Jak identyfikować prompty, których używają Twoi klienci?
2025-11-14
• Czym słowa kluczowe różnią się od promptów?
• Jak podzielić prompty według ich intencji biznesowej?
• Jakie są metody identyfikacji promptów używanych przez klientów?
• Metody wykorzystujące bezpośrednie dane od użytkowników
• Metody wykorzystujące dane wewnętrzne
• Proxy wyszukiwania i natywne sygnały AI
• Narzędzia
• Jak mierzyć skuteczność promptów i optymalizować je w czasie?
• Podsumowanie
• FAQ - pytania i odpowiedzi
Jak twoi klienci rozmawiają z ChatGPT? Nie wpisują prostych haseł. Opowiadają, pytają, doprecyzowują. „Szukam narzędzia, które pomoże mi zaplanować kampanię, ale takiego prostego, jak Notion” - takie zapytania wpisują w wyszukiwarki LLM. Te zapytania to właśnie nowe słowa kluczowe. Prompty stają się mostem między intencją użytkownika a widocznością marki i wpływają na pozycjonowanie w AI. Z tego artykułu dowiesz się, jak działają prompty klientów i jak je identyfikować.
Z tego artykułu dowiesz się:
- Czym prompty różnią się od słów kluczowych,
- Jak podzielić prompty klientów według intencji biznesowej,
- Jak zidentyfikować prompty używane przez klientów,
- Jak wykorzystać do tego celu Google Search Console,
- Jak mierzyć skuteczność promptów.
Czym słowa kluczowe różnią się od promptów?
Sposób, w jaki użytkownicy wyszukują informacje, produkty czy marki, ulega zasadniczej zmianie. Tradycyjne frazy wpisywane w Google zastępują dziś pełne zdania, często przypominające rozmowę. Zamiast „buty do biegania damskie” klienci wpisują prośbę: „Szukam wygodnych butów do biegania po lesie, które są lekkie i odporne na wilgoć”. Taka różnica to sygnał nowego podejścia do komunikacji z technologią.
Średnia długość zapytania w Google to około 4,2 słowa. W przypadku rozmów z ChatGPT ta liczba rośnie aż do 23. Użytkownicy formułują pytania pełnymi zdaniami, doprecyzowują kontekst i intencję. Ciekawym wyjątkiem są zapytania z włączoną funkcją SearchGPT, które również wynoszą około 4,2 słowa: tyle, co w tradycyjnym wyszukiwaniu.
Przeciętna długość słowa kluczowego i promptu.
Czytaj również:
- Ile słów kluczowych potrzebujesz, aby zdominować wyszukiwarki?
- Optymalizacja treści pod kątem SEO, czyli jak wykorzystać słowa kluczowe?
Zmienia się nie tylko długość, lecz także struktura i sposób myślenia o treści. Klasyczne słowa kluczowe są fragmentaryczne, zwięzłe. Prompty natomiast przypominają naturalny dialog - mają formę pełnego zdania, jasno określony cel i bogaty kontekst. Użytkownik nie sugeruje już intencji między słowami, lecz komunikuje ją wprost.
Jakość promptu przekłada się bezpośrednio na jakość odpowiedzi. Badania pokazują, że dobrze skonstruowany prompt może zwiększyć precyzję wyników AI o 60%, a trafność odpowiedzi o kolejne 40%. Innymi słowy, im bardziej świadomie formułujemy pytanie, tym większą wartość uzyskujemy z rozmowy z algorytmem.
Czy istnieje coś takiego jak „ChatGPT Search Console”?
Nie, i właśnie w tym tkwi największe wyzwanie dla osób pracujących z generatywną AI. W przeciwieństwie do Google Search Console, które pokazuje, jakie frazy prowadzą użytkowników na stronę, w ChatGPT nie ma narzędzia ujawniającego, jakie prompty wpisują klienci, jak często się one powtarzają czy które marki są w nich wymieniane. Informacje o tym, jak użytkownicy naprawdę zadają pytania, nie są jawne.
Narzędzie Google Search Console.
Brak takiego narzędzia tworzy poważną lukę w danych. Nie wiemy:
- Które tematy zyskują na znaczeniu w rozmowach z AI,
- Jakie intencje dominują w danej branży,
- Jak użytkownicy opisują swoje potrzeby językiem naturalnym.
A to właśnie język, nie tylko liczby, napędza interakcje z modelami AI.
