примеров, которые ИИ должен учитывать при формировании своего ответа.

Предоставление точных и релевантных входных данных имеет решающее значение, поскольку они составляют основу контента, создаваемого ИИ, и гарантируют, что выходные данные будут содержательными и информативными.

Глядя на нашу примерную подсказку еще раз, мы замечаем, что входные данные, которые я включаю, являются примером вывода, показывающего, как я хочу, чтобы ChatGPT форматировал и записывал содержимое.

Выходные индикаторы

Индикаторы вывода помогают определить формат, структуру или представление контента, созданного ИИ. Они могут включать явные инструкции по организации вывода, такие как указание количества маркеров, порядка информации или требуемой длины.

Выходные индикаторы также помогают направлять модель ИИ в создании ответов, которые легко читаются, хорошо структурированы и соответствуют желаемому формату пользователя.

В примере подсказки я предоставляю ChatGPT несколько выходных индикаторов, чтобы указать, как должен выглядеть контент, включая количество элементов (всего 10 идей), составных частей (заголовок и вступительный абзац) и количество предложений (4-4). 5).

Когда пользователи создают приглашение, которое эффективно включает эти компоненты, генеративные ИИ, такие как ChatGPT и Jasper, лучше подготовлены для интерпретации приглашения и создания контента, соответствующего требованиям пользователя.

Понимая анатомию подсказок и роль каждого компонента, вы можете оптимизировать свои навыки разработки подсказок и использовать весь потенциал инструментов создания контента на основе ИИ.

Быстрые инженерные методы

Теперь давайте взглянем на основные типы техник подсказок с небольшой визуальной поддержкой от нашего нового друга ChatGPT.

Подсказка с нулевым выстрелом

Подсказка с нулевым выстрелом — это когда модели ИИ не предоставлены какие-либо примеры или контекст, чтобы помочь ей понять задачу, которую ее просят выполнить. Ожидается, что модель выполнит задачу, основываясь на своих общих знаниях и способности интерпретировать подсказку.

Нулевые подсказки хороши, когда вы просто ищете быстрый доступ к информации, такой как определение или ответ на конкретный вопрос.

Одноразовая подсказка

Одноразовая подсказка предоставляет модели ИИ один пример для демонстрации желаемой задачи. Это помогает модели понять любые требования к шаблону или формату для использования в ответе.

Одноразовые подсказки более эффективны, когда у вас есть конкретный пример того, как вы хотите, чтобы ИИ реагировал на ваши инструкции, например, математическая задача.

Подсказка с несколькими выстрелами

Подсказка из нескольких запросов похожа на подсказку с одним приемом, но содержит несколько примеров, помогающих модели ИИ лучше понять желаемый результат. Это позволяет модели более эффективно обобщать задачу.

Если вы обнаружите, что не получаете отличных результатов от однократной подсказки, преобразование ее в подсказку из нескольких подсказок с дополнительными примерами может помочь приблизить выходные данные к желаемому формату.

Подсказки по цепочке мыслей

Подсказка с цепочкой мыслей включает ряд связанных вопросов или задач, при этом ответы модели на предыдущие подсказки влияют на ее понимание и ответы на последующие подсказки. Этот тип подсказки полезен для сложных задач или для поддержания контекста в разговоре.

Мои любимые подсказки с цепочкой мыслей отлично подходят, когда вы хотите глубже погрузиться в тему, не тратя время на настройку и форматирование каждой отдельной подсказки. ChatGPT и другие ИИ с интерфейсом, похожим на чат, способны переносить информацию, инструкции и контекст из предыдущих записей и учитывать их в текущем выводе.

Советы по эффективной быстрой разработке

Несмотря на высокотехнологичную, научную природу этих инструментов ИИ, процесс оперативного проектирования по-прежнему остается не только наукой, но и искусством. Мы все еще находимся в самом начале использования инструментов искусственного интеллекта, таких как Jasper и ChatGPT, поэтому оптимизация подсказок для улучшения результатов является итеративной и интуитивно понятной.

Точно так же, как вы играете с формулировками в сообщениях блога, ветках Twitter или сообщениях LinkedIn на основе предыдущих отзывов вашей аудитории, вам нужно будет делать то же самое с выводами, которые вы получаете от генеративных инструментов искусственного интеллекта.

