Cum să utilizați ChatGPT pentru a genera descrieri de produse la scară

Vrem mai mult conținut de calitate pentru site-urile noastre web, dar este dificil să producem suficient. Deci, cum putem scala procesul de creare a conținutului, în special pentru site-urile de comerț electronic cu o mulțime de produse?

Dacă ar fi să plătiți pentru ca un copywriter să producă mii de fragmente de produs de la zero, probabil că ați ieși din buzunar destul de repede.

Ce se întâmplă dacă plătiți pentru 1.000 de descrieri de produse noi, dar doar jumătate dintre aceste produse trăiesc o lună mai târziu? În mod clar, aveți nevoie de o abordare mai rapidă și mai rentabilă. Aici vă poate ajuta ChatGPT.

Interfața web nativă a ChatGPT este cu adevărat utilă și economisește foarte mult timp.

Dar dacă avem sute sau mii de descrieri de produse de creat, există o modalitate mai eficientă de a folosi ChatGPT fără a copia și lipi solicitările. Iată cum.

Producerea în masă a fragmentelor de conținut: scalarea rezultatelor

Dacă aveți un site de comerț electronic, este posibil să doriți să produceți fragmente de produs folosind date dintr-un sistem de gestionare a informațiilor despre produse (PIM).

Să presupunem că aveți datele pe o foaie de calcul.

Putem folosi formule Excel pentru a concatena (sau a uni, folosind operatorul „&”) datele în solicitări bogate, gata pentru ChatGPT. De exemplu:

Rețineți că formula dvs. poate necesita una sau mai multe instrucțiuni „IF”. Acest lucru se datorează faptului că datele dvs. pot avea găuri în unele zone.

De exemplu, este posibil ca unele produse să nu aibă anumiți parametri (date din anumite coloane) specificați. Ai nevoie ca formula ta să fie flexibilă și poți oricând să ceri ChatGPT să te ajute să scrii formula.

Odată ce formula dvs. returnează un prompt pentru fiecare rând (în acest caz, pentru fiecare produs), puteți copia și lipi câteva dintre solicitările generate într-un procesor de text, chiar și într-un bloc de note.

Este bine să verificați câteva pentru a vă asigura că textul are sens, chiar și atunci când unele elemente de date lipseau.

După ce ați verificat că formula dvs. Excel (sau Google Sheets) generează tipurile de solicitări pe care le doriți, puteți trimite câteva dintre ele la ChatGPT (manual, folosind interfața web) pentru a vedea dacă vă plac rezultatele.

Fragmentul (fragmentele) generat(e) vor necesita probabil supraveghere editorială umană, deși doriți ca AI să facă cât mai mult lucru posibil. De aceea ne-am angajat într-un proces atât de profund de „prompt-crafting”.

Mulțumit de solicitările și răspunsurile tale inițiale? Bine, atunci e timpul să trecem mai departe.

Preluarea noilor fragmente de conținut de produs din OpenAI

Deci, acum aveți o listă de produse (sau alte tipuri de pagini web) pentru care doriți să generați conținut.

În acest exemplu, mergem cu un eșantion fictiv de 100 de produse. Acum aveți o listă cu toate produsele dvs. (separate prin URL, SKU sau alt identificator unic).

Aceste produse au, de asemenea, alocate solicitări bogate pe care le-ați generat. Dar interfața de utilizare web a ChatGPT este limitată. Așadar, cum le puteți trimite toate odată?

Pentru aceasta, va trebui să vă familiarizați cu scripturile de bază și cu gestionarea solicitărilor API. Puteți crea un cont API OpenAI pentru a accesa interfața web ChatGPT.

Am creat un script Python de bază pentru agenția mea. Deși nu pot partaja scriptul, pot revizui unele dintre procesele și documentația necesară.

Dacă aș dori să distribui acest script mai târziu, cel mai bine ar fi să-l construiesc pe puncte finale și tehnologii accesibile pentru marketing. Ca atare, am produs mai întâi o foaie Excel:

Fișa oferă pur și simplu o zonă pentru a arunca articolele pentru procesare (identificat printr-un identificator unic în coloana „Nume articol”, în acest caz, numele produsului). În plus, solicitările care urmează să fie procesate pot fi plasate și aici.

O altă filă conține setările parametrilor pentru cerere. (Puteți afla despre toate acestea prin documentația OpenAI.)

Unele dintre aceste setări ajustează alocația pentru creativitatea conținutului, implementarea neobișnuită a cuvintelor, cheltuirea maximă a simbolurilor pe solicitare și chiar redundanța conținutului. Tot aici este salvată cheia API OpenAI.

