Problem nie leży w AI, tylko w Twoich promptach. 5 błędów w prompt engineeringu, które kosztują Twój marketing realne pieniądze.

Czy masz czasem wrażenie, że cała ta rewolucja AI to trochę przereklamowany balonik? Wszyscy mówią o ChatGPT, Gemini czy Claude jako o przełomowych narzędziach, które miały zautomatyzować Twój marketing, a Ty wciąż dostajesz od nich ogólnikowe, nijakie teksty? Jeśli Twoje opisy produktów brzmią jak napisane przez robota, a posty na bloga są płytkie i nieangażujące, mam dla Ciebie wiadomość: problem nie leży w sztucznej inteligencji. Problem leży w tym, jak z nią rozmawiasz.

Z mojego wieloletniego doświadczenia w prowadzeniu sklepów internetowych wynika, że większość marketerów podchodzi do AI jak do magicznej różdżki. Wpisują byle jakie polecenie i liczą na cud. To tak nie działa. Właśnie te błędy w prompt engineeringu – czyli w sztuce formułowania poleceń – kosztują Twój biznes realne pieniądze. Czas stracony na poprawki, budżet wydany na treści, które nie konwertują, i utracona tożsamość marki to realne koszty.

W tym artykule nie będę kolejny raz powtarzał, że „AI jest ważne”. Zamiast tego, pokażę Ci 5 konkretnych, kosztownych błędów, które prawdopodobnie popełniasz, i wyjaśnię, jak je natychmiast naprawić. Pokażę Ci, jak pisać skuteczne prompty AI, by narzędzia te stały się Twoim realnym wzmocnieniem, a nie kosztownym gadżetem.

Czym jest prompt engineering i dlaczego Twój marketer musi to umieć?

Prompt engineering to sztuka i nauka formułowania precyzyjnych poleceń (promptów) dla modeli sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT czy Gemini. W marketingu nie chodzi o „programowanie”, ale o strategiczną komunikację z AI, która pozwala wydobyć z niej dokładnie takie treści, jakich potrzebujesz – od opisów produktów po strategie kampanii, oszczędzając czas i podnosząc jakość.

Musisz zrozumieć jedną, kluczową rzecz: AI nie jest jasnowidzem. To zaawansowany model językowy, który został wytrenowany na miliardach tekstów, ale sam z siebie nie ma pojęcia, kim jesteś, co sprzedajesz i jaki jest Twój cel. Prompt engineering to most, który łączy Twoją biznesową intencję z ogromnymi możliwościami maszyny.

Wielu moich klientów e-commerce początkowo myślało, że wystarczy kupić abonament ChatGPT Plus i zwolnić copywritera. Szybko okazywało się, że bez umiejętnego „prowadzenia za rękę”, AI produkuje treści na poziomie pierwszego roku studiów – poprawne językowo, ale marketingowo bezużyteczne.

Dziś prompt engineering w marketingu to nie „fajna nowinka”, ale fundamentalna kompetencja. To jest nowy sposób na „googlowanie”, na research i na tworzenie. Marketer, który potrafi precyzyjna formułować polecenia, jest w stanie wykonać pracę analityczną i kreatywną w ułamku czasu, który zajmuje to komuś, kto tego nie potrafi.

Jak słaby prompt engineering bezpośrednio uderza w Twój budżet marketingowy?

Słabe prompty generują bezużyteczne, ogólnikowe treści, które wymagają ręcznego przepisywania od zera. To bezpośredni koszt roboczogodzin Twojego zespołu. Zamiast oszczędzać, marnujesz czas na poprawki, tworzysz treści, które nie konwertują, i tracisz tożsamość marki. To realne pieniądze wypływające z firmy każdego dnia.

Przeanalizujmy to na chłodno. Gdzie dokładnie tracisz pieniądze przez błędy w promptach AI?

1. Koszt straconych roboczogodzin

To najbardziej oczywisty koszt. Załóżmy, że zlecasz AI napisanie 20 opisów produktów. Słaby prompt daje 20 tekstów, z których każdy trzeba ręcznie redagować przez 15 minut. To 300 minut (5 godzin) pracy Twojego specjalisty e-commerce. Dobrze napisany prompt (tzw. „few-shot” z przykładami) generuje 20 tekstów, które wymagają może 2 minut weryfikacji każdy. Różnica? Ponad 4 godziny zaoszczędzonego czasu, który Twój pracownik mógł przeznaczyć na optymalizację kampanii Google Ads.