Тем не менее, есть несколько общих правил, которые соблюдали эксперты OpenAI и GitHub , чтобы помочь вам привнести в этот процесс немного науки.

Давайте посмотрим на некоторые из них.

Будьте ясны и конкретны в своих формулировках

Использование двусмысленных, нечетких формулировок гарантированно снизит эффективность ваших инструментов ИИ. Помните, что вы передаете инструкции невероятно сложному алгоритму, поэтому просто дайте ему контекст и инструкции, в которых он нуждается.

Когда я пишу подсказки, я нахожу, что указание форматирования и длины желаемого вывода особенно полезно. Также полезно связать основную тему желаемого результата с некоторым дополнительным контекстом.

Предоставьте примеры в вашей подсказке

Предоставление примера вывода, который вы хотите, даст ИИ точный шаблон того, как он должен форматировать и генерировать текст.

Это особенно полезно, когда вы используете ИИ для создания списка параметров вывода, таких как твиты или другие сообщения в социальных сетях.

Сосредоточьтесь на том, что вы хотите, чтобы он делал

Легко попасть в ловушку, перечислив все, что вынехотите, чтобы ваш инструмент генеративного ИИ делал, но это противоречит первому кардинальному правилу краткости и конкретности. Вместо этого попробуйте сформулировать свои инструкции утвердительно.

Написание подсказки может занять немного больше времени, но оно того стоит, когда вы получите именно те результаты, которые ищете!

Тестирование и эксперименты с подсказками

Тестирование и итерация подсказок — важный шаг в работе с генеративными инструментами ИИ для получения лучших результатов. Экспериментируя с различными структурами подсказок, фразами и контекстом, пользователи могут направлять ИИ к более точным, актуальным и последовательным ответам. Этот процесс включает в себя уточнение подсказки ввода, чтобы сделать ее более явной, или предоставление дополнительного контекста или ограничений, чтобы сузить фокус ИИ.

По мере того, как вы перебираете различные подсказки и анализируете полученные результаты, вы понимаете, как ИИ интерпретирует различные инструкции и реагирует на них. Этот итеративный подход дает вам более глубокое понимание того, как эффективно взаимодействовать с ИИ, что в конечном итоге приводит к повышению производительности и более желаемым результатам от генеративного инструмента ИИ.

Быстрая разработка для маркетологов и создателей контента

Итак, мы провели комплексную проверку и рассмотрели некоторые основные концепции и советы по оперативному проектированию. Теперь пришло время веселых вещей.

Что ж, почти время для забавных вещей — сначала важное предупреждение:

Понятно? Хороший.

Не говоря уже об этом, давайте рассмотрим несколько примеров того, как я использую ChatGPT для решения различных задач по маркетингу и созданию контента, с которыми я сталкиваюсь в своей повседневной работе.

Идея и мозговой штурм

Один из самых эффективных способов использования инструментов генеративного ИИ — это создание идей и мозговой штурм. Благодаря огромному количеству информации, используемой для обучения этих моделей, они могут легко и эффективно создавать списки семантически связанной информации.

Вот пример приглашения, которое я использовал в ChatGPT для создания списка заголовков сообщений в блогах на тему лучших платформ CRM для малого бизнеса и стартапов:

Как видите, я разработал это однократное приглашение, включив в него контекст, инструкции по форматированию и пример содержимого, необходимые для получения надежных результатов.

Всего за несколько минут GPT-4 предоставил мне 10 различных комбинаций заголовка и вступления, которые я могу использовать для создания своего сообщения в блоге.

Фундаментальные исследования

Около месяца назад я решил, что мне нужно больше узнать об академической стороне машинного обучения и искусственного интеллекта (по очевидным причинам). Вместо привычного для меня процесса использования Google, Wikipedia и академических журналов я решил заручиться поддержкой ChatGPT, чтобы начать исследовательский процесс.

Вот как это было.

Примерно через 20 секунд у меня был список лучших исследователей в этой области, включая места, где они учатся или работают, и краткое объяснение их значимости.

Зная, что инструмент может основываться на моих предыдущих запросах и использовать ответы в качестве контекста, я решил продолжить.

Довольно круто, правда?

Но вы можете сделать еще один шаг вперед.

Нереально.

