Estrutura de Prompt: como utilizar IA para otimizar campanhas de tráfego pago

A Inteligência Artificial (IA) é uma aliada estratégica na criação de conteúdo e otimização de campanhas de tráfego pago. Uma das ferramentas mais poderosas nesse contexto é o uso de "prompts" bem estruturados para orientar modelos de linguagem como o ChatGPT.

Mas o que são prompts e como eles podem ajudar no gerenciamento de tráfego pago?

O que são Prompts?

Prompts são instruções ou comandos fornecidos a modelos de IA para gerar respostas ou conteúdos específicos. A qualidade e a precisão das respostas da IA dependem diretamente da clareza e especificidade dos prompts fornecidos.

Por exemplo, ao solicitar que a IA crie uma campanha de anúncios, um prompt bem elaborado pode resultar em uma estratégia mais alinhada aos objetivos da sua marca.

Exemplos de prompts para gestores de tráfego pago

Para ajudar gestores de tráfego pago e líderes de Marketing a alavancarem suas estratégias com o uso de IA, criei uma lista de prompts que podem ser utilizados para diversas finalidades:

1. Criação de anúncios:

   • "Desenvolva um anúncio para [produto/serviço] destacando seus principais benefícios para [público-alvo]."

   • "Crie uma chamada persuasiva para um anúncio de [produto/serviço] que resolva [problema específico] do cliente."

   • "Use o tom de voz [adjetivo] para transmitir a mensagem."

     
     

2. Segmentação de público:

   • "Identifique os principais interesses e comportamentos de [público-alvo] para otimizar a segmentação de anúncios."

   • "Sugira segmentos de público para uma campanha de [produto/serviço] visando [objetivo específico]."

     
     

3. Análise de concorrência:

   • "Analise as estratégias de anúncios utilizadas por [concorrente] e identifique oportunidades de diferenciação."

   • "Quais são os pontos fortes e fracos das campanhas de tráfego pago de [concorrente] no setor de [indústria]?"

     
     

4. Otimização de campanhas:

   • "Sugira melhorias para uma campanha de anúncios que visa aumentar a conversão de [produto/serviço]."

   • "Quais métricas-chave devo monitorar para avaliar o desempenho de uma campanha de tráfego pago para [objetivo]?"

     
     

5. Criação de conteúdo para anúncios:

   • "Escreva uma descrição atraente para um anúncio de [produto/serviço] que destaque [característica única]."

   • "Desenvolva três variações de títulos para um anúncio de [produto/serviço] focado em [benefício específico]."

     
     

6. Estratégias de retargeting:

   • "Proponha uma estratégia de retargeting para usuários que visitaram a página de [produto/serviço] mas não converteram."

   • "Quais mensagens são mais eficazes em campanhas de retargeting para recuperar carrinhos abandonados em [setor]?"

   
   

7. Teste A/B:

   • "Sugira duas versões de anúncios para realizar um teste A/B visando aumentar a [meta/objetivo da campanha] em [produto/serviço]."

   • "Quais elementos devo variar em um teste A/B para otimizar a performance de anúncios de [produto/serviço]?"

   
   

Dicas para estruturar prompts assertivos

Para maximizar o potencial da IA na criação e otimização de campanhas de tráfego pago, considere as seguintes práticas ao estruturar seus prompts:

1. Seja específico: detalhe claramente o que você deseja que a IA produza, incluindo informações como público-alvo, objetivos da campanha e características do produto ou serviço.

2. Dê contexto: inclua informações relevantes sobre a marca, mercado e concorrência para que a IA possa gerar respostas mais alinhadas à realidade do negócio.

3. Defina o formato da resposta: indique se você precisa de uma lista, um parágrafo, um título ou outro formato específico para a resposta.

4. Use exemplos: se possível, forneça exemplos de estilos ou formatos para que a IA possa se orientar por eles.

5. Itere e refine: ajuste seus prompts com base nas respostas obtidas para chegar sempre nos resultados mais precisos.

Modelos de estruturas de prompts

A estruturação de prompts é essencial para obter respostas precisas e relevantes das IAs. Existem diversas metodologias que auxiliam na elaboração de prompts bem-sucedidos, cada uma com foco em elementos específicos. Dá uma olhada nas principais estruturas:

1. CTF (Contexto, Tarefa, Formato):

   • Contexto: "Estamos lançando uma nova linha de suplementos vitamínicos voltada para mulheres entre 30 e 45 anos que buscam um estilo de vida saudável."

   • Tarefa: "Desenvolva uma mensagem principal para um anúncio no Facebook que destaque os benefícios únicos de nossos suplementos."

   • Formato: "A resposta deve ser um parágrafo curto com até 50 palavras."

   • Aplicação: Ao seguir essa estrutura, o modelo entende claramente o cenário, o objetivo e a forma da resposta, produzindo um conteúdo de anúncio mais direcionado.

   
   

2. RTF (Função, Tarefa, Formato):

   • Função: Defina o papel que o modelo deve assumir.

