Більшість добірок промптів — це список фраз на кшталт «напиши пост про X». Вони не працюють, бо проблема не в тому, які слова сказати моделі, а в тому, скільки контексту ви їй дали. Промпт із трьох слів дає відповідь, яку можна було вгадати заздалегідь.
Нижче — не заклинання, а структура: як влаштований робочий промпт і десять сценаріїв під конкретні задачі маркетолога, які можна взяти й підставити свої дані.
Анатомія робочого промпту
| Блок | Що вказати |
| Роль і контекст | Хто ви, який продукт, який ринок, яка аудиторія |
| Задача | Що саме потрібно отримати, одним реченням |
| Вхідні дані | Факти, цифри, тексти, відгуки — усе, чого модель знати не може |
| Обмеження | Обсяг, тон, чого не робити, які слова не вживати |
| Формат виводу | Таблиця, список, текст, скільки варіантів |
| Критерій якості | За чим ви оцінюватимете результат |
Останній блок пропускають майже всі, а він працює найсильніше. «Оціни кожен варіант за тим, чи закриває він заперечення про ціну» змушує модель відсіяти половину власних заготовок.
Десять сценаріїв
1. Розбір відгуків конкурентів
Вставте 200–300 відгуків і попросіть згрупувати скарги за темами із зазначенням частоти, окремо виділити те, що стосується самого товару, і те, що стосується сервісу. На виході — готовий список заперечень для картки й для лендінга.
2. Заголовки під різні заперечення
Дайте опис продукту, портрет аудиторії й список заперечень. Попросіть 15 варіантів заголовка, кожен під окреме заперечення, з поміткою, яке саме закриває. Так ви одразу бачите, які кути не опрацьовані.
3. Структура статті під запит
Дайте запит, аудиторію й те, що вже є у видачі. Попросіть план з H2 і H3, де кожен розділ відповідає на конкретне підпитання користувача, плюс список того, чого немає в конкурентів.
4. Переклад з локалізацією
Не «переклади», а «переклади й заміни приклади на релевантні для німецького ринку, збережи професійний тон, познач місця, де потрібна перевірка носієм».
5. Розбір звіту за пошуковими запитами
Вставте вивантаження з рекламного кабінету й попросіть згрупувати запити за змістом, виділити ті, що дали покази без конверсій, і запропонувати кандидатів у мінус-слова. Рішення про ставки лишайте собі.
6. Сегментація бази для розсилки
Опишіть, які дані у вас є, і попросіть запропонувати сегменти з обґрунтуванням і гіпотезою повідомлення для кожного. Модель тут корисна не як виконавець, а як генератор варіантів, які ви не розглядали.
7. Адвокат диявола для стратегії
Один з найкорисніших сценаріїв. Опишіть план і попросіть знайти в ньому слабкі місця, припущення, які ви не перевіряли, і сценарії, за яких він провалиться. Пряме прохання критикувати працює краще за прохання «оцінити».
8. Скорочення без втрати змісту
«Скороти вдвічі, зберігши всі фактичні твердження й прибравши підсилювальні прикметники». Конкретне обмеження дає результат, а просте «скороти» — переказ.
9. FAQ мовою покупця
Дайте опис товару й попросіть сформулювати питання так, як їх поставив би покупець уголос, а не як їх пише маркетолог. Це прямо впливає на цитування в AI-пошуку.
10. Розбір великої таблиці
Вивантаження з аналітики, прайс конкурентів, залишки — модель швидко знаходить у них закономірності. Формулюйте не «проаналізуй», а конкретне питання: «які позиції мають високу маржу й низький обсяг».
Що не варто робити
Питати фактів. Цифри, дати, назви й статистику модель вигадує впевнено. Факти вносите ви.
Просити «проаналізувати ринок». Без ваших даних це буде переказ загальних місць.
Вантажити всі задачі в один промпт. Одна задача — один діалог. Змішане дає гірший результат по кожній.
Приймати перший варіант. Перша відповідь — це чернетка. Другий-третій прохід із конкретною критикою дає інший рівень.
Як зібрати власну бібліотеку
Промпти, які спрацювали, треба зберігати — інакше ви щоразу пишете їх заново. Робоча форма: таблиця з колонками «задача», «промпт», «які дані підставляти», «коли не працює».
Раз на місяць переглядайте: те, що використовувалося тричі, доводьте до шаблону; те, що не використовувалося жодного разу, видаляйте.
Часті питання
Чи має значення мова промпту?
Для якості міркування — майже ні. Для тексту на виході — так: просіть результат тією мовою, якою його публікуватимете, інакше отримаєте переклад із чужою ритмікою.
Чи потрібні спеціальні сервіси з промптами?
Для більшості задач ні. Власна таблиця робочих сценаріїв корисніша за чужу бібліотеку з тисячі шаблонів.
Чи можна одразу публікувати результат?
Ні. Факти перевіряються завжди, тон правиться майже завжди. Що з цим робить Google — у матеріалі AI-контент і Google: чи є санкції.
Чому одна й та сама модель відповідає по-різному?
Це нормальна властивість. Якщо потрібна стабільність — фіксуйте формат виводу й давайте приклад бажаного результату.
З чого почати, якщо ніколи не користувалися?
Зі сценарію №1 — розбору відгуків конкурентів. Півгодини роботи й одразу матеріал, який можна застосувати.
Далі
Робота з контентом розібрана в матеріалі про AI для створення контенту, старт для малого бізнесу — у статті AI для малого бізнесу: з чого почати, а задачі продавця на маркетплейсах — у матеріалі AI-інструменти для продавця на Amazon.
Впровадження ми беремо на себе в межах напрямів AI-рішення для бізнесу і AI-контент. Написати — через контакти Top Team.
