Czy marketerzy powinni uczyć się inżynierii promptów, aby zrozumieć, jak użytkownicy zadają pytania AI?

Dobre pytanie. Pozwól, że rozróżnię różne typy wiedzy o promptach:

Inżynieria promptów (techniczna):

• Tworzenie złożonych promptów dla wyników AI
• Prompty systemowe, chain-of-thought itd.
• Głównie dla budowy aplikacji AI

Zrozumienie promptów (marketing):

• Jak użytkownicy naturalnie zadają pytania AI
• Wzorce zapytań i intencje
• Co powoduje, że AI cytuje źródła

Czego marketerzy naprawdę potrzebują:

Potrzebujesz ZROZUMIENIA promptów, a nie głębokiej inżynierii promptów.

Kluczowe różnice między zapytaniami AI a słowami kluczowymi:

Umiejętność do rozwijania:

Zrozumienie konwersacyjnych wzorców zapytań, nie techniczne tworzenie promptów.

Perspektywa stratega treści na wzorce promptów:

Jak wykorzystuję zrozumienie promptów:

Testuję prompty przed tworzeniem treści. Mój proces:

1. Identyfikacja tematu - Na jaką frazę chcemy się pozycjonować?

2. Testowanie wariantów promptów

   • “Czym jest [temat]?”
   • “Jak działa [temat]?”
   • “Jaka jest najlepsza [temat] dla [przypadek użycia]?”
   • “Porównaj opcje [temat]”

3. Analiza odpowiedzi AI

   • Jakie źródła są cytowane?
   • Czego brakuje w odpowiedziach?
   • Na jakie pytania AI nie odpowiada dobrze?

4. Tworzenie treści pod luki

   • Odpowiadanie na pytania, z którymi AI sobie nie radzi
   • Pogłębianie tematów, gdzie AI jest powierzchowny
   • Tworzenie treści wartych cytowania

Przykład:

Test: “Jaki jest najlepszy program do zarządzania projektami dla zespołów zdalnych?”

Wynik: AI cytował ogólne strony porównawcze, ale brakowało szczegółowej analizy funkcji dla pracy zdalnej.

Działanie: Stworzyłem szczegółowy przewodnik po funkcjach PM dla pracy zdalnej z tabelą porównawczą.

Efekt: Teraz jesteśmy cytowani przy zapytaniach o PM dla zespołów zdalnych.

Podejście testowania promptów:

Korzystaj z AI tak, jak robią to Twoi klienci. Twórz treści odpowiadające na ich pytania.

Ewolucja od słów kluczowych do promptów:

Badanie słów kluczowych (tradycyjne SEO):

• Dane o liczbie wyszukiwań
• Metryki konkurencyjności
• Wskaźniki trudności słów kluczowych
• Miesięczne trendy wyszukiwań

Badanie promptów (AI SEO):

• Analiza wzorców zapytań
• Analiza wywoływania cytowań
• Identyfikacja luk w odpowiedziach
• Mapowanie intencji konwersacyjnych

Co się przenosi:

• Zrozumienie intencji użytkownika
• Analiza konkurencji
• Identyfikacja luk
• Planowanie treści

Co jest nowe:

• Struktura zapytań konwersacyjnych
• Wieloczęściowe pytania
• Odpowiedzi zależne od kontekstu
• Sukces mierzony cytowaniami

Moje zdanie:

UMIEJĘTNOŚCI z researchu słów kluczowych przenoszą się na research promptów. NARZĘDZIA i źródła danych są inne.

Dobry researcher słów kluczowych może zostać dobrym researcherem promptów z praktyką.

Perspektywa analityka danych na wzorce zapytań AI:

Czego nauczyła nas analiza 50 000 zapytań AI:

Rozkład długości zapytań:

• Średnie wyszukiwanie Google: 3,5 słowa
• Średnie zapytanie do ChatGPT: 18 słów
• Średnie zapytanie do Perplexity: 23 słowa

Wzorce struktury zapytań:

• 62% to pełne pytania (Who/What/How/Why)
• 23% to polecenia (Wyjaśnij/Porównaj/Wymień)
• 15% w stylu słów kluczowych (nawyk z Google)

Złożoność intencji:

• 48% zapytań AI zawiera wiele intencji
• “Co to jest X i jak użyć tego do Y?” = definicja + zastosowanie
• W tradycyjnym wyszukiwaniu to dwa zapytania; użytkownicy AI łączą je w jedno

Wnioski dla treści:

Twórz treści, które:

• Odpowiadają na pełne pytania, nie tylko tematy
• Uwzględniają wiele powiązanych intencji
• Zawierają nagłówki w naturalnym języku, zgodne z wzorcami zapytań

Perspektywa osoby pracującej z klientami:

Czego nauczyłem się rozmawiając z klientami o ich korzystaniu z AI:

Klienci używają AI do:

• “Muszę to szybko zrozumieć” (nauka)
• “Pomóż mi porównać opcje” (podejmowanie decyzji)
• “Utkwiłem, co mam zrobić?” (rozwiązywanie problemów)
• “Czy możesz wyjaśnić to mojemu szefowi?” (komunikacja)

Jak formułują pytania:

Rozmawiają z AI jak z bystrym kolegą:

• “Próbuję skonfigurować integrację [produktu] z Salesforce, ale pojawiają się błędy. Co powinienem sprawdzić?”
• “Mój zespół rozważa [produkt A] i [produkt B]. Jakie są kluczowe różnice dla 10-osobowego zespołu marketingowego?”

Co to oznacza dla treści:

Twoje treści powinny brzmieć jak odpowiedzi na pytania kolegi, a nie materiały marketingowe.

Naturalnie, pomocnie, konkretnie – jak odpowiadałby kompetentny współpracownik.

Przekład umiejętności:

Jeśli umiesz rozmawiać z klientami, będziesz też dobrze rozumieć prompty.

Zapytania AI = Jak klienci naturalnie zadają pytania.

Ta dyskusja rozjaśniła, jakie umiejętności są naprawdę ważne.

Moje wnioski:

1. ZROZUMIENIE promptów > INŻYNIERIA promptów – marketing wymaga wiedzy o wzorcach zapytań, nie technicznych umiejętności AI

2. Zapytania AI są konwersacyjne – pełne pytania, dłuższe, bardziej szczegółowe niż słowa kluczowe

3. Testowanie jest kluczowe – warto faktycznie korzystać z AI jak klienci

4. Wiedza o klientach się przenosi – rozumienie pytań klientów = rozumienie promptów

5. Treści powinny odpowiadać na naturalne pytania – nie naszpikowane słowami kluczowymi, ale pomocne i konwersacyjne

Umiejętności, które będę rozwijać:

1. Regularne testowanie zapytań AI (30 min/tydzień)
2. Analiza cytowań (jakie prompty je wywołują)
3. Wydobywanie pytań klientów (zgłoszenia do supportu, rozmowy)
4. Pisanie treści w konwencji konwersacyjnej

Narzędzia, z których skorzystam:

• ChatGPT/Perplexity do testów manualnych
• Am I Cited do monitorowania cytowań
• Dane z supportu klienta do analizy wzorców zapytań

Zmiana podejścia:

Przestań myśleć „słowa kluczowe do pozycjonowania”. Zacznij myśleć „pytania, które klienci zadają AI”.

Dzięki wszystkim za wskazówki!