Como usar o ChatGPT para gerar descrições de produtos em escala

Queremos mais conteúdo de qualidade para nossos sites, mas é difícil produzir o suficiente. Então, como podemos dimensionar o processo de criação de conteúdo, especialmente para sites de comércio eletrônico com muitos produtos?

Se você pagasse por um redator para produzir milhares de trechos de produtos do zero, provavelmente perderia dinheiro rapidamente.

E se você pagar por 1.000 novas descrições de produtos, mas apenas metade desses produtos existirem um mês depois? Claramente, você precisa de uma abordagem mais rápida e econômica. É aqui que o ChatGPT pode ajudar.

A interface da web nativa do ChatGPT é realmente útil e economiza muito tempo.

Mas se tivermos centenas ou milhares de descrições de produtos para criar, existe uma maneira mais eficiente de usar o ChatGPT sem copiar e colar prompts. Veja como.

Produção em massa de trechos de conteúdo: dimensionando a saída

Se você tiver um site de comércio eletrônico, talvez deseje produzir snippets de produtos usando dados de um sistema de gerenciamento de informações do produto (PIM).

Digamos que você tenha os dados em uma planilha.

Podemos usar fórmulas do Excel para concatenar (ou juntar, usando o operador “&”) dados em prompts avançados, prontos para o ChatGPT. Por exemplo:

Observe que sua fórmula pode exigir uma ou várias instruções “IF”. Isso porque seus dados podem ter falhas em algumas áreas.

Por exemplo, alguns produtos podem não ter determinados parâmetros (dados em determinadas colunas) especificados. Você precisa que sua fórmula seja flexível e sempre pode pedir ao ChatGPT para ajudá-lo a escrever a fórmula.

Depois que sua fórmula retornar um prompt para cada linha (neste caso, para cada produto), você poderá copiar e colar alguns dos prompts gerados em um processador de texto, até mesmo em um bloco de notas.

É bom verificar alguns para garantir que o texto faça sentido, mesmo quando alguns itens de dados estiverem faltando.

Depois de verificar se sua fórmula do Excel (ou do Planilhas Google) está gerando os tipos de prompts desejados, você pode enviar alguns deles para o ChatGPT (manualmente, usando a interface da web) para ver se gosta dos resultados.

O(s) snippet(s) gerado(s) provavelmente exigirá supervisão editorial humana, embora você queira que a IA faça o máximo de trabalho possível. É por isso que nos envolvemos em um processo tão profundo de “prompt-crafting”.

Satisfeito com suas solicitações e respostas iniciais? Bom, então é hora de seguir em frente.

Buscando seus novos snippets de conteúdo de produto do OpenAI

Então, agora você tem uma lista de produtos (ou outros tipos de páginas da web) para os quais gostaria de gerar conteúdo.

Neste exemplo, vamos com uma amostra fictícia de 100 produtos. Agora você tem uma lista de todos os seus produtos (separados por URL, SKU ou algum outro identificador exclusivo).

Esses produtos também possuem prompts ricos atribuídos que você gerou. Mas a interface do usuário da Web do ChatGPT é limitada. Então, como você pode enviá-los de uma só vez?

Para isso, você terá que se familiarizar com scripts básicos e lidar com solicitações de API. Você pode criar uma conta OpenAI API para acessar a interface web ChatGPT.

Montei um script Python básico para minha agência. Embora não possa compartilhar o script, posso revisar alguns dos processos e a documentação necessária.

Se eu quiser distribuir esse script mais tarde, seria melhor construí-lo em terminais e tecnologias acessíveis por marketing. Como tal, primeiro produzi uma planilha do Excel:

A planilha simplesmente fornece uma área para despejar itens para processamento (identificado por algum identificador exclusivo na coluna “Nome do item”, neste caso, nome do produto). Além disso, os prompts a serem processados ​​também podem ser colocados aqui.

Outra guia contém configurações de parâmetros para a solicitação. (Você pode aprender sobre tudo isso através da documentação do OpenAI.)

Algumas dessas configurações ajustam a permissão de criatividade de conteúdo, implantação de palavras incomuns, gasto máximo de token por solicitação e até redundância de conteúdo. Também é aqui que a chave da API OpenAI é salva.

