Umělá inteligence se stala běžnou součástí marketingu. Přesto jí mnozí zadávají jen stručné pokyny jako „Napiš článek“, „Vyhodnoť kampaň“ nebo „Navrhni kreativní brief“. Pak se diví, že výstupy působí příliš obecně, přehlížejí důležité souvislosti nebo neodpovídají značce. Problém přitom není v AI, ale v tom, že o vaší firmě nic netuší a chybějící informace si doplní podle obecných vzorců. My ve Včelišti víme, že kvalitní výsledky nestojí na „tajných promptech“, ale na kontextu. V tomto článku vám ukážeme, jak si takový kontext připravit, předat ho AI a využívat v každodenní marketingové praxi.
Umělá inteligence nemá lidskou intuici a sama od sebe nezná vaši firmu. Jazykové modely zjednodušeně řečeno odhadují, které slovo nejspíš bude následovat, a přitom vycházejí z tréninkových dat a informací, jež jim zadáte. Pokud konkrétní podklady chybějí, model se opře o obecné vzorce. Výsledkem pak bývá sice gramaticky a formálně správný, ale zaměnitelný text plný prázdných frází. Stejně snadno může AI navrhnout generickou marketingovou kampaň, vytvořit nevhodný kreativní brief, chybně interpretovat data nebo připravit doporučení, která neodpovídají vaší značce ani marketingovým cílům.
Při využívání AI v marketingu proto hodně záleží na informacích, které jí poskytnete. Nejde však o jejich množství. Důležité je vybrat relevantní podklady a předat je AI přehledně a srozumitelně.
Představte si AI jako schopného brigádníka, který je ve firmě první den. Umí psát, třídit informace, hledat souvislosti i navrhovat řešení, ale nezná vaše služby, zákazníky, data ani způsob práce. Bez kontextu proto může jen odhadovat, co od něj očekáváte. Když mu však předáte správné podklady, začne pracovat podobně jako zkušený zaměstnanec, který už ví, co firma dělá, pro koho to dělá a jak komunikuje.
Princip si ukážeme na jednoduchém textovém příkladu. Stejný rozdíl ale poznáte také u analýz, návrhů kampaní, kreativních briefů nebo práce s dokumenty. Potřebujeme napsat příspěvek na LinkedIn, který upozorní na nový článek o tom, jak vybrat B2B marketingovou agenturu.
Prompt: Napiš mi příspěvek na LinkedIn o tom, jak vybrat marketingovou agenturu.
Výstup AI: 🚀 Hledáte spolehlivého partnera v dnešní digitální době? Výběr správné marketingové agentury může být opravdová výzva! Spojte se s námi a díky našemu inovativnímu přístupu a synergickým řešením posunete svůj byznys na další úroveň. 📈 Nenechte svůj potenciál ležet ladem a kontaktujte nás ještě dnes! ✨ #marketing #business #digitalnidoba
Text je přesycený emotikony, plný klišé a neobsahuje jedinou konkrétní myšlenku. Navíc neplní původní cíl – místo pozvánky k přečtení článku prodává služby agentury.
Prompt: Napiš příspěvek na LinkedIn pro B2B marketingové ředitele, kteří nemají čas a nesnášejí korporátní fráze. Cílem je upozornit na článek „Jak vybrat marketingovou agenturu“. Piš sebevědomě, věcně a odborně. Čtenářům vykej. Vyhni se slovům jako „inovativní“, „synergie“ nebo „v dnešní digitální době“.
Výstup AI: Vybíráte marketingovou agenturu a máte pocit, že všechny slibují totéž? Místo prodejních řečí se ptejte na jednu zásadní věc: Jaké má agentura výsledky s firmami podobnými té vaší? Sepsali jsme pět oblastí, podle kterých už na první schůzce poznáte, zda se vám spolupráce může vyplatit. Odkaz na článek najdete v komentářích.
