При работе с ИИ важно правильно форматировать промпты, чтобы модель давала точные и полезные ответы. Ниже представлены различные виды форматирования промптов, которые помогут вам эффективно использовать ИИ в повседневных задачах вашего бизнеса и работы.
Этот формат прост: вы задаете вопрос, а ИИ отвечает на него. Он хорошо подходит для получения прямых и точных ответов на конкретные вопросы по различным темам.
Пример:
Как повысить конверсию на сайте?
В этом методе вы предоставляете модели несколько примеров, чтобы она лучше поняла задачу. Этот метод полезен для задач, где важен контекст или точность выполнения.
Пример:
Ответь на этот вопрос:
Мне не понравилась, что вы берете в два раза больше за доставку, чем конкуренты, при этом не предлагаете особо интересных функций. Больше я вашим сервисом пользоваться не буду.
Как отвечать?
Пример 1:
Отзыв клиента: Мне понравился ваш продукт, но доставка была очень медленной.
Ответ: Спасибо за ваш отзыв! Мы рады, что вам понравился наш продукт. Приносим извинения за задержку товара, мы работаем над улучшением скорости доставки. Надеемся, что ваш следующий опыт будет более положительным.
Пример 2:
Отзыв клиента: Продукт не соответствует описанию. Я разочарован.
Ответ: Спасибо за ваш отзыв. Нам очень жаль, что продукт не оправдал ваших ожиданий. Пожалуйста, свяжитесь с нашей службой поддержки, чтобы мы могли помочь вам решить этот вопрос.
Пример 3:
Отзыв клиента: Всё прошло отлично, закажу снова!
Ответ: Большое спасибо за ваш положительный отзыв! Мы рады, что вы довольны покупкой, и с нетерпением ждем вашего следующего заказа.
Здесь вы задаете модели задачу, которая состоит из нескольких шагов, и модель выполняет их последовательно. Это полезно для задач, требующих выполнения цепочки действий.
Пример:
Задача: Помоги разработать маркетинговую стратегию для запуска нового продукта.
Шаг 1: Определи целевую аудиторию.
Шаг 2: Разработай план рекламной кампании.
Шаг 3: Настрой стратегию контент-маркетинга.
Шаг 4: Подготовь план анализа эффективности.
Такое форматирование промпта подразумевает, что перед основным вопросом предоставляется дополнительная информация, которая помогает модели лучше понять задачу. Этот метод полезен для решения задач, где важен фон или специфическая ситуация, например, анализ клиентских данных или предоставление рекомендаций на основе контекста.
Пример:
Контекст: Мой интернет-магазин одежды работает уже 2 года. Недавно мы запустили новую коллекцию зимней одежды, и нам нужно увеличить продажи. На данный момент наша аудитория — это люди в возрасте от 25 до 40 лет, которые активно пользуются соцсетями и делают покупки онлайн.
Вопрос: Какие маркетинговые стратегии можно использовать для увеличения продаж зимней коллекции?
