Ang parehong prompt ay nagsusulat ng parehong ad dahil pinupunan ng modelo ng wika ang bawat puwang sa input nito ng pinakamalamang na sagot para sa kategorya, at ang iyong mga kakumpitensya ay nagtatanong dito ng parehong tanong. Context engineering para sa marketing ang ayusin: pagpapasya kung ano ang binabasa ng modelo bago ito magsulat, mula sa mga ad ng kakumpitensya at tensyon ng audience hanggang sa mga asset ng brand at kasaysayan ng pagganap. Baguhin ang konteksto at ang mga pagbabago sa output.
Mga pangunahing aral
- Ang isang maikling prompt ay nag-iiwan sa modelo upang punan ang mga puwang ng mga average ng kategorya, kaya naman ang iba't ibang koponan ay nakakakuha ng halos magkaparehong mga ad.
- Ang inhinyero ng konteksto ay tungkol sa mga input na binabasa ng modelo, hindi ang mga salita ng kahilingan.
- Apat na layer ng konteksto ang pinakamahalaga para sa pag-advertise: mga ad ng kakumpitensya, mga tensyon ng audience, mga asset ng brand at kasaysayan ng pagganap.
- Ang mas maraming konteksto ay hindi palaging mas mahusay; ang isang maliit, na-curate, na-backed na ebidensiya na pakete ay nakakatalo sa pagtatapon ng lahat ng mayroon ka.
Bakit isinulat ng parehong prompt ang parehong ad?
Dahil ang modelo ay walang magagawa maliban sa sarili nitong kahulugan kung ano ang karaniwan. Humingi ng "isang Facebook ad para sa isang premium na brand ng skincare na naglalayon sa mga abalang propesyonal" at makakakuha ka ng pangangalaga sa sarili, karapat-dapat sa pahinga at liwanag, dahil iyon ang sentro ng lahat ng nabasa ng modelo tungkol sa kategorya. Ang bawat katunggali na nagta-type ng katulad na kahilingan ay nakakakuha ng katulad na sentro.
Ang pananaliksik sa malikhaing pagsulat ay nagpapakita ng parehong pattern sa sukat. Sa isang pag-aaral na na-publish sa Science Advances, ang mga kwentong isinulat gamit ang isang ideya na binuo ng AI ay 10.7% na mas katulad sa isa't isa kaysa sa mga kwentong isinulat nang walang AI, kahit na ang AI ay tumulong na gumawa ng mas mataas na marka ng mga indibidwal na kuwento (University of Exeter). Ang bawat output ay mukhang mas mahusay sa sarili nitong; mas magkamukha ang set.
Napansin ng mga marketer ang resulta bago nila pangalanan ang dahilan. Sa ads-optimization workspace ng SOMIN, isang 30-araw na whitespace na pag-aaral ng 156 na mga post (Setyembre 2026) ang nagpangkat ng 23 sa mga ito sa ilalim ng isang tensyon: ang mga ahensya ng AI na nag-uuna ng bilis nang walang kalidad at gumagamit ng mga tool ng AI na labis ang kalidad. Ang generic na output ay bihirang isang problema sa modelo. Ito ay karaniwang problema sa pag-input.
Ano ang context engineering, at paano ito naiiba sa prompt engineering?
Ang mabilis na engineering ay tungkol sa kung paano mo sasabihin ang kahilingan; Ang context engineering ay tungkol sa lahat ng nakikita ng modelo kapag sumagot ito. Inilalarawan ng Anthropic ang context engineering bilang pag-curate sa buong hanay ng mga token na binabasa ng isang modelo sa hinuha, na may layuning mahanap ang "pinakamaliit na posibleng hanay ng mga high-signal na token" na ginagawang malamang ang nais na resulta (Anthropic Engineering).
Ang parehong artikulo ay nagsasaad na ang atensyon ng isang modelo ay isang limitadong badyet, at ang recall na iyon ay bumababa habang pumupuno ang window ng konteksto. Sa mga tuntunin sa marketing, hindi iyon nag-aalis sa parehong mga sukdulan: ang isang linyang prompt na walang sinasabi sa modelo, at ang 200-page na brand book na na-paste nang buo.