Менее чем за 5 минут ChatGPT помог мне собрать огромное количество информации по интересующей меня области, включая ведущих экспертов, список их наиболее важных вкладов и краткое изложение каждого вклада.

И как видите, подсказки были простыми и понятными.

Возможности подсказок ChatGPT по цепочке мыслей означают, что он переносит контекст из предыдущих подсказок, поэтому мне не нужно беспокоиться о сложных подсказках, которые съедают счетчик токенов.

Создание личности

Разработка портрета покупателя — одна из тех трудоемких маркетинговых задач B2B, где я застреваю на ранних стадиях. Но с большой языковой моделью и простой подсказкой легко начать работу.

Например, вот пример подсказки, которую я использовал для глубокого изучения потенциальных покупателей корпоративного аккаунта Notion.

Теперь предстоит проделать еще немного работы, прежде чем они станут действительно полезными — проверка с помощью исследований продукта, опросов пользователей, составление плана пути покупателя и все такое.

Тем не менее менее чем за минуту GPT-4 подготовил список из 5 потенциальных покупателей с указанием цели и проблемы для каждого. О, и использование аллитерации тоже приятный бонус.

Идентификация ключевого слова

Благодаря продуманной подсказке вы также можете ускорить процесс предварительной идентификации ключевых слов.

Например, недавно я искал ключевые слова для компании, занимающейся разработкой программного обеспечения для учета рабочего времени. Зная, что ChatGPT может находить релевантные слова намного быстрее, чем я, я отправил ему следующую подсказку:

И вот что выдал мне GPT-4:

Список из более чем 25 потенциальных ключевых слов менее чем за минуту!

Опять же, сразу же после получения этого списка я отправился на ahrefs и проверил результаты с точки зрения объема поиска и сложности ключевых слов. Тем не менее, ChatGPT оказался отличной отправной точкой для определения потенциальных условий поиска, на которых я мог сосредоточиться для дальнейшего анализа.

Бриф и создание фреймворка

Еще одно место, где маркетологи и создатели контента часто застревают, — это создание брифа и фреймворка. Но с помощью генеративного ИИ вы можете начать процесс контент-маркетинга всего с трех вещей:

Идея темы, целевая аудитория и несколько ключевых слов.

Хотите пример? Вот подсказка, которую я недавно использовал, чтобы получить некоторую помощь ИИ в брифе, который я сделал для сообщения в блоге о маркетинге TikTok:

Как видите, я разработал это приглашение, чтобы предоставить ИИ всю необходимую ему информацию о цели, контексте и форматировании вывода.

В этом случае я даже немного преувеличил свой запрос на форматирование, попросив ChatGPT использовать включенные мною ключевые слова в качестве подзаголовков и создать схему в виде маркеров.

Вот что он мне дал:

Как я и надеялся, ИИ воспринял мою подсказку и легко преобразовал ее в краткое изложение, которое я легко превратил в сообщение в блоге — конечно, с некоторыми изменениями и исправлениями.

Развивайте навыки быстрого проектирования и оптимизируйте рабочий процесс контента

Как я показал во второй половине этой статьи, маркетинг и создание контента определенно попадают в те 20% рабочих мест, на которые сильно повлияют генеративные инструменты ИИ.

Вместо того, чтобы смотреть на это через призму страха, вам просто нужно относиться к этому как к еще одному инструменту в наборе инструментов маркетолога: поисковая оптимизация, маркетинг в социальных сетях, формирование спроса, оперативное проектирование.

Помимо завышенных зарплат, способность создавать входные данные, которые позволяют получить лучшие результаты от больших языковых моделей, является важным навыком для маркетологов и создателей контента. Если принятие ChatGPT API является каким-либо показателем, большинство корпоративных компаний в SaaS и за ее пределами будут использовать генеративные инструменты искусственного интеллекта.

Помните, мы все еще находимся в самом начале пути быстрого проектирования, и все развивается быстро — очень быстро. Поэтому следите за последними разработками с помощью таких инструментов, как Jasper и ChatGPT, особенно в отношении того, как вы можете применять их в своих повседневных рабочих процессах.

Чтобы еще раз взглянуть на то, как генеративные инструменты ИИ, такие как ChatGPT и DALL-E, революционизируют контент-маркетинг, ознакомьтесь с публикацией Росса о рабочем процессе контента ИИ для Foundation Insiders.