Un prompt bine scris este esențial atunci când vrei să-l folosești pe ChatGPT pentru campanii de marketing digital. Un mesaj vag duce la răspunsuri generale, pe când o instrucțiune clară, contextualizată și cu un rezultat măsurabil te apropie de obiectivul de business.
În rândurile de mai jos afli cum să structurezi cerințele astfel încât chatbot-ul să devină un instrument de idei creative, analize și conținut adaptat publicului-țintă.
Principii de bază
Un prompt eficient începe întotdeauna cu contextul: descrie pe scurt brandul, publicul, tonul și canalul (newsletter, postare social media, advertorial etc.). Apoi specifică explicit scopul – de pildă, „generează trei variante de titlu pentru un e-mail promoțional” – plus eventuale limite de lungime ori expresii obligatorii. Aceste clarificări micșorează spațiul de interpretare și cresc consistența răspunsului.
La fel de importantă este structurarea promptului în pași: cere mai întâi o listă de idei, apoi solicită dezvoltarea celor mai promițătoare două. Această tehnică „step-by-step” obligă modelul să raționalizeze soluțiile, ceea ce duce la propuneri mai argumentate. Include unde e cazul și date concrete – KPI-uri, tone of voice detaliat, buyer persona – pentru a primi texte care pot fi publicate cu intervenții minime.
Tehnici avansate și exemple practice
Poți crește calitatea răspunsurilor folosind roluri. De pildă: „Ești un copywriter B2B cu experiență în SaaS; creează un call-to-action care să transmită urgență, dar să nu fie agresiv.” Rolul setat în prompt induce stilul și nivelul de cunoștințe potrivite. Când vrei idei diverse, setează temperatura mai mare (0,8) în Playground sau API; pentru consecvență, rămâi la 0,2.
Testează și compară. Rulează același prompt cu modificări minime, apoi măsoară CTR-ul sau rata de deschidere pentru fiecare versiune. ChatGPT poate chiar să-ți sugereze ipoteze de testare A/B dacă îi ceri explicit: „Propune două unghiuri diferite pentru aceeași ofertă și spune-mi care metrică ar fi mai relevantă de urmărit.” Iterarea rapidă pe baza datelor reale transformă modelul într-un co-autor predictibil, nu într-un generator aleator.
