Wszyscy to przeżyliśmy: goni cię termin, więc otwierasz ChatGPT lub Gemini i wpisujesz: „Napisz artykuł o nadchodzących wyborach lokalnych”. Efekt? Ogólnikowy, mechaniczny tekst zaczynający się od „W ciągle zmieniającym się krajobrazie …”, a kończący się na „Podsumowując, szeroki wachlarz wyborów…”. Taki tekst technicznie będzie poprawny, ale również nudny, bezduszny i nieczytelny. To nic więcej jak AI-pomyje. Będąc wydawcą w 2026 roku, nie możesz sobie pozwolić na publikowanie treści bez ładu i składu. Czytelnicy (i algorytmy Google) będą je ignorować, co oznacza spadek zarobków z reklam. Problemem jednak rzadko jest sztuczna inteligencja – są nim instrukcje. Jakość wyników jest ściśle powiązana z jakością danych wejściowych – właśnie tu pojawia się pojęcie „prompt engineering”, które dla współczesnego twórcy treści jest to tak samo istotne, jak umiejętność weryfikacji faktów.
Czym jest prompt engineering?
Prompt engineering (czyli projektowanie promptów) polega na tworzeniu efektywnych danych wejściowych (promptów) dla modeli sztucznej inteligencji (AI) – zwłaszcza modeli LLM (Large Language Models) – w celu uzyskania jak najlepszych wyników. Jest to niezbędna umiejętność dla każdego, kto chce wykorzystać prawdziwy potencjał sztucznej inteligencji w sposób, który dostarcza rzeczywistą wartość, a nie przyczynia się do zalewających nas obecnie nijakich tekstów generowanych przez AI. Istnieją różne, bardziej i mniej zaawansowane techniki projektowania promptów, które mogą pomóc w osiągnięciu tego celu. Poznaj poniższe cztery strategie, aby generować wysokiej jakości wyniki.
Techniki prompt engineering
1. Metoda „stażysty” (persona i kontekst)
Największym błędem jest traktowanie sztucznej inteligencji jak wyszukiwarki internetowej (Google). Powinieneś traktować ją jak inteligentnego, ale nieświadomego stażystę. Gdybyś powiedział prawdziwemu stażyście, żeby „pisał o sporcie”, spojrzałby na ciebie z pustką w oczach. Powinieneś go dokładniej poinstruować. To samo dotyczy modeli LLM.
Struktura: [persona] + [zadanie] + [kontekst] + [ograniczenia]
Zły prompt: „Napisz post o inflacji”.
Dobry prompt: „Jesteś starszym dziennikarzem finansowym w portalu skierowanym do właścicieli małych firm w Polsce [persona]. Napisz analizę najnowszego raportu inflacyjnego na 500 słów [zadanie]. Skoncentruj się szczególnie na tym, jak rosnące koszty energii wpłyną na marże piekarni i restauracji. Wyjaśnij złożone terminy prostym językiem [kontekst]. Używaj krótkich akapitów i wypunktowań [ograniczenia].”
Dlaczego to działa? Jak zauważono w dokumentacji OpenAI i Anthropic, zdefiniowanie persony ogranicza „przestrzeń wyszukiwania” sztucznej inteligencji, zmuszając ją do natychmiastowego przyjęcia określonego tonu i słownictwa. To samo dotyczy wszystkich specyfikacji, jakie możesz podać.
2. „Few-shot prompting”: pokaż, zamiast mówić
W świecie sztucznej inteligencji „zero-shot” oznacza prośbę o coś bez przykładów. „Few-shot”, z kolei, oznacza podawanie przykładów. Różnica w jakości otrzymanych wyników jest ogromna. Jeśli chcesz, aby sztuczna inteligencja pisała chwytliwe nagłówki, które nie są clickbaitem, nie proś tylko aby „były chwytliwe”. Wklej kilka przykładów nagłówków, które stworzyłeś w przeszłości, które Ci się spodobały i dobrze wypadły. Wypróbuj następującą strukturę:
„Chcę, żebyś napisał 5 propozycji nagłówków do artykułu o nowej linii metra.
Oto styl, który mi odpowiada:
Przykład 1: „Koszmarne korki: jak budowa metra zablokuje centrum miasta”
Przykład 2: „5 lat, 3 stacje: czy nowa inwestycja jest warta swojej ceny?”
Teraz napisz nagłówki dla nowego tematu, postępując zgodnie z tym schematem.”
Modele LLM to maszyny dopasowujące wzorce. Podając wzorzec (najlepsze dotychczasowe opcje), sztuczna inteligencja naśladuje Twój wyjątkowy styl redakcyjny zamiast powracać do domyślnego, mechanicznego tonu.
