Měli by se marketéři učit prompt engineering, aby pochopili, jak uživatelé kladou otázky AI?

Dobrá otázka. Rozliším různé typy znalostí o promptování:

Prompt engineering (technický):

• Sestavování složitých promptů pro AI výstupy
• Systémové prompty, chain-of-thought apod.
• Převážně pro tvorbu AI aplikací

Pochopení promptů (marketing):

• Jak uživatelé přirozeně kladou AI otázky
• Vzorce dotazů a záměr
• Co spouští AI k citování zdrojů

Co marketéři skutečně potřebují:

Potřebujete POCHOPENÍ promptů, ne hluboký prompt ENGINEERING.

Klíčové rozdíly mezi AI dotazy a vyhledávacími klíčovými slovy:

Dovednost k rozvoji:

Pochopení vzorců konverzačních dotazů, ne technické vytváření promptů.

Pohled obsahového stratéga na vzorce promptů:

Jak využívám pochopení promptů:

Prompty testuji před tvorbou obsahu. Můj postup:

1. Identifikace tématu – Na co chceme být vidět?

2. Testování variant promptů

   • “Co je [téma]?”
   • “Jak [téma] funguje?”
   • “Jaký je nejlepší [téma] pro [použití]?”
   • “Porovnejte možnosti [téma]”

3. Analýza odpovědí AI

   • Které zdroje AI cituje?
   • Co v odpovědích chybí?
   • Na které otázky nejsou dobré odpovědi?

4. Tvorba obsahu cíleného na mezery

   • Odpovězte na otázky, se kterými má AI problém
   • Přineste hlubší informace tam, kde je AI povrchní
   • Vytvářejte obsah, který stojí za citaci

Příklad:

Testováno: “Jaký je nejlepší nástroj pro řízení projektů pro vzdálené týmy?”

Zjistil jsem: AI citovala obecné srovnávací weby, ale chyběla jí konkrétní analýza funkcí pro remote práci.

Vytvořeno: Detailní průvodce funkcemi PM pro vzdálené týmy s porovnávací tabulkou.

Výsledek: Nyní jsme citováni pro dotazy na PM nástroje pro remote týmy.

Přístup testování promptů:

Používejte AI jako vaši zákazníci. Vytvářejte obsah, který zodpovídá jejich otázky.

Vývoj od klíčových slov k promptům:

Výzkum klíčových slov (tradiční SEO):

• Data o objemu vyhledávání
• Metriky konkurence
• Skóre obtížnosti klíčových slov
• Měsíční trendy hledanosti

Výzkum promptů (AI SEO):

• Analýza vzorců dotazů
• Analýza spouštění citací
• Identifikace mezer v odpovědích
• Mapování konverzačního záměru

Co se přenáší:

• Pochopení záměru uživatele
• Analýza konkurence
• Identifikace mezer
• Plánování obsahu

Co je nové:

• Konverzační struktura dotazů
• Více-částkové otázky
• Kontextové odpovědi
• Úspěšnost měřená citacemi

Můj pohled:

DOVEDNOSTI z výzkumu klíčových slov se přenášejí do výzkumu promptů. NÁSTROJE a datové zdroje jsou jiné.

Dobrý specialista na klíčová slova se s praxí stane dobrým výzkumníkem promptů.

Pohled datového analytika na AI dotazy:

Co jsme zjistili z analýzy 50 000 AI dotazů:

Distribuce délky dotazů:

• Průměrný Google dotaz: 3,5 slova
• Průměrný ChatGPT dotaz: 18 slov
• Průměrný Perplexity dotaz: 23 slov

Vzorce ve struktuře dotazů:

• 62 % jsou celé otázky (Kdo/Co/Jak/Proč)
• 23 % jsou příkazy (Vysvětli/Porovnej/Vyjmenuj)
• 15 % jsou klíčové výrazy (přenesené z chování ve vyhledávání)

Složitost záměru:

• 48 % AI dotazů obsahuje více záměrů
• “Co je X a jak to použít pro Y?” = definice + použití
• Tradiční vyhledávání to dělí; AI uživatelé to spojují

Implikace pro obsah:

Tvořte obsah, který:

• Odpovídá na celé otázky, nejen na témata
• Zahrnuje více souvisejících záměrů
• Má přirozené jazykové nadpisy odpovídající vzorcům dotazů

Zákaznický pohled:

Co jsem zjistil z rozhovorů se zákazníky o využívání AI:

Zákazníci používají AI na:

• “Potřebuji to rychle pochopit” (učení)
• “Pomoz mi porovnat možnosti” (rozhodování)
• “Nevím si rady, co mám dělat?” (řešení problémů)
• “Můžeš mi to vysvětlit šéfovi?” (komunikace)

Jak formulují otázky:

Mluví s AI jako s chytrým kolegou:

• “Snažím se nastavit integraci [produktu] se Salesforce, ale dostávám chyby. Co mám zkontrolovat?”
• “Náš tým váhá mezi [produkt A] a [produkt B]. Jaké jsou hlavní rozdíly pro marketingový tým o 10 lidech?”

Co to znamená pro obsah:

Váš obsah by měl znít jako odpověď na kolegiální otázky, ne jako marketingový text.

Přirozeně, užitečně, konkrétně – jako by odpovídal znalý kolega.

Přenos dovedností:

Pokud jste dobří v komunikaci se zákazníky, budete dobří i v pochopení promptů.

AI dotazy = Jak zákazníci přirozeně kladou otázky.

Tato diskuze mi ujasnila, na jakých dovednostech záleží.

Moje shrnutí:

1. POCHOPENÍ promptů > prompt ENGINEERING – Marketing potřebuje znalost vzorců dotazů, ne technické AI dovednosti

2. AI dotazy jsou konverzační – Celé otázky, delší, konkrétnější než klíčová slova

3. Testování je klíčové – Věnujte čas používání AI jako zákazník

4. Zákaznický vhled se přenáší – Pochopení zákaznických otázek = pochopení promptů

5. Obsah by měl odpovídat přirozeným otázkám – Ne přeplněný klíčovými slovy, ale konverzačně užitečný

Dovednosti, které budu rozvíjet:

1. Pravidelné testování AI dotazů (30 min/týden)
2. Analýza citací (jaké prompty spouští citace)
3. Těžba zákaznických otázek (tickety podpory, konverzace)
4. Psaní konverzačního obsahu

Nástroje, které použiji:

• ChatGPT/Perplexity pro ruční testování
• Am I Cited pro sledování citací
• Data zákaznické podpory pro vzorce dotazů

Změna myšlení:

Přestaňte myslet „klíčová slova pro pozice“. Začněte myslet „otázky, které zákazníci kladou AI“.

Díky všem za rady!