2. Koszt utraconych konwersji

Ogólnikowe treści nie sprzedają. Prompt w stylu „Napisz opis dla butów do biegania” wygeneruje tekst typu: „Nasze buty są wygodne i świetne do biegania. Kup teraz!”. To nie przekona nikogo. Taki tekst nie buduje wartości, nie odpowiada na obiekcje klienta, nie mówi językiem korzyści. Każdy klient, który trafia na taki opis i rezygnuje z zakupu, to Twój koszt utraconych szans.

3. Koszt utraty tożsamości marki (Brand Voice)

AI domyślnie pisze w bardzo neutralny, wręcz sterylny sposób. Jeśli wszystkie Twoje maile, posty i opisy produktów zaczynają brzmieć tak samo – nijako – tracisz to, co najcenniejsze: swój unikalny głos. Klienci przestają czuć więź z marką. Stajesz się jednym z wielu identycznych, „robotycznych” sklepów. Odbudowanie tej więzi jest piekielnie drogie.

4. Koszt alternatywny

To koszt tego, czego NIE robisz, bo Twój zespół jest zajęty poprawianiem po AI. Zamiast analizować dane z GA4, planować nowe kampanie performance czy testować A/B stron lądowania, Twoi ludzie… formatują tekst w WordPressie i dopisują do niego CTA.

Jak widzisz, nie mówimy o hipotetycznych problemach. Mówimy o realnych pieniądzach, które uciekają Ci z budżetu każdego dnia. Zobaczmy, jakie błędy za tym stoją.

Błąd 1: Brak kluczowego kontekstu. Dlaczego AI generuje treści „o niczym”?

To najczęstszy i najbardziej kosztowny błąd. Polega na wydaniu polecenia typu „Napisz opis produktu” lub „Napisz post na bloga o SEO” bez dostarczenia AI jakichkolwiek informacji o sklepie, grupie docelowej, specyfikacji produktu czy celu tekstu. Skutek? AI „zgaduje”, tworząc tekst tak ogólny, że pasuje do każdego produktu i do żadnego jednocześnie.

Widzę to niemal codziennie w firmach, którym doradzam. Marketing manager wkleja do ChataGPT: „Napisz maila do klientów o promocji”. Ale AI nie wie:

• Jaka to promocja? (Jaki procent? Na co?)
• Do kiedy trwa?
• Jaki jest kod rabatowy?
• Do kogo jest ten mail? (Nowi klienci? Baza VIP? Ci, co dawno nie kupowali?)
• Jaki jest cel maila? (Szybka sprzedaż? Odzyskanie klienta?)

W rezultacie AI „wymyśla” promocję, pisze ogólnikami, a tekst jest do wyrzucenia.

Co to kosztuje?

Całkowitą utratę czasu. Tekst jest bezużyteczny. Pracownik musi ręcznie znaleźć wszystkie te informacje i napisać maila od zera (lub spędzić 10 minut na uzupełnianiu prompta, a potem jeszcze 10 na przeróbkach).

Jak to naprawić (The Fix)?

Zawsze, zawsze dostarczaj fundamentalny kontekst. Zanim naciśniesz „Enter”, zadaj sobie pytanie: „Czy stażysta, który nic nie wie o mojej firmie, zrozumiałby to polecenie?”. Twój prompt musi zawierać kluczowe informacje:

• O produkcie/usłudze: Kluczowe cechy, unikalna wartość (USP), cena, materiały.
• O firmie: Krótki opis misji, wartości (jeśli istotne dla tonu).
• O odbiorcy: Kto jest idealnym klientem (persona)?
• O celu: Co ten tekst ma osiągnąć (np. „przekonać do zapisu na newsletter”, „sprzedać produkt X”).

Błąd 2: Traktowanie AI jak wyszukiwarki Google. Zgubna moc ogólników.

Ten błąd polega na wpisywaniu krótkich, ogólnikowych fraz, jak w wyszukiwarce Google (np. „AI marketing strategie” lub „pomysły na posty”). AI nie jest wyszukiwarką; jest generatorem. Zamiast listy linków do najlepszych źródeł, da ci ogólnikowy, płytki, uśredniony tekst. Nie prosisz o analizę, więc jej nie dostajesz. To marnowanie potencjału narzędzia.