Dlatego musimy dziś wykazać się większą elastycznością i kreatywnością niż kiedykolwiek wcześniej. Zamiast polegać na jednym źródle, łączmy dane z różnych miejsc: od klasycznych analiz SEO, przez raporty z chatbotów, aż po modele symulujące zachowania użytkowników. W ten sposób próbujmy zrekonstruować wzorce promptów idealnego klienta i zrozumieć, jak naprawdę wygląda jego język.
Paradoksalnie, ten brak gotowego narzędzia może działać na korzyść: zmusza do myślenia bardziej strategicznego, a nie tylko analitycznego. Zamiast czekać na „ChatGPT Search Console”, coraz więcej marek uczy się samodzielnie słuchać, jak mówi ich klient, zanim zrobi to algorytm.
Sprawdź także:
Jak podzielić prompty według ich intencji biznesowej?
Dzielimy te prompty na: informacyjne, porównawcze i decyzyjne, rozwiązujące problemy, dotyczące marki i produktu, ewaluacyjne i kreatywne. To sześć rodzajów promptów zgodnych z wyszukiwaniem według intencji biznesowej - sprawdźmy, jak działa każdy z nich.
1. Prompty informacyjne
To najbardziej podstawowa forma interakcji z AI. Użytkownik zadaje pytanie, by się czegoś dowiedzieć: „Czym jest SEO techniczne?”, „Jak działa remarketing?”, „Wyjaśnij różnicę między CPC a CPM”. Ich wspólny mianownik? Ciekawość i potrzeba wiedzy.
Z punktu widzenia biznesu takie prompty są bezcenne. Pokazują, gdzie klienci napotykają bariery poznawcze: co jest dla nich niejasne, jakie pojęcia wymagają prostszych wyjaśnień. Dzięki temu marki mogą identyfikować luki w treści i tworzyć materiały edukacyjne, które realnie odpowiadają na pytania odbiorców. To źródło inspiracji dla blogów, poradników i treści wideo.
Przykład wyników dla promptu informacyjnego.
2. Prompty porównawcze i decyzyjne
Użytkownik nie pyta w tym przypadku „Czym jest X”, ale „Co jest lepsze: X czy Y?”. Na przykład: „Porównaj Ahrefs i Semrush”, „Która agencja SEO ma lepsze opinie?”, „Czy Microsoft Ads jest skuteczniejszy od Google Ads?”. W takich promptach widać wyraźną intencję decyzyjną, to etap bliższy zakupowi.
Z perspektywy marki to moment o wysokiej wartości. Użytkownik jest już wyedukowany, więc szuka potwierdzenia lub argumentu. Analizując takie prompty, możemy lepiej zrozumieć, z kim jesteśmy porównywani, jakie czynniki decydują o wyborze klienta i w jakim języku klienci formułują swoje kryteria.
Przykład wyników dla promptu porównawczego.
3. Prompty rozwiązujące problemy
Tutaj intencja jest praktyczna. Zamiast definicji czy porównania, użytkownik oczekuje instrukcji: „Jak napisać skuteczny opis produktu?”, „Przygotuj plan treści SEO na 3 miesiące”, czy „Pomóż stworzyć reklamę na LinkedIn krok po kroku”.
To prompty z kategorii zadaniowych. Ich wartość biznesowa polega na tym, że użytkownik zdradza dokładny kontekst, mówi, nad czym pracuje, z czym się zmaga i jakie ograniczenia napotyka. Marki mogą na tej podstawie projektować narzędzia, szablony, a nawet produkty cyfrowe, które skracają proces wykonania zadania. Co więcej, dobrze zaprojektowane prompty tego typu często powodują powrót klienta: użytkownicy je zapisują, modyfikują i ponownie wykorzystują, a następnie wracają do danej marki. To pokazuje, jak duży potencjał te prompty mają w tworzeniu lojalności i powtarzalnego kontaktu z marką.
Przykład wyników dla promptu rozwiązującego problemy.
Czytaj także:
4. Prompty dotyczące marki i produktu
Najbardziej bezpośrednie i zarazem najcenniejsze. Użytkownik pisze: „Co myślisz o agencji Widoczni?”, „Czy warto wybrać HubSpot dla małej firmy?”, „Jakie opinie ma X w 2025 roku?”. To jasny sygnał: osoba szuka potwierdzenia swojej decyzji lub argumentu, który ją utwierdzi.
