Comment utiliser ChatGPT pour générer des descriptions de produits à grande échelle

Nous voulons plus de contenu de qualité pour nos sites Web, mais il est difficile d'en produire suffisamment. Alors, comment pouvons-nous faire évoluer le processus de création de contenu, en particulier pour les sites de commerce électronique proposant de nombreux produits ?

Si vous deviez payer pour qu'un rédacteur produise des milliers d'extraits de produits à partir de zéro, vous seriez probablement déboursé assez rapidement.

Que se passe-t-il si vous payez pour 1 000 nouvelles descriptions de produits, mais que seulement la moitié de ces produits sont en ligne un mois plus tard ? De toute évidence, vous avez besoin d'une approche plus rapide et plus rentable. C'est là que ChatGPT peut vous aider.

L'interface Web native de ChatGPT est vraiment utile et vous fait gagner beaucoup de temps.

Mais si nous avons des centaines ou des milliers de descriptions de produits à créer, il existe un moyen plus efficace d'utiliser ChatGPT sans copier et coller les invites. Voici comment.

Production en masse d'extraits de contenu : mise à l'échelle de la sortie

Si vous avez un site Web de commerce électronique, vous souhaiterez peut-être produire des extraits de produit à l'aide des données d'un système de gestion des informations sur les produits (PIM).

Disons que vous avez les données sur une feuille de calcul.

Nous pouvons utiliser des formules Excel pour concaténer (ou joindre, en utilisant l'opérateur "&") des données dans des invites riches, prêtes pour ChatGPT. Par exemple:

Notez que votre formule peut nécessiter une ou plusieurs instructions "IF". C'est parce que vos données peuvent avoir des trous dans certaines zones.

Par exemple, certains produits peuvent ne pas avoir certains paramètres (données dans certaines colonnes) spécifiés. Votre formule doit être flexible et vous pouvez toujours demander à ChatGPT de vous aider à rédiger la formule.

Une fois que votre formule renvoie une invite pour chaque ligne (dans ce cas, pour chaque produit), vous pouvez copier et coller quelques-unes des invites générées dans un traitement de texte, voire un bloc-notes.

Il est bon d'en vérifier quelques-uns pour s'assurer que le texte a du sens, même lorsque certains éléments de données manquaient.

Une fois que vous avez vérifié que votre formule Excel (ou Google Sheets) génère les types d'invites que vous souhaitez, vous pouvez en envoyer quelques-unes à ChatGPT (manuellement, à l'aide de l'interface Web) pour voir si vous aimez les résultats.

Le ou les extraits générés nécessiteront probablement une supervision éditoriale humaine, bien que vous souhaitiez que l'IA fasse le plus de travail possible. C'est pourquoi nous nous sommes engagés dans un processus d'« élaboration rapide » aussi approfondi.

Satisfait de vos premières invites et réponses ? Bon, alors il est temps de passer à autre chose.

Récupérer vos nouveaux extraits de contenu de produit à partir d'OpenAI

Ainsi, vous avez maintenant une liste de produits (ou d'autres types de pages Web) pour lesquels vous souhaitez générer du contenu.

Dans cet exemple, nous partons d'un échantillon fictif de 100 produits. Vous avez maintenant une liste de tous vos produits (séparés par URL, SKU ou tout autre identifiant unique).

Ces produits ont également des invites enrichies que vous avez générées. Mais l'interface utilisateur Web de ChatGPT est limitée. Alors, comment pouvez-vous les envoyer en même temps ?

Pour cela, vous devrez vous familiariser avec les scripts de base et la gestion des requêtes API. Vous pouvez créer un compte API OpenAI pour accéder à l'interface Web ChatGPT.

J'ai créé un script Python de base pour mon agence. Bien que je ne puisse pas partager le script, je peux revoir certains des processus et de la documentation nécessaires.

Si je souhaite syndiquer ce script plus tard, il serait préférable de le construire sur des terminaux et des technologies accessibles au marketing. A ce titre, j'ai d'abord produit une feuille Excel :

La feuille fournit simplement une zone pour vider les articles à traiter (identifiés par un identifiant unique dans la colonne "Nom de l'article", dans ce cas, le nom du produit). De plus, les invites à traiter peuvent également être placées ici.

Un autre onglet contient les paramètres de la demande. (Vous pouvez en savoir plus sur tout cela via la documentation d'OpenAI.)

Certains de ces paramètres permettent d'affiner l'allocation de créativité de contenu, le déploiement de formulation inhabituelle, la dépense maximale de jetons par demande et même la redondance de contenu. C'est également là que la clé API OpenAI est enregistrée.

