Geniş ölçekte ürün açıklamaları oluşturmak için ChatGPT nasıl kullanılır?

Web sitelerimiz için daha kaliteli içerik istiyoruz, ancak yeterince üretmek zor. Peki özellikle bol ürünlü e-ticaret siteleri için içerik oluşturma sürecini nasıl ölçeklendirebiliriz?

Binlerce ürün parçacığını sıfırdan üretmek için bir metin yazarına para ödeyecek olsaydınız, muhtemelen çok çabuk cebinizden çıkarsınız.

Ya 1.000 yeni ürün açıklaması için ödeme yaparsanız, ancak bu ürünlerin yalnızca yarısı bir ay sonra yaşarsa? Açıkçası, daha hızlı, daha uygun maliyetli bir yaklaşıma ihtiyacınız var. ChatGPT'nin yardımcı olabileceği yer burasıdır.

ChatGPT'nin yerel web arayüzü gerçekten faydalıdır ve harika bir zaman tasarrufu sağlar.

Ancak oluşturacak yüzlerce veya binlerce ürün açıklamamız varsa, ChatGPT'yi bilgi istemlerini kopyalayıp yapıştırmadan kullanmanın daha verimli bir yolu vardır. İşte nasıl.

İçerik parçacıklarının toplu üretimi: Çıktıyı ölçeklendirme

Bir e-ticaret web siteniz varsa, bir ürün bilgi yönetimi (PIM) sisteminden alınan verileri kullanarak ürün parçacıkları oluşturmak isteyebilirsiniz.

Diyelim ki bir elektronik tablodaki verileriniz var.

Verileri ChatGPT için hazır, zengin bilgi istemlerinde birleştirmek (veya “&” işlecini kullanarak birleştirmek) için Excel formüllerini kullanabiliriz. Örneğin:

Formülünüzün bir veya daha fazla "EĞER" ifadesi gerektirebileceğini unutmayın. Bunun nedeni, verilerinizin bazı alanlarda boşluklara sahip olabilmesidir.

Örneğin, bazı ürünlerde belirli parametreler (belirli sütunlardaki veriler) belirtilmemiş olabilir. Formülünüzün esnek olması gerekir ve ChatGPT'den her zaman formülü yazmanıza yardım etmesini isteyebilirsiniz.

Formülünüz her satır için (bu durumda, her ürün için) bir istem döndürdüğünde, oluşturulan istemlerden birkaçını kopyalayıp bir kelime işlemciye, hatta not defterine yapıştırabilirsiniz.

Bazı veri öğeleri eksik olsa bile metnin anlamlı olduğundan emin olmak için birkaçını yerinde kontrol etmek iyidir.

Excel (veya Google E-Tablolar) formülünüzün istediğiniz istem türlerini oluşturduğunu doğruladıktan sonra, sonuçları beğenip beğenmediğinizi görmek için bunlardan birkaçını ChatGPT'ye (web arayüzünü kullanarak manuel olarak) gönderebilirsiniz.

Yapay zekanın işin mümkün olduğunca çoğunu yapmasını istemenize rağmen, oluşturulan snippet'ler büyük olasılıkla insan içerik denetimi gerektirecektir. Bu nedenle, böylesine derin bir “hızlı üretim” sürecine girdik.

İlk istemlerinizden ve yanıtlarınızdan memnun musunuz? Güzel, o zaman devam etme zamanı.

OpenAI'den yeni ürün içerik parçacıklarınızı getirme

Artık içerik oluşturmak istediğiniz bir ürün listesine (veya diğer web sayfası türlerine) sahipsiniz.

Bu örnekte, 100 üründen oluşan hayali bir örnekle gidiyoruz. Artık tüm ürünlerinizin bir listesine sahipsiniz (URL, SKU veya başka bir benzersiz tanımlayıcı ile ayrılmış olarak).

Bu ürünler ayrıca sizin oluşturduğunuz atanmış zengin bilgi istemlerine sahiptir. Ancak ChatGPT'nin web kullanıcı arayüzü sınırlıdır. Peki bunları bir kerede nasıl gönderebilirsiniz?

Bunun için, temel komut dosyası oluşturma ve API isteklerini işleme konusunda rahat olmanız gerekecek. ChatGPT web arayüzüne erişmek için bir OpenAI API hesabı oluşturabilirsiniz.

Ajansım için temel bir Python betiği oluşturdum. Komut dosyasını paylaşamasam da, gereken bazı süreçleri ve belgeleri gözden geçirebilirim.

Bu betiği daha sonra ortak kullanıma sunmak istersem, onu pazarlamanın erişebileceği uç noktalar ve teknolojiler üzerine inşa etmek en iyisi olacaktır. Bu nedenle, önce bir Excel sayfası oluşturdum:

Sayfa, yalnızca işlenmek üzere öğelerin dökümü için bir alan sağlar ("Öğe Adı" sütunundaki bazı benzersiz tanımlayıcılarla tanımlanır, bu durumda ürün adı). Ayrıca işlenecek bilgi istemleri de buraya yerleştirilebilir.

Başka bir sekme, istek için parametre ayarlarını içerir. (Tüm bunları OpenAI'nin dokümantasyonundan öğrenebilirsiniz.)

Bu ayarlardan bazıları, içerik yaratıcılığı payına, olağandışı ifade dağıtımına, istek başına maksimum belirteç harcamasına ve hatta içerik fazlalığına ince ayar yapar. Burası aynı zamanda OpenAI API anahtarının kaydedildiği yerdir.