Google (jako byt w rozumieniu SEO) ma za zadanie znaleźć i zorganizować istniejące informacje. ChatGPT, Claude czy Gemini (byty) mają za zadanie syntetyzować i tworzyć nowe informacje na podstawie wzorców, których się nauczyły.

Gdy wpiszesz w Google „najlepsze buty do biegania”, dostaniesz linki do recenzji, sklepów i rankingów. Gdy wpiszesz to samo w ChatGPT, dostaniesz listę atrybutów, jakie buty do biegania powinny mieć („powinny być wygodne”, „mieć dobrą amortyzację”). To fundamentalna różnica.

Co to kosztuje?

Otrzymujesz treści niskiej jakości (tzw. „thin content”), które nie mają absolutnie żadnej wartości ani dla użytkownika, ani dla algorytmów Google. To pieniądze wydane na content, który nie tylko nie pracuje, ale wręcz może szkodzić Twojemu SEO, jeśli jest publikowany masowo.

Jak to naprawić (The Fix)?

Zmień myślenie z „szukania” na „briefowanie”. Zamiast „strategie marketingowe”, napisz:

"Działając jako ekspert ds. marketingu e-commerce z 10-letnim doświadczeniem, stwórz 3 innowacyjne strategie marketingowe dla sklepu internetowego sprzedającego wegańskie kosmetyki. Grupa docelowa to kobiety 25-40 lat. Budżet jest ograniczony. Skup się na działaniach organicznych i budowaniu społeczności. Dla każdej strategii podaj potencjalne KPI."

Czujesz różnicę? Optymalizacja promptów polega na przejściu od polecenia do dialogu.

Błąd 3: Ignorowanie Roli, Persony i Tony (Tone of Voice). Prosta droga do utraty tożsamości marki.

AI domyślnie pisze w neutralnym, nieco „korporacyjnym” lub przesadnie entuzjastycznym tonie („Odkryj niesamowity świat naszych produktów!”). Jeśli nie zdefiniujesz precyzyjnie, kim AI ma „być” (np. „doświadczonym doradcą”, „zabawnym kumplem”) i jak ma brzmieć (Twój brand voice), wygenerowane treści będą nijakie i oderwane od Twojej marki. To prosta droga do utraty charakteru.

Zawsze powtarzam moim klientom: Twój brand voice to Twój największy skarb w e-commerce. To on sprawia, że klienci kupują u Ciebie, a nie u tańszej konkurencji na Allegro. Oddanie AI pełnej kontroli nad tym głosem to marketingowe samobójstwo.

AI nie zna Twojego brand booka. Musisz ją tego nauczyć w każdym prombcie (lub używając funkcji „Custom Instructions” w ChatGPT).

Co to kosztuje?

Utrata tożsamości marki. Klienci kupują od marek, z którymi czują więź. Jeśli Twoja marka, dotąd znana z eksperckiego i rzeczowego podejścia, nagle zaczyna wysyłać maile pełne emoji i wykrzykników (bo AI tak „lubi”), tracisz wiarygodność i zaufanie.

Jak to naprawić (The Fix)?

Zawsze definiuj Rolę i Ton.

• Rola (Kim jest AI?): „Jesteś ekspertem SEO”, „Jesteś copywriterem specjalizującym się w modzie”, „Jesteś empatycznym pracownikiem biura obsługi klienta”.
• Ton (Jak ma mówić?): „Ton ma być profesjonalny, ale przystępny”, „Mów bezpośrednio, na 'ty’, unikaj żargonu”, „Styl ma być dowcipny, inteligentny, z użyciem lekkiej ironii”, „Formalnie, na 'Pan/Pani'”.

Stwórz mini-personę dla AI swojej marki i wklejaj ją na początku każdej nowej rozmowy. To radykalnie zmienia jakość tekstów.

Błąd 4: Syndrom „jednego strzału” (One-Shot). Dlaczego akceptowanie pierwszej wersji to marnotrawstwo?

To błąd polegający na akceptowaniu pierwszej odpowiedzi od AI jako ostatecznej i gotowej do publikacji. Prompt engineering to proces iteracyjny – to rozmowa, a nie zamówienie w restauracji. Najlepsze wyniki powstają po 3, 5, a czasem 10 dopytaniach, zawężaniu tematu i proszeniu o poprawki. Akceptując pierwszą wersję, godzisz się na przeciętność.

