ChatGPT לכותבי מודעות: פרומפטים, מכשלות וצורות עבודה טובות יותר

ChatGPT יכול לייצר טיוטות שמישות של כותרות מודעות נטיב במהירות, אך אם משאירים אותו לברירות המחדל שלו הוא מתכנס לאותן כמה תבניות: מרווח הסקרנות של "הטריק המוזר הזה", הקרס מבוסס השלב בחיים "בגיל 62, היא גילתה", הרשימה הממוספרת. גם אין לו מושג מה כבר רווי ב-Taboola או MGID השבוע, כי הוא לא מסתכל על סל חי, אלא מתאים תבניות לנתוני אימון. צורת העבודה שעובדת אינה "לבקש מ-ChatGPT כותרת", אלא להשתמש בו כדי לייצר נפח וגיוון, ולאחר מכן לסנן בקפדנות מול קריאייב אמיתי שכבר רץ וכללי ההתאמה שלך לפני שכל דבר יוצא לדרך.

למה כותרות ChatGPT גולמיות נוטות להיראות אותו דבר#

בקש מכל מודל כללי "10 כותרות מודעות נטיב" ללא הקשר נוסף ותקבל פס צר של פלטים: מרווח סקרנות, רשימה מובלת במספר, סטטיסטיקה מפתיעה, קרס מבוסס גיל. זו לא בעיה ספציפית למודל אחד, זה מה שקורה כשמבקשים ממערכת שאומנה לחזות טקסט סביר להבא לייצר קופי שיווקי כמעט ללא אילוצים. היא נסוגה אל התבניות הנפוצות ביותר בנתוני האימון שלה, שבמקרה הן אותן תבניות שכל מפרסם נטיב רץ איתן שנים. ראה הזוויות הנפוצות ביותר במודעות נטיב כדי לראות איך ההתכנסות הזו נראית בפועל על פני קריאייב אמיתי, ואת הערך מרווח סקרנות במילון המונחים כדי להבין למה התבנית הספציפית הזו מופיעה כל כך הרבה.

הבעיה הגדולה יותר היא שלמודל אין כל ראות למה עובד כרגע לעומת מה כבר מיצה את עצמו. מבנה כותרת שהרגיש טרי לפני שנתיים עלול להיות מסומן כ-קליקבייט על ידי בודק רשת היום, או פשוט להתעלם על ידי קהל שראה אותו אלף פעמים. ChatGPT לא יכול לומר לך את זה. רק סל חי יכול.

מבנה פרומפט שבאמת מייצר כותרות שמישות#

יפור יחיד הגדול ביותר לפרומפטים ליצירת כותרות הוא האכלת המודל בדוגמאות אמיתיות שכבר רצות בזמן אמת, במקום לבקש ממנו להמציא מאין. מבנה בר-ביצוע:

1. עובדות מוצר, מנוסחות בפשטות: מה הוא, למי הוא מיועד, נקודת ההבדל האמיתית היחידה.

2. סקטור וגיאוגרפיה, כדי שהמודל לא ינחש את הטון (הצעה פיננסית ב-Tier-1 נקראת שונה מאוד מהצעה נוטרה ב-Tier-2).

3. 3-5 דוגמאות אמיתיות של כותרות שכבר רצות בסקטור הזה, שנלקחו מאינדקס קריאייב אמיתי ולא הומצאו. זה נותן למודל עוגנים קונקרטיים במקום ברירות מחדל שחוקות מנתוני אימון.

4. רשימה מפורשת של תבניות להימנע מלחזור עליהן, במיוחד כל דבר שכבר בדקת עד מיצוי.

5. בקשה ל-8-10 וריאציות קצרות, לא כותרת אחת "הטובה ביותר". יצירת אצווה ובחירה ידנית עולות בעקביות על בקשה למנצח יחיד.

איפה כותרות ChatGPT נכשלות בהתאמה#

מודל שממטב אך ורק ל"נשמע משכנע" ישמח לייצר קופי שיידחה או שיסמן חשבון. מצבי הכשל החוזרים:

• ספציפיות מומצאת. "9 מתוך 10 רופאי עור מסכימים" ללא מקור כלשהו. מודלים מייצרים סוג זה של טענת דיוק-שקר כל הזמן כי זה נשמע משכנע, לא כי הם בודקים משהו.
• דחיפות ומחסור מלאכותיים. "נשארו רק 3 באזור שלך" כשאין מגבלת מלאי אמיתית.
• המלצה מובלעת או תוצאות לפני/אחרי שלא מתאימות לתוצאה אמיתית ומבוססת.
• מבני קליקבייט גבוליים שסביר יותר שיוסמנו על ידי תור הבדיקה של קריאייב ברשת היום מאשר לפני שנה או שנתיים, ככל שמדיניויות הבדיקה מתהדקות בכל הרשתות.

כל אחד מאלה צריך לעבור בדיקת התאמה אנושית לפני השקה, אותה בדיקה שהיית מיישם על כותרות שכותב פרילנס מסר לך. ראה ניתוח קריאייב פרסום למסגרת לדירוג הקרס, הזווית והטענה של כותרת בנפרד, מה שהופך את בדיקת ההתאמה למהירה יותר כי אתה מעריך מימד אחד בכל פעם במקום כותרת שלמה בבת אחת.