Druhá verze jde rovnou k věci, oslovuje konkrétní problém cílové skupiny a vede čtenáře k požadované akci. Rozdíl nevytvořil jiný nástroj, ale informace, které AI dostala.
Stejný rozdíl uvidíte také při analýze kampaně. Na pokyn „Vyhodnoť výsledky“ AI zpravidla jen zopakuje hlavní metriky. Když ale zná obchodní cíl, definici kvalifikované poptávky, rozpočet, předchozí období a změny v kampani, může hledat příčiny výsledku a navrhnout konkrétní další kroky.
Aby AI správně pochopila zadání, potřebuje znát víc než jen samotný úkol. Ve Včelišti proto firmám pomáháme připravit kontext, díky němuž výstupy umělé inteligence odpovídají jejich značce, potřebám zákazníků i obchodním cílům. Stavíme ho na čtyřech základních částech:
Pro většinu marketingových úkolů AI nepotřebuje znát celou historii společnosti ani číst dlouhý odstavec o tom, že jste „inovativní lídr zaměřený na zákazníka“. Firemní kontext by měl stručně vysvětlit:
Právě poslední bod se často přehlíží. Když AI vysvětlíte nejen to, kým jste, ale také kým nejste, snáze se vyhne nepřesným předpokladům a nevhodným argumentům.
Tyto informace často nemusíte vytvářet od nuly. Bývají už zachycené v marketingové strategii, brand booku, hodnotové nabídce, positioning statementu nebo v popisech produktů a služeb. Při spolupráci s klienty proto nejprve vycházíme z těchto dokumentů. Společně ověříme, které informace stále platí, doplníme chybějící souvislosti a převedeme je do podoby, se kterou může AI pracovat.
Informace o cílové skupině nejsou důležité jen při psaní. AI je využije také při návrhu kampaně, tvorbě vizuálu, přípravě nabídky, vyhodnocení výzkumu nebo odpovědi zákazníkovi. Potřebuje vědět, pro koho výstup vzniká, kdo ho bude používat a jakou situaci řeší.
Když AI sdělíte pouze „Píšete pro naše zákazníky“ nebo „Píšete pro marketéry“, neví, jakého konkrétního člověka má oslovit. Samotný údaj o věku, povolání nebo zájmech také nestačí. Aby dokázala zvolit vhodné argumenty a míru odbornosti, potřebuje znát čtenářovu situaci, jeho potřeby, problémy, obavy a způsob rozhodování.
Místo obecného zadání „Píšete pro marketéry“ proto AI řekněte: „Píšete pro marketingového manažera středně velké B2B firmy, který je pod tlakem na výkon, nemá čas na obecnou teorii a hledá konkrétní postupy podložené daty.“
Ani tyto informace nemusíte připravovat od začátku. Pokud už máte zpracované marketingové persony, popisy cílových skupin nebo zákaznické segmenty, nahrajte je AI jako podklad. Ve Včelišti je ukládáme do vyhrazených AI projektů pro konkrétní značky. Model je tak má při dalších úkolech k dispozici a my nemusíme stejné informace pokaždé zadávat znovu. Jak s těmito projekty pracujeme v praxi, si ukážeme za chvíli.
Má AI čtenářům tykat, nebo vykat? Psát formálně, nebo uvolněně? Může používat humor, emotikony či hovorové výrazy? A jak dlouhé mají být věty a odstavce? Všechny tyto volby patří do tónu komunikace, který byste měli AI předat.
Stanovte jasná pravidla pro způsob oslovování, míru formálnosti, používání humoru, interpunkci, slovní zásobu i délku vět. Doplňte také oblíbené výrazy a fráze, kterým se má AI naopak vyhýbat. Čím konkrétnější pravidla vytvoříte, tím snáze je model dodrží.
