ChatGPT hirdetési címsorokhoz: Promptok, buktatók és jobb munkafolyamatok

A ChatGPT gyorsan tud használható natív hirdetési címsor vázlatokat készíteni, de ha a saját alapértelmezéseire hagyatkozunk, ugyanarra a maroknyi struktúrára konvergál: a "furcsa trükk" kíváncsisági rés, az "ő 62 évesen fedezte fel" életkori kampány, a számozott lista. Emellett fogalma sincs arról, hogy mi telített a Taboola vagy MGID hálózatokon ezen a héten, mert nem az élő leltárt nézi, hanem a betanítási adatok mintáit illeszti. A működő munkafolyamat nem az, hogy "kérsz egy címsort a ChatGPT-től", hanem az, hogy nagy mennyiségű és változatosságú anyag generálására használod, majd keményen szűrsz a valóban futó kreatívok és a saját megfelelőségi szabályaid alapján, mielőtt bármi is elindulna.

Miért szoktak hasonlóak lenni a nyers ChatGPT címsorok#

Ha bármely általános célú modellt megkérsz "10 natív hirdetési címsorra" más kontextus nélkül, egy szűk sávnyi kimenetet kapsz: egy kíváncsisági rést, egy számmal vezetett listát, egy meglepő statisztikát, egy életkori kampányt. Ez nem egy adott modell hibája, hanem az történik, ha egy olyan rendszert, amely a valószínű következő szöveg előrejelzésére lett betanítva, szinte korlátok nélkül kérsz marketing szöveg generálására. A betanítási adataiban leggyakoribb minták felé regresszál, amelyek éppen ugyanazok a minták, amiket minden natív hirdető évek óta használ. Lásd a leggyakoribb natív hirdetési szögeket, hogy ez a konvergencia hogyan néz ki a valódi kreatívok között, és a kíváncsisági rés szótárbejegyzést, hogy ez a konkrét minta miért jelenik meg ilyen gyakran.

A nagyobb probléma az, hogy a modellnek nincs rálátása arra, hogy mi működik jelenleg, és mi telített. Egy két éve még frissnek tűnő címsor-struktúrát ma már a hálózat felülvizsgálója kattintásvadászatként jelezhet, vagy egyszerűen figyelmen kívül hagyhat egy közönség, amely ezer alkalommal látta már. A ChatGPT ezt nem tudja megmondani. Csak a jelenlegi leltár tudja.

Egy prompt-struktúra, amely valóban használható címsorokat produkál#

A címsorgeneráló promptok egyetlen legnagyobb javítása az, hogy a modellnek valódi, jelenleg élő példákat adunk meg, ahelyett, hogy a semmiből találjon ki valamit. Egy működőképes struktúra:

1. Termék tények, egyszerűen megfogalmazva: mi az, kinek szól, az egyetlen igaz differenciáló tényező.
2. Vertikum és földrajzi terület, hogy a modell ne találgasson a hangnemet (egy pénzügyi ajánlat Tier-1 országban nagyon másképp hangzik, mint egy nutra ajánlat Tier-2-ben).
3. 3-5 valódi példa jelenleg futó címsorra abban a vertikumban, egy valós kreatív indexből kinyerve, nem pedig kitalálva. Ez konkrét horgonyokat ad a modellnek a régimódi betanítási adat alapértelmezések helyett.
4. Egy explicit lista az ismétlendő minták elkerülésére, különösen bármiről, amit már kifárasztottál teszteléssel.
5. Egy kérés 8-10 rövid változatra, nem egyetlen "legjobb" címsorra. A tételes generálás és a manuális kiválasztás következetesen jobb, mint egyetlen nyertes kérése.

Ahol a ChatGPT címsorok megszegik a megfelelőségi szabályokat#

Egy modell, amely pusztán a "meggyőzőnek hangzik" optimalizálására fókuszál, boldogan generál olyan szöveget, ami miatt egy hirdetést elutasítanak vagy egy fiókot megjelölnek. A visszatérő hibamódusok:

• Kitalált konkrétumok. "10 bőrgyógyászból 9 egyetért" forrás nélkül. A modellek folyamatosan generálnak ilyen hamis pontosságú állításokat, mert meggyőzőnek hangzik, nem azért, mert bármit is ellenőriznének.
• Mesterséges sürgetés és hiány. "Csak 3 maradt a környékeden", amikor nincs valós készletkorlát.
• Utalás támogatásra vagy előtte/utána eredményekre, amelyek nem térképeződnek le valós, alátámasztott eredményre.
• Határmentes kattintásvadász struktúrák, amelyeket egy hálózat kreatív felülvizsgálati sorában ma valószínűbb megjelölni, mint egy-két éve, ahogy a felülvizsgálati irányelvek szigorúbbak lesznek.

Ezek mindegyikét emberi megfelelőségi ellenőrzésnek kell alávetni az indítás előtt, ugyanazzal a felülvizsgálattal, amit egy szabadúszó copywriter által beadott címsorokra is alkalmaznál. Lásd a hirdetési kreatív elemzést egy keretrendszerért a címsor kampányának, szögének és állításának külön-külön pontozására, ami gyorsabbá teszi a megfelelőségi ellenőrzést, mert egy dimenziót értékelsz egyszerre, nem pedig egy egész címsort.