   • Tarefa: Especifique a tarefa que o modelo deve realizar.

   • Formato: Indique o formato esperado da resposta.

     
     

     Exemplo: "Para uma campanha de mídia paga no Instagram promovendo nosso novo aplicativo de fitness voltado para mulheres de 20 a 35 anos interessadas em saúde e bem-estar, crie três sugestões de títulos cativantes e descrições de anúncios que enfatizem a facilidade de uso e os benefícios para a saúde."

   
   

3. PECRA (Propósito, Expectativa, Contexto, Pedido, Ação):

   • Propósito: Defina o motivo pelo qual o prompt está sendo criado.

   • Expectativa: Descreva o resultado ou tipo de resposta que se espera receber do modelo.

   • Contexto: Forneça informações adicionais necessárias para que o modelo entenda o prompt e gere uma resposta apropriada.

   • Pedido: Especifique claramente o que está sendo solicitado ao modelo.

   • Ação: Indique a ação específica que o modelo deve realizar.

     
     

     Exemplo: "Com o objetivo de aumentar as conversões em 20% para nosso serviço de assinatura de streaming de música entre jovens adultos de 18 a 25 anos, crie um anúncio para o Facebook que destaque a variedade de playlists exclusivas e ofereça um teste gratuito de 30 dias, incentivando os usuários a se inscreverem agora."

   
   

4. CREATE (Caracterização, Requisição, Exemplos, Ajustes, Tipo, Extras):

   • Caracterização: Define um papel específico para o modelo, orientando suas respostas de acordo com um perfil ou função pré-determinada.

   • Requisição: Especifica de maneira clara e objetiva o que se espera do modelo, detalhando a tarefa a ser realizada.

   • Exemplos: Apresenta exemplos de outputs ou resultados esperados, fornecendo ao modelo uma referência clara do tipo de resposta ou conteúdo desejado.

   • Ajustes: Permite ao usuário solicitar aprimoramentos ou modificações específicas em respostas prévias, direcionando o modelo para melhor atender às necessidades da tarefa.

   • Tipo: Define o formato esperado da resposta, seja ele um texto narrativo, uma lista, um plano detalhado, entre outros.

   • Extras: Oferece a oportunidade de adicionar informações adicionais ou contextuais, enriquecendo o prompt e possibilitando respostas mais precisas e alinhadas com as suas expectativas.

     
     

     Exemplo: "Como um redator publicitário especializado em tecnologia, crie um anúncio de texto curto para o Google Ads promovendo nosso novo software de gerenciamento de projetos para equipes remotas. O anúncio deve ser profissional, enfatizar a colaboração em tempo real e incluir a chamada para ação 'Experimente gratuitamente hoje'."*

   
   
   
   

5. Chain of Thought (CoT) - Cadeia de Pensamento:

   • Descrição: Esta técnica envolve instruir o modelo a seguir uma sequência lógica de passos para resolver um problema ou gerar conteúdo, promovendo um raciocínio mais estruturado.

   • Exemplo: "Vamos pensar passo a passo: Nosso produto oferece uma solução inovadora para [problema específico] enfrentado por [público-alvo]. Quais são os principais benefícios que devemos destacar em um anúncio para atrair esse público?"

   • Aplicação: Ao solicitar que o modelo pense "passo a passo", ele pode gerar uma lista estruturada de benefícios ou argumentos persuasivos para serem utilizados no anúncio.

   
   

6. Zero Shot e Few Shot:

   • Zero Shot:

     • Descrição: O modelo recebe uma instrução para realizar uma tarefa sem exemplos prévios.

     • Exemplo: "Crie uma chamada de anúncio para nosso novo serviço de assinatura de newsletters direcionado a profissionais de marketing."

     • Aplicação: O modelo gera o conteúdo do anúncio baseando-se apenas na instrução fornecida, sem referências adicionais.

   • Few Shot:

     • Descrição: O modelo é fornecido com alguns exemplos antes de realizar a tarefa solicitada.

     • Exemplo: "Aqui estão algumas chamadas de anúncios anteriores: 'Aproveite nossa ferramenta de SEO para alavancar seu site.' 'Descubra como nossa plataforma de e-mail marketing pode aumentar seu engajamento.' Agora, crie uma chamada de anúncio para nosso novo serviço de assinatura de newsletters direcionado a profissionais de marketing."

     • Aplicação: Os exemplos fornecidos ajudam o modelo a entender o estilo e o tom desejados, resultando em um conteúdo mais alinhado às expectativas.

Ao testar essas práticas, você pode orientar modelos de linguagem a gerar conteúdos de anúncios mais eficazes e alinhados às suas estratégias e objetivos, potencializando os resultados das campanhas.

Lembrando que pra aumentar a eficiência das respostas, quanto mais customizado for a IA, melhor. Nesse artigo eu detalhei um passo a passo de como customizar seu Chat GPT.

Aproveite!