Une fois qu'un certain bouton dans la feuille de calcul est cliqué, le script Python se lance automatiquement et gère le reste :

Tout d'abord, le script définit l'URL de la demande/du point de terminaison. Après cela, le script envoie les en-têtes de requête et les données de requête.

La plupart des paramètres de l'en-tête/des données de la requête peuvent être modifiés dans la feuille de calcul illustrée précédemment.

Enfin, le texte de réponse est reçu d'OpenAI et enregistré dans le "vidage de données", une autre feuille de calcul distincte.

J'ai trois scripts pour ce déploiement, mais un seul doit être exécuté. J'ai également deux feuilles de calcul distinctes, qui sont toutes deux nécessaires.

Une fois que le script a résolu toutes les requêtes, tous les extraits de texte sont enregistrés ici :

En regardant la sortie ci-dessus, vous pouvez avoir des problèmes d'unicité du contenu.

Bien que tous les extraits commencent par la phrase exacte ("Présentation du [nom du produit]"), le contenu produit se diversifie à travers les paragraphes générés. Donc, ce n'est pas aussi mauvais qu'il y paraît.

De plus, il y a des choses que vous pouvez faire pour essayer de rendre chaque extrait généré encore plus unique, comme demander catégoriquement à l'IA de générer un contenu unique (bien que vous deviez être assez ferme et répétitif à cet égard pour aller n'importe où).

Vous pouvez également modifier les paramètres de température et de fréquence pour ajuster la créativité du contenu et éviter un langage redondant.

En associant ces technologies (API OpenAI, Excel, Python), nous pouvons rapidement déterminer les extraits de texte générés pour toutes les invites de saisie.

À partir de là, c'est à vous de décider ce que vous voulez faire avec ces données nouvellement traitées.

Je recommande fortement de le déplacer dans un format que votre équipe éditoriale peut comprendre.

Nous avons quelque peu atténué une grande partie de cela en créant des invites très riches. Cependant, vous ne pouvez jamais être certain tant que vous n'avez pas vérifié la sortie.

Notes de sortie ChatGPT

En supposant que vous êtes satisfait de travailler avec ChatGPT, il y a quelques points à garder à l'esprit :

• Parlons du coût. Il est difficile de donner une ventilation des coûts pour l'utilisation du modèle GPT-4 de ChatGPT d'OpenAI via leur API. Il ne s'agit pas seulement du nombre de mots d'entrée de l'invite ou du nombre de mots de sortie. La tarification tourne autour du "temps de réflexion" de l'IA. Les requêtes plus complexes utiliseront plus de jetons et coûteront plus cher (même si le nombre de mots d'entrée/sortie est réduit).
• Notre lot de test de 100 invites à partir d'exemples de données ne nous a coûté que 1,74 USD à exécuter et à renvoyer. Nous avons généré 22 482 mots de contenu au total. 22 482 mots de contenu pour 1,74 $ semblent bien, mais il y a beaucoup plus à considérer.
• En raison de la propension de l'IA à déduire, un processus éditorial humain est toujours fondamentalement requis (à notre avis).
• Cependant, l'utilisation de cette technologie transforme une tâche coûteuse de création de contenu à partir de zéro en une tâche d'édition de contenu beaucoup plus rentable.
• Le temps du spécialiste des données/IA pour la création rapide et l'exécution de scripts doit également être pris en compte.
• En plus de déduire où les données manquent, l'IA peut également « déduire de manière créative » des choses. Dans notre échantillon de données, l'IA a décidé de déduire l'existence d'un guide des tailles (vêtements) dans le contenu du produit fabriqué. S'il n'existait pas de guide des tailles, cela aurait l'air plutôt idiot.
• Envoyez toujours le contenu de l'IA via un processus de révision éditoriale humain pour la vérification des faits, l'exactitude et (surtout) un flair créatif supplémentaire.
• Vous pouvez automatiser davantage ChatGPT en branchant des projets comme Auto-GPT. Ces "agents" d'IA ajoutent plus de puissance de traitement et de tâches active à ChatGPT. Cependant, des projets comme celui-ci ont toujours besoin de votre clé API OpenAI. Et en raison de leur enfance, ils peuvent accumuler beaucoup de crédits avant d'apprendre à effectuer des tâches conformes aux normes.

Faire évoluer votre processus de création de contenu avec l'IA

L'IA peut produire de manière évolutive divers extraits de contenu adaptés à l'objectif avec une intervention minimale.

Pour le contenu long, il est probablement encore préférable d'utiliser l'interface et d'itérer les réponses de l'IA.