Pokud už máte texty, které dobře vystihují vaši značku, využijte je jako podklad. Nahrajte AI například články, příspěvky na sociální sítě, newslettery nebo texty z webu a požádejte ji, aby je analyzovala. Z ukázek dokáže vyčíst slovní zásobu, způsob oslovování, míru formálnosti, používání humoru i typickou délku vět.
Na základě analýzy si nechte vytvořit soubor pravidel tónu komunikace. Výsledek následně zkontrolujte, upravte a uložte do instrukcí projektu, aby se jím AI řídila při dalších úkolech.
Výraznost tónu komunikace si můžete ověřit jednoduchým testem. U příspěvku na sociálních sítích zakryjte profilovou fotografii, jméno autora a další prvky, které značku přímo prozrazují. Potom se na text podívejte znovu. Poznali byste, kdo ho zveřejnil?
Pokud jste tipovali Angry Beards, měli jste pravdu. Značku prozrazuje tykání, hovorové výrazy jako „magoři“, „matroš“ nebo „syslí“, nadsázka i charakteristický humor. Právě takové konkrétní znaky můžete předat AI jako pravidla tónu komunikace. O tom, jak Angry Beards se svým osobitým stylem pracují, jsme mluvili se zakladatelem značky Tomášem Čechem.
Tento test však ověřuje originalitu, nikoliv účinnost textu. Ne každý dobrý příspěvek musí být okamžitě rozpoznatelný. U některých webových nebo informačních textů je důležitější srozumitelnost, důvěryhodnost a schopnost dovést čtenáře k požadované akci.
Každý výstup má jiný účel. Pokyn „napište článek“, „vyhodnoťte data“ nebo „navrhněte kampaň“ AI neříká, zda chcete budovat důvěru, získávat poptávky, odhalit příčinu poklesu výkonu, nebo připravit podklady pro rozhodnutí. Pokud účel výstupu neurčíte, AI si ho zvolí sama.
U každého zadání proto upřesněte:
Pojďme si rozdíl ukázat přímo na článku, který právě čtete.
Příliš obecné zadání:
Napište článek na blog o tom, jak připravit kontext pro AI.
Takové zadání by vedlo k obecnému přehledu plnému definic. AI totiž neví, komu má článek pomoci, co si z něj má čtenář odnést ani co má po přečtení udělat.
Jasně definovaný cíl:
Cílem článku je, aby marketéři pochopili, jaké informace AI potřebuje, a dokázali si podle čtyř popsaných oblastí připravit vlastní kontext. Po přečtení jim nabídneme ke stažení bonusovou sadu promptů, se kterou mohou doporučení rovnou využít v praxi.
Druhé zadání dává AI jasný směr a pomáhá jí rozhodnout, které informace má zdůraznit a kam má celý text směřovat.
Stejný princip platí také u analytických úkolů. Místo obecného pokynu „Vyhodnoťte výsledky kampaně“ raději AI zadejte, aby zjistila příčiny poklesu počtu kvalifikovaných poptávek, porovnala výsledky s předchozím obdobím a navrhla tři změny pro další měsíc. Ve Včelišti proto před každým úkolem definujeme nejen to, co má AI zpracovat, ale především k čemu má výsledek sloužit.
Teď už víte, jaké informace umělá inteligence potřebuje. Zbývá je předat tak, aby je měla ve správnou chvíli k dispozici a dokázala se jimi řídit. Ukážeme vám čtyři praktické způsoby – od kontextu vloženého do jednorázového promptu až po napojení AI na aktuální datové zdroje. Právě díky nim už nebudete muset firemní kontext do každého promptu vkládat stále dokola.
Nejjednodušší možností je vložit potřebný kontext přímo do konkrétního zadání. Tento způsob se hodí především pro jednorázové úkoly nebo situace, kdy potřebujete obecné informace o značce doplnit o podklady vztahující se k jednomu výstupu.
