Как использовать ChatGPT для создания описаний продуктов в масштабе

Мы хотим больше качественного контента для наших веб-сайтов, но его сложно создать в достаточном количестве. Итак, как мы можем масштабировать процесс создания контента, особенно для сайтов электронной коммерции с большим количеством продуктов?

Если бы вы платили копирайтеру за создание тысяч фрагментов продукта с нуля, вы, вероятно, довольно быстро остались бы без денег.

Что, если вы заплатите за 1000 описаний новых продуктов, но только половина из них появится через месяц? Очевидно, что вам нужен более быстрый и экономичный подход. Здесь ChatGPT может помочь.

Родной веб-интерфейс ChatGPT действительно полезен и значительно экономит время.

Но если нам нужно создать сотни или тысячи описаний продуктов, есть более эффективный способ использования ChatGPT без копирования и вставки подсказок. Вот как.

Массовое производство фрагментов контента: масштабирование вывода

Если у вас есть веб-сайт электронной коммерции, вы можете создавать фрагменты продуктов, используя данные из системы управления информацией о продуктах (PIM).

Допустим, у вас есть данные в электронной таблице.

Мы можем использовать формулы Excel для объединения (или объединения с помощью оператора «&») данных в расширенные подсказки, готовые для ChatGPT. Например:

Обратите внимание, что ваша формула может потребовать одного или нескольких операторов «ЕСЛИ». Это потому, что ваши данные могут иметь пробелы в некоторых областях.

Например, для некоторых товаров могут быть не указаны определенные параметры (данные в определенных столбцах). Вам нужно, чтобы ваша формула была гибкой, и вы всегда можете попросить ChatGPT помочь вам написать формулу.

Как только ваша формула возвращает подсказку для каждой строки (в данном случае для каждого продукта), вы можете скопировать и вставить несколько сгенерированных подсказок в текстовый процессор, даже в блокнот.

Хорошо проверить несколько, чтобы убедиться, что текст имеет смысл, даже если некоторые элементы данных отсутствовали.

После того, как вы убедились, что ваша формула Excel (или Google Sheets) генерирует подсказки нужного вам типа, вы можете отправить несколько из них в ChatGPT (вручную, используя веб-интерфейс), чтобы узнать, нравятся ли вам результаты.

Сгенерированные фрагменты, скорее всего, потребуют редакторского контроля со стороны человека, хотя вы хотите, чтобы ИИ выполнял как можно больше работы. Вот почему мы занялись таким глубоким процессом «подсказки».

Довольны вашими первоначальными подсказками и ответами? Хорошо, тогда пора двигаться дальше.

Получение фрагментов содержимого вашего нового продукта из OpenAI

Итак, теперь у вас есть список продуктов (или других типов веб-страниц), для которых вы хотите создать контент.

В этом примере мы используем вымышленную выборку из 100 товаров. Теперь у вас есть список всех ваших продуктов (разделенный по URL-адресу, артикулу или другому уникальному идентификатору).

Этим продуктам также назначены расширенные подсказки, которые вы создали. Но веб-интерфейс ChatGPT ограничен. Итак, как вы можете отправить их все сразу?

Для этого вам нужно освоиться с базовыми сценариями и обработкой запросов API. Вы можете создать учетную запись OpenAI API для доступа к веб-интерфейсу ChatGPT.

Я составил базовый скрипт Python для своего агентства. Хотя я не могу поделиться сценарием, я могу просмотреть некоторые необходимые процессы и документацию.

Если я захочу синдицировать этот сценарий позже, лучше всего построить его на доступных для маркетинга конечных точках и технологиях. Таким образом, я сначала создал лист Excel:

Лист просто предоставляет область для сброса элементов для обработки (идентифицируемых каким-либо уникальным идентификатором в столбце «Имя элемента», в данном случае — названием продукта). Кроме того, здесь также могут быть размещены подсказки для обработки.

Другая вкладка содержит настройки параметров запроса. (Вы можете узнать обо всем этом из документации OpenAI.)

Некоторые из этих параметров точно настраивают допуск на креативность контента, необычное развертывание формулировок, максимальный расход токенов на запрос и даже избыточность контента. Здесь также сохраняется ключ API OpenAI.

