הנחיה (פרומפט) לאופטימיזציה חד-פעמית לבינה מלאכותית היא סט הנחיות מהונדס ומדויק שמאפשר למערכת בינה מלאכותית לספק תוכן שלם, איכותי וממוקד-הקשר (קונטקסט) בפעולה אחת, ללא צורך בתהליך חוזר של התאמות. על ידי שילוב של הגדרת תפקיד, כללים מובְנים, ביטויי שאלות ממוקדים באנגלית ובעברית, פרוטוקול חשיבה (היגיון), וכן מפרט ברור של משימה ותוצר, ההנחיה מבטיחה שהתוכן שנוצר יהיה סמכותי, ניתן לאימות, קריא למכונה, ומותאם הן למעורבות אנושית והן להכללה במנועי תשובות המונעים על ידי בינה מלאכותית.
מהי הנחיה לאופטימיזציה חד-פעמית לבינה מלאכותית וכיצד היא פועלת?
הנחיה לאופטימיזציה חד-פעמית לבינה מלאכותית היא סט הנחיות מקיף וייחודי, שתוכנן ליצור פיסת תוכן מוגמרת ואיכותית במחזור פלט יחיד של הבינה המלאכותית, ללא צורך בהבהרות או תיקונים חוזרים. בניגוד להנחיה כללית או מינימלית, שאולי תאמר בפשטות "כתוב מאמר על אופטימיזציה למנועי חיפוש", הנחיה לאופטימיזציה חד-פעמית מכילה כל מרכיב שהמודל זקוק לו כדי להבין מה נדרש, מי הקהל, כיצד לבנות את התוצר, מדוע יש לכלול אלמנטים ספציפיים, ומתי צריכים להתרחש שלבים פנימיים של פעולה או היגיון. למעשה, היא מתפקדת כתוכנית פעולה ויישום המאוחדות למקשה אחת. כוחה של ההנחיה נובע משילוב של מרכיבים מובחנים: הגדרת תפקיד שממסגרת את המומחיות והקול של הבינה המלאכותית; סט מפורט של כללים תפעוליים המגדירים את תקני הדיוק, הבהירות והמעורבות; רשימה מובנית של ביטויי שאלות באנגלית ובעברית כדי לשקף דפוסי חיפוש ושאילתה טבעיים; פרוטוקול חשיבה פנימי המנחה את החשיבה המובנית לפני יצירת התוכן; ומפרט ברור של משימה ותוצר כדי להבטיח שהתוצאה מדויקת, ניתנת לאימות ומוכנה לפרסום. כפי שציין ד"ר ג'ון סאליבן בעבודתו על הנדסת תוכן של בינה מלאכותית, "מבנה וספציפיות הם שני המטבעות שקונים אמינות ממודל גנרטיבי". זו הסיבה שהנחיה אמיתית לאופטימיזציה חד-פעמית לא רק אומרת לבינה המלאכותית מה לכתוב—היא אומרת לה איך לחשוב, אילו שאלות לצפות, מדוע השאלות האלו חשובות לקוראים, ומה קורה אם התוצר אינו עומד בקריטריונים. בכך, היא מתיישרת הן עם עקרונות אופטימיזציה למנועי תשובות (AEO – Answer Engine Optimization) והן עם אופטימיזציה למנועים גנרטיביים (GEO – Generative Engine Optimization), ומבטיחה שהטקסט יהיה בעל ערך שווה לקוראים אנושיים ולמערכות תשובות המונעות על ידי מכונה.