Ang nag-uudyok na patnubay ni Anthropic ay nagdaragdag ng dalawang puntos na mahalaga para sa ad work (Claude documentation). Ang pagpapaliwanag ng dahilan sa likod ng isang pagtuturo ay nakakatulong sa modelo na maabot ang iyong aktwal na layunin. At ang mga halimbawa ay dapat na mag-iba-iba nang sapat na ang modelo ay hindi nakakakuha ng mga hindi sinasadyang pattern, na kung ano mismo ang nangyayari kapag ang isang koponan ay nag-paste sa isang sample na ad at nakatanggap ng sampung kopya nito.
Anong konteksto ang dapat mong ibigay sa AI bago ito magsulat ng ad?
Bigyan ito ng apat na pangunahing layer, kasama ang sandali at ang format. Ang mga ito ay sumasalamin sa mga input na binabasa ng mga ahente ng SOMIN bago sila magsulat, at ang parehong istraktura ay gumagana kapag binibigyan mo ng kamay ang isang pangkalahatang katulong.
| Layer ng konteksto | Ano ang ibibigay sa modelo | Kung saan galing | Ano ang mangyayari kung wala ito |
|---|---|---|---|
| Mga ad ng kakumpitensya | Humigit-kumulang 20 kamakailang mga ad mula sa mga tatak na nakikipagkumpitensya sa iyo, na nakapangkat ayon sa panukala at tensyon na ginagamit ng bawat isa | Mga aklatan ng ad, pagsubaybay sa kategorya | Isinulat ng modelo ang average ng kategorya, kadalasang malapit sa ad ng pinuno ng merkado |
| Mga tensyon ng madla | Dalawa o tatlong tensyon, bawat isa ay may katibayan nito (sample size, mga halimbawang post) at ang persona na kinabibilangan nito | Social na pakikinig, mga review, mga query sa paghahanap | Mga generic na benepisyo tulad ng "makatipid ng oras" na walang dahilan para sa sinumang magmalasakit |
| Mga asset ng brand | Mga panuntunan sa boses, mga inaprubahang claim at proof point, mga katotohanan ng produkto, mga salitang hindi mo kailanman ginagamit | Mga alituntunin sa brand, listahan ng mga naaprubahang claim | Mga paghahabol na hindi mo mapatunayan at isang boses na maaaring pag-aari ng sinuman |
| Kasaysayan ng pagganap | Ang mga nanalo at natalo noong nakaraang quarter, bawat isa ay may isang linyang dahilan | Mga pag-export ng platform ng ad, mga log ng pagsubok | Inuulit ng modelo kung ano ang nabigo na o ibinabagsak kung ano ang nagtrabaho |
| Sandali at pamilihan | Season, mga lokal na kaganapan, wika at kultural na mga pahiwatig sa bawat merkado | Kalendaryo ng nilalaman, lokal na koponan | Kopyahin na tama ngunit walang kaugnayan, o isinalin sa halip na naisalokal |
| Mga hadlang sa format | Channel, haba, aspect ratio, mga panuntunan sa pagsunod | Plano ng media, mga detalye ng platform | Rework sa dulo ng proseso |
Ang mga ad ng kakumpitensya ay nariyan upang maiwasan, hindi upang kopyahin
Ang punto ng pagpapakita sa modelo kung ano ang sinasabi ng mga kakumpitensya ay upang sabihin dito kung saan hindi dapat pumunta. Lagyan ng label ang mga masikip na proposisyon nang tahasan at humingi ng anggulo na wala sa kanila ang gumagamit.