Z perspektywy biznesowej to prompty o intencji najbardziej zakupowej. Ich analiza pozwala markom kontrolować, jak są postrzegane w rozmowach z AI, oraz dostarczać precyzyjnych, spójnych informacji o swojej ofercie. To nowe podejście do kwestii reputacji, która jest widoczna nie tylko w wynikach wyszukiwania, lecz także w odpowiedziach modeli językowych.
Przykład wyników dla promptu dotyczącego marki i produktu.
Obok czterech głównych kategorii pojawiają się także inne, bardziej złożone typy promptów.
- Prompty ewaluacyjne - takie jak „Czy warto inwestować w Ahrefs dla małej firmy?”, łączą w sobie element analizy i oceny. Są subtelnym sygnałem, że użytkownik zbliża się do decyzji zakupowej, ale wciąż potrzebuje zaufania i wiarygodnych danych.
- Prompty kreatywne - takie jak „Podaj 10 pomysłów na wpis blogowy o narzędziach AI”, odsłaniają procesy myślenia i styl pracy użytkowników. Dla marek to świetna okazja, by tworzyć treści i rozwiązania, które wspierają twórców, marketingowców i strategów w codziennych zadaniach.
Jakie są metody identyfikacji promptów używanych przez klientów?
Wyróżniamy różne rodzaje metod identyfikacji promptów używanych przez klientów. Mogą to być metody wykorzystujące bezpośrednie dane od użytkowników, wykorzystanie danych wewnętrznych, wykorzystanie proxy wyszukiwania i natywnych sygnałów AI oraz wykorzystanie narzędzi. Przyjrzyjmy się wszystkim tym metodom.
Metody wykorzystujące bezpośrednie dane od użytkowników
Nie istnieje jedno narzędzie, które jasno pokaże, jakie prompty wpisują użytkownicy, ale można dojść do tego samodzielnie. Najskuteczniejsze metody opierają się na danych bezpośrednich: słowach klientów, ich wspomnieniach i rzeczywistych interakcjach z marką. To one pokazują, jak naprawdę myślą użytkownicy i jak formułują pytania w rozmowie z AI.
Sprawdź też:
Ankiety klientów
Ta metoda dostarcza niezwykle cennych informacji. Wystarczy zapytać swoich klientów - zwłaszcza tych z segmentu premium lub niszowego - jakie prompty wykorzystywali podczas poszukiwania rozwiązań podobnych do Twojego. Odpowiedzi często zaskakują: użytkownicy opisują nie tylko konkretne zapytania, ale też sposób, w jaki myślą o problemie.
Wartością tej metody są autentyczne dane jakościowe, pokazujące realny język klienta. Jej ograniczenie to niewielka skala - klienci rzadko pamiętają dokładne brzmienie promptu, dlatego warto zachęcać ich do opisania procesu, a nie cytowania fraz.
Formularze konwersji
Dodanie do formularzy leadowych pola „Skąd się o nas dowiedziałeś_aś?” może ujawnić więcej, niż się spodziewasz. Czasem użytkownicy wprost przyznają, że trafili na markę dzięki ChatGPT, mimo że w raportach analitycznych nie ma po tym śladu. To prosta i niemal bezkosztowa metoda, która automatycznie gromadzi dane w momencie konwersji.
Przykład formularza konwersji.
Analiza działań zespołu sprzedaży
Transkrypcje rozmów, nagrania demo czy dokumenty RFP (Request for Proposal) potrafią ujawnić prawdziwy język intencji. To tam pojawiają się pytania i sformułowania, które brzmieniem i strukturą przypominają prompty: krótkie, rzeczowe, nakierowane na rozwiązanie problemu. Nawet jeśli nie pochodzą bezpośrednio z ChatGPT, doskonale odwzorowują sposób myślenia klienta i etapy jego decyzji.
AI Search Panel
Niektóre firmy idą o krok dalej i tworzą własne panele użytkowników, którzy regularnie dzielą się swoimi promptami. Takie rozwiązanie pozwala budować prywatny zestaw danych i śledzić, jak zmienia się język wyszukiwania w czasie. To kosztowna i wymagająca metoda, ale oferuje coś, czego nie da żadne gotowe narzędzie: stały, jakościowy wgląd w to, jak ludzie naprawdę rozmawiają z AI o Twojej branży.