Elektronik tablodaki belirli bir düğme tıklandığında, Python betiği otomatik olarak başlar ve gerisini halleder:

İlk olarak, komut dosyası istek / uç nokta URL'sini tanımlar. Bundan sonra komut dosyası, istek başlıklarını ve istek verilerini gönderir.

İstek başlığı / verileri için çoğu parametre, daha önce gösterilen elektronik tablo içinde ince ayar yapılabilir.

Son olarak, yanıt metni OpenAI'den alınır ve başka bir ayrı e-tablo olan "veri dökümü"ne kaydedilir.

Bu dağıtım için üç komut dosyam var, ancak yalnızca birinin çalışması gerekiyor. Ayrıca her ikisi de gerekli olan iki ayrı e-tablom var.

Komut dosyası tüm sorguları çözdüğünde, tüm metin parçacıkları buraya kaydedilir:

Yukarıdaki çıktıya baktığınızda, bazı içerik benzersizliği endişeleriniz olabilir.

Parçacıkların tümü tam ifadeyle ("[ürün adının] tanıtılması") başlarken, üretilen içerik, oluşturulan paragraflarda daha çeşitli hale gelir. Yani göründüğü kadar kötü değil.

Ayrıca, oluşturulan her snippet'i daha da benzersiz hale getirmeye çalışmak için yapabileceğiniz şeyler vardır, örneğin yapay zekadan benzersiz içerik oluşturmasını kategorik olarak istemek gibi (yine de bir yere varmak için bu konuda oldukça kararlı ve tekrarlayıcı olmanız gerekir).

İçerik yaratıcılığını ayarlamak ve gereksiz dili önlemek için sıcaklık ve frekans parametrelerini de değiştirebilirsiniz.

Bu teknolojileri bir araya getirerek (OpenAI'nin API'si, Excel, Python), tüm giriş istemleri için oluşturulan metin parçacıklarını hızlı bir şekilde belirleyebiliriz.

Buradan, yeni işlenen bu verilerle ne yapmak istediğiniz size kalmış.

Editör ekibinizin anlayabileceği bir formata taşımanızı şiddetle tavsiye ederim.

Çok zengin istemler işleyerek bunun çoğunu bir şekilde hafiflettik. Ancak, çıktıyı kontrol edene kadar asla emin olamazsınız.

ChatGPT çıktı notları

ChatGPT ile çalışmaktan memnun olduğunuzu varsayarsak aklınızda bulundurmanız gereken birkaç şey var:

• Maliyet hakkında konuşalım. API'leri aracılığıyla OpenAI'nin GPT-4 ChatGPT modelini kullanmak için bir maliyet dökümü vermek zordur. Bu sadece bilgi isteminin giriş kelime sayısı veya çıkış kelime sayısı değildir. Fiyatlandırma yapay zekanın "düşünme süresi" etrafında döner. Daha karmaşık istekler daha fazla belirteç kullanır ve daha pahalıya mal olur (giriş/çıkış kelime sayısı azaltılsa bile).
• Örnek verilerden oluşan 100 bilgi isteminden oluşan test grubumuzun çalıştırılması ve geri getirilmesi bize yalnızca 1,74 ABD dolarına mal oldu. Toplamda 22.482 kelimelik içerik oluşturduk. 1,74 dolara 22.482 kelimelik içerik iyi görünüyor, ancak dikkate alınması gereken daha çok şey var.
• Yapay zekanın çıkarım yapma eğilimi nedeniyle, temel olarak (bize göre) bir insan editörlük süreci hala gereklidir.
• Ancak, bu teknolojiyi kullanmak sıfırdan maliyetli bir içerik oluşturma görevini çok daha uygun maliyetli bir içerik düzenleme görevine dönüştürür.
• Veri / yapay zeka uzmanının komut dosyalarını hızlı bir şekilde oluşturma ve çalıştırma süresi de hesaba katılmalıdır.
• Yapay zeka, verilerin eksik olduğu yerlerde çıkarım yapmanın yanı sıra, bazı şeyleri "yaratıcı bir şekilde anlayabilir". Örnek veri setimizde yapay zeka, üretilen ürün içeriğinde bir beden kılavuzunun (kıyafet) var olduğu sonucuna varmaya karar verdi. Boyutlandırma kılavuzu olmasaydı, bu oldukça aptalca görünürdü.
• Olgu kontrolü, doğruluk ve (en önemlisi) ek yaratıcı yetenek için AI içeriğini her zaman bir insan editoryal inceleme süreci aracılığıyla gönderin.
• Auto-GPT gibi projeleri ekleyerek ChatGPT'yi daha da otomatik hale getirebilirsiniz. Bu yapay zeka "aracıları", ChatGPT'ye daha aktif işleme ve görevlendirme gücü ekler. Ancak, bunun gibi projeler hala OpenAI API anahtarınıza ihtiyaç duyar. Ve bebekliklerinden dolayı, görevleri standart olarak gerçekleştirmeyi öğrenmeden önce çok fazla krediyi çiğneyebilirler.

İçerik oluşturma sürecinizi AI ile ölçeklendirme

AI, minimum müdahale ile amaca uygun çeşitli içerik parçacıklarını ölçeklenebilir bir şekilde üretebilir.

Uzun biçimli içerik için arayüzü kullanmak ve yapay zekanın yanıtlarını yinelemek muhtemelen daha iyidir.