ChatGPT mainosotsikoihin: Promptit, sudenkuopat ja paremmat työnkulut

ChatGPT voi tuottaa käyttökelpoisia natiivimainosotsikkoluonnoksia nopeasti, mutta jätettynä omiin oletuksiinsa se taipuu samaan muutamaan rakenteeseen: "tämä yksi outo temppu" -uteliaisuuden aukkoon, "62-vuotiaana hän löysi" -elämänvaihekoukkuun, numeroituun listikkeliin. Sillä ei myöskään ole mitään käsitystä siitä, mikä on parhaillaan kyllästynyt Taboolassa tai MGID:ssä tällä viikolla, koska se ei katso live-inventaariota, vaan sovittaa malleja koulutusdataansa. Toimiva työnkulku ei ole "pyydä ChatGPT:ltä otsikkoa", vaan sen käyttäminen volyymin ja variaation luomiseen, minkä jälkeen tulokset suodatetaan kovasti todellisia pyöriviä mainoksia ja omia yhteensopivuussääntöjäsi vastaan ennen kuin mitään lähetetään.

Miksi raaka-ChatGPT-otsikot näyttävät usein samoilta#

Pyydä mitä tahansa yleiskäyttöistä mallia "10 natiivimainosotsikkoa" ilman muuta kontekstia, ja saat kapean kaistan tuloksia: uteliaisuuden aukko, numeroitu lista, shokkistatistiikka, ikään perustuva koukku. Tämä ei ole yhden mallin spesifi vika, vaan sitä, mitä tapahtuu, kun pyydät järjestelmää, joka on koulutettu ennustamaan todennäköistä seuraavaa tekstiä, luomaan markkinointitekstiä lähes ilman rajoitteita. Se regressoi kohti yleisimpiä malleja koulutusdatassaan, jotka sattuvat olemaan samat mallit, joita jokainen natiivimainostaja on käyttänyt vuosia. Katso yleisimmät natiivimainosten kulmat siitä, miltä tämä konvergenssi näyttää todellisissa mainoksissa, ja uteliaisuuden aukko -sanaston merkinnästä siitä, miksi tuo spesifi malli esiintyy niin usein.

Suurempi ongelma on, että mallilla ei ole näkyvyyttä siihen, mikä toimii parhaillaan vs. mikä on parhaillaan loppuun kulutettu. Otsikkorakenne, joka tuntui tuoreelta kaksi vuotta sitten, saattaa tänään olla verkon tarkastajan liputtama klikkisyyttä, tai yksinkertaisesti jätetty huomiotta yleisön toimesta, joka on nähnyt sen tuhat kertaa. ChatGPT ei voi kertoa sinulle sitä. Vain nykyinen inventaario voi.

Prompt-rakenne, joka todella tuottaa käyttökelpoisia otsikoita#

Yksi suurin parannus otsikkogenerointipromptteihin on todellisten, parhaillaan aktiivisten esimerkkien syöttäminen mallille sen sijaan, että pyytäisi sitä keksimään tyhjästä. Toimiva rakenne:

1. Tuotetiedot, ilmaistuna suoraan: mikä se on, kenelle se on, yksi todellinen erottava tekijä.

2. Toimiala ja maantieteellinen alue, jotta malli ei arvaile sävyä (finanssitarjous Tier-1 -maissa luetaan hyvin eri tavalla kuin nutra-tarjous Tier-2 -maissa).

3. 3-5 todellista esimerkkiä otsikoista, jotka pyörivät parhaillaan kyseisellä toimialalla, otettuna todellisesta mainosindeksistä keksittyjen sijaan. Tämä antaa mallille konkreettisia ankkureita kuluneiden koulutusdataoletusten sijaan.

4. Selkeä lista malleista, joita ei tule toistaa, erityisesti kaikesta, mitä olet jo testannut loppuun.

5. Pyyntö 8-10 lyhyestä variantista, ei yhdestä "parhaasta" otsikosta. Erittäin luominen ja manuaalinen valinta päihittää johdonmukaisesti yhden voittajan pyytämisen.