Bezpośrednie dane od użytkowników są dziś najbliższym odpowiednikiem „Search Console dla AI”. Choć trudniejsze do zebrania, pokazują coś, czego nie dostarczą żadne metryki - autentyczny sposób myślenia klienta.
Metody wykorzystujące dane wewnętrzne
Nie każdy prompt da się uchwycić bezpośrednio, ale wiele śladów zostaje w Twoich własnych danych. To, co użytkownicy wpisują w wyszukiwarkę Google lub w pole wyszukiwania na stronie, często brzmi jak rozmowa z AI. Te dane są skalowalne, darmowe i - jeśli dobrze zinterpretowane - mogą stać się przybliżeniem rzeczywistych promptów klientów.
Google Search Console
GSC to jedno z najprostszych, a zarazem najpotężniejszych narzędzi do analizy języka zapytań. Wystarczy spojrzeć nie tylko na frazy kluczowe, ale na sposób, w jaki są formułowane. Coraz częściej pojawiają się zapytania w stylu: „Jak działa remarketing w 2025”, „Czy warto inwestować w SEO przy małym budżecie”, „Dlaczego moja strona nie pojawia się w Bing”. To nie są typowe frazy long-tail, to naturalne pytania, bliższe promptom używanym w ChatGPT.
Aby je wyłapać, warto zastosować proste filtry, np. wyrażenia regularne:
- ^(who|what|where|when|why|how|should|is|are)\b - pozwalają odseparować zapytania, które zaczynają się od słów typowych dla pytań.
Takie dane ujawniają dwa ważne zjawiska. Po pierwsze, pokazują zapytania z tzw. zerowym kliknięciem, czyli takie, w których użytkownik szuka natychmiastowej odpowiedzi, tak jak w rozmowie z AI. Po drugie, pozwalają rozpoznać intencje długiego ogona, dzięki czemu można tworzyć treści dopasowane do języka, którym użytkownicy faktycznie się posługują.
Wyniki dla wyrażenia regularnego w Google Search Console.
Czytaj także:
Logi wyszukiwania na stronie www
Nie mniej wartościowe są dane z wyszukiwarki wewnętrznej na Twojej stronie. Narzędzia takie jak Algolia, ElasticSearch czy nawet proste moduły CMS potrafią ujawnić, czego szukają odwiedzający i jak to formułują. To prawdziwe prompty, wpisane w kontekście zakupu lub potrzeby klienta.
W analizie warto zwrócić uwagę na powtarzające się pytania lub nieudane wyszukiwania, które nie przynoszą wyników. To właśnie one wskazują niezaspokojone potrzeby treści i miejsca, w których użytkownicy oczekują bardziej konwersacyjnych odpowiedzi. Ograniczeniem tej metody jest jej lokalny charakter: dane pokazują, jak ludzie szukają informacji na Twojej stronie, nie jak rozmawiają z ChatGPT. Mimo to stanowią niezwykle cenne źródło wniosków o intencjach i języku Twoich odbiorców.
W połączeniu z GSC logi wyszukiwania tworzą wiarygodny obraz tego, jak klienci formułują swoje „prompty zakupowe”, zanim jeszcze trafią do rozmowy z AI.
Proxy wyszukiwania i natywne sygnały AI
Nie mając bezpośredniego dostępu do danych z ChatGPT, coraz częściej sięgamy po tzw. proxy wyszukiwania: sygnały z narzędzi i społeczności, które odzwierciedlają sposób, w jaki ludzie naprawdę rozmawiają z AI. To nie statystyki z panelu, lecz ślady języka i intencji, które można obserwować niemal w czasie rzeczywistym.
Sugestie autouzupełniania ChatGPT i Perplexity
Podczas wpisywania zapytania w ChatGPT lub Perplexity pojawiają się sugestie uzupełnień: krótkie frazy, które podpowiadają najczęściej formułowane prompty. To tzw. native signals, pochodzące bezpośrednio z interfejsu narzędzia. Ich siła tkwi w świeżości. Pokazują, co użytkownicy faktycznie wpisują „tu i teraz”.
Nie dostarczają wprawdzie danych o wolumenie wyszukiwań, ale ujawniają dominujące tematy i sposób, w jaki ludzie konstruują pytania. Dla marek to cenne źródło inspiracji językowej: pomaga wychwycić zmiany w tonie, popularne zwroty i pojawiające się mikro zagadnienia. W praktyce przypomina to analizę autouzupełniania Google, tylko zorientowaną na język konwersacyjny.