AI jest zaprojektowana do dialogu. Jej pierwsza odpowiedź to (zazwyczaj) najbardziej prawdopodobne, statystyczne uśrednienie odpowiedzi na Twoje pytanie. To niemal nigdy nie jest odpowiedź najlepsza.

W moim zespole mamy żelazną zasadę: nigdy nie kopiujemy i nie wklejamy pierwszej odpowiedzi. To zawsze jest tylko szkic, punkt wyjścia do dalszej pracy. AI ma też tendencję do „halucynacji”, czyli wymyślania faktów, źródeł czy cytatów, które brzmią prawdopodobnie, ale są fałszywe. Akceptując pierwszą wersję, ryzykujesz publikację bzdur.

Co to kosztuje?

Publikowanie przeciętnych, a czasem błędnych merytorycznie treści. To uderza w Twoje E-E-A-T (Doświadczenie, Ekspertyza, Autorytet, Wiarygodność) – zarówno w oczach Google, jak i Twoich klientów. Zamiast oszczędzać, tracisz reputację.

Jak to naprawić (The Fix)?

Traktuj AI jak partnera do burzy mózgów, a nie wykonawcę. Używaj poleceń zwrotnych:

• „Rozwiń bardziej punkt 3.”
• „Uprość język w tym akapicie, jest zbyt techniczny.”
• „Czy możesz to ująć bardziej przekonująco, skupiając się na korzyściach, a nie cechach?”
• „Te 5 pomysłów jest zbyt ogólne. Podaj 5 kolejnych, bardziej niszowych.”
• „Napisz to jeszcze raz, ale w tonie [inny ton].”

Jak pisać dobre prompty? To znaczy być dobrym redaktorem.

Błąd 5: Chaos formatowania. Jak zły output rozkłada na łopatki Twój CMS?

Proszenie AI o „artykuł na bloga” i otrzymywanie nieprzerwanej ściany tekstu (tzw. „wall of text”) to klasyka gatunku. Ten błąd polega na całkowitym braku instrukcji dotyczących formatowania wyjściowego. W efekcie Twój pracownik spędza godziny na ręcznym formatowaniu tekstu w WordPressie, Shopify czy PrestaShop – dodając nagłówki H2, listy punktowane i pogrubienia. To całkowicie niweluje oszczędność czasu, jaką miało dać AI.

To mój „ulubiony” błąd, bo pokazuje absurd całej sytuacji. Marketing manager jest dumny, że AI „napisała” 10 opisów produktów w 5 minut. A potem widzę junior e-commerce specialist, który od dwóch godzin ręcznie wkleja je do Shopify, poprawia entery, dzieli tekst na akapity i dodaje <br> w edytorze HTML. Gdzie tu jest zysk?

AI potrafi perfekcyjnie formatować tekst. Potrafi pisać w HTML, w Markdown, potrafi tworzyć tabele, listy i stosować odpowiednią hierarchię nagłówków (H2, H3…). Ale musisz jej o tym powiedzieć.

Co to kosztuje?

Ogromne koszty roboczogodzin przeznaczone na ręczną, mechaniczną i absolutnie niekreatywną pracę (formatowanie). To zaprzeczenie idei automatyzacji.

Jak to naprawić (The Fix)?

Zawsze, zawsze podawaj dokładny format wyjściowy w swoim prompcie.

• „Napisz tekst używając formatowania Markdown.”
• „Zastosuj nagłówki H2 dla każdego z 5 kroków.”
• „Kluczowe korzyści produktu wymień w formie listy punktowanej (bullet points).”
• „Na końcu dodaj tabelę porównawczą z 3 kolumnami: Cecha, Korzyść, Opis.”
• „Sformatuj odpowiedź jako gotowy do wklejenia kod HTML.”

To prosta komenda, która oszczędza godziny pracy.

Jak pisać dobre prompty? Mój framework P.A.C.T. dla e-commerce.

Aby tworzyć skuteczne prompty AI, przestań wydawać polecenia, a zacznij dostarczać kompletny brief. Przez lata pracy opracowałem prosty, ale niezwykle skuteczny framework P.A.C.T., który sprawdza się w 90% zadań marketingowych w e-commerce. Gwarantuje on, że AI zrozumie Twój cel (Purpose), odbiorcę (Audience), kontekst (Context) oraz zadanie i ton (Task & Tone).

