10 פרומפטים ל־ChatGPT לצוותי שיווק
תבניות בעברית לכתיבה, בריפים, מסרים ובקרת תוכן. לכל פרומפט מטרה ותוצר מוגדר, עם בדיקה אנושית לפני פרסום.
מכינים הקשר לפני שמבקשים ניסוח
כתבו מה העסק מציע, מי הקהל, מה המשימה, אילו עובדות מותר להציג ואיזה תוצר רוצים לקבל. הפרידו בין חומר המקור לבין ההוראות. התיעוד של OpenAI מדגיש הוראות ברורות והקשר רלוונטי. מדריך הפרומפטים הרשמי.
התבניות הבאות הן הצעות עבודה של ברנדיני. החליפו את הסוגריים בחומר מאושר לשימוש. אל תזינו מידע אישי או חומר לקוח שאין הרשאה לשתף, ואל תבקשו מהמודל להשלים עובדות חסרות כאילו היו ידועות.
1. כותרות לעמוד שירות
״על בסיס [תיאור שירות מאושר], כתוב חמש כותרות עבור [קהל]. בכל כותרת הצג תועלת אחת שאפשר להסביר מתוך החומר. אל תוסיף נתונים, דירוגים או הבטחת תוצאה. ליד כל חלופה ציין לאיזו שאלת לקוח היא עונה.״
2. בריף למאמר
״הכן בריף למאמר בנושא [נושא] עבור [קהל והחלטה]. הצע שאלה מרכזית, פתיחה, כותרות משנה ודוגמה מעשית. סמן אילו מקורות צריך להשיג לפני כתיבה ואילו נושאים שייכים למאמר נפרד.״
3. ניסוח מודעה
״הצע ארבע מודעות עבור [הצעה מאושרת]. לכל מודעה זווית שונה: צורך, דרך עבודה, התנגדות והמשך פעולה. השתמש רק בעובדות שבחומר. הצג כותרת, טקסט וקריאה לפעולה שמתאימים ל־[ערוץ].״
4. נושא לדיוור
״על בסיס [תוכן הדיוור], הצע שישה נושאים ותצוגה מקדימה תואמת. שמור על שפה ברורה, בלי דחיפות שלא קיימת ובלי הבטחה שהמייל אינו מקיים. ציין היכן יש חזרתיות בין החלופות.״
5. שאלות לראיון לקוח
״הכן שאלות פתוחות לשיחה עם [סוג לקוח] על [תהליך]. שאל על מצב קודם, חלופות, חסמים וקריטריונים להחלטה. אל תניח שהמוצר שלנו פתר את הבעיה ואל תכתוב תשובות בשם הלקוח.״
6. הפיכת שיחה לתובנות
״סכם את [תמליל מאושר ואנונימי] לפי שאלות, התנגדויות והחלטות. הבדל בין ציטוט, סיכום ופרשנות. לכל מסקנה ציין את הקטע התומך בה. אם אין מספיק מידע, ציין זאת.״
7. שיפור עמוד נחיתה
״בדוק את [טקסט העמוד] מול [המודעה והקהל]. הצג היכן ההצעה אינה ברורה, איזה מידע חסר לפני פנייה ואילו ניסוחים סותרים זה את זה. הצע תיקונים ממוקדים בלי להוסיף הוכחות שלא סופקו.״
8. תוכנית תוכן מצומצמת
״בנה תוכנית ל־[תקופה] על בסיס [שאלות לקוחות ומשאבי צוות]. לכל פריט ציין קהל, שאלה, פורמט, מקור מידע ואחראי. תן עדיפות לפריטים שאפשר להפיק מהחומר הקיים; אל תמלא ימים רק כדי ליצור נפח.״
9. התאמה לשפת מותג
״ערוך את [הטקסט] לפי [כללי מותג ודוגמאות מאושרות]. שמור על משמעות, פרטים ומגבלות. הצג לפני ואחרי והסבר אילו שינויים נעשו בטון. אל תחליף מונח מקצועי אם הדבר משנה את משמעותו.״
10. ביקורת לפני פרסום
״עבור על [טיוטה] מול [חומר מקור]. רשום טענות ללא ביסוס, מספרים שדורשים אימות, שמות וקישורים לבדיקה. הפרד בין תיקון ניסוח לבין שינוי עובדתי. אל תכריז שהטקסט מאומת בלי מקור תומך.״
איך משתמשים בתוצאה בצוות
בחרו חלופה, תקנו את ההוראות לפי מה שהיה חסר ובדקו שוב. שמרו תבנית מוצלחת יחד עם דוגמת קלט ותוצר שעבר עריכה. אדם שמכיר את התחום צריך לאשר עובדות, זכויות, התאמה לקהל והבטחות מסחריות. פרומפט טוב חוסך ניסוח חוזר; הוא אינו אישור אוטומטי לפרסום.
שאלות שעוזרות להתקדם
האם חייבים לכתוב באנגלית?
לא. אפשר לנסח את המשימה ואת תוצר היעד בעברית. מונחים מקצועיים ודוגמאות רלוונטיות עוזרים לדייק את הכוונה.
האם התבניות מחייבות כלי מסוים?