Sugestie Bing Copilot
Bing Copilot, zintegrowany z wyszukiwaniem Microsoftu, generuje powiązane zapytania oraz dodatkowe sugestie tematów. Ich obserwacja pozwala zrozumieć, o co najczęściej pytają użytkownicy, zwłaszcza w kontekście decyzji zakupowych.
To przydatny wskaźnik trendów tematycznych. Choć nie dotyczy stricte ChatGPT, wskazuje, które obszary są trendujące w rozmowach z AI. Analizując te sugestie, można zidentyfikować wątki, które warto poruszyć w treściach, jeszcze zanim staną się popularne w klasycznych wynikach wyszukiwania.
Automatyczne sugestie w Bing Copilot.
Korzystanie z języka naturalnego społeczności - Reddit, Quora, LinkedIn
Autentyczne dyskusje w sieci są często najlepszym odzwierciedleniem sposobu, w jaki użytkownicy formułują zapytania do modeli językowych. Reddit, Quora czy LinkedIn to miejsca, w których ludzie zadają pytania dokładnie tak, jak później zadają je AI: nieformalnie, z kontekstem i emocjami.
Przeszukiwanie takich wątków pozwala wychwycić naturalne sformułowania, punkty bólu oraz tematy, które budzą najwięcej zaangażowania. Co ciekawe, wiele modeli LLM jest trenowanych właśnie na tego typu treściach, dlatego analiza forów staje się niejako spojrzeniem w zwierciadło, które odbija język współczesnych promptów. Te natywne sygnały nie są precyzyjną metryką, ale dają coś znacznie cenniejszego: intuicję, jak naprawdę myślą i pytają ludzie rozmawiający z AI.
Narzędzia
Wiele z narzędzi bazuje na danych SEO lub wykorzystuje symulacje AI, tworząc praktyczne punkty odniesienia w analizie promptów.
Narzędzia Query Fan-Out
Takie narzędzia, jak Qforia, działają jak lustro procesów myślowych użytkowników AI. W praktyce symulują sytuację, w której model językowy rozkłada ogólne zapytanie na serię powiązanych pytań i podtematów.
Przykład? Z głównego pytania „Jak poprawić SEO strony e-commerce?” narzędzie może wygenerować zestaw bardziej szczegółowych pytań: „Jak analizować frazy long-tail?”, „Które błędy techniczne najczęściej obniżają widoczność sklepu?”. Takie rozbicie pomaga odkryć, jak mogłyby wyglądać prompty użytkowników na różnych etapach ścieżki poznawczej: od ogólnego problemu po decyzję zakupową.
Narzędzie Qforia.
Generowanie promptów przez Roleplay
To metoda dla tych, którzy nie mają jeszcze dużych zbiorów danych. Wykorzystując modele językowe, np. ChatGPT, można wygenerować listy 5, 10 czy 25 przykładowych promptów dla różnych etapów intencji:
- problem-based - użytkownik szuka rozwiązania konkretnego problemu,
- category-based - porównuje rozwiązania z danej kategorii,
- competitor-based - zestawia marki lub narzędzia,
- brand-based - pyta bezpośrednio o konkretną firmę.
Taka symulacja pozwala stworzyć strukturę monitorowania promptów i testować reakcje modeli AI. Trzeba jednak pamiętać, że te dane mają charakter hipotetyczny, to projekcja zachowań, nie zapis rzeczywistych rozmów.
Sprawdź także:
Jak mierzyć skuteczność promptów i optymalizować je w czasie?
Sama identyfikacja promptów to dopiero początek. Prawdziwa wartość pojawia się wtedy, gdy potrafimy je śledzić, analizować i udoskonalać. Proces ten wymaga rytmu, takiego, w którym obserwacja staje się codzienną praktyką, a nie jednorazowym eksperymentem.
Jak wygląda workflow monitorowania promptów krok po kroku?
Wyróżniamy tu 5 kroków: definiowanie głównych słów kluczowych, rozwinięcie promptów w różnych kategoriach intencji, monitorowanie widoczności w AI, regularną weryfikację i cykliczną optymalizację. Przyjrzymy się każdemu z nich.
Krok 1: Zdefiniuj główne słowa kluczowe
Zacznij od określenia fundamentu: głównych tematów, produktów i terminów związanych z Twoją marką. To punkty odniesienia, z których wynikają dalsze zapytania. Główne słowa kluczowe pełnią rolę ziaren, z których wyrastają całe „drzewa promptów”.