Ang mga tensyon ay nangangailangan ng kanilang ebidensya
Ang pag-igting na walang katibayan ay isang hula na ang modelo ay masayang palamutihan. Iniimbak ng insight engine ng SOMIN ang bawat insight bilang persona, tensyon at anggulo, kasama ang teorya ng pag-uugali sa likod ng anggulo at ang pakikipag-ugnayan sa likod nito. Ang isang halimbawa mula sa aming workspace sa pagsasaliksik ng madla ay nagpapares ng insight na "Upang tunay na kumonekta, maglakas-loob na lumihis mula sa trending na landas" na may anggulo ng pag-uugali, na sinusuportahan ng 2,061 na pakikipag-ugnayan sa 65 na mga post. Iyon ay isang yunit ng konteksto na maaaring katwiran ng isang modelo.
Ang kasaysayan ng pagganap ay nangangailangan ng mga dahilan
Ang "Ad B beat ad A" ay nagtuturo ng kaunti sa modelo. "Nanalo ang Ad B dahil pinangalanan nito ang halaga ng paghihintay, na tinutugunan ng aming madla" ay nagbibigay ng prinsipyong muling gamitin.
Gaano karami ang konteksto?
Ang labis ay anumang bagay na hindi nagbabago sa output. Ang bawat dagdag na ad, alituntunin o tsart ay nakikipagkumpitensya para sa atensyon ng modelo, kaya ang isang na-curate na pakete ng ebidensya ay kadalasang nakakatalo sa pag-export ng lahat.
Ang mas magandang pattern ay retrieval sa sandali ng pangangailangan. Inirerekomenda ng artikulo ni Anthropic na panatilihin ng mga ahente ang magaan na mga sanggunian at i-load ang pinagbabatayan na data sa pamamagitan ng mga tool kapag kinakailangan lamang. Sa pagsasagawa, nangangahulugan iyon ng pagkonekta sa assistant sa data ng iyong kategorya, halimbawa sa pamamagitan ng isang MCP connector, at hayaan itong mag-query ng sampung pinakanauugnay na ad ng kakumpitensya para sa maikling ito sa halip na basahin ang 500.
Ang konteksto ng madla ay nangangailangan ng parehong disiplina. Sa social-listening workspace ng SOMIN, pinaniniwalaan ng isang insight na ang pinakintab, perpektong mga post ay hindi gumaganap ng mga hilaw, totoong kwento, isang anggulo na batay sa teorya ng pagpapasya sa sarili at sinusuportahan ng 330 na pakikipag-ugnayan sa 24 na mga post. Ang isang tala na tulad nito ay mas mahalaga sa modelo kaysa sa isa pang pahina ng mga adjectives ng brand.
Paano ka bubuo ng context pack na magagamit muli ng iyong team?
Tratuhin ang konteksto bilang isang pinananatili na asset, hindi isang one-off paste. Ang isang reusable pack ay may may-ari, istraktura at petsa ng pag-refresh.
- Imapa ang kategorya. Ilista ang mga kakumpitensya at i-decode ang kanilang mga kamakailang ad ayon sa persona, proposisyon, tensyon at tono.
- Piliin ang mga tensyon. Piliin ang dalawa o tatlong tensyon na kapani-paniwalang masasagot ng iyong brand, na may mga sample na laki at mga halimbawang post.
- Isulat ang layer ng brand nang isang beses. Mga panuntunan sa boses, naaprubahang claim, patunay na puntos at mga pinagbabawal na salita, sa isang maikling structured na file.
- Mag-log ng mga resulta na may mga dahilan. Pagkatapos ng bawat pagsubok, itala ang nanalo, ang natalo at isang pangungusap kung bakit.
- Magtakda ng ritmo ng pag-refresh. Ang mga layer ng kakumpitensya at audience ay pinakamabilis na nagiging lipas; i-refresh ang mga ito buwan-buwan man lang.
- Kumonekta sa halip na i-paste. Ilantad ang pack sa iyong assistant sa pamamagitan ng isang connector para gumana ang bawat miyembro ng team mula sa parehong bersyon.
