Les 3 – Betere opdrachten, betere output

Je hebt waarschijnlijk wel eens een prompt gezien die ongeveer zo begon:

Je bent de beste marketeer ter wereld, gespecialiseerd in neuropsychologie, conversie-optimalisatie, SEO, direct response copywriting…

En na nog 73 regels volgde dan eindelijk de vraag.

Op internet bestaan complete verzamelingen met zogenaamde perfecte prompts.

Sommige zijn prima, maar er bestaat geen magische combinatie van woorden waarmee AI plotseling alles begrijpt. Goede prompting gaat vooral over iets veel ouderwetsers:

duidelijk communiceren.

AI kan niet raden wat jij bedoelt

Stel dat ik tegen jou zeg: “Schrijf een pagina over mijn training.”

Waarschijnlijk is je eerste reactie: “Welke training?”

• Gaat het om voetbaltraining?
• Een WordPress-cursus?
• Managementtraining?
• Hondentraining?
• En voor wie is die pagina bedoeld?
• Wat moet de lezer na afloop doen?
• Hoe lang moet de tekst worden?
• Zakelijk of informeel?

AI mist exact dezelfde informatie.

Het grote verschil is dat een AI-toepassing meestal niet verontwaardigd zegt: “Wat is dit voor waardeloze opdracht?”

Hij begint gewoon te schrijven. En het resultaat klinkt vaak zelfs best redelijk. Dat maakt het probleem gevaarlijker.

Een simpele opdracht

Neem deze prompt:

Schrijf een tekst over mijn WordPress-cursus.

AI moet nu bijna alles zelf invullen.

• Voor wie is de cursus?
• Beginners of developers?
• Online of klassikaal?
• Gratis of betaald?
• Eén avond of drie maanden?
• Wil je informeren of verkopen?

Omdat die informatie ontbreekt, kiest het model patronen die vaak voorkomen. En zo ontstaat de bekende AI-tekst:

“In de snel veranderende digitale wereld is een professionele online aanwezigheid belangrijker dan ooit…”

Niemand liegt.

Niemand zegt iets fout.

Maar het had voor vrijwel ieder bedrijf geschreven kunnen zijn.

Context is het verschil

Nu voegen we informatie toe:

Ik geef een driedaagse WordPress-cursus voor webdesigners die al websites met Elementor bouwen, maar nauwelijks PHP kennen. Het doel is niet dat ze developer worden, maar dat ze beter begrijpen hoe WordPress technisch werkt en eenvoudige aanpassingen zelf kunnen maken.

Plotseling weet AI veel meer.
Dat noemen we context.
Context kan bijvoorbeeld bestaan uit:

• wie je bent;
• wie je doelgroep is;
• wat je aanbiedt;
• wat je doel is;
• welke voorkennis aanwezig is;
• wat juist niet de bedoeling is.

Hoe relevanter de context, hoe minder AI hoeft te gokken.

Vijf onderdelen van een goede opdracht

Je hoeft niet iedere prompt volgens één vast sjabloon te schrijven.
Maar vijf onderdelen zijn bijna altijd nuttig.

1. Context

Wat moet AI weten?

Ik heb een kleine webshop met handgemaakte leren tassen. Mijn klanten zijn vooral vrouwen tussen 30 en 55 jaar die bewust kiezen voor duurzame producten.

2. Doel

Wat probeer je te bereiken?

Ik wil de productpagina overtuigender maken zonder dat hij aanvoelt als een agressieve verkooptekst.

3. Opdracht

Wat moet AI precies doen?

Analyseer onderstaande productomschrijving en benoem welke informatie ontbreekt.

4. Beperkingen

Wat wil je juist niet?

Verzin geen producteigenschappen en herschrijf de tekst nog niet.

Output

Hoe wil je het antwoord ontvangen?

Geef maximaal acht punten en zet het belangrijkste punt bovenaan.