אפשר לנסות את מבנה המשימה בכלי שעומד לרשות הצוות, ולבדוק את התוצאה בפועל. אין כאן דירוג איכות בין מודלים.
איך נמנעים מתוכן שחוזר על עצמו?
נותנים שאלה, קהל וחומר מקור שונים לכל משימה. לפני פרסום בודקים מה הערך החדש ביחס לעמודים שכבר קיימים באתר.
להמשך העבודה
פרומפטים כנקודת פתיחה, עם בדיקת מקור ואחריות
בקשה מכלי AI יכולה לזרז טיוטה, אך היא אינה מכירה מחיר, מלאי או מגבלה מקצועית שלא סופקו לה. לפני שימוש מגדירים משימה קטנה: לסכם שאלות שירות אנונימיות, להציע מבנה למאמר או למצוא חורים בבריף. מציינים במפורש שהכלי אינו רשאי להמציא נתונים, לקוחות, ציטוטים או תוצאות. אם צריך עובדה על פלטפורמה, מבקשים רשימת נקודות לבדיקה ואז מאמתים במסמך הרשמי; אין לפרסם קישור שהכלי הציע בלי לפתוח אותו.
דוגמה לפרומפט מועיל: ״על בסיס תיאור השירות הבא בלבד, מנה חמש שאלות שקונה ישאל לפני פנייה, וסמן מה לא ידוע עדיין״. התוצאה אינה הטקסט הסופי לאתר אלא רשימת חוסרים שמנהל השירות משלים. לפרומפט על מודעה מוסיפים קהל, פעולה רצויה וגבול ההבטחה, ומבקשים כמה ניסוחים בעלי הבדל אמיתי; לאחר מכן בודקים אותם מול דף היעד. תשובה שנשמעת חלקה אך משתמשת במונח שאינו מתאים לעסק נמחקת.
כדי לשמור על פרטיות לא מדביקים שיחת לקוח, תיק רפואי או נתון פיננסי אישי לכלי ללא תהליך מורשה. אפשר לעבוד עם דוגמה מומצאת המסומנת כתרחיש, או להסיר מזהים ולשמור רק את סוג השאלה. חשוב לתעד מי בדק את הפלט, איזה מקור שימש לאימות ומתי המסר אושר. אם הארגון משתמש בכלי בתשלום, עלות המינוי אינה המדד היחיד: מודדים זמן עריכה, תיקונים שחזרו וטעויות שנחסכו.
תרגיל קצר לצוות: כל אחד בוחר פרומפט אחד מן הרשימה, מריץ אותו על נושא שהוא מכיר, ומסמן שלוש טענות שדורשות מקור. משווים את הטיוטה למידע המאושר באתר ובוחרים משפטים שממש עוזרים לקורא. אם אף אחד אינו אחראי לשאלה מה נכון, אין לפרסם. שימוש טוב ב־AI משאיר החלטת תוכן בידי אדם שמכיר את השירות, את הקהל ואת ההשלכות של טעות.
גם אחרי שהפרומפט נמצא שימושי, חוזרים אליו כשמוצר או מדיניות משתנים. הוראה ישנה עשויה לבקש מ־AI לנסח הצעה שכבר אינה תקפה. שומרים את גרסת הבריף ואת ההקשר שהוזן, כך שאפשר לשחזר מדוע נבחר נוסח מסוים. התהליך צריך לאפשר לעורך לעצור, לתקן ולהסביר, לא לייצר תוכן בכמות שאין לצוות זמן לבדוק.
דוגמה נוספת היא בקשה לבדוק מסמך הצעת מחיר. כלי AI יכול לזהות מונחים שאינם מוסברים או פער בין כותרת לתכולה, אך אסור לתת לו להשלים תנאי שירות שלא נמסרו. מחליפים שמות לקוחות בנתונים דמיוניים ומסמנים בבירור מהי המחשה. אחרי קבלת הערות, בעל השירות בודק האם הן מתאימות לתהליך האמיתי ומתקן רק את המידע שניתן לאמת. אם יש חיבור אוטומטי ממערכת לקוחות, נדרשת החלטה נפרדת על הרשאות, שמירה ומחיקה של מידע. גם אם אפשר לייצר עשרות גרסאות מודעה במהירות, בוחרים מספר קטן עם הבדל במסר ובודקים כל אחת מול דף היעד. תהליך שבו אדם קורא ומאשר אינו ״עיכוב״ אלא בקרת איכות שמונעת הבטחות שגויות. השאלות הטובות לפרומפט הן אלה שמגלות מה עדיין לא ידוע, ולא אלה שמקבלות תשובה משכנעת לכל מצב.
בריף קצר לניסוי AI כולל דוגמה מוצלחת ודוגמה שאסור לפרסם. המתח בין השתיים מגלה לאיש הבקרה אם התהליך מבין גבול עסקי או רק מחקה סגנון. לפני שימוש חוזר בפרומפט, רשמו מה השתנה במוצר, במחיר או בקהל. ניסוח שהיה בטוח בבריף קודם עלול לכלול הבטחה שכבר אינה נכונה, והאחריות לאישור נשארת אצל האדם שמכיר את השירות.
להמשך החלטה: לשירות הרלוונטי באתר ולמקור רשמי לבדיקת מידע משתנה.