Ve Včelišti ho využíváme například při přípravě textů pro web. AI můžeme předat poznatky z uživatelského výzkumu, nejčastější otázky a námitky zákazníků nebo vlastní zkušenosti s daným tématem. Doplnit můžeme také požadovanou délku jednotlivých částí či ukázku stránky s podobným rozložením, kterou AI nejprve analyzuje.
Díky tomu model nepracuje jen s obecným popisem firmy, ale také s informacemi důležitými pro konkrétní úkol a požadovaný výsledek.
Při této metodě doporučujeme začít zadání strukturovaným blokem „O nás / Pro koho / Tón / Cíl / Konkrétní podklady“ a teprve na konci popsat samotný úkol a požadovanou podobu výstupu.
[ROLE]: Jsi seniorní B2B copywriter a stratég obsahu. [KONTEXT – O NÁS]: Jsme Včeliště, marketingová agentura pomáhající B2B firmám s výkonným obsahovým marketingem. [PUBLIKUM]: Cílíme na marketingové ředitele, kteří nemají čas na prázdné teoretizování, bojují s omezeným rozpočtem a potřebují okamžitě použitelné nástroje. [TÓN A PRAVIDLA]: Čtenářům vykej. Buď sebevědomý, věcný a jdi rovnou k věci (BLUF – Bottom Line Up Front). Střídej dlouhá analytická souvětí s krátkými a údernými větami. Striktně se vyhni klišé a buzzwords (nepoužívej slova jako: inovativní, revoluční, synergie, v dnešní digitální době). [CÍL A ÚKOL]: Napiš osnovu edukativního SEO článku pro náš blog na téma „Jak správně vybrat marketingovou agenturu“. [FORMÁT]: Výstup dodej jako strukturovaný seznam v Markdown formátu, doplň návrhy H2 a H3 nadpisů.
Takto připravené zadání říká AI nejen pro koho a jak má psát, ale především z jakých konkrétních poznatků má při tvorbě výstupu vycházet.
Pokud s AI pracujete pravidelně, nechcete do každého zadání znovu kopírovat stejné informace o firmě, cílové skupině a tónu komunikace, můžete si vytvořit samostatný projekt a obecný kontext uložit do jeho instrukcí. Tuto možnost nabízejí například projekty v ChatGPT i projekty v Claude.
Ve Včelišti máme pro každého klienta založený vyhrazený projekt v AI nástroji. Do jeho instrukcí a souborů nahráváme všechno, co chceme, aby model o dané značce trvale věděl – marketingovou strategii, definovaný tón komunikace, persony nebo detailní informace o produktech a službách.
Když potom v rámci tohoto klientského projektu otevřeme novou konverzaci, umělá inteligence už má veškeré instrukce přečtené a k dispozici. My tak nemusíme kontext pokaždé znovu zadávat, prompt může být výrazně kratší a výstupy se díky tomu lépe drží pravidel značky.
Pro větší marketingové týmy, interní oddělení nebo složitější procesy, ve kterých hrozí rozdíly mezi zadáními jednotlivých uživatelů, může být vhodným řešením společný kontextový dokument ve formátu Markdown, tedy soubor s koncovkou .md.
Markdown se pro dlouhodobý kontext hodí díky jednoduché a přehledné struktuře. AI v něm snadno rozpozná nadpisy, seznamy, příklady i jednotlivá pravidla. Dokáže sice pracovat také s dokumenty ve Wordu nebo PDF, jejich složitější formátování však může pochopení struktury a zpracování informací zbytečně ztížit.
Markdownové soubory můžete nahrát přímo do AI projektu, ale nemusíte je ukládat pouze v konkrétní službě. Pokud s AI pracujete také v lokálním prostředí, mohou zůstat na firemním nebo sdíleném disku a model si je načte podle potřeby. Pro větší týmy existují také pluginy a další nástroje, které umožňují používat jeden sdílený kontext napříč uživateli.
