Как с помощью ChatGPT готовить эффективные коммерческие тексты для Яндекс ПромоСтраниц и Дзена

Тимур Угулава умеет в ПромоСтраницах и Дзене. Регулярная колонка с советами, кейсами и новостями по рекламе на UGC-платформах.

Признаюсь, я и сам ежедневно обращаюсь за помощью к искусственному интеллекту при подготовке постов, рекламных креативов и даже заметок в личный блог о путешествиях.

МегаФон ПроБизнес

Получите Кешбэк 100% за запуск рекламы с МегаФон Таргетом!

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585

Так, в очередной раз при работе в коллаборации с ChatGPT и возникла идея написать максимально подробный и понятный каждому гайд по практическому применению нейронок для создания продающих текстов. Волей случая идея быстро сконвертировалась в интервью с человеком, который на нейронках съел много чего и умеет общаться с роботами так, что они его понимают. Встречайте героя интервью и автора моего любимого канала о нейросетях — Михаила Шумовского. Михаил любезно отозвался на предложение ответить на мои вопросы и сделать этот полезный материал. Поехали!

— Михаил, привет! Расскажи немного о себе, чем занимаешься и как нелёгкая привела тебя к нейросетям?

Михаил Шумовский там, где роботы не достанут

— Привет! Я автор и редактор. Пишу об интернет-маркетинге, бизнесе, банковских услугах и финансах. А ещё веду канал о нейросетях. Он называется «Миша, давай по новой».

К нейросетям я пришёл благодаря статьям об интернет-маркетинге. Изначально я хейтил ИИ и все эти новые технологии, но потом меня попросили сделать статью для блога. Я сел разбираться, пообщался с экспертами, потыкал ChatGPT и MidJourney сам и понял: это будущее.

Честно, поначалу сидел с открытым ртом каждый раз, когда нейронка генерировала картинку или отвечала на мои не самые умные вопросы;)

— Какие сегодня есть возможности применения нейросетей для маркетолога? И какова роль человека в этих процессах?

На самом деле, возможностей очень много, и все я не перечислю. Несколько месяцев назад я даже писал статью по этому поводу — она называется «19 способов использования ChatGPT в маркетинге». 19 способов! И это только в текстовой нейросети, а есть ещё MidJourney и прочие, которые рисуют картинки. В общем, давайте сначала я кратко опишу, что может делать ChatGPT.

Помогает в копирайтинге: генерирует контент-планы, пишет статьи на любые темы, помогает придумать примеры и побороть эффект чистого листа. Может мыслить креативно и придумывать слоганы, названия, если правильно настроить параметры.

Помогает в аналитике: разбивает ЦА на сегменты, делает SWOT-анализ, умеет брейнштормить и анализировать документы. А ещё в платной версии есть режим Code Interpreter, который умеет строить графики по таблицам и анализировать одновременно несколько документов.

Помогает в SEO: собирает списки ключевых слов, делает кластеры, анализирует сайт с точки зрения SEO-адаптированности и проверяет мета-теги.

А MidJourney и другие похожие нейронки долго описывать не надо — они генерируют изображения и сильно этим облегчают жизнь. Ведь в них можно нарисовать логотип, сделать картинки для презентации и просто набросать референсы для дизайнера.

Что касается роли человека — она очень важна. Вообще, от человека зависит 100% результата. Можно долго рассуждать на эту тему, но я расскажу о двух вещах. Они, на мой взгляд, самые важные.

1. Качество нейронки напрямую зависит от базы, на которой её обучали. А собирают эту базу люди. И если собрать базу с большим количеством неверных данных, то и нейросеть будет отвечать ошибочно. Ведь она работает только на том, чему её обучили и что в неё заложили.

2. Качество ответа нейросети зависит от постановки вопроса. Чем конкретнее и структурированнее будет вопрос, тем точнее ответит машина.

— Нейросеть и копирайтер — в чём принципиальное отличие в логике постановки задачи?

В том, что нейросеть не умеет думать. А копирайтер — может, и ещё как. Приведу в пример себя.

