Ilman syötesuunnittelua tekoäly kääntyy markkinoijaa vastaan

Promptaus on markkinoijan uusi ydintaito, joka erottaa huippuosaajat muista.

Tekoälyn nopea kehitys on tuonut markkinoinnin työkentälle ennennäkemättömiä mahdollisuuksia personointiin, tehokkuuteen ja datapohjaiseen päätöksentekoon (Davenport ym., 2020; Huang & Rust, 2021). Vaikka GPT-4:n ja Geminin kaltaiset mallit ovat jo vakiinnuttaneet paikkansa sisällöntuotannossa ja analytiikassa, niiden todellinen teho jää usein hyödyntämättä. Tuoreen tutkimuksen mukaan 92 % organisaatioista investoi generatiiviseen tekoälyyn, mutta vain 1 % uskoo saavuttaneensa täyden 'tekoälykypsyyden' (Mayer ym., 2025). Yksi syy tähän kuiluun on syötesuunnittelun hallinnan puute: ilman tarkkaa ohjeistusta tekoälyn tuottamat tulokset jäävät usein heikoiksi. Mitä kehittyneemmäksi mallit muodostuvat, sitä selkeämpi ero syntyy taitavan syötesuunnittelun ansiosta.

Syötesuunnittelu on laadun tae

Syötesuunnittelu (eng. prompt engineering) on noussut kriittiseksi osaksi tekoälyn hyödyntämisessä (Reynolds & McDonell, 2021; Sahoo ym., 2024). Ilman kunnollista ohjeistusta tekoälyn tuottamat tulokset ovat usein huomattavasti heikompia verrattuna tarkkoihin syötteisiin. Mitä kehittyneemmäksi tekoälymallit muodostuvat, sitä parempia mahdollisuuksia taitava syötesuunnittelu luo.

Seuraavaksi tarkastelemme kehittyneitä tekniikoita, joiden on osoitettu parantavan tekoälyn tuloksia monimutkaisissa tehtävissä huomattavasti (Madaan ym., 2023; Wei ym., 2024; Zhang ym., 2024):

1. Chain-of-Thought (CoT) – Looginen päättelyketju

CoT-tekniikka opastaa tekoälyä jakamaan monimutkaiset haasteet pienempiin, loogisiin välivaiheisiin ennen lopullista vastausta (Wei ym., 2024). Markkinoinnissa tämä pala palalta -ajattelu on arvokasta erityisesti laajojen tietomassojen analysoinnissa ja strategiatyössä. Kun tekoäly arvioi markkinatrendejä tai kuluttajakäyttäytymiseen vaikuttavia tekijöitä järjestelmällisesti, se kykenee tuottamaan vivahteikkaampia näkemyksiä. (Kojima ym., 2022).

• Käytännön esimerkki: Kun haluat analysoida uutta markkinarakoa, älä pyydä suoraan yhteenvetoa. Syötä tekoälylle: "Analysoi ensin sähköpyörien nykyiset markkinatrendit, listaa sen jälkeen kolme suurinta estettä ostamiselle 50+ ikäryhmässä ja muodosta näiden pohjalta strategia markkinaosuuden kasvattamiseksi."

2. Self-Refinement – Itsenäinen laadunparannus

Tämä tekniikka mahdollistaa sisällön laadun noston iteraation avulla (Madaan ym., 2023). Malli ei tyydy ensimmäiseen versioon, vaan arvioi ja korjaa omaa tuotostaan tunnistamalla virheet ja parannuskohteet ennen julkaisua. Tämä vähentää merkittävästi ihmisen tekemän editoinnin tarvetta (Tafesse & Wood, 2024).

• Käytännön esimerkki: Pyydä tekoälyä luomaan uutiskirjeen otsikko ja ohjeista se sen jälkeen: "Arvioi nyt luomaasi otsikkoa: onko se liian geneerinen? Herättääkö se uteliaisuutta? Muokkaa otsikkoa arviosi perusteella houkuttelevammaksi ja brändimme mukaiseksi."

