Про промпт-инжиниринг простыми словами

Про промпт-инжиниринг простыми словами

Когда вы хотите что-то получить от нейросети, самое важное — не сам промпт, а понимание:

что именно вы хотите получить на выходе.

И уже от этого зависит, что нужно дать нейросети на вход.

Нейросеть — это не магический оракул, который сам догадается, какой у вас сайт, какая ниша, какие конкуренты, какой интент у запроса, какие ограничения у проекта и какой формат результата вам нужен.

Чем меньше точной информации вы даете на вход, тем более общий, поверхностный и неточный результат получите на выходе.

Плохой подход:

«Посмотри конкурентов по фразе такой-то».

Хороший подход:

Сначала самому собрать первичный анализ:

— взять реальную выдачу по нужной фразе или кластеру;

— отобрать настоящих конкурентов из ТОП-1 / ТОП-3 / ТОП-10;

— понять тип страниц, которые ранжируются;

— собрать URL конкурентов;

— дать нейросети список страниц, тип контента, тип страницы и задачу.

То есть мы не просим нейросеть гадать.

Мы даем ей нормальные исходные данные.

То же самое с текстами и SEO.

Плохой запрос:

«Впиши мне ключи и сущности в текст».

На выходе часто будет ерунда: переспам, неестественные фразы, вода и шаблонный SEO-текст.

Правильнее делать иначе.

Сначала делаем текстовый анализ в SEO Semantic Lab:

— смотрим сущности;

— LSI;

— N-граммы;

— структуру заголовков;

— метатеги;

— микроразметку;

— контекстное окружение;

— данные по Soltyk25;

— паттерны в текстовых зонах у конкурентов.

И уже это даем нейросети на вход.

Тогда нейросеть работает не «наобум», а получает математически точные и структурированные данные.

Пример с метатегами.

Если вы просто напишете:

«Сгенерируй Title и Description для страницы»

— результат будет очень средний.

Почему?

Потому что нейросеть не знает:

— что уже написано на странице;

— какой у страницы интент;

— под какой кластер запросов она продвигается;

— какие метатеги у конкурентов из ТОП-10;

— какие паттерны реально встречаются в выдаче;

— какой тип страницы должен быть: категория, услуга, статья, карточка, хаб и т.д.

Гораздо правильнее дать на вход:

— URL или текст страницы;

— кластер запросов;

— текущие Title, Description, H1;

— список конкурентов из ТОП-10;

— метатеги конкурентов;

— выводы текстового анализа;

— ограничения по длине и стилю;

— желаемый формат ответа.

И только потом просить сгенерировать варианты.

То же самое в программировании.

Я сам начинал программировать примерно в 14 лет: C, Pascal, Delphi. Это было уже около 24 лет назад. Давно, конечно 🙂

Зубрежка талмудов с кодом и практика до сих пор помогают. Я понимаю синтаксис, могу сам поправить код, написать несложную функцию, разобраться в ошибке.

Но самое главное — я могу объяснить нейросети, что именно нужно сделать:

— какую функцию поправить;

— какой метод изменить;

— какой класс доработать;

— какая логика должна быть;

— где сейчас ошибка;

— какой результат нужен после правки.

То есть буквально разжевать задачу на пальцах.

И вот тогда нейросеть действительно становится мощным инструментом.

Но если вы не можете поднять окружение, не понимаете базовую структуру проекта и не можете самостоятельно исправить элементарные ошибки, будет тяжело.

Нейросети последнего поколения реально очень крутые. Я использую ChatGPT последней версии, и он сильно помогает мне в разработке SEO Semantic Lab.

Но если просто попросить:

«Создай мне софт как SEO Semantic Lab»

— это не значит, что через пять минут получится готовый серьезный продукт.

На практике там будет огромное количество доработок:

— архитектура;

— база данных;

— интерфейс;

— импорты;

— экспорты;

— многопоточность;

— обработка ошибок;

— тесты;

— валидация;

— производительность;

— совместимость;

— сотни мелких сценариев, о которых сначала даже не думаешь.

Поэтому вайбкодинг набирает обороты, но без матчасти далеко не уедешь.

Простой скрипт — да.

Прототип — да.

Серьезный софт — уже сложнее.

Главная мысль такая:

входные данные управляют качеством результата.

Продолжение поста: https://dzen.ru/media/soltykseo/nachalo-6a06f6fda5fd7b1e869837e8