После нажатия определенной кнопки в электронной таблице скрипт Python запускается автоматически и обрабатывает все остальное:

Во-первых, скрипт определяет URL-адрес запроса/конечной точки. После этого скрипт отправляет заголовки запроса и данные запроса.

Большинство параметров заголовка/данных запроса можно настроить в электронной таблице, показанной ранее.

Наконец, текст ответа поступает от OpenAI и регистрируется в «дампе данных», еще одной отдельной электронной таблице.

У меня есть три сценария для этого развертывания, хотя нужно запустить только один. У меня также есть две отдельные таблицы, обе из которых необходимы.

Как только скрипт разрешает все запросы, все фрагменты текста сохраняются здесь:

Глядя на приведенный выше вывод, у вас могут возникнуть некоторые проблемы с уникальностью контента.

Хотя все фрагменты начинаются с точной фразы («Представляем [название продукта]»), создаваемый контент становится более разнообразным в сгенерированных абзацах. Так что все не так плохо, как кажется.

Кроме того, есть вещи, которые вы можете сделать, чтобы попытаться сделать каждый сгенерированный фрагмент еще более уникальным, например, категорически попросить ИИ создать уникальный контент (хотя вы должны быть довольно твердыми и повторяющимися в этом отношении, чтобы добиться чего-либо).

Вы также можете настроить параметры температуры и частоты, чтобы настроить креативность контента и избежать избыточного языка.

Объединив эти технологии (API OpenAI, Excel, Python), мы можем быстро получить сгенерированные текстовые фрагменты для всех подсказок ввода.

Отсюда вам решать, что вы хотите делать с этими недавно обработанными данными.

Я настоятельно рекомендую перевести его в формат, понятный вашей редакции.

Мы несколько смягчили большую часть этого, создав очень богатые подсказки. Однако вы никогда не сможете быть уверены, пока не проверите вывод.

Примечания к выводам ChatGPT

Предполагая, что вы довольны работой с ChatGPT, следует помнить о нескольких вещах:

• Давайте поговорим о стоимости. Трудно дать разбивку затрат на использование модели OpenAI GPT-4 ChatGPT через их API. Это не просто количество входных слов подсказки или количество выходных слов. Ценообразование вращается вокруг «времени обдумывания» ИИ. Более сложные запросы будут использовать больше токенов и будут стоить дороже (даже если количество входных/выходных слов уменьшится).
• Наша тестовая партия из 100 запросов из выборочных данных обошлась нам всего в 1,74 доллара за запуск и возврат. Всего мы сгенерировали 22 482 слова контента. 22 482 слова контента за 1,74 доллара – это неплохо, но нужно учитывать гораздо больше.
• Из-за склонности ИИ делать выводы, человеческий редакторский процесс по-прежнему принципиально необходим (на наш взгляд).
• Однако использование этой технологии действительно превращает дорогостоящую задачу создания контента с нуля в гораздо более рентабельную задачу редактирования контента.
• Необходимо также учитывать время специалиста по данным/ИИ для быстрой разработки и запуска сценариев.
• Помимо определения того, где данных не хватает, ИИ также может «творчески делать выводы». В нашем выборочном наборе данных ИИ решил сделать вывод о существовании руководства по размерам (одежды) в составе производимого продукта. Если бы не существовало руководства по размерам, это выглядело бы довольно глупо.
• Всегда отправляйте контент ИИ через редакторскую проверку человеком для проверки фактов, точности и (что наиболее важно) дополнительного творческого чутья.
• Вы можете дополнительно автоматизировать ChatGPT, подключив такие проекты, как Auto-GPT. Эти «агенты» ИИ добавляют ChatGPT больше возможностей для активной обработки и выполнения задач. Однако для подобных проектов по-прежнему требуется ваш ключ API OpenAI. А в силу младенческого возраста они могут прожевать немало кредитов, прежде чем научатся выполнять задания на уровне.

Масштабирование процесса создания контента с помощью ИИ

ИИ может масштабируемо создавать разнообразные фрагменты контента, которые подходят для цели, с минимальным вмешательством.

Для длинного контента, вероятно, все же лучше использовать интерфейс и повторять ответы ИИ.