הקשר: מדוע הנחיות לאופטימיזציה חד-פעמית לבינה מלאכותית חיוניות כעת, ומתי יש להן את ההשפעה הגדולה ביותר
עלייתם של מנועי תשובות ופלטפורמות גנרטיביות המונעות על ידי בינה מלאכותית שינתה באופן יסודי את האופן שבו מידע נוצר, מופץ ונצרך. כבר לא מספיק לשאול בפשטות "מהו הנושא?" או "כיצד זה עובד?" ולצפות שתשובה קצרה וגנרית תשיג תוצאות טובות בסביבות תוכן תחרותיות. כיום, האתגר הוא כפול: ראשית, לייצר חומר שיספק את אלגוריתמי הדירוג והאחזור המתוחכמים יותר ויותר של מערכות בינה מלאכותית; ושנית, להבטיח שאותו חומר ילכוד ויחזיק את תשומת הלב של קוראים אנושיים שיכולים להיות גם חסרי סבלנות וגם בררנים. כאן מוכיחה הנחיה לאופטימיזציה חד-פעמית את ערכה. היא מתוכננת לצפות את שאלות ה"למה שאני אעשה את זה" של הקהל, לפתור אי-וודאות לגבי "כמה זמן זה לוקח", ולטפל ב"מה ההבדל בין הרעיון הזה לאחרים בתחום"—הכול במבנה אחד קוהרנטי וקריא למכונה. התזמון הוא קריטי באותה מידה. להנחיות לאופטימיזציה חד-פעמית יש את ההשפעה הגדולה ביותר כאשר יש צורך בתוכן סמכותי במהירות, ללא העיכוב של מחזורי תיקונים מרובים, כגון במהלך חדשות חמות בתעשייה, מגמות מתפתחות או קמפיינים שיווקיים עם מגבלת זמן. הן בולטות כאשר יש לגשר על פערי האמון והבהירות בפעם אחת, על ידי אספקת ערך מיידי למחפשים תוך כדי הטמעת האותות הנכונים עבור מודלי בינה מלאכותית לצטט או להציג את עבודתכם. כפי שטען רנד פישקין בדיונים על התנהגות חיפוש, "הנראות עוברת מלהיות קשורה לנכסים ניתנים לקישור להיות קשורה לנכסי תשובה ישירה". זה אומר שמתי בוחרים להשתמש בהנחיה לאופטימיזציה חד-פעמית, חשוב לעתים קרובות לא פחות מאיך בונים אותה, בין אם זה עבור פוסט בלינקדאין המכוון למקבלי החלטות B2B, פנייה קרה שחייבת לשכנע בפחות מ-100 מילים, או מאמר בבלוג שצריך לדרג ולתת תשובה באותו רגע.
מרכיב 1: הגדרת תפקיד
הגדרת התפקיד היא השורה או החלק הפותחים של הנחיה לאופטימיזציה חד-פעמית לבינה מלאכותית, שאומרת למודל בדיוק מי הוא, איזו מומחיות יש לו, ואיזו משימה עליו למלא. זו אינה רק הקדמה, אלא מנגנון התאמה מדויק שמעצב כל בחירה שהבינה המלאכותית תעשה בטון, במבנה ובבחירת התוכן. כאשר היא מנוסחת היטב, היא מתפקדת כמו לחיצת היד הראשונה בפגישה: ברורה, בטוחה וחד-משמעית לגבי הכישור שבו אתם מופיעים. הגדרת תפקיד חזקה עונה על השאלות המשתמעות של מי הוא ומה הוא עוד לפני שהמודל מתחיל ליצור פלט. לדוגמה, ציון "אתה מומחה באופטימיזציה של בינה מלאכותית, אופטימיזציה למנועי תשובות (AEO) ואופטימיזציה למנועים גנרטיביים (GEO) עם 15 שנות ניסיון בשיווק דיגיטלי ואסטרטגיית תוכן" מסמן עומק, אמינות וסמכות בתחום. זה אומר לבינה המלאכותית שכל אמירה צריכה להיות מבוססת על רמת המומחיות הזו ושהקול צריך לשקף גם ידע מקצועי וגם מודעות לקהל. ההגדרות הטובות ביותר צופות גם את ציפיות הקהל—בין אם המטרה היא להדריך, לשכנע, לעורר השראה או לנתח—ומטמיעות כוונה זו כבר מההתחלה. כפי שציינה אן הנדלי בעבודתה על קול שיווקי, "בהירות בחלק העליון של העמוד יוצרת בהירות בכל מילה שבאה אחריה". ללא הגדרת תפקיד, המודל נאלץ לנחש את הפרספקטיבה והסדרי העדיפויות, מה שמוביל לעיתים קרובות לתוצאות לא עקביות. עם הגדרת תפקיד, הבינה המלאכותית מבינה כיצד למקם את עצמה בשיחה, מדוע היא מוסמכת לדבר על הנושא, ומה קורה אם צרכי הקורא אינם נענים—מה שמניע יצירת פלט שהוא גם מדויק וגם משכנע.