3. Cumulative Reasoning (CR) – Kumulatiivinen päättely

CR tuo markkinointisuunnitteluun rakenteellisen laadunvalvonnan jakamalla prosessin ehdottajan, tarkastajan ja raportoijan rooleihin. Jokainen strateginen ehdotus validoidaan ja arvioidaan kriittisesti ennen lopullista yhteenvetoa, mikä vähentää virheriskejä. (Zhang ym., 2024)

• Käytännön esimerkki uuden tuotteen nimeämisessä:

  1. Ehdottaja: Generoi 10 nimeä uudelle sähköpyörä mallistolle.

  2. Tarkastaja: Arvioi nimet tavaramerkkien erottuvuuden ja kielellisen sopivuuden osalta.

  3. Raportoija: Valitse tarkastuksen perusteella 3 parasta vaihtoehtoa ja perustele valinnat.

4. Role-Specific Prompting – Roolipohjainen ohjeistus

Tämä tekniikka hyödyntää tekoälyn kykyä omaksua ammattirooleja, kuten asiakaspalvelijan tai strategisen neuvonantajan roolin (Wang ym., 2024). Tämä mahdollistaa tarkasti räätälöidyt vuorovaikutustilanteet brändin identiteetin mukaisesti.

• Käytännön esimerkki: "Toimi kokeneena asiakaskokemusjohtajana (CXO). Arvioi tämä asiakaspalvelun vastausmalli ja kerro, miten se vastaa tyytymättömän premium-asiakkaan odotuksiin."

5. Decomposed Prompting – Tehtävien osittaminen

Tämä lähestymistapa purkaa haastavat ongelmat yksinkertaisemmiksi tehtäviksi (Khot ym., 2022). Se parantaa tarkkuutta ja tehokkuutta, sillä se minimoi virheiden mahdollisuuden ja nostaa lopputuloksen yleistä laatua.

• Käytännön esimerkki: Jaa suuren webinaarin suunnittelu osiin: "Vaihe 1: Luonnostele webinaarin runko. Vaihe 2: Kirjoita rungon perusteella laskeutumissivun teksti. Vaihe 3: Luo mainostekstit LinkedIniin."

6. Plan-and-Solve Prompting – Suunnittele ja ratkaise

Tässä tekniikassa mukaan tuodaan suunnitteluvaihe ennen varsinaista toteutusta (Wang ym., 2023). Luomalla kattavan toimintasuunnitelman tekoäly kykenee järjestämään askeleet loogiseen järjestykseen. Tämä on tehokasta monivaiheisissa haasteissa, joissa looginen eteneminen on kriittistä.

• Käytännön esimerkki: "Suunnittele kampanja uuden sovelluksen lanseeraukseen. Luo ensin aikataulutettu toimintasuunnitelma, ja kun olen vahvistanut suunnitelman, tuota sen pohjalta tarvittavat markkinointimateriaalit."

7. Tree-of-Thought (ToT) – Ajatuspuu

ToT mahdollistaa useiden rinnakkaisten päättelypolkujen tutkimisen (Yao ym., 2023). Se jäljittelee ihmisen ongelmanratkaisua sallimalla eri ratkaisuvaihtoehtojen samanaikaisen arvioinnin sekä tarvittaessa peruuttamisen ja uudelleenarvioinnin.

• Käytännön esimerkki: Kun pohdit budjetin jakoa: "Tutki kolmea eri skenaariota budjetin käytölle: 1. Painotus vaikuttajamarkkinointiin, 2. Painotus Google-mainontaan, 3. Painotus sisältömarkkinointiin. Arvioi jokaisen polun riskit ja mahdolliset ROI-tulokset, ja valitse optimaalisin yhdistelmä."

Datan laatu ja multimodaalisuus

Promptaus on vain puolikas osa taistelua. Parhaat tulokset syntyvät, kun kehittyneisiin tekniikoihin yhdistetään yrityksen oma laadukas data, kuten tarkat asiakasprofiilit ja brändin tyylioppaat.

