De ce primesti raspunsuri mediocre de la ChatGPT, Claude sau Gemini

17 aug.

3 min de citit

Ai cerut ceva, ai primit un text corect gramatical si complet inutilizabil. Concluzia obisnuita e ca modelul nu e destul de bun. In majoritatea cazurilor, problema e in alta parte: cererea nu continea informatia necesara ca sa poata exista un raspuns bun.

https://youtube.com/shorts/h7i6CoXFKZw?feature=share

Ce se intampla, de fapt

Cel mai frecvent prompt din lume arata cam asa: „Scrie-mi un text pentru o postare despre serviciile noastre."

Pune-ti intrebarea inversa: daca ai da cererea asta unui om nou angajat, ce ar iesi? Ceva generic. Nu pentru ca omul e slab, ci pentru ca nu stie pentru cine scrie, ce vinzi, ce ton foloseste compania, cat de lung trebuie sa fie si cum arata un rezultat bun.

Un model face exact ce ar face omul: completeaza golurile cu media. Iar media e intotdeauna banala.

Defapt, diferenta nu e in model

Defapt, intre un raspuns slab si unul bun sta aproape mereu ce ai omis din cerere, nu ce model ai folosit.

Structura de mai jos rezolva omisiunile. Cinci elemente, in ordine: ROCRE.

R — Rol

Spui modelului din ce pozitie sa scrie.

„Esti copywriter cu experienta in comunicare pentru clinici medicale."

Efectul e real, dar limitat: seteaza vocabularul si registrul. E cel mai slab dintre cele cinci elemente si, daca ai putin timp, e primul la care poti renunta. Contextul si exemplul conteaza mult mai mult.

O — Obiectiv

Spui exact ce vrei sa obtii si in ce forma.

„Scrie cinci variante de titlu pentru o postare care sa determine cititorul sa deschida articolul."

Aici se face cea mai frecventa greseala: obiective de tipul „un titlu care creste rata de click cu 50%". Suna precis, dar nu inseamna nimic pentru model. Rata de click depinde de audienta, canal si moment — modelul nu are cum sa o influenteze si nu o poate verifica. O cifra pe care sistemul nu o poate masura nu e un obiectiv, e decor.

Formuleaza obiectivul in termeni de rezultat verificabil: cate variante, ce format, ce trebuie sa faca cititorul.

C — Context

Aici se castiga sau se pierde calitatea.

Cine e audienta, ce vinzi, ce probleme are cititorul, ce ton foloseste compania, ce ai incercat deja si nu a mers.

Regula practica: daca informatia ti-ar fi necesara ca sa explici taskul unui coleg nou, e necesara si aici. Contextul e partea la care oamenii renunta cel mai des si e exact partea care face diferenta.

R — Reguli

Limitele in care trebuie sa incapa rezultatul.

„Maximum 10 cuvinte per titlu. Fara emoji. Fara semne de exclamare. Fara cuvantul «revolutionar»."

Regulile negative — ce sa nu faca — sunt de multe ori mai utile decat cele pozitive, pentru ca elimina exact tiparele care te deranjeaza.

E — Exemplu

Un singur exemplu de rezultat bun schimba calitatea mai mult decat toate celelalte patru la un loc.

Nu trebuie sa fie perfect si nu trebuie sa fie al tau. Poate fi un titlu care ti-a placut la altcineva, cu mentiunea: „acesta e registrul pe care il vreau, nu copia continutul."

Daca ai si un exemplu de rezultat prost, cu atat mai bine. Doua repere delimiteaza mult mai precis decat unul.

Ce nu rezolva

Nu compenseaza un task pe care nu l-ai definit. Daca nu stii ce vrei sa obtii, niciun prompt nu te ajuta. ROCRE te obliga sa formulezi cererea; nu o formuleaza in locul tau.

Nu verifica corectitudinea. Un prompt bun creste calitatea formei, nu garanteaza adevarul continutului. Orice cifra, sursa sau afirmatie factuala se verifica separat.

Nu inlocuieste un sistem. Si asta e distinctia importanta: un prompt bun te face mai eficient pe tine, individual. Ramane munca manuala — deschizi o fereastra, scrii, copiezi rezultatul. Un proces automatizat inseamna altceva: ruleaza fara ca cineva sa il porneasca, de fiecare data la fel, si se poate masura la finalul lunii.

Sunt doua lucruri diferite si se confunda constant. Prompt-ul bun e o abilitate personala. Sistemul e infrastructura de business.