Como Escrever um Bom Prompt
A qualidade do resultado que obtemos da Inteligência Artificial (IA) está diretamente relacionada com a forma como comunicamos com a ferramenta. Um pedido demasiado genérico pode gerar uma resposta igualmente genérica, enquanto um prompt claro, contextualizado e bem estruturado permite orientar a ferramenta de IA para nos dar aquilo que realmente precisamos.
Saber escrever um bom prompt está a tornar-se, por isso, uma competência cada vez mais relevante para quem utiliza ferramentas de IA no seu dia a dia. Seja para apoiar na criação de conteúdos, desenvolvimento de ideias, análise de informação ou auxiliar com tarefas repetitivas, saber dar instruções à IA pode fazer uma diferença significativa na qualidade e utilidade dos resultados.
Mas o que distingue um prompt eficaz de um pedido demasiado vago? E que técnicas podemos utilizar para melhorar os resultados? Em seguida, vamos explorar a anatomia de um bom prompt, algumas técnicas para o construir, e ainda quais os principais erros a evitar.
Qual a anatomia de um bom prompt?
Antes de escrever um bom prompt, é importante percebermos quais os elementos que podem ajudar a IA a compreender melhor aquilo que pretendemos.
Um prompt não tem de ser longo. O mais importante é que contenha a informação necessária para orientar a ferramenta. Podemos pensar na sua estrutura dividindo-a em quatro elementos essenciais: papel, contexto, tarefa e formato.
A estes quatro elementos base, podemos ainda acrescentar dois elementos que ajudam a obter resultados ainda mais ajustados: restrições e exemplos.
1. Papel: explicar à IA que papel deve assumir.
Em vez de pedir apenas que realize uma tarefa, podemos indicar a perspetiva ou área de especialização que queremos que a ferramenta adote. Esta indicação vai ajudar a enquadrar a resposta e a orientar a IA para uma determinada área de conhecimento e tipo de tarefa.
Exemplo: “Atua como copywriter especializado em redes sociais, com experiência em marketing para clínicas de estética.”
2. Contexto: essencial para evitar respostas demasiado genéricas.
Aqui devemos explicar à IA aquilo que precisa de saber sobre a nossa marca, negócio, público-alvo, objetivos ou situações específicas. Quanto mais relevante for o contexto fornecido, mais facilmente conseguimos obter uma resposta adequada às nossas necessidades.
Este tipo de informação permite à IA compreender para quem está a comunicar e em que contexto.
Exemplo: “A marca é uma clínica de estética em Lisboa. O tom de voz é próximo, empático e inspirador. O público-alvo são mulheres entre os 30 e os 50 anos, profissionais ativas, que se sentem inseguras com os sinais de envelhecimento e querem recuperar a sua autoestima e confiança sem ter que recorrer a procedimentos invasivos.”
3. Tarefa: dizer claramente o que queremos que a IA faça.
Depois de explicar o contexto, devemos pedir de forma clara e específica o que é que queremos que a IA faça. Aqui, devemos ter atenção e evitar fazer pedidos demasiado abrangentes que possam confundir a ferramenta.
Exemplo: “Escreve 3 legendas para o Instagram sobre os benefícios do tratamento de rejuvenescimento facial com o tratamento X, utilizando o método AIDA (Atenção, Interesse, Desejo e Ação.”
Neste caso, não estamos apenas a pedir “escreve um post sobre rejuvenescimento facial”. Estamos a indicar a quantidade de conteúdos pretendida, o tema, o canal em que vamos publicar e qual o método que queremos utilizar.
4. Formato: como é que queremos que o resultado seja apresentado.
Podemos indicar, por exemplo, se queremos um texto corrido, uma lista, uma tabela, legendas para redes sociais, títulos, tópicos ou qualquer outro formato.
Seguindo o exemplo anterior, iríamos acrescentar: “Apresenta o resultado como legendas para fotografias de antes e depois no Instagram, focadas em conversão.” Desta forma, a IA sabe não só o que deve produzir, mas também como deve apresentar o resultado.
5. Restrições: aquilo que não queremos que a IA faça.
Este elemento não é obrigatório, mas é particularmente útil quando existem palavras, abordagens, estilos ou tipos de informação que queremos evitar. Este tipo de instruções pode ajudar a reduzir resultados que não correspondem às nossas expectativas.
Exemplo: “Não utilizes linguagem técnica ou médica. Não faças promessas de resultados garantidos e evita clichés.”
6. Exemplos: mostrar à ferramenta aquilo que consideramos adequado.
Por fim, devemos incluir exemplos para mostrar à ferramenta qual o resultado esperado. Algumas opções são apresentar conteúdos que fizemos anteriormente para a marca, exemplos de textos, referências que demonstrem o tom da mensagem ou até exemplos de abordagens que não queremos utilizar.
Porque é que isto é importante? Porque os exemplos apresentados são referências concretas que vão ajudar a orientar a resposta para um determinado estilo.
Exemplo: “Aqui estão os dois posts anteriores da marca para teres como referência para o tom e estilo [adicionar os exemplos].”