Zapomnij o skomplikowanych metodologiach. W szybkim świecie e-commerce potrzebujesz czegoś, co działa tu i teraz. Oto framework P.A.C.T.:

P = Purpose (Cel)

Dlaczego to piszemy? Co użytkownik ma zrobić po przeczytaniu?

Przykład: „Celem jest edukacja klienta na temat różnic między filtrami UV i przekonanie go do dodania produktu do koszyka.”

A = Audience (Odbiorca)

Do kogo mówimy? Jakie są jego problemy, obawy, poziom wiedzy?

Przykład: „Odbiorca to kobieta 30-45 lat, świadoma zagrożeń związanych ze słońcem, szukająca produktu premium, który nie bieli skóry i nadaje się pod makijaż.”

C = Context (Kontekst)

Co AI musi wiedzieć? Jakie informacje są niezbędne do wykonania zadania?

Przykład: „Produkt to krem 'Sun-Protect’. Kluczowe składniki: tlenek cynku, kwas hialuronowy. Cena: 149 zł. Jest wodoodporny. Mamy certyfikat 'Reef Safe’.”

T = Task & Tone (Zadanie i Ton)

Co dokładnie AI ma zrobić i jak ma brzmieć?

Przykład: „Zadanie: Napisz opis produktu na kartę w sklepie internetowym (ok. 800 znaków). Ton: ekspercki, naukowy, ale przystępny i budzący zaufanie. Użyj formatowania Markdown: krótki wstęp, lista punktowana z korzyściami, akapit o składnikach i jasne CTA. Unikaj przesadnego entuzjazmu.”

Używamy tego frameworku P.A.C.T. w moim zespole do wszystkiego – od postów na LinkedIn, przez opisy kategorii w sklepie, po skrypty kampanii wideo. To proste jak budowa cepa, a eliminuje 80% błędów, o których pisałem wyżej.

Zaawansowane techniki promptingu dla marketerów (Przykłady dla e-commerce)

Gdy opanujesz podstawy (jak P.A.C.T.), możesz przejść do zaawansowanych technik, które dają AI prawdziwe „supermoce”. Techniki takie jak „Chain-of-Thought” (CoT) czy „Few-Shot” pozwalają na rozwiązywanie złożonych problemów, analizę danych i tworzenie wysoce spersonalizowanych treści, daleko wykraczających poza proste generowanie tekstu.

Oto trzy techniki, które realnie zmieniły wykorzystanie ChatGPT w marketingu mojego sklepu:

Technika 1: Prompting „Few-Shot” (Nauka przez przykłady)

Zamiast opisywać AI jak ma pisać, pokaż jej przykłady. To złoto przy tworzeniu opisów produktów zgodnych z Twoim brand voice.

Prompt:

„Oto 3 przykłady moich najlepszych opisów produktów: [Przykład 1] [Przykład 2] [Przykład 3] Teraz, bazując na tym samym stylu, tonie i strukturze, napisz opis produktu dla [Nazwa nowego produktu] o następujących cechach: [Cechy nowego produktu].”

Technika 2: Chain-of-Thought (CoT) (Myślenie „krok po kroku”)

Ta technika zmusza AI do spowolnienia i rozłożenia złożonego problemu na czynniki pierwsze. Zamiast prosić o gotową odpowiedź, prosisz o pokazanie procesu myślowego. Idealne do analizy.

Prompt:

„Chcę przeanalizować skuteczność mojej ostatniej kampanii mailowej. Oto dane: [Wklej dane]. Przeanalizuj te dane krok po kroku. Najpierw zidentyfikuj kluczowe metryki. Następnie oceń, co oznaczają (np. Open Rate vs. CTR). Na koniec zasugeruj 3 konkretne ulepszenia do następnej kampanii, uzasadniając każdą sugestię.”

Technika 3: Tworzenie i odpytywanie Person

Zamiast zgadywać, co myśli Twój klient, stwórz personę w AI i „porozmawiaj” z nią.

Prompt (Krok 1):

„Stwórz szczegółową personę klienta dla mojego sklepu. Nazwij ją 'Ewa’. Ewa ma 35 lat, mieszka w dużym mieście, pracuje w korporacji, ma 2 dzieci, jest zmęczona, ma mało czasu, ale chce kupować ekologiczne i zdrowe produkty dla rodziny. Jej główną barierą jest cena i brak czasu na research.”