Nakukuha ng modelong nabuong sandali ng katotohanan ng SOMIN kung bakit ito mahalaga. Ang isa sa kanila, para sa isang persona ng diskarte, ay nagbabasa ng: "Dapat kong pinasadya ang aming diskarte sa halip na ilapat ang parehong diskarte sa lahat ng dako." Ang isang nakabahaging context pack ay kung paano nagsasaayos ang isang team bilang default.
Paano mo malalaman na gumagana ang konteksto?
Suriin ang pagkakaiba-iba, traceability at hinulaang pagganap. Kung bubuti ang tatlo, ginagawa ng konteksto ang trabaho nito.
- Variety. Bumuo ng mga konsepto para sa dalawang nakikipagkumpitensyang brand na may parehong prompt. Kung maaari mong palitan ang mga pangalan ng tatak nang walang nakakapansin, ang konteksto ay masyadong manipis.
- Traceability. Ang bawat konsepto ay dapat tumuturo sa post, tensyon o resulta na nagbibigay-katwiran dito. Sa aming Agent ng diskarte, ang bawat chain ng insight ay sinusuportahan ng mga tunay na post sa likod nito, kaya maaaring suriin ng isang strategist ang isang konsepto bago ito pumunta kahit saan.
- Hulaang pagganap. Mag-iskor ng mga konsepto bago gastusin. Hinuhulaan ng SOMIN's paid media agent ang click-through para sa bawat konsepto, na may 78% na katumpakan ng hula sa mga benchmark ng customer.
Ang pagkakapareho ay ang nakikitang sintomas, at tinatalakay namin nang detalyado ang mga sanhi nito sa bakit ginagawa ng AI na magkapareho ang tunog ng bawat brand.
FAQ
Ano ang context engineering sa marketing?
Ito ay ang kasanayan ng pagpili at pag-istruktura kung ano ang binabasa ng isang modelo ng AI bago ito isulat, tulad ng mga ad ng kakumpitensya, tensyon ng madla, mga asset ng brand at kasaysayan ng pagganap, kaya ang output ay umaangkop sa iyong brand at market sa halip na sa average ng kategorya.
Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng prompt at konteksto?
Ang prompt ay ang kahilingan; ang konteksto ay lahat ng iba pang makikita ng modelo kapag sumagot ito. Maaaring gumamit ng parehong prompt ang dalawang team at makakuha ng magkaibang mga ad kung magkaiba ang kanilang konteksto.
Paano ko pipigilan ang ChatGPT o Claude sa pagsusulat ng mga generic na ad?
Ibigay sa modelo ang mga ad ng kakumpitensya na dapat nitong iwasan, isang partikular na tensyon ng audience na may ebidensya, ang iyong mga naaprubahang claim at ang iyong mga kamakailang nanalo at natalo. Pagkatapos ay humingi ng anggulo na hindi ginagamit ng sinuman sa mga kakumpitensya.
Ang mas maraming konteksto ba ay palaging nagbibigay ng mas mahusay na mga resulta?
Hindi. Ang mga modelo ay may limitadong badyet ng atensyon, kaya ang hindi nauugnay na materyal ay maaaring magpababa ng kalidad. Mag-curate ng isang maliit na pakete ng high-signal na ebidensya at kunin ang natitira sa pamamagitan ng mga tool kapag ito ay kinakailangan.
Gaano kadalas dapat i-update ang konteksto ng marketing?
Pinakamabilis na nagbabago ang mga layer ng kakumpitensya at audience at dapat na i-refresh kahit buwan-buwan. Maaaring suriin ang mga panuntunan sa brand at naaprubahang claim kada quarter o kapag nagbago ang brand.
Magsimula sa isang campaign: buuin ang apat na pangunahing layer para dito, patakbuhin ang iyong karaniwang prompt na mayroon at wala ang mga ito, at ihambing ang mga output nang magkatabi. Kung mas gugustuhin mong kumonekta kaysa i-paste, ang libreng Marketing Mondays plugin ay nagbibigay kay Claude ng live na access sa iyong data ng kategorya ng SOMIN.
