Jeśli korzystasz z ChatGPT do pracy, pisania treści, analiz czy optymalizacji SEO, powinieneś wiedzieć, jak poprawnie formułować prompty. Dobrze skonstruowane zapytanie pozwala uzyskać dokładniejsze i bardziej wartościowe odpowiedzi. Istnieje kilka sprawdzonych metod, które pomagają w precyzyjnym tworzeniu promptów. Przyjrzyjmy się najskuteczniejszym frameworkom: APE, CARE, COAST, ERA, RACE, RISE, ROSES, TAG i TRACE.
Dlaczego warto korzystać ze sprawdzonych schematów?
Prawdopodobnie zastanawiasz się, czy naprawdę warto trzymać się określonych struktur przy pisaniu promptów. Odpowiedź brzmi: tak! Dlaczego? Otóż dobrze sformułowane zapytanie skraca czas generowania odpowiedzi i zwiększa ich trafność. Niezależnie od tego, czy tworzysz treści SEO, analizujesz dane, czy szukasz wskazówek marketingowych – stosowanie konkretnych schematów zwiększa efektywność Twojej pracy.
Korzyści płynące z używania frameworków:
- Jasność i skupienie: Struktura frameworków pozwala lepiej określić, czego oczekujesz od AI, co prowadzi do bardziej precyzyjnych odpowiedzi.
- Efektywność: AI otrzymuje konkretne instrukcje, co redukuje czas potrzebny na iteracyjne poprawianie promptów.
- Personalizacja: Możesz dostosować sposób generowania treści do swoich konkretnych potrzeb – czy to blog SEO, analiza danych, czy strategia marketingowa.
APE – skuteczność w prostocie
APE to skrót od Action, Purpose, Expectation. Jest to jedno z najbardziej podstawowych podejść do tworzenia promptów.
- Action – określamy zadanie, które ma zostać wykonane.
- Purpose – definiujemy cel naszej prośby.
- Expectation – wskazujemy oczekiwany rezultat.
Przykład zastosowania APE:
“Czy możesz pomóc w opracowaniu strategii marketingu treści dla naszej nowej linii ekologicznych butów sportowych?”
- Action: Prośba o opracowanie strategii marketingowej.
- Purpose: Budowanie świadomości i zwiększenie liczby zamówień.
- Expectation: Angażująca strategia prowadząca do wzrostu zamówień przedsprzedażowych o 25%.
Przykład zastosowania APE:
“Przygotuj artykuł na bloga o skutecznych metodach budowania strategii content marketingowej dla firm działających w branży e-commerce. Uwzględnij analizę konkurencji oraz dobór właściwych kanałów komunikacji.”
- Action: Napisanie artykułu blogowego.
- Purpose: Przedstawienie skutecznych strategii content marketingu.
- Expectation: Praktyczny poradnik zawierający analizę rynku i konkretne rekomendacje.
TAG – szybkie i skuteczne formułowanie zadań
TAG (Task, Action, Goal) to prosty model ułatwiający szybkie tworzenie zapytań.
- Task – określenie konkretnego zadania.
- Action – opisanie działań, które należy podjąć.
- Goal – wyjaśnienie końcowego celu.
Przykład zastosowania TAG:
“Naszym zadaniem jest zwiększenie zaangażowania na Instagramie. Jakie działania możemy podjąć?”
- Task: Wzrost zaangażowania na Instagramie.
- Action: Uruchomienie kampanii z treściami generowanymi przez użytkowników.
- Goal: Zwiększenie liczby interakcji o 20% i treści użytkowników o 50% w ciągu kwartału.
Przykład zastosowania TAG:
“Napisz artykuł blogowy na temat ‘5 najczęstszych błędów w SEO i jak ich unikać’. Uwzględnij praktyczne przykłady i rozwiązania.”
- Task: Napisanie artykułu.
- Action: Omówienie najczęstszych błędów SEO i sposobów ich unikania.
- Goal: Edukacja czytelników i poprawa jakości ich działań SEO.
RACE – optymalne podejście dla strategii marketingowych
RACE (Role, Action, Context, Expectation) to podejście dla marketerów, copywriterów i analityków.
- Role – określenie roli AI.
- Action – wymagane działania.
- Context – kontekst sytuacyjny.
- Expectation – oczekiwany efekt.
Przykład zastosowania RACE:
“Załóżmy, że jesteś doradcą strategicznym. Jakie techniki growth hackingowe o wysokim wpływie i niskich kosztach możesz zaproponować startupowi e-commerce?”
- Role: Doradca strategiczny.
- Action: Zaproponowanie technik wzrostu.
- Context: Startup e-commerce, który chce skalować swoją bazę klientów.
- Expectation: Lista praktycznych i wykonalnych strategii.
