Bør marketingfolk lære prompt engineering for at forstå, hvordan brugere stiller AI-spørgsmål?

Godt spørgsmål. Lad mig skelne mellem forskellige typer prompt-viden:

Prompt engineering (teknisk):

• Udforme komplekse prompts til AI-output
• Systemprompter, chain-of-thought osv.
• Primært til AI-applikationsudvikling

Prompt-forståelse (marketing):

• Hvordan brugere naturligt spørger AI
• Forespørgselsmønstre og intention
• Hvad der får AI til at citere kilder

Hvad marketingfolk egentlig har brug for:

Du har brug for prompt-FORSTÅELSE, ikke dyb prompt-ENGINEERING.

Vigtige forskelle mellem AI-forespørgsler og søgeord:

Færdigheden at udvikle:

Forståelse af samtalebaserede forespørgselsmønstre, ikke teknisk prompt-udformning.

Content strategist-perspektiv på promptmønstre:

Sådan bruger jeg prompt-forståelse:

Jeg tester prompts, før jeg laver indhold. Min proces:

1. Identificer emne - Hvad vil vi gerne rangere på?

2. Test prompt-variationer

   • “Hvad er [emne]?”
   • “Hvordan fungerer [emne]?”
   • “Hvad er det bedste [emne] til [brugssag]?”
   • “Sammenlign [emne]-muligheder”

3. Analyser AI-svar

   • Hvilke kilder bliver citeret?
   • Hvad mangler i svarene?
   • Hvilke spørgsmål får ikke gode svar?

4. Lav indhold, der rammer hullerne

   • Besvar spørgsmål AI har svært ved
   • Gå i dybden, hvor AI er overfladisk
   • Skab indhold, der er værd at citere

Eksempel:

Testede: “Hvilket projektstyringsværktøj er bedst til fjernteams?”

Fandt: AI citerede generelle sammenligningssider, men manglede specifik analyse af fjernarbejdsfunktioner.

Skabte: Detaljeret guide om fjernspecifikke PM-funktioner med sammenligningstabel.

Resultat: Bliver nu citeret for forespørgsler om PM for fjernteams.

Prompttestnings-tilgang:

Brug AI som dine kunder ville. Lav indhold, der svarer på det, de spørger om.

Udviklingen fra søgeord til prompts:

Keyword research (traditionel SEO):

• Data om søgevolumen
• Konkurrencemålinger
• Keyword-sværhedsgrader
• Månedlige søgetrends

Prompt research (AI SEO):

• Analyse af forespørgselsmønstre
• Analyse af hvad der udløser citater
• Identifikation af svargab
• Kortlægning af samtaleintention

Hvad der overføres:

• Forståelse af brugerintention
• Konkurrentanalyse
• Identifikation af huller
• Indholdsplanlægning

Hvad der er nyt:

• Samtalebaseret forespørgselsstruktur
• Flerdelte spørgsmål
• Kontekstafhængige svar
• Citeringsbaserede succesmål

Min holdning:

FÆRDIGHEDERNE overføres fra keyword research til prompt research. VÆRKTØJERNE og datakilderne er forskellige.

En god keyword researcher kan blive en god prompt researcher med øvelse.

Dataperspektiv på AI-forespørgselsmønstre:

Hvad vi har lært af at analysere 50.000 AI-forespørgsler:

Forespørgselslængde-fordeling:

• Gennemsnitlig Google-søgning: 3,5 ord
• Gennemsnitlig ChatGPT-forespørgsel: 18 ord
• Gennemsnitlig Perplexity-forespørgsel: 23 ord

Mønstre i forespørgselsstruktur:

• 62 % er fulde spørgsmål (Hvem/Hvad/Hvordan/Hvorfor)
• 23 % er kommandoer (Forklar/Sammenlign/List)
• 15 % er keyword-stil (fra Google-adfærd)

Intentionens kompleksitet:

• 48 % af AI-forespørgsler indeholder flere intentioner
• “Hvad er X og hvordan bruger jeg det til Y?” = definition + anvendelse
• Traditionel søgning adskiller dette; AI-brugere kombinerer det

Implikation for indhold:

Lav indhold, der:

• Besvarer komplette spørgsmål, ikke kun emner
• Dækker flere relaterede intentioner
• Bruger overskrifter i naturligt sprog, der matcher forespørgselsmønstre

Kundevendt perspektiv:

Hvad jeg har lært af at tale med kunder om deres AI-brug:

Kunder bruger AI til:

• “Jeg skal hurtigt forstå det her” (læring)
• “Hjælp mig med at sammenligne muligheder” (beslutte)
• “Jeg sidder fast, hvad gør jeg?” (problemløsning)
• “Kan du forklare det til min chef?” (kommunikation)

Sådan formulerer de spørgsmål:

De taler til AI som en klog kollega:

• “Jeg prøver at sætte [produkt]-integration op med Salesforce, men får fejl. Hvad skal jeg tjekke?”
• “Mit team overvejer [produkt A] og [produkt B]. Hvad er de vigtigste forskelle for et marketingteam på 10?”

Hvad det betyder for indhold:

Dit indhold skal lyde som svar til kollegaspørgsmål, ikke markedsføringstekst.

Naturligt, hjælpsomt, specifikt – som en vidende kollega ville svare.

Færdighedsoverførsel:

Hvis du er god til kundesamtaler, bliver du god til prompt-forståelse.

AI-forespørgsler = Sådan spørger kunder naturligt.

Denne diskussion har afklaret, hvilke færdigheder der faktisk betyder noget.

Mine vigtigste pointer:

1. Prompt-FORSTÅELSE > Prompt-ENGINEERING – Marketing har brug for viden om forespørgselsmønstre, ikke tekniske AI-færdigheder

2. AI-forespørgsler er samtalebaserede – Fuldstændige spørgsmål, længere, mere specifikke end keywords

3. Testning er afgørende – Brug tid på faktisk at bruge AI som kunder gør

4. Kundeindsigt overføres – Forståelse af kundespørgsmål = forståelse af prompts

5. Indhold skal besvare naturlige spørgsmål – Ikke keyword-fyldt, men samtalehjælpsomt

Færdigheder jeg vil udvikle:

1. Regelmæssig AI-forespørgselstestning (30 min/uge)
2. Citeringsanalyse (hvilke prompts udløser citater)
3. Kunde-spørgsmålsmining (supporttickets, samtaler)
4. Samtalebaseret indholdsskrivning

Værktøjer jeg vil bruge:

• ChatGPT/Perplexity til manuel testning
• Am I Cited til citeringsovervågning
• Kundesupportdata til forespørgselsmønstre

Mindset-skiftet:

Stop med at tænke “søgeord at rangere på.” Begynd at tænke “spørgsmål kunder stiller AI.”

Tak for vejledningen alle sammen!