3. „Chain of thought”: zmuś do planowania
Czy zauważyłeś kiedyś, że sztuczna inteligencja czasami zmyśla fakty lub gubi wątek w połowie artykułu? Dzieje się tak, ponieważ LLM przewidują jedno słowo na raz – nie „myślą” naprzód. Możesz to naprawić, wymuszając łańcuch myśli (ang. chain of thought). Zanim poprosisz o cały artykuł, poproś sztuczną inteligencję o stworzenie konspektu. Oto przykładowy przebieg pracy:
Prompt: „Chcę napisać artykuł o negatywnym wpływie biedronek na środowisko [Temat]. Zbadaj 3 najważniejsze kontrargumenty przeciwko temu poglądowi i naszkicuj strukturę artykułu. Nie pisz jeszcze artykułu”.
Następnie dokładnie przejrzyj konspekt. Jeśli znajdziesz coś, co warto poprawić, poproś AI o poprawki, bądź precyzyjny, np. „Punkt 2 jest słaby – usuń go. Dodaj cytat o zachowaniach godowych biedronek w sekcji 3”.
Gdy będziesz zadowolony z rezultatu, możesz dać mu zielone światło, że może zacząć generować tekst: „Świetnie, teraz napisz cały artykuł na podstawie tego zatwierdzonego konspektu”.
Ten dwuetapowy proces, rekomendowany przez badaczy z Google DeepMind, drastycznie pozbawia AI szans na zmyślanie i zapewnia logiczny przepływ w artykule.
4. Parametr „anty-spamowy”
Ostatnią podpowiedzią jest zakazanie sztucznej inteligencji używania słów, które krzyczą „to napisał robot”. Zapisz tę listę i dodaj ją na końcu każdego promptu:
„Ograniczenia:
Nie używaj słów: „zagłębiać się”, „uwolnić”, „stale ewoluujący” ani „przełomowy”.
Nie zaczynaj zakończenia od słów „Podsumowując” ani „Ostatecznie”.
Zmieniaj długość zdań. Przeplataj krótkie, zwięzłe zdania z dłuższymi, opisowymi.
Pisz w stronie czynnej. Unikaj strony biernej.”
Czy wysokiej jakości treści oznaczają wyższe CPM?
Dlaczego wydawca powinien przejmować się projektowaniem promptów? Ponieważ już w 2026 roku internet zostanie zalany słabej jakości treściami opartymi na sztucznej inteligencji. Jeśli Twoja witryna publikuje ogólne, „spamowe” artykuły, mogą się zdarzyć dwie rzeczy:
- Użytkownicy szybko odejdą: krótki czas spędzony na stronie sygnalizuje reklamodawcom, że Twoje zasoby reklamowe są mało wartościowe;
- Wyszukiwarki Cię zakopią: algorytmy coraz lepiej radzą sobie z karaniem nieprzydatnych treści.
Opanowując proces tworzenia dobrych promptów, tworzysz treści, które angażują czytelników. Zaangażowani czytelnicy zostają na stronie dłużej, przeglądają więcej stron i wchodzą w interakcje z większą liczbą reklam. Podczas gdy Ty skupiasz się na optymalizacji promptów, aby tworzyć jak najlepsze treści, my zajmiemy się drugą stroną równania: optymalizacją Twoich zarobków.
W optAd360 wykorzystujemy nasze własne zaawansowane technologie sztucznej inteligencji, aby zapewnić, że Twoje wysokiej jakości treści przynoszą należne im rezultaty monetyzacyjne. Zarządzamy złożoną konfiguracją reklam w systemie programmatic, dzięki czemu możesz skupić się na tworzeniu treści, a nie technicznych aspektach z nimi związanymi. Nie trać pieniędzy – zarejestruj się do sieci optAd360 już dziś!
Przeczytaj również
Jaka jest różnica między pojęciami „crawling” i „indexing” w SEO?
Jeśli jesteś wydawcą, powinieneś wiedzieć, jak działa wyszukiwarka Google. Częścią procesu jest tzw. crawling i indexing. Jednak czym różnią się te pojęcia? I co ta wiedza może przynieść twórcom treści?
Czytaj więcej
Prawa UX, o których warto pamiętać
Czy znajomość zasad User Experience jest koniecznością? Jak odnoszą się one do tworzenia treści? I przede wszystkim, które powinieneś znać na pamięć? Poznaj 6 praw UX, które odmienią Twoją stronę internetową i aplikację!
Czytaj więcej