Przykład zastosowania RACE:
“Jako specjalista ds. marketingu, przygotuj strategię kampanii content marketingowej dla agencji SEO, która chce zwiększyć świadomość swojej marki i zdobyć nowych klientów.”
- Role: Specjalista ds. marketingu.
- Action: Stworzenie strategii content marketingowej.
- Context: Agencja SEO, która chce zwiększyć rozpoznawalność.
- Expectation: Zwiększenie liczby zapytań ofertowych i zaangażowania użytkowników.
COAST – analiza sytuacyjna
COAST (Context, Objective, Actions, Scenario, Task) sprawdza się szczególnie dobrze w przypadku złożonych zapytań.
- Context – kontekst sytuacji.
- Objective – cel zapytania.
- Actions – kroki do podjęcia.
- Scenario – szczegóły procesu.
- Task – podsumowanie zadania.
Przykład zastosowania COAST:
“Wraz z wprowadzeniem nowych przepisów dotyczących prywatności korzystanie z danych stron trzecich stało się bardziej ograniczone. Jakie kroki należy podjąć, aby dostosować strategię marketingową do zbierania danych pierwszej strony?”
- Context: Nowe przepisy o ochronie prywatności.
- Objective: Przejście na strategię zbierania danych pierwszej strony.
- Actions: Ustalenie ram zbierania danych i strategii marketingowej.
- Scenario: Wdrożenie w trakcie wprowadzenia nowego produktu.
- Task: Opracowanie szczegółowego planu na zbieranie i wykorzystanie danych.
Przykład zastosowania COAST:
“Nowa platforma kursów online chce zwiększyć konwersję użytkowników na płatnych klientów. Jakie kroki marketingowe powinny zostać podjęte?”
- Context: Wprowadzenie nowej platformy kursów online.
- Objective: Zwiększenie konwersji użytkowników.
- Actions: Przygotowanie strategii treści i automatyzacji marketingowej.
- Scenario: Konkurencyjny rynek kursów online.
- Task: Opracowanie skutecznego lejka marketingowego.
RISE – podejście strategiczne do tworzenia treści
RISE (Role, Input, Steps, Expectation) to metoda często wykorzystywana w planowaniu strategii content marketingu.
- Role – określenie roli AI.
- Input – dostarczenie niezbędnych informacji.
- Steps – szczegółowe kroki do podjęcia.
- Expectation – oczekiwany rezultat.
Przykład zastosowania RISE:
“Jako strateg treści, opracuj plan treści oparty na analizie odbiorców, kalendarzu redakcyjnym i angażujących materiałach.”
- Role: Strateg treści.
- Input: Szczegóły dotyczące odbiorców i ich zainteresowań.
- Steps: Opracowanie listy tematów, harmonogramu publikacji i treści zgodnych z marką.
- Expectation: Wzrost ruchu na blogu o 40% i umocnienie pozycji lidera myśli w branży.
Przykład zastosowania RISE:
“Jesteś analitykiem danych w agencji marketingowej. Na podstawie danych z Google Analytics opracuj raport pokazujący główne źródła ruchu na stronie oraz rekomendacje dotyczące optymalizacji kampanii reklamowych.”
- Role: Analityk danych.
- Input: Dane z Google Analytics.
- Steps: Analiza źródeł ruchu, wskazanie trendów, rekomendacje.
- Expectation: Raport z konkretnymi wnioskami i działaniami optymalizacyjnymi.
TRACE – struktura dla wieloetapowych procesów
TRACE (Task, Request, Action, Context, Example) pozwala na precyzyjne formułowanie wieloetapowych zadań.
- Task – określenie zadania.
- Request – sprecyzowanie prośby.
- Action – wymagane działania.
- Context – kontekst sytuacyjny.
- Example – przykład dla lepszego zrozumienia.
Przykład zastosowania TRACE:
“Twoim zadaniem jest stworzenie angażującej kampanii e-mail marketingowej. Jakie tematy i nagłówki powinny być zawarte?”
- Task: Opracowanie kampanii e-mail marketingowej.
- Request: Prośba o sugestie tematów i treści.
- Action: Przygotowanie kilku propozycji.
- Context: Promocja wyprzedaży końcoworocznej.
- Example: Przykład skutecznej kampanii “Twoja recepta wygasa!” wykorzystanej przez Warby Parker.
Przykład zastosowania TRACE:
“Twoim zadaniem jest stworzenie strategii długoterminowej dla bloga o finansach osobistych. Jakie tematy powinny być priorytetowe i w jaki sposób zwiększyć zaangażowanie czytelników?”
- Task: Opracowanie strategii bloga.
- Request: Priorytetowe tematy i sposoby na angażowanie czytelników.
- Action: Określenie kalendarza publikacji i metod dystrybucji treści.
- Context: Blog o finansach osobistych, konkurencyjny rynek.