Когда ко мне приходят и просят написать статью, часто дают ТЗ вроде: 

«хотелось бы тут осветить это и это, а ещё захватить то и то. А, и мнения экспертов собрать было бы круто». 

Я давно работаю с текстами, поэтому понимаю задачу и иду её выполнять. Либо задаю вопросы, если они есть.

С нейросетью так не прокатит. Она сейчас — покорный ребенок. Вы ей сказали — она сделала. Если скажете ей «напиши статью о нейросетях в маркетинге», она напишет. Но это будет текст на уровне школьного сочинения — что-то прочитала по верхам и скомкала в один ответ.

А чтобы нейронка написала что-то более-менее годное, нужно дать ей максимально подробное задание. Описать структуру статьи, сказать, что обязательно должно быть в тексте, а что — нет. То есть, в голове вы всё равно должны представлять примерный результат. Только в этом случае получится пригодный материал.

— Что такое «промты» и как их правильно создавать?

Промпт или промт — это запрос для нейросети. По сути это команда, которая объясняет что, как и зачем нужно сгенерировать боту.

Чтобы создать правильный и рабочий промпт, придерживайтесь нескольких принципов.

Говорите боту, что он эксперт в каком-то вопросе. Например, если вам нужно написать статью, пишите «представь, что ты — опытный копирайтер. Ты умеешь писать статьи, которые интересно читать пользователям». Важно! Рекомендую всегда писать именно «представь», потому что так бот лучше вживается в роль.

Задавайте контекст. Так робот поймёт, для какой аудитории он должен подготовить материал. Например, указывайте: «Напиши статью о том, что такое инвестиции и диверсификация. Важно, чтобы она была понятна 18-летним девушкам и парням, которые не разбираются в финансах». Так нейросеть поймёт, что все сложные термины нужно объяснять, добавлять примеры и так далее.

Пишите просто. Выбирайте слова, которые легко понять и которые помогут инструменту лучше интерпретировать контекст. Например, вместо фразы «железосодержащий белок в организме» пишите слово «гемоглобин». Кроме того, не пишите в запросе жаргонизмы и не используйте сленг — бот может их не знать и поэтому неправильно поймёт смысл вопроса.

Не задавайте односложных и общих вопросов. Не пишите вопросы, на которые бот может ответить «да» или «нет». А также не задавайте общих вопросов по типу «криптовалюта», «расскажи о криптовалюте». Вместо этого добавляйте конкретику «как работает криптовалюта с технической точки зрения» или «придумай план для статьи как появилась криптовалюта».

Прописывайте боту задачу. Объясните, что именно вы хотите получить. Например, «твоя задача — написать текст для (соцсетей/сайта) о…»

Добавляйте вводные. Это нужно, чтобы точнее расписать боту задачу. Например, «вот план текста, по которому ты должен писать». Или «пиши в деловом стиле».

Задавайте ограничения. Они нужны, чтобы сделать ответ точнее. Например, «не пиши в тексте о…», или «не используй слова…».

Я описал в общих чертах, потому что постановка каждой конкретной задачи уникальна. И если текст для поста в телеграм-канал по такому принципу вы сможете сгенерировать даже с первого раза, то с большой статьёй для блога придётся повозиться. Использовать разные принципы. Промты — это про тестирование и постоянные ошибки. Потому что только так вы поймёте, с какой стороны подойти к нейронке и поставить задачу точнее.

— Давай перейдем к практике. Задам главный вопрос: покажи по шагам, как создать коммерческий текст через ChatGPT.

Сначала чуть-чуть теории. Основная проблема текстовых нейросетей — они пишут короткие тексты. И размером ответа нельзя управлять, потому что у нейросетей нет понятия «символы». Поэтому работать нужно по другому принципу — писать по чуть-чуть. Делать это можно двумя способами: запрашивать отдельный текст под каждый заголовок или увеличивать первоначально написанный текст.

Мне больше нравится второй вариант, потому что так проще контролировать бота и генерировать именно тот текст, который вам нужен. Поэтому я расскажу о нём, а с первым способом вы сможете справиться по аналогии.