Missä ChatGPT-otsikot rikkovat yhteensopivuutta#

Malli, joka optimoi puhtaasti "kuulostaa vakuuttavalta", luo mielellään tekstiä, joka saa mainoksen hylätyksi tai tilin liputetuksi. Toistuvat epäonnistumistavat:

• Keksitty spesifisyys. "9/10 ihotautilääkäristä on samaa mieltä" ilman lähdettä missään. Mallit luovat tällaista väärän tarkkuuden väitettä jatkuvasti, koska se kuulostaa vakuuttavalta, ei siksi, että se tarkistaisi mitään.
• Keinotekoinen kiireellisyys ja niukkuus. "Vain 3 jäljellä alueellasi" kun todellista inventaariorajoitetta ei ole.
• Implikoitu suositus tai ennen/jälkeen -tulokset, jotka eivät vastaa todellista, perusteltua lopputulosta.

1. Rajalliset klikkisyytysrakenteet, joita verkon luovaa tarkastusjonoa on todennäköisemmin liputtaa tänään kuin vuosi tai kaksi sitten, kun tarkastuspolitiikat kiristyvät yleisesti.

Jokainen näistä tarvitsee ihmisen yhteensopivuustarkistuksen ennen käynnistämistä, sama tarkistus, jonka tekisit freelancer-kopiokirjoittajan luovuttamiin otsikoihin. Katso mainosten luova analyysi kehykseksi otsikon koukun, kulman ja väitteen erilliseen pisteyttämiseen, mikä nopeuttaa yhteensopivuustarkistusta, koska arvioit yhtä ulottuvuutta kerrallaan koko otsikon sijaan.

ChatGPT:n käyttäminen luokittelemiseen, ei vain generointiin#

Alikäytettyin sovellus ei ole generointi ollenkaan, vaan luokittelu. Kerää erä 20-30 parhaillaan aktiivista otsikkoa toimialaltasi (vakoiluohjelman vienti käy hyvin), ja pyydä sitten mallia pisteyttämään jokainen kiinteää rubriikkia vastaan: koukun tyyppi, väitteen riski, uutuus suhteessa muuhun erään. Tämä kääntää mallin vahvuuden, se on aidosti hyvä mallintunnistuksessa joukon yli, pois sen heikkoudesta, joka on uuden ja hyvän luominen tyhjästä. Saat luokitellun listan kulmatyypeistä, jotka todella kyllästävät toimialaasi parhaillaan, mikä on paljon hyödyllisempi seuraavan erän alkuperäisten otsikoiden suunnittelussa kuin mikään määrä "kirjoita minulle 10 otsikkoa" -promptteja. Koukku vs kulma vs väite on hyödyllinen rubriikki antaa mallille suoraan, koska se pakottaa luokittelun kolmeen erilliseen, tarkistettavaan ulottuvuuteen yhden epämääräisen "onko tämä hyvä" -arvion sijaan.

Otsikoiden lokalisointi uusille maantieteellisille alueille#

ChatGPT:n pyytäminen sovittamaan toimiva otsikko Tier 2- tai Tier 3 -maantieteelliselle alueelle voi säästää aikaa, mutta se on myös paikka, missä asiat menevät hiljaa pieleen. Idiomit ja superlatiivit kääntyvät epätasaisesti, väite, joka on rajallinen englanniksi, voi kääntyessä muuttua yli- väitteeksi, jos sanan konnotaatio muuttuu, ja se, mikä lasketaan hyväksyttäväksi terveys- tai finanssiväitteeksi, vaihtelee lainkäyttöalueesta riippumatta siitä, mitä lähdeotsikko sanoi. Käsittele mitä tahansa tekoälyn lokalisoitua otsikkoa ensimmäisenä luonnoksena, joka tarvitsee äidinkielisen puhujan ja yhteensopivuustarkistuksen, aivan kuten lähdekielinen versio, ei matalampiriski-tuotoksena, koska se on "vain käännös". Katso skaalautuminen uusille maantieteellisille alueille ja maantieteelliset tasot laajemmista näkökohdista, jotka tulevat mukaan laajennettaessa kotimarkkinoiden ulkopuolelle.