Quando juntamos todos estes elementos, conseguimos construir um prompt muito mais completo. A estrutura torna o pedido mais claro e dá à ferramenta informação suficiente para respeitar o nosso objetivo, contexto e expectativas.
Técnicas para escrever um bom prompt
Saber escrever um bom prompt não significa apenas conhecer a sua estrutura. Também é importante percebermos que técnicas podemos utilizar para trabalhar com a IA ao longo de uma interação mais prolongada. Estas são as quatro técnicas base que podemos seguir:
1. Prompts encadeados:
Nem todas as tarefas podem ser resolvidas através de um único prompt. Quando estamos perante uma tarefa mais complexa, é prudente dividi-la em várias etapas. Como? Usando o resultado de um prompt como ponto de partida para o pedido seguinte.
Ou seja, em vez de pedir simultaneamente uma estratégia de conteúdo, 10 ideias para publicações e uma análise dos resultados obtidos, vamos dividir o processo em várias etapas. Desta forma, conseguimos trabalhar cada etapa (ou pequena tarefa) em maior detalhe e com maior controlo humano.
2. Repetir em vez de recomeçar:
Um dos erros mais comuns que cometemos quando estamos a trabalhar com ferramentas de IA é apagar os resultados anteriores e começar novamente sempre que alguma coisa não sai exatamente como queremos.
Em muitos casos, pode ser mais eficiente continuar a usar a mesma conversa e pedir alterações específicas ao que já foi feito. Assim, aproveitamos o contexto que já temos e orientamos progressivamente o resultado para ir ao encontro do que pretendemos para o produto final.
3. Dar exemplos no próprio prompt:
Como vimos na estrutura do prompt, incluir exemplos concretos em vez de simplesmente descrever, é algo que melhora muito a qualidade dos resultados que a IA nos dá.
Podemos indicar exemplos do que gostamos e do que não gostamos, apresentar conteúdos que já tenhamos ou fornecer referências concretas. Tudo isto vai ajudar-nos a calibrar o resultado que a IA nos vai apresentar.
4. Tirar partido da memória da conversa:
As conversas com as ferramentas de IA têm memória. Por isso, quando estamos a trabalhar dentro da mesma conversa, não precisamos de repetir o briefing completo a cada novo pedido que fazemos. Inicialmente, podemos explicar o negócio, o público-alvo, o tom de voz e os objetivos e, posteriormente, desenvolver várias tarefas com base nesse contexto.
Isto é particularmente útil para projetos em que precisamos de criar diferentes peças de conteúdo mantendo alguma consistência entre as várias peças (por exemplo, um artigo para um blogue, uma publicação no Instagram e uma atualização no LinkedIn).
Erros a evitar quando escrevemos um prompt
Agora que já conhecemos os elementos e as técnicas que nos permitem escrever um bom prompt, devemos também ficar a saber que existem erros que podem comprometer os resultados. Destacamos alguns deles:
- Ser demasiado vago: quanto menos informação fornecemos, maior é a possibilidade de recebermos um resultado genérico.
- Aceitar o primeiro output: a primeira resposta não deve ser a nossa versão final. Podemos utilizar o primeiro resultado como ponto de partida e continuar a trabalhar nele fornecendo mais orientações e fazendo os devidos ajustes.
- Não dar contexto sobre a marca: sem contexto corremos o risco de obter conteúdos demasiado genéricos. Além disso, se utilizarmos sempre pedidos semelhantes, sem guias ou referências, vamos assistir a diferentes marcas a comunicar de formas muito parecidas.
- Pedir tudo de uma vez: um único prompt com 10 pedidos pode resultar numa resposta superficial. Quando a tarefa é complexa, é preferível dividi-la em etapas e trabalhar cada uma individualmente.
- Copiar e colar sem rever: a utilização de IA não elimina a necessidade de revisão humana e este deve ser sempre o último passo. As ferramentas de IA podem gerar informação incorreta, interpretar mal dados ou baralhar datas, nomes e outras especificidades. Por isso, mesmo que o resultado pareça convincente, nunca devemos utilizá-lo sem antes verificar e pensar sobre a informação que nos é dada.
Saber escrever um bom prompt é, acima de tudo, saber comunicar claramente com uma ferramenta de inteligência artificial.
Um bom prompt não precisa de ser excessivamente longo. O que precisa é de fornecer a informação certa para que consigamos atingir o resultado desejado. Ainda assim, como vimos, a qualidade do resultado não depende apenas do nosso primeiro pedido. Devemos aprender a trabalhar de forma interativa, dividir tarefas complexas em etapas, utilizar exemplos, aproveitar o contexto da conversa e, sobretudo, rever criticamente aquilo que a IA produz e nos entrega.
É verdade que as ferramentas de inteligência artificial podem tornar muitas tarefas mais rápidas e eficientes. No entanto, quanto melhor soubermos comunicar com estas ferramentas, maior será a nossa capacidade de transformar uma resposta genérica num resultado realmente útil e relevante para o nosso negócio e também para o nosso público.
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