De la anunţuri scrise pe fugă la texte generate de modele mari de limbaj: aici e vorba despre cum să foloseşti LLM-uri precum Gemini pentru a crea copy eficient pentru Google Ads, în special pentru cei care gestionează campanii PPC şi vor să scaleze rapid. Evoluţia publicităţii online arată trecerea de la ore de brainstorming şi testări A/B la fluxuri de lucru în care AI produce variante în câteva minute, însă contează foarte mult ce cerinţe pui instrumentului.
Pentru rezultate bune din generative AI trebuie să concepi promptul ca pe o hartă clară. Chiar şi cel mai puternic model are nevoie de indicaţii precise: cine e publicul, care e obiectivul, ce ton vrei şi ce formate sunt necesare. Google recomandă patru elemente principale: persona, sarcina, contextul şi formatul. Pe scurt, spune cine eşti în solicitare (de exemplu, manager Google Ads la o agenţie), defineşte scopul (clickuri, conversii sau awareness), oferă detalii despre produs, audienţă şi USP-uri, şi stabileşte limitele tehnice (30 de caractere pentru titluri, 90 pentru descrieri). Dacă omiţi aceste constrângeri, vei pierde timp cu ajustările şi beneficiul scalării dispare.
Un exemplu practic de structură de prompt reuneşte toate aceste elemente: atribui modelului rolul unui copywriter specializat în direct-response, descrii audienţa şi durerile ei, indici tonul şi cuvintele-cheie, ceri CTA-ul principal şi soliciţi 3–5 variaţii, fiecare cu trei titluri (30 caractere) şi două descrieri (90 caractere). Astfel primeşti variante pregătite pentru testare, nu doar idei vagi. Tehnici avansate includ atribuirea unei persona stilistice pentru consecvenţă, abordarea iterativă tip ladder pentru rafinare pas cu pas, generarea direct pentru A/B testing şi few-shot prompting când ai exemple care funcţionează şi vrei acelaşi stil.
La fel de important este să foloseşti negative constraints: precizează ce trebuie evitat, de la jargon tehnic până la clișee ca „cel mai bun” sau tonuri prea agresive de vânzare. Aceste restricţii te ajută să previi texte generice, bombastice sau formulări nepotrivite pentru brand. Şi, foarte important, nu lăsa AI-ul să facă totul de capul lui. Trebuie să verifici faptele, să ajustezi tonul pentru a corespunde vocii brandului şi să te asiguri că mesajul e clar din prima. Omul rămâne cel care validează şi rafinează.
Pentru marketeri, avantajul e evident: reducerea timpului dintre idee şi versiuni testabile permite mai multe experimente şi mai multă diversitate în mesajele afișate. Practic, asta înseamnă să construieşti prompturi care includ persona, obiectivul, contextul de produs şi formatele exacte, apoi să foloseşti iteraţii şi constrângeri negative pentru a obţine copy gata de test. Instrumentele AI nu înlocuiesc creativitatea umană; o extind, dar eficienţa depinde de cât de bine le ghidezi.
Exemplul concret de format cerut, trei titluri de 30 de caractere şi două descrieri de 90 pentru fiecare variaţie, arată ce înseamnă scrierea pentru Google Ads în practică. Dacă utilizezi persona, ladder prompts, A/B prompts şi few-shot, ajungi la variante care pot fi imediat puse în test. Verificările finale rămân editare umană, validarea datelor şi alinierea la tonul brandului.
Titlul folosit în text şi cerinţa clară privind limitele de caractere demonstrează cât de tehnic şi, totodată, practic este procesul de creare a copy-ului pentru Google Ads. Folosirea AI-ului în publicitate transformă brainstormingul tradiţional în fluxuri de lucru pragmatice, care pun accent pe calitatea promptului şi pe iteraţie. Tehnicile prezentate, persona, ladder, A/B, few-shot şi negative constraints, sunt instrumente pe care le poţi aplica imediat: scrie prompturi care specifică cine e publicul, ce vrei să obţii, ce nu trebuie spus şi în ce format să vină rezultatul. Tu rămâi cel care verifică, corectează şi decide ce se testează în campanii.
Crezi că te descurci să construieşti un prompt complet pentru o campanie reală sau preferi să începem cu exemple concrete de produse şi audienţe?
Fii primul care comentează