Prompt (Krok 2):

„Działając jako Ewa, przeczytaj ten opis produktu: [Wklej opis]. Co Cię w nim przekonuje, a co zniechęca? Jakich informacji Ci brakuje, żeby podjąć decyzję o zakupie?”

To jest absolutny przełom w badaniu potrzeb klienta bez wydawania budżetu na grupy fokusowe.

Przykłady promptów „Przed” i „Po” dla sklepu internetowego

Różnica między słabym a dobrym promptem jest kolosalna. „Słaby” prompt kosztuje Cię 30 minut pracy na poprawki, podczas gdy „dobry”, który pisze się 2 minuty, generuje gotowy do użycia materiał. Zobaczmy to na realnym przykładzie zadania marketingowego: stworzenie serii 3 maili (automatyzacja) dla porzuconego koszyka.

ZADANIE: Automatyzacja „Porzucony Koszyk”

Prompt PRZED (Kosztowny Błąd): Napisz 3 maile do porzuconego koszyka.

Wynik „Przed”: AI wygeneruje trzy skrajnie ogólnikowe, nudne maile w stylu: „Hej! Zostawiłeś coś w koszyku!”, „Twój koszyk za Tobą tęskni!”, „Ostatnia szansa na zakup!”. Brzmi jak każdy inny sklep. Efekt? Prawie zerowa skuteczność, zmarnowany potencjał automatyzacji.

Prompt PO (Zyskowny – wg P.A.C.T. + „Few-Shot”):

`[P] Celem jest odzyskanie klienta, który porzucił koszyk. Chcemy go przekonać, rozwiać obawy i delikatnie zachęcić do powrotu, budując przy tym wizerunek marki premium.

[A] Odbiorca to klient, który był już bliski zakupu, ale coś go powstrzymało (prawdopodobnie cena, koszty wysyłki lub brak czasu).

[C] Nasz sklep sprzedaje luksusowe, ręcznie robione świece sojowe. Nasz brand voice jest spokojny, elegancki, premium, ale ciepły. Mówimy do klienta na „Ty”, ale z szacunkiem.

[T] Zadanie: Napisz serię 3 maili do porzuconego koszyka, wysyłanych po: 1h, 24h, 72h.

• Mail 1 (po 1h): Delikatne przypomnienie. Ton: pomocny, nie nachalny. Tytuł: „Coś przerwało Twoją chwilę relaksu?”.
• Mail 2 (po 24h): Skupienie na wartości (USP). Ton: ekspercki, budujący wartość. Przypomnij o darmowej dostawie > 200 zł. Tytuł: „Nie pozwól, by ten zapach uciekł”.
• Mail 3 (po 72h): Ostatnia szansa + społeczny dowód słuszności (social proof). Ton: pilny, ale elegancki. Dodaj 1-2 opinie klientów. Tytuł: „Twój koszyk wygasa. Zobacz, co mówią inni.”

Formatuj każdy mail z wyraźnym podziałem na Tytuł: i Treść:.`

Wynik „Po”: Otrzymujesz 3 gotowe do wklejenia do swojego systemu (np. Klaviyo czy Mailchimp) maile, które idealnie oddają głos Twojej marki, adresują obawy klienta i mają 10-krotnie wyższą szansę na konwersję. To jest właśnie optymalizacja promptów w praktyce.

Jakich narzędzi AI używać? Szybka analiza ChatGPT vs. Claude vs. Gemini.

Nie ma jednego „najlepszego” narzędzia – kluczem do sukcesu jest dywersyfikacja i dobieranie modelu AI do konkretnego zadania. ChatGPT (z modelem GPT-4o) jest najbardziej wszechstronny i kreatywny. Claude 3 Opus doskonale radzi sobie z długimi dokumentami i analitycznym podejściem. Gemini Advanced (Google) ma przewagę w integracji z ekosystemem Google i danymi w czasie rzeczywistym.

W moim zespole marketingowym nie mamy „jednego” narzędzia. Używamy wszystkich trzech płatnych wersji, bo każde z nich ma inne mocne strony.

ChatGPT (OpenAI)

• Najlepszy do: Kreatywnego copywritingu, burzy mózgów, generowania pomysłów na content, tworzenia person, pisania kodu (np. skryptów). Model GPT-4o jest niesamowicie szybki i wszechstronny.
• Z mojego doświadczenia: Używam go do 70% moich codziennych zadań kreatywnych i strategicznych. To „szwajcarski scyzoryk” AI.