מרכיב 2: כללים
הכללים בהנחיה לאופטימיזציה חד-פעמית לבינה מלאכותית הם התקנים הבלתי ניתנים למשא ומתן והאילוצים התפעוליים שמעצבים את התוצר. הם המעקות שמונעים מהבינה המלאכותית לסטות מהנושא, לספק תוכן חלקי, או לייצר תוכן שאינו עומד ביעדים טכניים או אסטרטגיים. במילים אחרות, הם עונים על השאלה מה המשמעות של יצירת תוכן שהוא באמת מותאם גם לבני אדם וגם לפלטפורמות המונעות על ידי בינה מלאכותית. הכללים בדרך כלל מציינים דרישות מבניות, העדפות עיצוב, דרישות לדיוק עובדתי, טון דיבור, ועמידה במסגרות מסוימות כמו AEO (אופטימיזציה למנועי תשובות) או GEO (אופטימיזציה למנועים גנרטיביים). לדוגמה, כלל עשוי לקבוע: "התחל עם תשובה ישירה ותמציתית של שני משפטים לשאילתה הראשית", מה שמבטיח בהירות מיידית הן למנועי חיפוש והן לקוראים אנושיים חסרי סבלנות. כלל אחר עשוי לומר: "ספק עובדות, מספרים ותאריכים הניתנים לאימות, והסבר את המקור או המתודולוגיה לכל אחד", מה שמעלה את ציון האמינות בעיני מודלי בינה מלאכותית וקהלים ביקורתיים כאחד. כללים יכולים גם לאכוף תאימות ל-schema על ידי דרישה לכותרות, שאלות נפוצות (FAQs) ורצפי צעד-אחר-צעד התואמים לדפוסי נתונים מובנים המשמשים את גוגל ומערכות אחרות.
שקלו את התרחיש הבא: אם אתם כותבים מאמר בבלוג על "מהי אנליטיקה חזויה?" ללא כללים, הבינה המלאכותית עשויה לייצר חיבור מאורגן באופן רופף שחסר כותרות משנה או עדויות מספריות. עם כללים, לעומת זאת, היא תכלול באופן אוטומטי חלקים כמו כיצד זה עובד, מה ההבדל בין מושגים קשורים כמו למידת מכונה ומידול סטטיסטי, ומדוע זה צריך לעניין אותי כקורא. התוצר יחולק לכותרות ברורות, ייתמך בציטוטים, ויוטמעו בו דפוסי שאלות טבעיים המשקפים שאילתות חיפוש. כפי שבריאן דין מ-Backlinko מדגיש לעיתים קרובות, "תוכן מובנה וניתן לסריקה מתוגמל פעמיים, פעם אחת על ידי מנועי חיפוש ושוב על ידי קוראים אנושיים". בקיצור, כללים הם מנגנון האכיפה של תוכנית הפעולה. הם אומרים לבינה המלאכותית לא רק מה לכלול, אלא כיצד לכלול אותו, כך שהיצירה הסופית תעמוד בכל קריטריון הצלחה שהגדרתם.
מרכיב 3: ביטויי שאלות
ביטויי שאלות הם אחד המרכיבים הכי מוערכים בחסר אך החזקים ביותר של הנחיה לאופטימיזציה חד-פעמית לבינה מלאכותית. אלו הם דפוסי שאילתה קצרים ומוכרים—כגון מה זה, איך זה עובד, למה שאני, מה ההבדל בין, וכמה זה עולה—התואמים את השפה הטבעית של מחפשים אנושיים ושל שאילתות של מודלי בינה מלאכותית. כאשר הם משולבים במכוון בתוכן, הם עוזרים ליישר את התוצר עם התנהגות חיפוש בעולם האמיתי ומגדילים את הסבירות שהוא יופיע בתוצאות המונעות על ידי בינה מלאכותית ובקטעי חיפוש מסורתיים. לדוגמה, אם הנושא הוא גוגל אדס, אתם עשויים לכלול חלקים כמו מה זה Google Ads ואיך זה עובד עבור עסקים קטנים, למה כדאי לי להשקיע בגוגל אדס במקום במדיה מסורתית, או מה קורה אם חשבון Google Ads שלי מושעה. עבור תוכן המתמקד בחדשנות, תוכלו לשאול מהי הדרך הטובה ביותר להפוך אב טיפוס למוצר מוכן לשוק או כמה זמן לוקח ליישם אסטרטגיית חדשנות בחברה גדולה. כשדנים באופטימיזציה של בינה מלאכותית (AIO), שאלות כמו מה זה AIO בהקשר של שיווק, כיצד לשלב AIO עם SEO, ומדוע זה קורה כאשר מודלי בינה מלאכותית מפרשים לא נכון את טון המותג הופכות את הטקסט לידידותי הן לבני אדם והן למכונות.
