Cara menggunakan ChatGPT untuk menghasilkan deskripsi produk dalam skala besar

Kami menginginkan lebih banyak konten berkualitas untuk situs web kami, tetapi sulit untuk menghasilkan yang cukup. Jadi bagaimana kita bisa menskalakan proses pembuatan konten, terutama untuk situs e-niaga dengan banyak produk?

Jika Anda harus membayar seorang copywriter untuk menghasilkan ribuan cuplikan produk dari awal, kemungkinan besar Anda akan kehabisan uang dengan cepat.

Bagaimana jika Anda membayar untuk 1.000 deskripsi produk baru, tetapi hanya setengah dari produk tersebut yang bertahan satu bulan kemudian? Jelas, Anda memerlukan pendekatan yang lebih cepat dan hemat biaya. Di sinilah ChatGPT dapat membantu.

Antarmuka web asli ChatGPT sangat membantu dan menghemat waktu.

Tetapi jika kita memiliki ratusan atau ribuan deskripsi produk untuk dibuat, ada cara yang lebih efisien menggunakan ChatGPT tanpa harus menyalin dan menempelkan perintah. Begini caranya.

Produksi massal cuplikan konten: Menskalakan output

Jika Anda memiliki situs web e-niaga, Anda mungkin ingin membuat cuplikan produk menggunakan data dari sistem manajemen informasi produk (PIM).

Katakanlah Anda memiliki data di spreadsheet.

Kita dapat menggunakan rumus Excel untuk menggabungkan (atau menggabungkan, menggunakan operator “&”) data menjadi prompt kaya, siap untuk ChatGPT. Misalnya:

Perhatikan bahwa rumus Anda mungkin memerlukan satu atau beberapa pernyataan "JIKA". Itu karena data Anda mungkin memiliki lubang di beberapa area.

Misalnya, beberapa produk mungkin tidak memiliki parameter tertentu (data dalam kolom tertentu) yang ditentukan. Anda membutuhkan formula yang fleksibel, dan Anda selalu dapat meminta bantuan ChatGPT untuk menulis formula.

Setelah rumus Anda mengembalikan prompt untuk setiap baris (dalam hal ini, untuk setiap produk), Anda dapat menyalin dan menempelkan beberapa prompt yang dihasilkan ke pengolah kata, bahkan notepad.

Ada baiknya memeriksa beberapa untuk memastikan teks masuk akal, bahkan ketika beberapa item data hilang.

Setelah Anda memverifikasi bahwa rumus Excel (atau Google Sheets) Anda menghasilkan jenis prompt yang Anda inginkan, Anda dapat mengirimkan beberapa di antaranya ke ChatGPT (secara manual, menggunakan antarmuka web) untuk melihat apakah Anda menyukai hasilnya.

Cuplikan yang dihasilkan kemungkinan akan membutuhkan pengawasan editorial manusia, meskipun Anda ingin agar AI melakukan sebanyak mungkin pekerjaan. Itu sebabnya kami terlibat dalam proses "prompt-crafting" yang begitu mendalam.

Puas dengan permintaan dan tanggapan awal Anda? Bagus, maka saatnya untuk melanjutkan.

Mengambil cuplikan konten produk baru Anda dari OpenAI

Jadi, Anda sekarang memiliki daftar produk (atau jenis halaman web lainnya) yang ingin Anda hasilkan kontennya.

Dalam contoh ini, kita menggunakan sampel fiktif dari 100 produk. Anda sekarang memiliki daftar semua produk Anda (baik dipisahkan oleh URL, SKU, atau pengidentifikasi unik lainnya).

Produk-produk ini juga telah menetapkan permintaan kaya yang telah Anda hasilkan. Tetapi UI web ChatGPT terbatas. Jadi bagaimana Anda bisa mengirim ini sekaligus?

Untuk ini, Anda harus terbiasa dengan skrip dasar dan menangani permintaan API. Anda dapat membuat akun OpenAI API untuk mengakses antarmuka web ChatGPT.

Saya menyusun skrip Python dasar untuk agensi saya. Meskipun saya tidak dapat membagikan skrip, saya dapat meninjau beberapa proses dan dokumentasi yang diperlukan.

Jika saya ingin mensindikasikan skrip ini nanti, membangunnya di titik akhir dan teknologi yang dapat diakses pemasaran adalah yang terbaik. Karena itu, saya pertama kali membuat lembar Excel:

Lembar tersebut hanya menyediakan area untuk membuang item untuk diproses (diidentifikasi oleh beberapa pengidentifikasi unik di kolom "Nama Item", dalam hal ini, nama produk). Selain itu, petunjuk untuk diproses juga dapat ditempatkan di sini.

Tab lain berisi pengaturan parameter untuk permintaan tersebut. (Anda dapat mempelajari semua ini melalui dokumentasi OpenAI.)

Beberapa dari pengaturan ini menyempurnakan kelonggaran kreativitas konten, penerapan kata-kata yang tidak biasa, pengeluaran token maksimum per permintaan, dan bahkan redundansi konten. Ini juga tempat kunci OpenAI API disimpan.