Krok 2: Rozwiń prompty w różnych kategoriach intencji
Na bazie słów kluczowych generuj ich warianty w pięciu lub sześciu kategoriach:
- informacyjnych,
- porównawczych,
- zadaniowych,
- problemowych,
- markowych,
- ewaluacyjnych.
To moment, w którym myślenie SEO łączy się z językiem konwersacyjnym. Przykładowo: z hasła „audyt SEO” powstaje prompt: „Jak wykonać audyt SEO krok po kroku?” lub „Który audyt SEO lepiej sprawdza się dla sklepów online?”.
Krok 3: Monitoruj widoczność w AI
Gotowe prompty warto wprowadzić do narzędzi śledzących obecność w AI, takich jak Perplexity Visibility Tracker czy własne dashboardy. Dzięki temu można obserwować, kiedy i jak pojawia się Twoja marka w odpowiedziach modeli językowych, a także jak wypada na tle konkurentów. To coś w rodzaju nowego „rankingu SERP”, tylko dla modeli AI.
Krok 4: Weryfikuj regularnie
Przeglądaj dane co tydzień. Sprawdzaj, które prompty generują wzmianki o marce, jakie fragmenty Twoich treści są cytowane przez AI, a także jak zmienia się trafność odpowiedzi. Taka systematyczność pozwala wyłapywać drobne zmiany w zachowaniu modeli, zanim staną się znaczące.
Krok 5: Optymalizuj cyklicznie
Dodawaj nowe prompty, które przynoszą rezultaty, a te słabsze eliminuj lub modyfikuj. Śledź także sezonowe trendy: pytania użytkowników zmieniają się z rytmem zmian na rynku, pór roku, a nawet nastrojów społecznych. Monitorowanie promptów to proces żywy, wymagający nieustannej czujności.
Jakie metryki pokazują, czy prompt naprawdę działa?
Najczęstszy błąd to skupienie się na dosłownych słowach zamiast na intencji. Modele takie jak ChatGPT czy Gemini nie szukają dopasowania 1:1, one interpretują sens. Dlatego skuteczność promptu lepiej mierzyć poprzez zrozumienie jego celu niż przez jego brzmienie.
W praktyce warto zwracać uwagę na cztery wskaźniki:
- Trafność (Relevance) - czy odpowiedź AI rzeczywiście dotyczy zadanego pytania i kontekstu marki?
- Dokładność (Accuracy) - czy zawarte w niej informacje są merytorycznie poprawne i zgodne z faktami?
- Spójność (Consistency) - czy model utrzymuje podobny ton i przekaz w kolejnych interakcjach?
- Satysfakcja użytkownika (User Satisfaction) - czy użytkownik uznał odpowiedź za pomocną, zrozumiałą i kompletną?
Te cztery elementy tworzą wspólny język oceny skuteczności promptów, zarówno dla marketingowców, jak i analityków AI.
Czytaj także:
Dlaczego język konwersacyjny ma duże znaczenie?
AI nie działa jak wyszukiwarka oparta wyłącznie na frazach: rozumie ton, intencję i kontekst. Dlatego skuteczne prompty muszą być precyzyjne, ale też naturalne. Zbyt ogólne pytania prowadzą do rozwodnionych odpowiedzi, a zbyt techniczne tracą ludzką perspektywę.
Warto pamiętać, że dobrze sformułowany prompt łączy klarowność z niuansami języka. Powinien zawierać słowa wskazujące na emocję lub potrzebę („szukam najlepszego”, „chcę zrozumieć, dlaczego”), unikać dwuznaczności i zachowywać logiczną strukturę rozmowy. To język, który nie brzmi jak polecenie dla maszyny, lecz jak pytanie od człowieka do człowieka.
Podsumowanie
Prompty stały się nowym językiem interakcji między marką a odbiorcą: językiem, który łączy intencję, emocję i kontekst. Zrozumienie, jak klienci formułują zapytania do AI, pozwala nie tylko lepiej odpowiadać na ich potrzeby, ale też przewidywać ich decyzje. Choć wciąż brakuje jednego narzędzia w rodzaju „ChatGPT Search Console”, możliwości analizy są już w zasięgu ręki: od danych bezpośrednich i wewnętrznych, po sygnały z AI i społeczności online. Kluczem jest konsekwentne monitorowanie, testowanie i optymalizowanie promptów tak, by marka pozostawała obecna tam, gdzie użytkownicy zadają swoje pytania.
