Bör marknadsförare lära sig prompt engineering för att förstå hur användare ställer frågor till AI?

Bra fråga. Låt mig skilja på olika typer av promptkunskap:

Prompt engineering (tekniskt):

• Skapa komplexa promptar för AI-resultat
• Systempromptar, chain-of-thought, etc.
• Främst för AI-applikationsutveckling

Promptförståelse (marknadsföring):

• Hur användare naturligt ställer frågor till AI
• Frågemönster och avsikt
• Vad som triggar AI att ange källor

Vad marknadsförare egentligen behöver:

Du behöver promptFÖRSTÅELSE, inte djup promptENGINEERING.

Viktiga skillnader mellan AI-frågor och söknyckelord:

Färdigheten att utveckla:

Förstå konverserande frågemönster, inte tekniskt promptskapande.

Content strategist-perspektiv på promptmönster:

Hur jag använder promptförståelse:

Jag testar promptar innan jag skapar innehåll. Så här gör jag:

1. Identifiera ämne – Vad vill vi ranka för?

2. Testa promptvarianter

   • “Vad är [ämne]?”
   • “Hur fungerar [ämne]?”
   • “Vilket är det bästa [ämne] för [användningsområde]?”
   • “Jämför [ämne]-alternativ”

3. Analysera AI-svar

   • Vilka källor anges?
   • Vad saknas i svaren?
   • Vilka frågor får inga bra svar?

4. Skapa innehåll som riktar in sig på luckor

   • Svara på frågor AI har svårt för
   • Ge djup där AI är ytlig
   • Skapa innehåll värt att citera

Exempel:

Testade: “Vilket är det bästa projektledningsverktyget för distansteam?”

Upptäckte: AI angav generella jämförelsesajter men saknade analys av distansspecifika funktioner.

Skapade: Utförlig guide om PM-funktioner för distansteam med jämförelsetabell.

Resultat: Blir nu citerad för frågor om PM för distansteam.

Prompttestningsmetoden:

Använd AI som dina kunder skulle göra. Skapa innehåll som svarar på det de frågar.

Utvecklingen från nyckelord till promptar:

Nyckelordsanalys (traditionell SEO):

• Sökvolymdata
• Konkurrensmått
• Svårighetsgrad för nyckelord
• Sökningstrender per månad

Promptanalys (AI-SEO):

• Analys av frågemönster
• Analys av vad som triggar omnämnanden
• Identifiering av svarsluckor
• Kartläggning av konverserande avsikter

Vad som överförs:

• Förståelse för användaravsikt
• Konkurrensanalys
• Identifiering av luckor
• Innehållsplanering

Vad som är nytt:

• Konverserande frågestruktur
• Flerdelade frågor
• Kontextberoende svar
• Omnämnandebaserade framgångsmått

Min syn:

FÄRDIGHETERNA överförs från nyckelordsanalys till promptanalys. VERKTYGEN och datakällorna är annorlunda.

En bra nyckelordsanalytiker kan bli en bra promptanalytiker med träning.

Dataperspektiv på AI-frågemönster:

Vad vi har lärt oss av att analysera 50 000 AI-frågor:

Frågelängdsfördelning:

• Genomsnittlig Google-sökning: 3,5 ord
• Genomsnittlig ChatGPT-fråga: 18 ord
• Genomsnittlig Perplexity-fråga: 23 ord

Frågestrukturmönster:

• 62 % är fullständiga frågor (Vem/Vad/Hur/Varför)
• 23 % är kommandon (Förklara/Jämför/Lista)
• 15 % är nyckelordsstil (arv från Google-beteende)

Avsiktskomplexitet:

• 48 % av AI-frågorna innehåller flera avsikter
• “Vad är X och hur använder jag det för Y?” = definition + tillämpning
• Traditionell sökning separerar dessa; AI-användare kombinerar dem

Konsekvens för innehåll:

Skapa innehåll som:

• Svarar på kompletta frågor, inte bara ämnen
• Behandlar flera relaterade avsikter
• Använder naturliga språk-rubriker som matchar frågemönster

Kundnära perspektiv:

Vad jag har lärt mig av att prata med kunder om deras AI-användning:

Kunder använder AI för:

• “Jag behöver förstå det här snabbt” (inlärning)
• “Hjälp mig jämföra alternativ” (beslutsfattande)
• “Jag har fastnat, vad ska jag göra?” (problemlösning)
• “Kan du förklara det här för min chef?” (kommunikation)

Hur de formulerar frågor:

De talar med AI som med en smart kollega:

• “Jag försöker sätta upp [produkt]-integration med Salesforce men får fel. Vad ska jag kontrollera?”
• “Mitt team överväger [produkt A] och [produkt B]. Vad är de största skillnaderna för ett marknadsteam på 10 personer?”

Vad det betyder för innehåll:

Ditt innehåll ska låta som svar på kollegors frågor, inte marknadsföringsmaterial.

Naturligt, hjälpsamt, specifikt – precis som en kunnig kollega skulle svara.

Färdighetsöversättning:

Om du är bra på kundsamtal, är du bra på promptförståelse.

AI-frågor = Hur kunder naturligt ställer frågor.

Den här diskussionen har klargjort vilka färdigheter som faktiskt spelar roll.

Mina insikter:

1. PromptFÖRSTÅELSE > PromptENGINEERING – Marknadsföring kräver kunskap om frågemönster, inte tekniska AI-färdigheter

2. AI-frågor är konverserande – Fullständiga frågor, längre, mer specifika än nyckelord

3. Testning är avgörande – Lägg tid på att faktiskt använda AI som kunder gör

4. Kundinsikt överförs – Att förstå kundfrågor = att förstå promptar

5. Innehåll ska svara på naturliga frågor – Inte nyckelordsstoppat, utan konverserande och hjälpsamt

Färdigheter jag ska utveckla:

1. Regelbunden AI-frågetestning (30 min/vecka)
2. Citeringsanalys (vilka promptar triggar omnämnanden)
3. Kundfrågeinsamling (supportärenden, samtal)
4. Konverserande innehållsskrivande

Verktyg jag ska använda:

• ChatGPT/Perplexity för manuella tester
• Am I Cited för citeringsövervakning
• Kundsupportdata för frågemönster

Tankeskiftet:

Sluta tänka “nyckelord att ranka på.” Börja tänka “frågor kunder ställer AI.”

Tack för vägledningen alla!