שימוש ב-ChatGPT לסיווג, לא רק ליצירה#

היישום הכי פחות מנוצל אינו יצירה בכלל, אלא סיווג. משוך אצווה של 20-30 כותרות שכבר רצות מהסקטור שלך (ייצוא מכלי ריגול עובד טוב), ואז בקש מהמודל לדרג כל אחת מול רובריקה קבועה: סוג קרס, סיכון טענה, חידוש ביחס לשאר האצווה. זה הופך את החוזק של המודל, שהוא באמת טוב בזיהוי תבניות על פני קבוצה, הרחק מהחולשה שלו, שהיא יצירת משהו חדש וטוב מאין. בסופו של דבר אתה מקבל רשימה מדורגת של סוגי זוויות שכבר רוויות את הסקטור שלך כרגע, וזה הרבה יותר שימושי לתכנון האצווה הבאה של הכותרות המקוריות שלך מאשר כל כמות של פרומפטים "כתוב לי 10 כותרות". קרס לעומת זווית לעומת טענה היא רובריקה שימושית למסור למודל ישירות, כי היא מכריחה את הסיווג לשלושה מימדים נפרדים וניתנים לבדיקה במקום שיפוט מעורפל אחד של "האם זה טוב".

לוקליזציה של כותרות לגיאוס חדשים#

בקשה מ-ChatGPT להתאים כותרת שעובדת ל-Tier-2 או Tier-3 יכולה לחסוך זמן אמיתי, אבל גם שם דברים משתבשים בשקט. ביטויים ושמות תואר מתורגמים באופן לא אחיד, טענה שהיא גבולית באנגלית יכולה להפוך לטענת יתר בתרגום אם הקונוטציה של מילה משתנה, ומה נחשב לטענת בריאות או פיננסים מקובלת משתנה לפי תחום שיפוט ללא קשר למה שאמרה כותרת המקור. התייחס לכל כותרת שעברה לוקליזציה בבינה מלאכותית כאל טיוטה ראשונה שצריכה לעבור בדיקת דובר ילידי ובדיקת התאמה, כמו הגרסה בשפת המקור, לא כפלט בסיכון נמוך יותר כי זה "רק תרגום". ראה הרחבה לגיאוס חדשים ו-דרגות גיאוגרפיות לשיקולים הרחבים יותר שמגיעים עם הרחבת השוק מעבר לשוק הבית שלך.

צורת עבודה טובה יותר: חקר, צור, סנן, בדוק#

הצוותים שמפיקים ערך אמיתי מ-ChatGPT לכותרות לא משתמשים בו כמחולל חד-פעמי. הם מריצים לולאה:

1. חקור קודם. משוך 5-10 קריאייבים דומים שכבר רצים בסקטור שלך לפני שאתה כותב פרומפט אחד. איך למצוא זוויות מנצחות במודעות נטיב מכסה מה לחפש במעבר המחקר הזה.
2. צור אצווה גדולה, 15-20 וריאציות, עם האילוצים לעיל מוטמעים בפרומפט.
3. סנן ידנית להתאמה, קול מותג, וכל דבר שהוא גלגול מחדש של משהו שכבר מיצית.
4. השק קבוצת בדיקה קטנה וצפה באותות קליקים מוקדמים, ואז השתמש באורך חיים נצפה כאות איטי ואמין יותר לאישור; מודעה שעדיין רצה אחרי 30 יום היא הוכחה חזקה בהרבה מ-CTR מוקדם בלבד (ראה אורך חיים של מודעה כאות מנצח).
5. האכל את המנצחים בחזרה לפרומפט הבא שלך כדוגמאות מועטות, כך שהפלטים של המודל ינועו לכיוון מה שבאמת עובד עבורך ספציפית, לא רק מה שמשכנע באופן גנרי.

זה גם המקום שבו אינדקס קריאייב חיצוני מצדיק את קיומו: במקום לנחש מה רווי, אתה יכול לבדוק בכלי הריגול למודעות נטיב של OpenAdLibrary מה רץ כרגע בסקטור נתון ולהאכיל דוגמאות כותרות אמיתיות ישירות לפרומפט שלך, במקום להסתמך על תחושת המודל המיושנת לגבי איך כותרת "מנצחת" נראית.

מה ChatGPT עדיין לא יכול לעשות עבורך#

הוא לא יכול לומר לך מה רווי ברשת ספציפית כרגע. הוא לא יכול לאמת שטענה נכונה. הוא לא יכול לחזות אחוז קליקים באמינות כלשהי, לא משנה כמה בביטחון הוא מנסח הצעה. והוא לא יכול לקחת אחריות על הפרת התאמה, זו עדיין לחלוטין על האדם שלחץ על פרסם.

רשימת תיוג קצרה לפני שכל כותרת שנוסחה בבינה מלאכותית יוצאת לדרך#

• האם לכל טענה יש מקור אמיתי, או שהיא נכתבה מחדש כדי להסיר את שפת הדיוק-השקר שהמודל נוטה להוסיף כברירת מחדל?
• האם האכלת את המודל בדוגמאות אמיתיות שכבר רצות, או שהוא עובד אך ורק מתבניות גנריות מנתוני אימון?
• האם בן אדם דירג את האצווה בנפרד לקרס, זווית וסיכון טענה, במקום לשפוט את כל הכותרת לפי תחושת בטן?
• האם הכותרת הזו שונה משמעותית מהאצווה האחרונה שבדקת, או שהיא ניסוח מחדש של משהו שכבר מיצית?
• אם היא עוברת לוקליזציה, האם הגרסה המתורגמת עברה בדיקת התאמה משלה, לא רק בדיקת שפה?

כשמשתמשים בו כמנוע לנפח וגיוון בתוך צורת עבודה שמתחילה במחקר, ChatGPT באמת מאיץ את ייצור הכותרות. כשמשתמשים בו כתחליף לידיעה אמיתית של השוק שלך, הוא מייצר את אותו פלט גנרי שכל מפרסם אחר שנותן את אותו מודל מקבל גם כן.