Claude (Anthropic)

• Najlepszy do: Pracy z długimi tekstami (ma ogromne „okno kontekstowe”). Idealny do analizy długich raportów PDF, streszczania e-booków, analizy prawnej regulaminów.
• Z mojego doświadczenia: Claude 3 Opus pisze w bardziej „ludzki”, naturalny i refleksyjny sposób. Kiedy potrzebuję tekstu, który ma mieć „duszę” i głębię, często zaczynam właśnie tutaj.

Gemini Advanced (Google)

• Najlepszy do: Zadań związanych z SEO, analizą SERP i integracją z ekosystemem Google (Gmail, Google Ads, Google Drive).
• Z mojego doświadczenia: Jego siła rośnie z każdym dniem. Używam go do analizy konkurencji w czasie rzeczywistym („Przeanalizuj 5 najlepiej pozycjonujących się artykułów na frazę X i znajdź lukę w treści”) oraz do automatyzacji zadań w Google Workspace.

Wniosek: Prawdziwy prompt engineer nie jest przywiązany do jednego narzędzia. On wie, które narzędzie wybrać do którego zadania, aby uzyskać najlepszy rezultat.

Czy prompt engineering to chwilowa moda, czy kluczowa kompetencja przyszłości?

Prompt engineering to nie jest chwilowa moda, ale fundamentalna umiejętność ery cyfrowej, tak jak kiedyś było nią szybkie pisanie na klawiaturze, a potem obsługa wyszukiwarki Google. To jest i będzie podstawowy sposób komunikacji człowieka z maszynami. Inwestycja w te umiejętności dzisiaj to gwarancja konkurencyjności Twojego biznesu jutro.

Musisz zrozumieć, że nie mówimy o „sztuczce” czy „hacku”. Mówimy o ewolucji interfejsu użytkownika.

• Kiedyś mieliśmy linie komend (programiści).
• Potem dostaliśmy interfejs graficzny (myszka, okienka).
• Teraz wchodzimy w erę interfejsu językowego (rozmowa).

Marketer, który za 2 lata nie będzie potrafił precyzyjnie „promptować”, będzie jak marketer dzisiaj, który nie potrafi korzystać z Google Ads czy GA4. Zostanie w tyle. To nie jest „praca dla AI”, to jest „praca z AI”. AI nie zastąpi Twojego marketera, ale marketer używający AI zastąpi tego, który tego nie robi.

Sztuczna inteligencja w marketingu to potężny dźwignia. Ale jak każda dźwignia, wymaga punktu podparcia. Tym punktem podparcia jest właśnie Twoja umiejętność zadawania właściwych pytań.

Sztuczna inteligencja nie jest ani Twoim wrogiem, ani magicznym rozwiązaniem. To narzędzie. Tak jak młotek – możesz nim zbudować dom albo rozbić sobie palec. Wszystko zależy od tego, jak go używasz.

Mam nadzieję, że po tym artykule widzisz już, dlaczego Twoje dotychczasowe wyniki z AI mogły być rozczarowujące. To nie wina narzędzia, ale błędy w jego obsłudze – błędy w prompt engineeringu, które kosztowały Cię czas, pieniądze i nerwy.

Co powinieneś zapamiętać?

• Przestań „wrzucać i uciekać”. Zawsze dawaj pełen kontekst (Framework P.A.C.T.).
• Nie traktuj AI jak Google. Briefuj ją jak najzdolniejszego, ale pozbawionego doświadczenia stażystę.
• Walcz o swój brand voice. Zawsze definiuj Rolę i Ton.
• Nigdy nie akceptuj pierwszej odpowiedzi. Iteruj, dopytuj, poprawiaj.
• Oszczędzaj realny czas. Zawsze definiuj format wyjściowy (Markdown, HTML, listy).

Zacznij traktować AI jak inteligentnego partnera do rozmowy. Inwestycja w naukę pisania dobrych promptów to najbardziej rentowna inwestycja, jaką możesz zrobić w swój marketing w tym roku. Gwarantuję Ci to.

Unikanie tych 5 błędów to podstawa. Jeśli chcesz przejść od unikania błędów do mistrzowskiego tworzenia promptów, które generują klientów – zobacz moduł o Prompt Engineeringu na naszym kursie.

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)