Slim combineren: Few-Shot & Chain-of-Thought Prompting
Voor eenvoudige content volstaat soms een enkele prompt, maar bij complexere marketinguitdagingen heb je meer nodig. Met Few-Shot Prompting geef je AI meerdere voorbeeldinputs om te leren, en met Chain-of-Thought laat je het model expliciet z’n denkproces delen. Samen zorgen deze technieken voor diepgaandere, transparantere en betrouwbaardere AI-output, perfect voor analyses, rapportages en creatieve campagnes.
Few-Shot Prompting: leren van meerdere voorbeelden
Definitie & werking
Few-Shot Prompting betekent dat je 2–5 representatieve voorbeelden in je prompt opneemt. AI herkent zo een patroon in stijl, structuur en tone-of-voice en past dat vervolgens op nieuwe input toe.
Wanneer inzetten?
Meerdere buyer personas: gestroomlijnde productbeschrijvingen voor verschillende doelgroepen
Variaties in tone: A/B-varianties of multichannel copy (e-mail, social, blog)
Meertalige content: direct consistente vertalingen met locale nuances
Uitgebreid voorbeeld
Je lanceert een nieuw SaaS-dashboard en wilt drie korte productbeschrijvingen, elk gericht op een andere persona:
Cor Kostenbewust
“Ons dashboard levert real-time rapportages tegen een scherpe prijs. Bespaar 30% tijd op data-analyse zonder in te leveren op betrouwbaarheid.”
Izzy Innovator
“Ontdek baanbrekende AI-inzichten in één oogopslag. Transformeer je decision-making met visualisaties die je concurrentie voorblijven.”
Mark Merk-loyalist
“Vertrouw op onze bewezen track record: hetzelfde dashboard dat 1.000+ tevreden klanten elke dag gebruiken om strategische keuzes te underbouwen.”
Tips voor sterke Few-Shot prompts
Variatie én focus: kies voorbeelden die onderling verschillen, maar wél binnen hetzelfde thema passen.
Maximaal 5 voorbeelden: meer voorbeelden kan voor ruis zorgen.
Heldere labels: geef elk voorbeeld een korte titel (“Kostenbewust”, “Innovator”), zodat AI direct de persona herkent.
Chain-of-Thought Prompting: inzicht in de redenering
Definitie & impact
Met Chain-of-Thought laat je AI zijn denkstappen expliciet verwoorden vóór het eindantwoord. Zo krijg je niet alleen de output, maar ook de onderliggende logica, wat cruciaal is voor het valideren van analyses en aannames.
Use cases in marketing
ROI-berekeningen: transparante berekening van kosten en baten
Doelgroep-segmentatie: stap-voor-stap uitleg welke variabelen zijn meegenomen
Contentplanning: redenering achter de voorgestelde contentkalender
Denk stap voor stap na over de ROI van onze nieuwe Instagram-campagne:
1. Bepaal de totale advertentiebudget.
2. Schat de gemiddelde kosten per klik (CPC).
3. Bereken de verwachte conversieratio op landingspagina.
4. Reken de totale omzet uit.
5. Formuleer een concrete aanbeveling om de campagne te optimaliseren.
Voordelen
Volledige transparantie: je ziet precies welke aannames AI hanteert.
Makkelijk bijsturen: als stap 2 te hoog is ingeschat, pas je alleen die stap opnieuw aan.
Betrouwbaarheid: ideale basis voor rapportages aan stakeholders.
De kracht van combined prompting
Door Few-Shot én Chain-of-Thought te combineren, creëer je:
Diepgang: meerdere voorbeelden plus inzicht in de logica
Consistentie: AI volgt altijd het patroon én de denkstappen
Eersteklas output: direct bruikbare teksten én onderbouwing
Case study
Je maakt een concurrentieanalyse, waarbij AI:
Voorbeeldinputs ontvangt van drie concurrerende features.
Denkstappen deelt hoe het de belangrijkste unique selling points identificeert.
Eindrapport genereert met conclusie én aanbevelingen.
Conclusie
Met Few-Shot Prompting geef je AI de juiste voorbeelden om van te leren, en met Chain-of-Thought toets je elke stap van de redenering. Zo combineer je creativiteit met transparantie en bouw je aan campagne-content die áltijd onderbouwd en merkconsistent is.
Wil jij ook de volgende stap zetten in het werken met AI? Meld je dan aan voor de workshop ‘Werk met je eigen Custom GPT en projecten’, waarin je beter leert prompten, custom GPT’s bouwt en hands-on werkt aan je eigen projecten.