Źródła:
otterly.ai/blog/how-to-find-chatgpt-prompts-your-customers-use
aiclicks.io/blog/ai-search-what-prompts-to-track-on-chatgpt-and-perplexity
writesonic.com/blog/how-to-identify-prompts
Czytaj również:
- 47 promptów ChatGPT do działań w social mediach
- 84 prompty ChatGPT dla małej firmy
- Jak pisać dobre prompty w ChatGPT? Zobacz 90 przykładów!
FAQ - pytania i odpowiedzi
Identyfikowanie promptów klientów to proces analizowania, jak użytkownicy formułują pytania i polecenia kierowane do AI, takich jak ChatGPT. Pozwala zrozumieć ich intencje, potrzeby i sposób myślenia o produkcie lub usłudze. Dzięki temu firmy mogą lepiej dopasować treści, komunikację i ofertę do realnych zachowań klientów. Firmy analizują prompty klientów, by zrozumieć, jak użytkownicy faktycznie szukają informacji, zadają pytania i podejmują decyzje. Dzięki temu mogą tworzyć bardziej trafne treści, udoskonalać SEO, projektować skuteczniejsze kampanie i przewidywać potrzeby rynku. To sposób na lepsze dopasowanie języka marki do języka odbiorcy. Proces identyfikacji promptów polega na zbieraniu i analizie danych z różnych źródeł: ankiet, logów wyszukiwania, rozmów sprzedażowych czy forów internetowych. Następnie prompty są kategoryzowane według intencji użytkowników, np. informacyjnych, porównawczych czy zakupowych. Tak opracowany zbiór wspiera strategię treści i marketingu. Do identyfikacji promptów wykorzystuje się dane z Google Search Console, wyszukiwarek wewnętrznych stron, formularzy kontaktowych, forów czy narzędzi AI, takich jak Perplexity. Cenne są też transkrypcje rozmów sprzedażowych oraz odpowiedzi klientów z ankiet. Każde z tych źródeł ujawnia autentyczny sposób, w jaki ludzie formułują pytania. Nie, ChatGPT nie udostępnia narzędzia ani raportów, które pokazują, jakie prompty wpisują użytkownicy. Dane te nie są publicznie dostępne i stanowią część wewnętrznego działania modelu. Dlatego korzystamy z metod pośrednich, takich jak analiza języka w wyszukiwarkach czy społecznościach online, by odtworzyć wzorce promptów.Czym jest identyfikowanie promptów klientów?
Po co firmom identyfikować prompty klientów?
Jak działa proces identyfikowania promptów klientów w praktyce?
Jakie dane pomagają w identyfikacji promptów klientów?
Czy ChatGPT pozwala sprawdzić, jakie prompty wpisują użytkownicy?
Poznaj historie sukcesów naszych klientów
- 25-krotny wzrost dochodów
- 10-krotny wzrost współczynnika ROAS
- Wzrost o 212% kliknięć
- Ponad 5-krotny wzrost konwersji
- 20 krotna dynamika sprzedaży
- 3 razy więcej zapytań ofertowych rok do roku
- ponad 3500 fraz w czołówce Google
- 7 krotny wzrost ruchu z pozycjonowania
- 150% więcej zapytań z formularza na stronie
- 5-krotny wzrost liczby konwersji z Google Ads
- Ponad 200% wzrost przychodów
- 11-krotny wzrost fraz w Top10
- 17-krotny wzrost fraz w Top3
- Ponad 2-krotny wzrost ruchu bezpłatnego
- 250% wzrostu liczby rezerwacji na usługi USG
- 130% wzrostu liczby wizyt w gabinetach
- 4,5 razy więcej odwiedzających stronę
- 4-krotny wzrost przychodów
- wzrost do 110% wyświetleń w Google
- wzrost do 124% kliknięć
- wzrost o ponad 50% fraz w TOP10 Google
Clutch.co to jedna z najbardziej wiarygodnych platform z opiniami na świecie!
Ponad 700 pozytywnych opinii w Google i 120 opinii na Clutch.co
Jesteśmy jedną z najlepiej i najczęściej ocenianych agencji marketingu internetowego w Polsce na największych platformach do ocen: Google i Clutch.co. Zobacz, nasze oceny i przekonaj się, że warto z nami współpracować.
533 160 426
Zadzwoń