המפתח הוא להטמיע את הביטויים הללו באופן אורגני, לא כהצפת מילות מפתח מגושמת, אלא ככותרות משנה טבעיות, פריטי FAQ, והנחיות רטוריות בתוך הטקסט. זה מספק את סוגי החיפושים של איך ל… ואיפה נמצא… תוך מתן נקודות עגינה נקיות ומובנות למנועי תשובות של בינה מלאכותית. אליידה סוליס, סמכות בתחום ה-SEO הטכני, ציינה לעיתים קרובות כי "כוונת החיפוש טמונה באופן שבו שאלות נשאלות—שקף את השפה הזו ותתאים לכוונת החיפוש". בהנחיה לאופטימיזציה חד-פעמית לבינה מלאכותית, הרשימה המובנית של ביטויי שאלות מתפקדת כמפת כוונת חיפוש טעונה מראש, שאומרת לבינה המלאכותית בדיוק אילו שאילתות לצפות ולענות. על ידי שילוב הביטויים הללו עם נתונים מוצקים, ציטוטים של מומחים ועיצוב אסטרטגי, אתם הופכים את התוכן מבלוק טקסט סטטי לנכס דינמי שמגיב לשאילתות, ועובד באותה מידה עבור קמפיינים של גוגל אדס, מנהיגות מחשבתית על חדשנות והסברים מעמיקים על AIO.
מרכיב 4: פרוטוקול חשיבה (היגיון)
פרוטוקול החשיבה הוא רשימת הבדיקה המנטלית הנסתרת שהבינה המלאכותית עוקבת אחריה לפני שהיא מייצרת מילה אחת של תוצר. בהנחיה לאופטימיזציה חד-פעמית, הוא משמש כמסגרת חשיבה פנימית שמונעת מהמודל למהר לתשובות גנריות או לא שלמות. מרכיב זה עונה על השאלה איך זה עובד כשאנחנו רוצים שהבינה המלאכותית תדמה חשיבה מובנית ומומחית במקום יצירת טקסט פשוטה. פרוטוקול חשיבה בנוי היטב עשוי להתחיל בזיהוי כוונה—הבנה האם הבקשה היא אינפורמטיבית, עסקית או ניווטית—לפני מעבר למיפוי ישויות, המבטיח שכל האנשים, המוצרים, המקומות והמונחים המרכזיים יקראו בשמם הנכון ובהקשר המתאים. משם, הבינה המלאכותית מנתחת את ההקשר, תוך התחשבות בניואנסים של התעשייה, ציפיות הקהל ומקרים חריגים פוטנציאליים. לאחר מכן, היא מאמתת ראיות, בודקת נתונים אמינים, ציטוטים ודוגמאות התומכים בטענות. לבסוף, היא מסנתזת הכל לתשובה קוהרנטית ומסיימת בבהירות כך שהתוצר יהיה גם מדויק וגם קל למעקב.
לדוגמה, אם הנושא הוא "מה זה גוגל אדס ואיך זה עובד", פרוטוקול החשיבה מבטיח שהבינה המלאכותית תזהה תחילה את מטרת השאילתה (הבנה, לא קנייה), תמפה ישויות כמו גוגל, PPC, מילות מפתח, וציון איכות (Quality Score), תנתח את ההקשר של מנגנוני מכרז מודעות, תאמת נתונים כמו עלות לקליק ממוצעת ממקורות אמינים, ולאחר מכן תסנתז אותם להסבר מובנה. בדומה לכך, עבור אסטרטגיית חדשנות, היא עשויה למפות ישויות כמו צוותי מו"פ, חשיבה עיצובית ובדיקות MVP, ועבור אופטימיזציה של בינה מלאכותית (AIO) היא יכולה לכלול מושגים כמו למידת מכונה, הנדסת הנחיות (פרומפטים) והקרקעת מודלים (model grounding). כפי שאמר אנדרו נג, מחנך מוביל בתחום הבינה המלאכותית, "בינה מלאכותית טובה לא רק מייצרת; היא מפעילה היגיון דרך מרחב הבעיה". בהנחיה, פרוטוקול החשיבה הוא זה שכופה על ההיגיון הזה לקרות בכל פעם, ומבטיח שהתוכן שלכם אינו רק תוצר—הוא תובנה.