Этап нулевой. Придумываем структуру статьи

Вы можете использовать готовую структуру или придумать её с ботом. Для этого пришлите ему своё видение текста или описание от клиента и напишите:

Я решил написать текст для Промостраниц о домах из бруса.

Этот вариант будет референсом. Потом я чуть-чуть изменю его структуру

Этап первый. Объясняем нейросети, как она должна писать

Нейросеть скажет «договорились» — после этого пришлите ей текст ниже. Не претендую, что это самый лучший промпт, но я долго его тестировал и с ним получаются неплохие тексты.

Включить его можно так. Нужно открыть настройки → beta futures → custom instruction. Потом в правом нижнем углу появится вкладка custom instruction. В самой вкладке Custom Instruction есть два окна. В верхнем вам нужно задать контекст для всех будущих бесед. Я например, рассказал о формате «до/после». А в нижнем нужно задать правила ответа. Например, чтобы бот писал понятно даже для подростка и тому подобное. Тут уже всё зависит от ваших желаний.

А писать надо в режиме Code Interpreter. Дело в том, что в этом режиме бот лучше пишет и понимает задачи. А ещё в нём можно загружать.txt и.word файлы, чтобы бот их сканировал.

Вот как его включить. В правом нижнем углу кликните на три точки рядом с email и выберите settings & beta.

В открывшемся меню перейдите на вкладку Beta futures и передвиньте ползунок напротив Code interpreter.

Затем выберите модель GPT-4 → Code interpreter.

Этап второй. Обучаем нейросеть

В моём случае это значит, что я ставлю задачу и показываю примеры хороших текстов.

Для этого я использовал такой промпт:

У статьи будет тема «3 мифа о домах из бруса».

Чтобы написать хороший текст, я нашёл референсы в Дзене и прислал их боту.

Этап третий. Пишем статью

Сразу предупрежу! Бот отвечает по-разному и иногда неплохой черновик можно сгенерировать с 1–2 попытки, а иногда по этим же запросам придётся 5–6 раз объяснять задачу. Но это всё равно быстрее, чем писать текст с нуля.

У меня как раз получился второй вариант, показываю всё как есть.

Когда бот проанализирует референсы, снова присылайте ему план статьи и в конце добавьте этот текст:

С первой попытки бот не научится писать по всем требованиям и получится что-то вроде такого:

Согласитесь, текст не очень. Я бы не захотел читать про «ценный ресурс» и «пропитанные страхами». Поэтому исправим этот текст до нормального черновика. В моем случае я использовал такой запрос:

Стало лучше, но текст всё равно водянистый и неинформативный. А ещё бот нарушил первоначальные требования: использовал отглагольные существительные, причастия и деепричастия.

Чтобы всё поправить, используйте такой запрос:

Вот что вышло в итоге:

Получилась неплохая структура, которую можно передать копирайтеру и попросить его расширить текст, сделать его более интересным и полезным. А можно доработать самому.

Этап четвёртый. Редактируем готовый текст

Я считаю, что сейчас текст слишком короткий и скучный. И он не развеивает мифы полностью.

Чтобы это исправить, будем работать с каждым подзаголовком в отдельности. Для этого копируем первый миф и пишем, что в нём нужно улучшить/исправить.

Вот как получилось исправить текст:

Бот выполнил все команды и теперь читателю будет проще понять, почему дома из бруса не гниют и их не съедают насекомые.

Переходим ко второму мифу.

К сожалению, с первого раза исправить всё не получилось — бот просто скопировал мой необработанный текст.

Чтобы исправить это, я использовал такой промпт:

В ответ бот прислал хороший вариант.

Да, тут есть неточности, поэтому их можно быстро подправить:

В итоге получился такой текст:

Его можно править и дальше, но чисто косметически и без бота. Поэтому пойдём к третьему мифу.

Бот почти сразу подправил всё хорошо:

Осталось внести несколько правок, покажу их одним скрином:

И вот ещё один:

Всё, текст готов. Можно собрать его в одно целое. Результат можете глянуть в гугл-документе.

Важное дополнение. Эта история работает в случае, если вы уже примерно представляете, что хотите видеть в тексте. Если вы придёте с задачей «надо что-то написать», вряд ли так получится. Перед созданием каждого запроса вы должны хотя бы примерно понимать, какой результат вам нужен.