On myös tärkeää ymmärtää, että syötesuunnittelu ei rajoitu vain tekstiin. Nykyaikaiset mallit ovat multimodaalisia, mikä tarkoittaa, että samat logiikat pätevät kuva- ja videogenerointiin. Parhaan laadun saavuttavan visuaalisen sisällön luominen vaatii kykyä ohjeistaa tekoälyä ymmärtämällä valaistuksen, komposition ja editoinnin perusperiaatteet.

Lopuksi

Vaikka teknologia hoitaa ns. "raskaan noston", markkinoijan rooli kurattorina on tärkeämpi kuin koskaan. Tekoäly ei korvaa inhimillistä intuitiota, eettistä harkintaa tai brändin "sielua" vaan se toimii markkinoijan apuna. Ajatus markkinoijan korvaamisesta tekoälyllä on johtanut siihen, että sosiaalinen media täyttyy huonosti tuotetuista markkinointimateriaaleista – ja seurauksena on monen yrityksen/yrittäjän brändin asteittainen heikkeneminen.

Syötesuunnittelu on jatkuvasti kehittyvä osa-alue, johon panostaminen on suora investointi yrityksen kilpailukykyyn. Kyse ei ole enää siitä, käytätkö tekoälyä, vaan siitä, kuinka taitavasti osaat sitä ohjata.

Lähdeluettelo

• Davenport, T., Guha, A., Grewal, D., & Bressgott, T. (2020). How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 24–42.

• Huang, M. H., & Rust, R. T. (2021). A strategic framework for artificial intelligence in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 49(1), 30–50.

• Khot, T., Trivedi, H., Finlayson, M., Fu, Y., Richardson, K., Clark, P., & Sabharwal, A. (2022). Decomposed prompting: A modular approach for solving complex tasks. arXiv preprint arXiv:2210.02406.

• Kojima, T., Gu, S. S., Reid, M., Matsuo, Y., & Iwasawa, Y. (2022). Large language models are zero-shot reasoners. Advances in neural information processing systems, 35, 22199–22213.

• Madaan, A., Tandon, N., Gupta, P., Hallinan, S., Gao, L., Wiegreffe, S., ... & Clark, P. (2023). Self-refine: Iterative refinement with self-feedback. arXiv preprint arXiv:2303.17651.

• Mayer, H., Yee, L., Chui, M., & Roberts, R. (2025). Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential. McKinsey & Company.

• Reynolds, L., & McDonell, K. (2021). Prompt programming for large language models: Beyond the few-shot paradigm. CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.

• Sahoo, P. K., Singh, A. K., Saha, S., Jain, V., Mondal, S., & Chadha, A. (2024). A systematic survey of prompt engineering in large language models: Techniques and applications. arXiv preprint arXiv:2402.07927.

• Tafesse, W., & Wood, B. (2024). Hey ChatGPT: A examination of ChatGPT prompts in marketing. Journal of Marketing Analytics, 1–16.

• Wang, L., Xu, W., Lan, Y., Hu, Z., Lan, Y., Lee, R. K. W., & Lim, E. P. (2023). Plan-and-solve prompting: Improving zero-shot chain-of-thought reasoning by large language models. ACL 2023.

• Wang, Z., Peng, Z., Que, H., Liu, J., Zhou, W., Wu, Y., ... & Peng, J. (2024). RoleLLM: Benchmarking, eliciting, and enhancing role-playing abilities of large language models. ACL 2024.

• Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Xia, F., Chi, E., ... & Zhou, D. (2022/2024). Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models. NeurIPS 2022 / Journal of Machine Learning Research.

• Yao, S., Yu, D., Zhao, J., Shafran, I., Griffiths, T. L., Cao, Y., & Narasimhan, K. (2023). Tree of thoughts: Deliberate problem solving with large language models. NeurIPS 2023.

• Zhang, D., Zhou, L., Zhang, C., Ye, J., Cheng, J., Hui, P., & Piao, G. (2024). Cumulative Reasoning with Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2308.04371.