Setelah tombol tertentu di dalam spreadsheet diklik, skrip Python diluncurkan secara otomatis dan menangani sisanya:

Pertama, skrip menentukan URL permintaan / titik akhir. Setelah ini, skrip mengirimkan header permintaan dan data permintaan.

Sebagian besar parameter untuk header / data permintaan, dapat di-tweak di dalam spreadsheet yang digambarkan sebelumnya.

Terakhir, teks respons diterima dari OpenAI dan dicatat dalam "dump data", spreadsheet terpisah lainnya.

Saya memiliki tiga skrip untuk penerapan ini, meskipun hanya satu yang perlu dijalankan. Saya juga memiliki dua spreadsheet terpisah, keduanya diperlukan.

Setelah skrip menyelesaikan semua kueri, semua potongan teks disimpan di sini:

Melihat hasil di atas, Anda mungkin memiliki beberapa masalah keunikan konten.

Meskipun semua cuplikan dimulai dengan frasa yang persis sama (“Memperkenalkan [nama produk]”), konten yang dihasilkan menjadi lebih beragam di seluruh paragraf yang dibuat. Jadi, tidak seburuk kelihatannya.

Selain itu, ada hal-hal yang dapat Anda lakukan untuk mencoba membuat setiap cuplikan yang dibuat menjadi lebih unik, seperti meminta AI secara pasti untuk membuat konten unik (walaupun Anda harus cukup tegas dan berulang dalam hal ini untuk mencapai tujuan).

Anda juga dapat men-tweak parameter suhu dan frekuensi untuk menyesuaikan kreativitas konten dan menghindari bahasa yang berlebihan.

Menggabungkan teknologi ini bersama-sama (API OpenAI, Excel, Python), kami dapat dengan cepat memastikan cuplikan teks yang dihasilkan untuk semua perintah input.

Dari sini, terserah Anda apa yang ingin Anda lakukan dengan data yang baru diproses itu.

Saya sangat menyarankan untuk memindahkannya ke dalam format yang dapat dipahami oleh tim editorial Anda.

Kami telah mengurangi sebagian besar dari ini dengan membuat petunjuk yang sangat kaya. Namun, Anda tidak pernah bisa yakin sampai Anda memeriksa hasilnya.

Catatan keluaran ChatGPT

Dengan asumsi Anda senang bekerja dengan ChatGPT, ada beberapa hal yang perlu diingat:

• Mari kita bicara tentang biayanya. Sulit untuk memberikan perincian biaya untuk menggunakan model ChatGPT OpenAI GPT-4 melalui API mereka. Ini bukan hanya jumlah kata masukan dari prompt atau jumlah kata keluaran. Penetapan harga berkisar pada "waktu berpikir" AI. Permintaan yang lebih kompleks akan menggunakan lebih banyak token dan lebih mahal (bahkan jika jumlah kata input / output berkurang).
• Batch pengujian kami yang berisi 100 petunjuk dari data sampel hanya menghabiskan biaya $1,74 untuk dijalankan dan dikembalikan. Kami menghasilkan 22.482 kata konten secara keseluruhan. Konten 22.482 kata seharga $1,74 tampaknya bagus, tetapi masih banyak lagi yang perlu dipertimbangkan.
• Karena kecenderungan AI untuk menyimpulkan, proses editorial manusia pada dasarnya masih diperlukan (menurut kami).
• Namun, menggunakan teknologi ini mengubah tugas pembuatan konten dari awal yang mahal menjadi tugas pengeditan konten yang jauh lebih hemat biaya.
• Waktu spesialis data/AI untuk membuat cepat dan menjalankan skrip juga harus diperhitungkan.
• Selain menyimpulkan kekurangan data, AI juga dapat "menyimpulkan secara kreatif". Dalam kumpulan data sampel kami, AI memutuskan untuk menyimpulkan adanya panduan ukuran (pakaian) dalam konten produk yang dihasilkan. Jika tidak ada panduan ukuran, itu akan terlihat sangat konyol.
• Selalu kirim konten AI melalui proses tinjauan editorial manusia untuk pengecekan fakta, akurasi, dan (yang paling penting) bakat kreatif tambahan.
• Anda selanjutnya dapat mengotomatiskan ChatGPT dengan memasukkan proyek seperti Auto-GPT. 'Agen' AI tersebut menambahkan lebih banyak pemrosesan aktif dan kekuatan penugasan ke ChatGPT. Namun, proyek seperti ini masih memerlukan kunci OpenAI API Anda. Dan karena masih bayi, mereka dapat mengunyah banyak kredit sebelum mereka belajar melakukan tugas sesuai standar.

Menskalakan proses pembuatan konten Anda dengan AI

AI dapat secara terukur menghasilkan beragam cuplikan konten yang sesuai dengan tujuan dengan intervensi minimal.

Untuk konten berformat panjang, mungkin masih lebih baik menggunakan antarmuka dan mengulang respons AI.