Výhodou společného souboru je především snadnější aktualizace. Kontext není jednou provždy hotový dokument. Mění se spolu s nabídkou, strategií, cílovými skupinami i způsobem komunikace. Když všechny informace spravujete na jednom místě, stačí je upravit v jediném zdroji. U samostatných AI projektů naopak musíte změny často doplňovat do každého z nich zvlášť.
Kontextový dokument dobře funguje pro informace, které se nemění každý den. Při analýze kampaní, vyhodnocování výkonu nebo práci s firemními daty však AI potřebuje také aktuální podklady. Pomocí konektorů nebo MCP serverů ji proto můžete napojit přímo na externí nástroje, datové zdroje a databáze.
V marketingu může jít například o data z Google Analytics, Google Search Console, Collabimu, Marketing Mineru, Meta Ads nebo Ecomailu. AI může podle dostupného propojení pracovat také s obsahem z Google Drive, Gmailu, Figmy, Webflow nebo interních firemních databází. Například Google Analytics nabízí vlastní MCP server, jehož prostřednictvím může AI číst analytická data.
Ve Včelišti tento způsob používáme, když má AI pracovat s větším množstvím průběžně aktualizovaných informací. Při analýze kampaně tak může vycházet z nejnovějších výsledků, pro přípravu briefu si načíst schválené dokumenty a při hledání souvislostí propojit několik firemních zdrojů. Data nemusíme před každým úkolem ručně exportovat a znovu nahrávat. Některá propojení navíc umožňují AI nejen čerpat informace, ale také provádět úkoly přímo v připojených nástrojích.
Ať už kontext vložíte do promptu, uložíte do AI projektu, zapíšete do Markdown souborů, nebo zpřístupníte přes datové konektory, potřebujete k tomu správná vstupní data. Výstupní kvalita z AI je totiž vždy jen odrazem toho, čím ji nakrmíte.
Před zahájením práce si proto připravte:
Ve Včelišti při přípravě kontextu pro klienta začínáme právě takovou inventurou. Zjistíme, které podklady už firma má, co je potřeba doplnit a které informace se mění natolik často, že je vhodnější napojit jejich zdroj. Marketingovou strategii, persony nebo pravidla komunikace můžeme uložit do AI projektu, zatímco analytická či reklamní data zpřístupnit pomocí konektoru. AI pak pracuje s jedním uceleným kontextem a marketingový tým nemusí podklady pro každý úkol shromažďovat znovu.
Při nastavování kontextu pro AI se firmy často dopouštějí několika typických chyb. Tady jsou ty hlavní a způsoby, jak se jim vyhnout:
AI můžete předat podrobné informace o značce, ale nemůžete od ní očekávat vlastní zkušenost. Nezažila schůzku se zákazníkem, nezná vaše zákulisí a nedokáže posoudit, zda může za uvedená fakta skutečně ručit.
Ve Včelišti ji proto vnímáme jako pomocníka, nikoliv jako náhradu člověka. Ať už připravuje analýzu, audit, návrh kampaně, odpověď zákazníkovi nebo marketingový text, výsledek musí vždy zkontrolovat člověk. Ověří data a fakta, posoudí doporučení, doplní zkušenosti z praxe a převezme odpovědnost za konečný výstup.
Rozdělení práce si můžete představit pomocí pravidla 10–80–10:
Nejde o pevně daný poměr pro každý úkol. Důležitý je princip: člověk práci zahajuje, řídí a také za její výsledek odpovídá.
Umělá inteligence je skvělý pomocník, její výstupy se ale vždy odvíjejí od informací, které jí předáte. Když dostane konkrétní podklady o vaší firmě, cílové skupině, tónu komunikace i cíli výstupu, přestane tápat a začne připravovat přesnější analýzy, návrhy kampaní, briefy, doporučení i marketingové texty. Dobře nastavený kontext vám tak ušetří čas a výrazně omezí množství následných úprav.
Žádný komentář k zobrazení