Dat is meestal veel effectiever dan één enorme “superprompt”.

Rol: nuttig, maar geen magie

In prompting wordt vaak geadviseerd een rol mee te geven.

Bijvoorbeeld:

Je bent een ervaren UX-copywriter.

Dat kan nuttig zijn.

Je geeft daarmee aan vanuit welke invalshoek je een antwoord verwacht, maar maak er geen toneelstuk van:

Je bent de allerbeste, meest briljante, wereldberoemde UX-copywriter met een IQ van 187, op je zeventiende ben je te vondeling gelegd door je ouders op de stoep van een oude verlaten bierbrouwerij en sindsdien leef je in een houten vat. Desondanks heb je een optimistische kijk op de wereld, en ziet overal de zonnige zijde van.

maakt het antwoord niet automatisch beter.

Geef liever relevante expertise aan:

Beoordeel dit als UX-copywriter die gespecialiseerd is in webshops.

Dat is voldoende.

Een alternatief is geen rol te benoemen, maar juist de doelgroep nader te omschrijven. Voor mij persoonlijk werkt dat een stuk beter.

Eén van de beste prompts bestaat uit vier woorden

Mijn favoriete prompttechniek is verrassend eenvoudig:

Welke informatie mis je?

Stel dat je een nieuwe salespagina wilt maken.

In plaats van direct te vragen:

Schrijf mijn salespagina.

kun je zeggen:

Ik wil een salespagina maken voor onderstaande dienst. Voordat je een structuur maakt, vertel me welke informatie je nog nodig hebt.

Nu verandert AI van schrijver in interviewer.

Misschien vraagt het:

• Wie is de doelgroep?
• Welk probleem lossen jullie op?
• Wat kost de dienst?
• Hoe ziet het proces eruit?
• Welke bezwaren hebben klanten?
• Welke bewijzen of cases zijn beschikbaar?

Na jouw antwoorden heeft het systeem veel meer bruikbare context en meestal wordt de uiteindelijke tekst vanzelf beter.

Werk iteratief

Een andere fout is verwachten dat alles in één prompt perfect moet zijn.
Zo werken mensen ook niet. Wanneer je samen met een tekstschrijver werkt, zeg je niet:
Hier is alles wat ik weet. Ik spreek je weer wanneer de brochure klaar is.

Je bekijkt een eerste voorstel.

Je zegt:

Deze paragraaf is te formeel.

Of:

Hier ligt de nadruk op het verkeerde voordeel.

Of:

Ik mis nog iets over onze werkwijze.

Dat is iteratie.

AI werkt juist uitstekend op die manier. Een praktische werkwijze kan zijn:

1. bespreek het doel;
2. laat AI vragen stellen;
3. maak een structuur;
4. controleer de structuur;
5. werk één onderdeel uit;
6. geef feedback;
7. ga door naar het volgende onderdeel;
8. doe aan het einde een eindredactie.
   

Dat duurt langer dan:

Schrijf 1.500 woorden over onderwerp X.

Maar het resultaat is meestal aanzienlijk beter.

Te grote opdrachten geven

Een taalmodel kan enorme hoeveelheden tekst genereren. Dat betekent niet dat je dat altijd moet vragen.

Schrijf een compleet ondernemingsplan.

is technisch mogelijk, maar je weet niet:

• welke aannames zijn gedaan;
• welke onderdelen zwak zijn;
• waar informatie is verzonnen;
• welke redenering verkeerd begon.
  

Knip grote taken daarom op.

Niet:

Bouw mijn website.

Maar:

Laten we eerst het doel en de doelgroep bepalen.

Daarna:

Welke pagina's zijn daarvoor nodig?

Daarna:

Maak een voorstel voor de homepage.

Dezelfde aanpak gaan we in les 6 opnieuw tegenkomen bij softwareontwikkeling.

Je hoeft het antwoord niet te accepteren

Dit klinkt vanzelfsprekend.