Odată ce se face clic pe un anumit buton din foaia de calcul, scriptul Python se lansează automat și se ocupă de restul:

În primul rând, scriptul definește adresa URL a solicitării/punctului final. După aceasta, scriptul trimite antetele cererii și datele solicitării.

Majoritatea parametrilor pentru antetul / datele cererii pot fi modificați în foaia de calcul din imaginea anterior.

În cele din urmă, textul răspunsului este primit de la OpenAI și înregistrat în „dump de date”, o altă foaie de calcul separată.

Am trei scripturi pentru această implementare, deși doar unul trebuie să ruleze. De asemenea, am două foi de calcul separate, ambele fiind necesare.

Odată ce scriptul rezolvă toate interogările, toate fragmentele de text sunt salvate aici:

Privind rezultatul de mai sus, este posibil să aveți anumite preocupări privind unicitatea conținutului.

În timp ce toate fragmentele încep cu expresia exactă („Prezentarea [numele produsului]”), conținutul produs devine mai divers în paragrafele generate. Deci, nu este atât de rău pe cât pare.

De asemenea, există lucruri pe care le puteți face pentru a încerca să faceți fiecare fragment generat și mai unic, cum ar fi să cereți categoric AI să genereze conținut unic (deși trebuie să fiți destul de ferm și repetitiv în acest sens pentru a ajunge oriunde).

De asemenea, puteți modifica parametrii de temperatură și frecvență pentru a ajusta creativitatea conținutului și pentru a evita limbajul redundant.

Împreunând aceste tehnologii (API-ul OpenAI, Excel, Python), putem stabili rapid fragmentele de text generate pentru toate solicitările de introducere.

De aici, depinde de tine ce vrei să faci cu acele date nou procesate.

Vă recomand cu căldură să îl mutați într-un format pe care echipa dvs. editorială îl poate înțelege.

Am atenuat oarecum o mare parte din acest lucru prin crearea unor prompturi foarte bogate. Cu toate acestea, nu puteți fi niciodată sigur până nu verificați rezultatul.

Note de ieșire ChatGPT

Presupunând că sunteți bucuros să lucrați cu ChatGPT, există câteva lucruri de reținut:

• Să vorbim despre cost. Este greu să oferiți o defalcare a costurilor pentru utilizarea modelului GPT-4 de ChatGPT al OpenAI prin intermediul API-ului lor. Nu este vorba doar de numărul de cuvinte de intrare din prompt sau de numărul de cuvinte de ieșire. Prețurile se învârt în jurul „timpul de gândire” al AI. Cererile mai complexe vor folosi mai multe jetoane și vor costa mai mult (chiar dacă numărul de cuvinte de intrare/ieșire este redus).
• Lotul nostru de testare de 100 de solicitări din eșantion de date ne-a costat doar 1,74 USD pentru rulare și returnare. Am generat în total 22.482 de cuvinte de conținut. 22.482 de cuvinte de conținut pentru 1,74 USD pare bine, dar sunt multe de luat în considerare.
• Datorită înclinației AI de a deduce, un proces editorial uman este încă necesar (în opinia noastră).
• Cu toate acestea, utilizarea acestei tehnologii transformă o sarcină costisitoare de creare de conținut de la zero într-o sarcină de editare a conținutului mult mai rentabilă.
• Timpul specialistului în date/AI pentru elaborarea promptă și rularea scripturilor trebuie, de asemenea, luat în considerare.
• Pe lângă deducerea unde lipsesc datele, AI poate, de asemenea, să „deducă creativ” lucruri. În setul nostru de date eșantion, AI a decis să deducă existența unui ghid de mărime (îmbrăcăminte) în conținutul produsului produs. Dacă nu ar exista un ghid de mărimi, ar părea destul de prostesc.
• Trimiteți întotdeauna conținut AI printr-un proces de revizuire editorială umană pentru verificarea faptelor, acuratețe și (cel mai important) fler creativ suplimentar.
• Puteți automatiza și mai mult ChatGPT conectând proiecte precum Auto-GPT. Acei „agenți” AI adaugă mai multă putere activă de procesare și sarcini la ChatGPT. Cu toate acestea, proiecte ca acesta încă au nevoie de cheia dvs. API OpenAI. Și datorită copilăriei lor, ei pot mesteca o mulțime de credite înainte de a învăța să îndeplinească sarcini la standard.

Scalați-vă procesul de creare a conținutului cu AI

AI poate produce în mod scalabil diverse fragmente de conținut care sunt potrivite scopului, cu o intervenție minimă.

Pentru conținut de formă lungă, probabil că este mai bine să folosiți interfața și să repetați răspunsurile AI.