Ещё я скажу, что этот текст не идеален. Но хороший редактор его быстро поправит, потому что все важные составляющие коммерческой статьи здесь есть. Останется только пройтись по структуре, где-то подправить стиль и поработать над CTA. Но это всё равно займёт меньше времени, чем писать статью с нуля.

Сколько у меня ушло времени? Врать не буду, примерно 40 минут. Дольше всего я думал над структурой и что бы такое можно было рассказать в тексте. А все правки, которые кажутся долгими, я делал по 2–3 минуты. Главное — задавать правильные вопросы (и сохранять спокойствие, когда бот несёт бред).

— Это очень круто! Какие самые частые ошибки и проблемы возникают при работе с нейросетью?

Я выделю две ошибки:

• люди ждут, что нейронка возьмёт на себя 100% работы;

• люди дают мало вводных.

Эти две ошибки перекликаются между собой, поэтому я объясню на одном примере.

Нейронка не возьмёт на себя 100% работы. Человек — оператор, и от него зависит, как робот будет отвечать. Поэтому главная ошибка в том, что люди говорят боту «напиши статью о модульных домах» и ждут, что робот настрочит 10 страниц интересного текста.

Здесь же включается вторая проблема — люди дают мало вводных. Вот что можно написать по просьбе «сделай статью о модульных домах»? Что это? Какие они и из чего строятся? Непонятно.

А если сказать «напиши статью о модульных домах. Пиши по такому плану: что такое модульные дома, почему покупать их выгоднее, чем строить с нуля, сколько такие дома нужно строить, сколько это стоит. В конце статье сделай акцент на нашей компании и расскажи, что мы строим дома из… Поэтому в наших домах не холодно, не плодятся грызуны и тараканы».

Да, на такой запрос придётся потратить больше времени и проработать его как следует. Но со временем вы научитесь быстрее составлять запросы и будете экономить время.

— Твой прогноз на ближайшие пару лет — какое будущее нас ждёт? Кому сегодня стоит бежать изучать нейросети, а кому пока не напрягаться?

Отвечу по порядку. Я вижу хорошее будущее и не боюсь, что меня заменят. Во-первых, многие ошибочно боятся не нейросетей, а искусственного интеллекта. Люди думают, что вот-вот боты научатся мыслить и всех нас убьют. Но это не так. Нейросеть — это маленький остров в океане ИИ. Нейросети изначально созданы так, что работают только на загруженной базе и не могут думать или рассуждать. У них просто нет такой возможности.

Во-вторых, я жду, что нейронки сильно облегчат нам работу. Те же статьи копирайтеры будут писать не 2 часа, а 30 минут: дал правильные запросы и готово. Но это не значит, что мы станем меньше зарабатывать. Просто платить будут не за клики по клавишам, а за поиск эксперта, сбор фактуры, генерацию текста и грамотную упаковку. Это тоже немалый пласт работы.

Кому изучать нейронки? Да всем. В офлайн-профессии не полезем, остановимся на интернете. Я даже предположить не могу, в какой из интернет-профессий не понадобятся нейронки. Это как минимум тот инструмент, который сильно облегчит вашу жизнь при правильном использовании.

Возьмём дизайнера: он сможет предлагать заказчику больше вариантов. Например, сделает макет → отнесёт его в нейронку и на его примере сгенерирует ещё десять похожих. В итоге он потратит 5 минут времени, зато заказчику будет из чего выбрать.

Другой пример — маркетолог. Допустим, у него будет 5 разных файлов со статистикой, цифрами и другими данными. Вручную обрабатывать их долго, лезть в сервисы аналитики — нужен опыт. Зато можно прийти к нейронке, попросить проанализировать 5 файлов, построить графики, сделать описание. Это сильно сэкономит время и нервы.

И продолжать можно бесконечно. Поэтому я считаю так: изучать нейросеть нужно всем. А те, кто не хотят приобщаться к новым технологиям, могут оказаться за бортом как и бухгалтеры, которые не хотели изучать компьютеры.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.