Ar trebui marketerii să învețe prompt engineering pentru a înțelege cum pun utilizatorii întrebări AI-ului?

Bună întrebare. Permite-mi să disting între diferite tipuri de cunoaștere a prompților:

Prompt engineering (tehnic):

• Crearea de prompți complecși pentru rezultate AI
• Prompți de sistem, chain-of-thought etc.
• Folosit în principal pentru dezvoltarea aplicațiilor AI

Prompt understanding (marketing):

• Cum pun utilizatorii întrebări AI-ului în mod natural
• Tipare de interogare și intenție
• Ce declanșează AI-ul să citeze surse

De ce au marketerii de fapt nevoie:

Ai nevoie de ÎNȚELEGEREA prompților, nu de prompt ENGINEERING avansat.

Diferențe cheie între interogările AI și cuvintele cheie din căutare:

Abilitatea de dezvoltat:

Înțelegerea tiparelor conversaționale de interogare, nu crearea tehnică a prompților.

Perspectiva content strategist asupra tiparelor de prompți:

Cum folosesc eu înțelegerea prompților:

Testez prompți înainte de a crea conținut. Procesul meu:

1. Identific subiectul – Pentru ce vrem să fim vizibili?

2. Testez variații de prompți

   • “Ce este [subiectul]?”
   • “Cum funcționează [subiectul]?”
   • “Care este cel mai bun [subiect] pentru [scenariu]?”
   • “Compară opțiuni de [subiect]”

3. Analizez răspunsurile AI

   • Ce surse sunt citate?
   • Ce lipsește din răspunsuri?
   • La ce întrebări nu există răspunsuri bune?

4. Creez conținut țintit pe lipsuri

   • Răspund la întrebări la care AI-ul se poticnește
   • Ofer detalii unde AI-ul este superficial
   • Creez conținut demn de citare

Exemplu:

Test: “Care este cel mai bun instrument de project management pentru echipe remote?”

Am găsit: AI-ul cita site-uri generale de comparație, dar lipsea analiza specifică pentru remote work.

Am creat: Ghid detaliat despre funcționalități pentru remote, cu tabel comparativ.

Rezultat: Acum suntem citați pentru interogări despre PM pentru echipe remote.

Abordarea testării prompților:

Folosește AI-ul așa cum ar face clienții tăi. Creează conținut care răspunde la ce întreabă ei.

Evoluția de la cuvinte cheie la prompți:

Keyword research (SEO tradițional):

• Date despre volumul de căutare
• Măsurători de competiție
• Scoruri de dificultate a cuvintelor cheie
• Trenduri lunare de căutare

Prompt research (AI SEO):

• Analiza tiparelor de interogare
• Analiza declanșării citărilor
• Identificarea lacunelor în răspunsuri
• Cartografierea intenției conversaționale

Ce se transferă:

• Înțelegerea intenției utilizatorului
• Analiza competitivă
• Identificarea lipsurilor
• Planificarea conținutului

Ce e nou:

• Structură conversațională a interogării
• Întrebări din mai multe părți
• Răspunsuri dependente de context
• Măsurarea succesului pe bază de citări

Părerea mea:

ABILITĂȚILE se transferă de la keyword research la prompt research. INSTRUMENTELE și sursele de date sunt diferite.

Un bun cercetător de cuvinte cheie poate deveni un bun cercetător de prompți cu exercițiu.

Perspectivă de date asupra tiparelor de interogare AI:

Ce am învățat analizând 50.000 de interogări AI:

Distribuția lungimii interogărilor:

• Căutare Google medie: 3,5 cuvinte
• Interogare medie ChatGPT: 18 cuvinte
• Interogare medie Perplexity: 23 cuvinte

Tipare de structură a interogărilor:

• 62% sunt întrebări complete (Cine/Ce/Cum/De ce)
• 23% sunt comenzi (Explică/Compară/Enumeră)
• 15% sunt stil cuvânt cheie (moștenire din comportamentul Google)

Complexitatea intenției:

• 48% din interogările AI au multiple intenții
• “Ce este X și cum îl folosesc pentru Y?” = definiție + aplicație
• Căutarea tradițională separă aceste aspecte; utilizatorii AI le combină

Implicații pentru conținut:

Creează conținut care:

• Răspunde la întrebări complete, nu doar subiecte
• Abordează multiple intenții corelate
• Folosește antete în limbaj natural, potrivite tiparelor de interogare

Perspectivă din interacțiunea cu clienții:

Ce am învățat vorbind cu clienții despre cum folosesc AI-ul:

Clienții folosesc AI-ul pentru:

• “Trebuie să înțeleg rapid asta” (învățare)
• “Ajută-mă să compar opțiuni” (decizie)
• “Sunt blocat, ce să fac?” (rezolvare problemă)
• “Îmi poți explica asta șefului meu?” (comunicare)

Cum formulează întrebările:

Vorbesc cu AI-ul ca și cu un coleg inteligent:

• “Încerc să configurez integrarea [produs] cu Salesforce, dar primesc erori. Ce ar trebui să verific?”
• “Echipa mea ezită între [produs A] și [produs B]. Care sunt diferențele cheie pentru o echipă de marketing de 10 persoane?”

Ce înseamnă asta pentru conținut:

Conținutul tău ar trebui să sune ca răspunsuri la întrebări de coleg, nu ca materiale de marketing.

Natural, util, specific – așa cum ar răspunde un coleg priceput.

Translatarea abilității:

Dacă ești bun la conversații cu clienții, vei fi bun și la înțelegerea prompților.

Interogări AI = Modul natural în care clienții pun întrebări.

Această discuție mi-a clarificat ce abilități contează cu adevărat.

Ce am reținut:

1. ÎNȚELEGEREA prompților > ENGINEERING-ul prompților – Marketingul are nevoie de cunoașterea tiparelor de interogare, nu de skill-uri tehnice AI

2. Interogările AI sunt conversaționale – Întrebări complete, mai lungi, mai specifice decât cuvintele cheie

3. Testarea este esențială – Petrece timp folosind AI așa cum fac clienții

4. Insight-ul din clienți se transferă – Înțelegerea întrebărilor clienților = înțelegerea prompților

5. Conținutul trebuie să răspundă la întrebări naturale – Nu plin de cuvinte cheie, ci util, conversațional

Abilități pe care le voi dezvolta:

1. Testare regulată a interogărilor AI (30 min/săptămână)
2. Analiza citărilor (ce prompți declanșează citările)
3. Minare de întrebări din conversații cu clienții (tichete suport, discuții)
4. Scriere de conținut conversațional

Instrumente pe care le voi folosi:

• ChatGPT/Perplexity pentru testare manuală
• Am I Cited pentru monitorizarea citărilor
• Date din suportul clienți pentru tipare de interogare

Schimbarea de mentalitate:

Nu mai gândi “cuvinte cheie pentru ranking”. Începe să gândești “ce întrebări pun clienții AI-ului”.

Mulțumesc tuturor pentru îndrumare!