Toch behandelen veel mensen een AI-antwoord alsof het van een autoriteit komt.

Je mag gewoon zeggen:

Nee.

Of:

Dit klopt niet.

Of:

Je trekt hier een conclusie waarvoor ik geen informatie heb gegeven.

Sterker nog: dat moet je doen.

AI is geen orakel.

Een AI-systeem produceert een waarschijnlijk passend antwoord. Jij blijft verantwoordelijk voor de beoordeling.
In mijn uitgebreidere artikel over prompting vergelijk ik AI daarom met een enthousiaste stagiair: nuttig, snel en soms verrassend goed, maar geen medewerker aan wie je zonder controle de onderneming overdraagt.

Laat AI zichzelf bekritiseren

Wanneer je een eerste resultaat hebt, vraag dan niet alleen:

Kun je dit verbeteren?

Dat is nogal vaag.

Vraag bijvoorbeeld:

Noem de drie zwakste onderdelen van deze tekst en leg uit waarom.

Of:

Welke beweringen in deze tekst moet ik feitelijk controleren?

Of:

Welke passages klinken als generieke marketingtaal?

Dan krijg je gerichtere feedback.

Context heeft grenzen

Er is nog iets om rekening mee te houden. Een AI-chat kan veel informatie verwerken, maar niet onbeperkt.
Lange gesprekken worden uiteindelijk moeilijker te beheren. Informatie uit het begin kan minder zwaar gaan wegen, worden samengevat of buiten de actieve context vallen.

Begin daarom bij grotere projecten af en toe een nieuwe conversatie. Maak bijvoorbeeld een korte samenvatting van de belangrijkste uitgangspunten en start daarmee opnieuw.
Dat voorkomt dat je na zestig prompts probeert te achterhalen waarom AI ineens weer een beslissing gebruikt die je veertig berichten geleden had teruggedraaid.

Een klein experiment

Probeer twee prompts.

Eerst:

Schrijf een introductie voor een pagina over mijn bedrijf.

Bekijk het resultaat.
Begin daarna een nieuwe chat en geef:

• type bedrijf;
• doelgroep;
• belangrijkste dienst;
• onderscheidend kenmerk;
• gewenste toon;
• doel van de pagina.

Vraag vervolgens opnieuw om een introductie. Je hoeft geen AI-expert te zijn om het verschil te zien.

Onthoud dit

De kwaliteit van AI-output wordt voor een groot deel bepaald door de kwaliteit van de context en de opdracht. Laat AI niet gokken naar informatie die jij gewoon kunt geven.

Toegift: Moet ik mijn AI Chat programma bedanken?

Wanneer je chat in ChatGPT, dan is het soms of je met een mens aan het praten bent. In die zin is moderne AI met vlag en wimpel geslaagd voor de Turing-test. Dan krijg je bij een waardevol antwoord als snel de neiging om te bedanken. Dat is tenslotte beleefd. Maar of je nu wel of niet bedankt, jouw chat-partner voelt er niets bij. Sterker nog, jouw bedankje, opgeteld bij al die andere bedankjes van andere gebruikers, kost miljoenen per jaar. Want iedere keer weer, moet jouw AI chat programma jouw woorden evalueren.

Verder lezen

Voor een veel uitgebreidere behandeling van dit onderwerp kun je verder met AI Prompting – Waarom het (niet) werkt voor jou op de WordXPression site. Daar behandel ik onder meer rol, context, vage opdrachten, outputspecificatie en iteratief werken.

Over drie dagen

Tot nu toe gebruiken we AI vooral als een aparte gesprekspartner. Maar WordPress zelf heeft inmiddels infrastructuur gekregen waarmee plugins veel directer gebruik kunnen maken van AI.

In les 4 gaan we daarom WordPress zelf binnen:

Wat gebeurt er wanneer WordPress met AI kan samenwerken?