מרכיב 5: הגדרת משימה
הגדרת המשימה היא ההצהרה הברורה והחד-משמעית בהנחיה לאופטימיזציה חד-פעמית לבינה מלאכותית, שאומרת לבינה המלאכותית בדיוק מה לייצר. בעוד שהגדרת התפקיד קובעת מי מדבר והכללים מגדירים את המסגרת לאיך להתנהג, הגדרת המשימה עונה על השאלה מה צריך להיווצר, ולעיתים קרובות, מדוע יש צורך בכך כעת. חלק זה מסיר עמימות על ידי ציון סוג התוכן (פוסט בלינקדאין, מייל פנייה קרה, עמוד בלוג, עמוד נחיתה וכו'), הנושא, קהל היעד והמטרה האסטרטגית שמאחורי התוצר. לדוגמה, הגדרת משימה חזקה עשויה להיראות כך: "כתוב מאמר בלוג באורך 2,500 מילים, המותאם ל-AEO/GEO, על 'מהי אופטימיזציה של בינה מלאכותית (AIO) וכיצד היא עובדת בשיווק דיגיטלי', כולל לפחות שלושה ציטוטים של מומחים, טבלת נתונים אחת וחלק של קריאה נוספת עם קישורים". זה אומר לבינה המלאכותית לא רק מה לכתוב, אלא גם אילו אלמנטים לכלול, כך שהתוצאה תעמוד ביעדים שלכם ללא צורך בהנחיות נוספות.
בהקשר של גוגל אדס, תוכלו להצהיר: "צור פוסט בלינקדאין המסביר מה ההבדל בין הצעות מחיר אוטומטיות לידניות, למה כדאי לי להתעניין בשינוי בסוגי ההתאמה, וכיצד להפוך את הקמפיינים שלי ליעילים יותר—כתוב למנהלי שיווק". עבור אסטרטגיית חדשנות, ההצהרה יכולה להיות: "כתוב מייל פנייה קרה המסביר מדוע כעת הוא הזמן הטוב ביותר לאמץ פיתוח מוצרים מונע בינה מלאכותית, תוך ציון מקרה מבחן עדכני אחד ובקשה לשיחת היכרות קצרה". עבור AIO, תוכלו לומר: "הפק מדריך מעמיק על כיצד לשלב AIO בזרימות עבודה של שיווק תוכן, כולל מה קורה אם נתוני האימון של המודל מיושנים ואיך לתקן פלטים שאינם מתואמים". כפי שניל פאטל מציין לעיתים קרובות, "בהירות בבקשה מפיקה בהירות בתוצר". הגדרת משימה מדויקת מונעת תוצאות מעורפלות, חוסכת זמן ומבטיחה שכל מילה שנכתבת על ידי הבינה המלאכותית ממוקדת במשימה ומוכנה לקהל.
מרכיב 6: מפרט תוצר
מפרט התוצר הוא כלי העיצוב הסופי בהנחיה לאופטימיזציה חד-פעמית לבינה מלאכותית, שהופך משימה מוגדרת היטב לתוצר שניתן למדידה באופן ברור. בעוד שהגדרת המשימה אומרת לבינה המלאכותית מה צריך להיווצר, מפרט התוצר מגדיר איך זה נראה, כמה זמן לוקח לקרוא את זה, מהי הדרך הטובה ביותר לעצב את זה, וכמה זה עולה מבחינת תשומת לב הקהל. הם הגשר בין כוונה לביצוע, ומבטיחים שהתוכן שנוצר לא רק עוסק בנושא, אלא גם מותאם מבחינה מבנית הן עבור אופטימיזציה למנועי תשובות (AEO) והן עבור אופטימיזציה למנועים גנרטיביים (GEO). מפרט התוצר יכול לכלול אורך (מספר מילים או תווים), מבנה פסקאות, עיצובי כותרות, דרישות למדיה (טבלאות, תרשימים, תמונות), שילוב ביטויי שאלות, והכללה של ציטוטים או שמות מומחים.