Parempi työnkulku: tutki, luo, suodata, testaa#

Tiimit, jotka saavat todellista arvoa ChatGPT:stä otsikoihin, eivät käytä sitä kertaluontoisena generaattorina. He ajavat silmukkaa:

1. Tutki ensin. Kerää 5-10 vertailukelpoista, parhaillaan aktiivista mainosta toimialallasi ennen kuin kirjoitat yhtäkään promptia. Kuinka löytää voittavia natiivimainosten kulmia kattaa, mitä etsiä tuossa tutkimusvaiheessa.
2. Luo suuri erä, 15-20 varianttia, yllä olevat rajoitteet sisällytettyinä promptiin.
3. Suodata manuaalisesti yhteensopivuuden, brändin äänen ja kaiken, mikä on uudelleenkäyttöä jostain, minkä olet jo polttanut loppuun, perusteella.
4. Käynnistä pieni testijoukko ja seuraa varhaisia klikkisignaaleja, käytä sitten havaittua pitkäikäisyyttä hitaampana, luotettavampana vahvistussignaalina; mainos, joka pyörii edelleen 30 päivän jälkeen, on paljon vahvempi todiste kuin varhainen CTR yksinään (katso mainoksen pitkäikäisyys voittavan signaalin).
5. Syötä voittajat takaisin seuraavaan promptiisi few-shot -esimerkkeinä, jotta mallin tulokset ajautuvat kohti sitä, mikä todella toimii sinulle spesifisesti, ei vain sitä, mikä on geneerisesti vakuuttavaa.

Tässä myös ulkoinen mainosindeksi ansaitsee paikkansa: arvaamisen sijaan, mikä on kyllästynyt, voit tarkistaa OpenAdLibrary:n natiivimainosten vakoiluohjelma siitä, mikä on parhaillaan aktiivista tietyllä toimialalla, ja syöttää todellisia otsikkoesimerkkejä suoraan promptiisi, mallin vanhentuneen käsityksen sijaan siitä, miltä "voittava" otsikko näyttää.

Mitä ChatGPT ei vieläkään voi tehdä puolestasi#

Se ei voi kertoa sinulle, mikä on kyllästynyt tietyllä verkolla parhaillaan. Se ei voi vahvistaa väitteen olevan totta. Se ei voi ennustaa klikkausastetta luotettavasti, riippumatta siitä, kuinka varmasti se muotoilee ehdotuksen. Ja se ei voi ottaa vastuuta yhteensopivuusrikkomuksesta, se on edelleen kokonaan henkilöllä, joka painoi julkaise.

Lyhyt tarkistuslista ennen kuin mikään tekoälyn luonnosotsikko julkaistaan#

• Onko jokaisella väitteellä todellinen lähde, vai onko se kirjoitettu uudelleen poistaakseen väärän tarkkuuden kielen, jota malli taipuu lisäämään oletuksena?
• Oletko syöttänyt mallille todellisia, parhaillaan pyöriviä esimerkkejä, vai työskenteleekö se puhtaasti geneeristen koulutusdatamallien perusteella?
• Onko ihminen pisteyttänyt erän koukun, kulman ja väitteen riskin perusteella erikseen, sen sijaan että arvioisi koko otsikkoa vaistonvaraisesti?
• Onko tämä otsikko merkittävästi erilainen kuin viimeinen testaamasi erä, vai uudelleenmuotoilu jostain jo loppuun kulutetusta?
• Jos se lokalisoidaan, onko käännetty versio saanut oman yhteensopivuustarkistuksensa, ei vain kielitarkistuksen?

Käytettynä volyymi- ja variaatiomoottorina tutkimukseen perustuvassa työnkulussa, ChatGPT todella nopeuttaa otsikkotuotantoa. Käytettynä korvikkeena markkinoiden todelliselle tuntemiselle, se tuottaa samaa geneeristä tulosta, jonka jokainen muu mainostaja, joka promptaa samaa mallia, myös saa.