A ChatGPT használata osztályozásra, nem csak generálásra#

A legkevésbé kihasznált alkalmazás egyáltalán nem a generálás, hanem az osztályozás. Húzz ki egy tételt 20-30 jelenleg élő címsorból a vertikumodból (egy kém eszköz exportja is megfelel), majd kérdezd meg a modellt, hogy pontozza mindegyiket egy rögzített értékelőlista alapján: kampány típusa, állítás kockázata, újdonság a tétel többi részéhez képest. Ez megfordítja a modell erősségét – valóban jó a mintafelismerésben egy halmazon – a gyengesége ellen, ami az, hogy valami újat és jót generáljon a semmiből. Így egy rangsorolt listát kapsz azokról a szögtípusokról, amelyek valóban telítik a vertikumodat jelenleg, ami sokkal hasznosabb a következő tétel eredeti címsorainak tervezéséhez, mint bármennyi "írj nekem 10 címsort" prompt. A kampány vs. szög vs. állítás egy hasznos értékelőlista, amit közvetlenül átadhatsz a modellnek, mert három külön, ellenőrizhető dimenzióra kényszeríti az osztályozást egy homályos "ez jó-e" ítélet helyett.

Címsorok lokalizálása új földrajzi területekre#

Ha megkérjük a ChatGPT-t, hogy adaptáljon egy működő címsort egy Tier-2 vagy Tier-3 területre, az valóban időt takaríthat meg, de itt is csendben elromolhatnak a dolgok. Az idiómák és szuperlatívuszok egyenetlenül fordíthatók, egy határmentes állítás angolul túlzó állítássá válhat fordításban, ha egy szó konnotációja megváltozik, és az elfogadható egészségügyi vagy pénzügyi állítások is változnak joghatóságonként, függetlenül attól, mit mondott a forrás címsor. Kezelj minden AI által lokalizált címsort olyan első vázlatként, amelynek szüksége van anyanyelvi beszélő és megfelelőségi ellenőrzésre, ugyanúgy, mint a forrásnyelvi változatnak, ne pedig alacsonyabb kockázatú kimenetként, mert az "csak egy fordítás". Lásd új földrajzi területekre való skálázást és földrajzi szinteket a szélesebb körű megfontolásokért, amelyek a hazai piacon túli terjeszkedéssel járnak.

Egy jobb munkafolyamat: kutatás, generálás, szűrés, tesztelés#

Azok a csapatok, akik valódi értémet kapnak ki a ChatGPT-ből címsorokhoz, nem egyszeri generátorként használják. Egy ciklust futtatnak:

1. Először kutatás. Húzz ki 5-10 összehasonlítható, jelenleg élő kreatívat a vertikumodban, mielőtt egyetlen promptot írnál. Hogyan találj nyertes natív hirdetési szögeket lefedi, mit kell keresni ebben a kutatási körben.
2. Generálj egy nagy tételt, 15-20 változatot, a fenti korlátokkal a promptba építve.
3. Szűrj manuálisan megfelelőség, márkaszólam és minden olyan dolog alapján, ami valami olyan dolog újrafeldolgozása, amit már kifárasztottál.
4. Indíts egy kis tesztkészletet és figyeld a korai kattintási jeleket, majd használd a megfigyelt hosszú élettartamot lassabb, megbízhatóbb megerősítő jelként; egy 30 nap után is futó hirdetés sokkal erősebb bizonyíték, mint a korai CTR önmagában (lásd a hirdetés hosszú élettartama mint nyerő jel).
5. Tápláld vissza a nyerteseket a következő promptodba példaként, hogy a modell kimenetei a számodra valóban működő dolgok felé sodródjanak, nem csak az általánosan meggyőző dolgok felé.

Itt is bizonyítja értékét egy külső kreatív index: ahelyett, hogy találgatnád, mi telített, ellenőrizheted az OpenAdLibrary natív hirdetés kém eszközét annak érdekében, hogy mi fut éppen egy adott vertikumban, és valódi címsorpéldákat táplálhatsz közvetlenül a promptodba, ahelyett, hogy egy modell elavult elképzelésére hagyatkoznál arról, hogyan néz ki egy "nyertes" címsor.

Amit a ChatGPT még mindig nem tud megtenni érted#

Nem tudja megmondani, mi telített egy adott hálózaton éppen most. Nem tudja ellenőrizni, hogy egy állítás igaz-e. Nem tudja megbízhatóan megjósolni a kattintási arányt, függetlenül attól, mennyire magabiztosan fogalmazza meg a javaslatát. És nem vállalhat felelősséget egy megfelelőségi szabálysértésért, az továbbra is teljes egészében annak a személynek a felelőssége, aki a közzététel gombot megnyomta.

Egy rötti ellenőrzőlista, mielőtt bármely AI által vázolt címsor élő megy#

• Van-e minden állításnak valódi forrása, vagy átírták úgy, hogy eltávolítsák a hamis pontosságú nyelvet, amit a modell alapértelmezetten hajlamos hozzáadni?
• Adtál-e a modellnek valódi, jelenleg futó példákat, vagy pusztán általános betanítási adat mintákból dolgozik?
• Pontozott-e egy ember a tételt a kampány, szög és állítás kockázata alapján külön-külön, ahelyett, hogy az egész címsort megérzés alapján ítélné meg?
• Jelentősen különbözik-e ez a címsor az utoljára tesztelt tételtől, vagy csak valami már kifárasztott dolog újrafogalmazása?
• Ha lokalizálják, megkapta-e a fordított változat a saját megfelelőségi ellenőrzését, nem csak egy nyelvi ellenőrzést?

Ha egy kutatás-alapú munkafolyamaton belül mennyiség- és variációs motorjaként használják, a ChatGPT valóban felgyorsítja a címsor gyártást. Ha a saját piacod ismeretének helyettesítőjeként használják, ugyanazt az általános kimenetet produkálja, amit minden más hirdető is kap, aki ugyanazt a modellt promptolja.