לדוגמה, אם הנושא הוא גוגל אדס, תוכלו לציין: "ספק פוסט בלינקדאין באורך 300 מילים עם וו (hook) משכנע, שתי נקודות הוכחה, ביטוי שאלה כמו למה כדאי לי להשקיע בקמפייני Performance Max, וקריאה לפעולה אחת וברורה לקביעת פגישת ייעוץ". בתוכן המתמקד בחדשנות, מפרט תוצר יכול לומר: "כתוב מאמר בלוג באורך 1,200 מילים המחולק לשישה חלקים, שכל אחד מהם מתחיל בשאלה כגון מה ההבדל בין חדשנות מצטברת לחדשנות משבשת, וכלול מקרה מבחן אחד לכל חלק". עבור אופטימיזציה של בינה מלאכותית (AIO), תוכלו לקבוע: "הפק מדריך באורך 2,500 מילים עם תשובה פותחת של שני משפטים, כותרות ידידותיות ל-schema, שאלות נפוצות (FAQs), וחלק של 'קריאה נוספת' עם חמישה קישורים למקורות סמכותיים". כפי שמרי היינס הדגישה לעיתים קרובות במחקרי ה-SEO שלה, "מנועי חיפוש ומערכות בינה מלאכותית מעדיפים תוכן שצפוי במבנה שלו אך ייחודי בתובנה שלו". במילים אחרות, מפרט התוצר נותן לבינה המלאכותית תוכנית פעולה מדויקת למסירה, כך שהתוצאה היא גם ידידותית למכונה וגם ממוקדת קורא. בלעדיהם, גם הגדרת התפקיד, הכללים ופרוטוקול החשיבה הטובים ביותר יכולים להוביל לתוצר שכתוב היטב אך אינו מותאם מבחינה מבנית ליעדים שלכם.
שילוב כל המרכיבים
שילוב כל המרכיבים של הנחיה לאופטימיזציה חד-פעמית לבינה מלאכותית הוא המקום שבו הקסם האמיתי מתרחש. לכל מרכיב—הגדרת תפקיד, כללים, ביטויי שאלות, פרוטוקול חשיבה, הגדרת משימה ומפרט תוצר—יש מטרה מובחנת, אך ההשפעה המשולבת שלהם היא אקספוננציאלית. תהליך השילוב מתחיל בהגדרת התפקיד, שעונה על השאלה מי מייצר את התוכן וקובעת את הקול, הסמכות ורמת המומחיות. מיד לאחר מכן באים הכללים, המגדירים כיצד לעמוד ביעדים אסטרטגיים, טכניים וממוקדי קהל. לאחר מכן מגיעים ביטויי השאלות, המשולבים באופן אסטרטגי בכותרות, כותרות משנה והנחיות רטוריות כדי להתאים לכוונת חיפוש מהעולם האמיתי—מה שמבטיח שהתוכן צופה את מה זה, איך זה עובד, למה שאני ומה ההבדל עבור הקורא. פרוטוקול החשיבה פועל באופן בלתי נראה, ומבנה את תהליך החשיבה של הבינה המלאכותית כך שהיא בוחנת כוונה, ישויות, הקשר וראיות לפני סינתזה, מה שמפחית באופן דרמטי תוצאות שאינן קשורות לנושא או בעלות ערך נמוך.
ברגע שאלה מונחים במקום, הגדרת המשימה נותנת תיאור מדויק של מה ליצור ומדוע עכשיו הוא הרגע הנכון לייצר אותו, בעוד שמפרט התוצר נועל את הצורה, האורך והעיצוב כך שהתוצאה הסופית תהיה מוכנה לפרסום. לדוגמה, הנחיה לאופטימיזציה חד-פעמית לבינה מלאכותית משולבת במלואה על גוגל אדס עשויה להיראות כך: "אתה אסטרטג שיווק דיגיטלי עם 15 שנות ניסיון ב-PPC וניהול קמפיינים מונעי בינה מלאכותית. כתוב מאמר בלוג באורך 2,500 מילים, המותאם ל-AEO/GEO, העונה על השאלה מה זה Google Ads, איך זה עובד, ולמה כדאי לי לשקול קמפייני Performance Max בשנת 2025. כלול שלושה ציטוטים של מומחים, טבלת נתונים אחת, כותרות ידידותיות ל-schema, וחלק של 'קריאה נוספת' עם חמישה קישורים למקורות סמכותיים". כפי שלילי ריי ציינה בנוגע לאסטרטגיית תוכן של בינה מלאכותית, "כאשר לכל הנחיה בפרומפט יש תפקיד למלא, התוצר כמעט אף פעם לא מחטיא את המטרה". שילוב כל המרכיבים הופך את ההנחיה מבקשה רופפת לסט הנחיות בעל ביצועים גבוהים, המייצר תוכן שמוכן הן להכללה בבינה מלאכותית והן למעורבות אנושית.