Depois que um determinado botão da planilha é clicado, o script Python é iniciado automaticamente e cuida do resto:

Primeiro, o script define a URL de solicitação/endpoint. Depois disso, o script envia os cabeçalhos da solicitação e os dados da solicitação.

A maioria dos parâmetros para o cabeçalho/dados da solicitação pode ser ajustada na planilha ilustrada anteriormente.

Por fim, o texto de resposta é recebido do OpenAI e registrado no “despejo de dados”, outra planilha separada.

Tenho três scripts para esta implantação, embora apenas um precise ser executado. Também tenho duas planilhas separadas, ambas necessárias.

Depois que o script resolve todas as consultas, todos os trechos de texto são salvos aqui:

Olhando para a saída acima, você pode ter algumas preocupações de exclusividade de conteúdo.

Embora todos os snippets comecem com a frase exata (“Apresentando o [nome do produto]”), o conteúdo produzido fica mais diversificado nos parágrafos gerados. Então, não é tão ruim quanto parece.

Além disso, há coisas que você pode fazer para tentar tornar cada snippet gerado ainda mais exclusivo, como pedir categoricamente à IA para gerar conteúdo exclusivo (embora você precise ser bastante firme e repetitivo a esse respeito para chegar a algum lugar).

Você também pode ajustar os parâmetros de temperatura e frequência para ajustar a criatividade do conteúdo e evitar linguagem redundante.

Combinando essas tecnologias (API da OpenAI, Excel, Python), podemos verificar rapidamente os trechos de texto gerados para todos os prompts de entrada.

A partir daqui, cabe a você decidir o que deseja fazer com os dados recém-processados.

Eu recomendo movê-lo para um formato que sua equipe editorial possa entender.

De certa forma, atenuamos muito disso criando prompts muito ricos. No entanto, você nunca pode ter certeza até verificar a saída.

Notas de saída do ChatGPT

Supondo que você esteja feliz em trabalhar com o ChatGPT, há algumas coisas a serem lembradas:

• Vamos falar sobre o custo. É difícil fornecer uma divisão de custos para usar o modelo GPT-4 do ChatGPT da OpenAI por meio de sua API. Não é apenas a contagem de palavras de entrada do prompt ou a contagem de palavras de saída. O preço gira em torno do "tempo de reflexão" da IA. Solicitações mais complexas usarão mais tokens e custarão mais (mesmo que a contagem de palavras de entrada/saída seja reduzida).
• Nosso lote de teste de 100 prompts de dados de amostra nos custou apenas US$ 1,74 para executar e retornar. Geramos 22.482 palavras de conteúdo no total. 22.482 palavras de conteúdo por US$ 1,74 parece bom, mas há muito mais a considerar.
• Devido à propensão da IA ​​para inferir, um processo editorial humano ainda é fundamentalmente necessário (em nossa opinião).
• No entanto, o uso dessa tecnologia transforma uma tarefa cara de criação de conteúdo do zero em uma tarefa de edição de conteúdo muito mais econômica.
• O tempo do especialista em dados/IA para criar e executar scripts também deve ser levado em consideração.
• Além de inferir onde faltam dados, a IA também pode “inferir criativamente” as coisas. Em nosso conjunto de dados de amostra, a IA decidiu inferir a existência de um guia de tamanhos (roupas) dentro do conteúdo do produto produzido. Se não existisse nenhum guia de dimensionamento, isso pareceria muito bobo.
• Sempre envie conteúdo de IA por meio de um processo de revisão editorial humano para verificação de fatos, precisão e (o mais importante) talento criativo adicional.
• Você pode automatizar ainda mais o ChatGPT conectando projetos como o Auto-GPT. Esses 'agentes' de IA adicionam processamento mais ativo e poder de tarefa ao ChatGPT. No entanto, projetos como esse ainda precisam da sua chave de API OpenAI. E devido à sua infância, eles podem mastigar muitos créditos antes de aprenderem a executar tarefas de acordo com o padrão.

Dimensionando seu processo de criação de conteúdo com IA

A IA pode produzir de forma escalonável diversos trechos de conteúdo adequados ao propósito com o mínimo de intervenção.

Para conteúdo de formato longo, provavelmente ainda é melhor usar a interface e repetir as respostas da IA.