- Example: Analiza najlepszych praktyk z topowych blogów finansowych.
ERA – precyzyjna definicja roli
ERA (Expectation, Role, Action) pomaga jasno określić oczekiwania względem modelu AI.
- Expectation – określenie wyniku.
- Role – wskazanie roli ChatGPT.
- Action – konkretne działania do podjęcia.
Przykład zastosowania ERA:
“Naszym celem jest zwiększenie współczynnika otwarć e-maili marketingowych o 20% w ciągu kwartału. Jako lider zespołu marketingowego, jaką strategię optymalizacji treści, tematów i harmonogramu mailingów zaproponujesz?”
- Expectation: Zwiększenie współczynnika otwarć o 20%.
- Role: Specjalista ds. marketingu.
- Action: Opracowanie strategii optymalizacji mailingów.
Przykład zastosowania ERA:
“Opracuj strategię kampanii reklamowej w Google Ads dla nowego kursu online z zakresu doradztwa finansowego. Jako specjalista PPC, uwzględnij odpowiednie grupy docelowe, słowa kluczowe oraz budżet kampanii.”
- Expectation: Stworzenie skutecznej strategii kampanii reklamowej.
- Role: Specjalista PPC.
- Action: Dobór grup docelowych, słów kluczowych i strategii budżetowej.
CARE – struktura zorientowana na kontekst
Framework CARE (Context, Action, Result, Example) pomaga dostarczać precyzyjne odpowiedzi, podkreślając kontekst zapytania.
- Context – ustalamy tło sytuacji.
- Action – określamy wymagane działania.
- Result – wskazujemy pożądany wynik.
- Example – podajemy przykład dla lepszego zrozumienia.
Przykład zastosowania CARE:
“Nasza firma wprowadziła nową linię odzieży ekologicznej. Jak stworzyć skuteczną kampanię reklamową, podkreślającą nasze zaangażowanie w ochronę środowiska?”
- Context: Wprowadzenie nowej ekologicznej linii odzieżowej.
- Action: Stworzenie strategii reklamowej.
- Result: Wzrost świadomości marki i sprzedaży.
- Example: Kampania “Don’t Buy This Jacket” marki Patagonia jako inspiracja.
Przykład zastosowania CARE:
“Firma X prowadzi bloga o finansach osobistych, ale ruch na stronie jest niewielki. Jakie działania można podjąć, aby zwiększyć organiczny zasięg poprzez optymalizację SEO?”
- Context: Blog finansowy z niskim ruchem.
- Action: Opracowanie działań SEO.
- Result: Poprawa pozycji w wynikach wyszukiwania i wzrost ruchu organicznego.
- Example: Wdrożenie strategii linkowania wewnętrznego i optymalizacja treści pod długie frazy kluczowe.
ROSES – podejście do rozwiązywania problemów
ROSES (Role, Objective, Scenario, Expected Solution, Steps) to strategia ukierunkowana na praktyczne rozwiązania.
- Role – określenie roli AI.
- Objective – cel zapytania.
- Scenario – opis sytuacji.
- Expected Solution – pożądany rezultat.
- Steps – kroki do osiągnięcia celu.
Przykład zastosowania ROSES:
“Jesteś konsultantem SEO z 10-letnim doświadczeniem. Jaką strategię SEO zaproponujesz dla nowej linii produktów ekologicznych w e-commerce, aby zwiększyć organiczny ruch o 30% w ciągu kwartału?”
- Role: Konsultant SEO.
- Objective: Wzrost organicznego ruchu o 30%.
- Scenario: Nowa linia produktów ekologicznych na rynku e-commerce.
- Expected Solution: Kompleksowa strategia SEO, zgodna z aktualnymi wytycznymi.
- Steps: Audyt SEO, analiza słów kluczowych, optymalizacja on-page, budowa profilu linków.
Przykład zastosowania ROSES:
“Jesteś konsultantem SEO dla agencji marketingowej. Klient prowadzi platformę kursów online i chce zwiększyć widoczność organiczną w Google. Jaką strategię SEO powinien wdrożyć w perspektywie 6 miesięcy?”
- Role: Konsultant SEO.
- Objective: Zwiększenie widoczności organicznej.
- Scenario: Platforma kursów online chce poprawić ranking w Google.
- Expected Solution: Kompletna strategia SEO.
- Steps: Audyt techniczny, optymalizacja treści, budowa linków zewnętrznych, monitorowanie wyników.
Podsumowanie
Dobrze skonstruowany prompt to podstawa skutecznej współpracy z AI. Korzystając z frameworków APE, CARE, COAST, ERA, RACE, RISE, ROSES, TAG i TRACE, zwiększysz trafność odpowiedzi i poprawisz efektywność pracy. Wypróbuj te metody i zobacz, jak znacząco poprawią jakość generowanych treści!
