ChatGPT for annonseoverskrifter: Prompts, fallgruver og bedre arbeidsflyter

ChatGPT kan produsere brukbare utkast til native annonseoverskrifter raskt, men overlatt til sine egne standarder konvergerer den mot de samme håndfull strukturene: "this one weird trick"-nysgjerrighetsgapet, "at 62, she discovered"-livsfasekroken, nummererte listicle-overskrifter. Den har heller ingen anelse om hva som faktisk er mettet på Taboola eller MGID denne uken, fordi den ikke ser på levende inventar, den matcher mønstre mot treningsdata. Arbeidsflyten som fungerer er ikke "spør ChatGPT om en overskrift," det er å bruke den til å generere volum og variasjon, og deretter filtrere hardt mot ekte, pågående kreativt materiale og dine egne complianceregler før noe sendes ut.

Hvorfor rå ChatGPT-overskrifter har en tendens til å se like ut#

Be en hvilken som helst generisk modell om "10 native annonseoverskrifter" uten annen kontekst, og du vil få et smalt utvalg av output: et nysgjerrighetsgap, en tall-ledet liste, en sjokkerende statistikk, en aldersbasert krok. Dette er ikke en feil spesifikk for én modell, det er det som skjer når du ber et system trent til å forutsi sannsynlig neste tekst om å generere markedsføringstekst med nesten ingen begrensninger. Den regresserer mot de vanligste mønstrene i treningsdataene sine, som tilfeldigvis er de samme mønstrene hver native annonsør har kjørt i årevis. Se de vanligste native annonsevinklingene for hvordan den konvergensen faktisk ser ut på tvers av ekte kreativt materiale, og nysgjerrighetsgap-ordbokoppføringen for hvorfor det spesifikke mønsteret dukker opp så ofte.

Det større problemet er at modellen ikke har noen innsikt i hva som for øyeblikket fungerer kontra hva som er utmattet. En overskriftsstruktur som føltes fersk for to år siden kan bli flagget som clickbait av en nettverksanmelder i dag, eller rett og slett ignorert av et publikum som har sett den tusen ganger. ChatGPT kan ikke fortelle deg det. Bare dagens inventar kan det.

En prompt-struktur som faktisk produserer brukbare overskrifter#

Den største enkeltforbedringen for overskriftgenererings-prompts er å mate modellen med ekte, pågående eksempler i stedet for å be den om å finne opp fra ingenting. En fungerende struktur:

1. Produktfakta, oppgitt enkelt: hva det er, hvem det er for, den ene sanne differensiatoren.
2. Bransje og geografi, slik at modellen ikke gjetter på tone (et finans-tilbud i Tier-1 leses veldig annerledes enn et nutra-tilbud i Tier-2).
3. 3-5 ekte eksempler på overskrifter som for øyeblikket kjører i den bransjen, hentet fra en faktisk kreativindeks i stedet for oppdiktet. Dette gir modellen konkrete anker i stedet for utslitte standarder fra treningsdata.
4. En eksplisitt liste over mønstre å unngå å gjenta, spesielt alt du allerede har testet til utmattelse.
5. En forespørsel om 8-10 korte varianter, ikke én "beste" overskrift. Batchgenerering og manuelt valg slår konsekvent å be om en enkelt vinner.

Hvor ChatGPT-overskrifter bryter compliance#

En modell som optimaliserer utelukkende for "høres overbevisende ut" vil gjerne generere tekst som får en annonse avvist eller en konto flagget. De tilbakevendende feilmodusene:

• Fabrikert spesifisitet. "9 av 10 hudleger er enige" uten kilde noe sted. Modeller genererer denne typen falsk-presisjons-påstander konstant fordi det leses som overbevisende, ikke fordi de sjekker noe.
• Produsert hastverk og knapphet. "Bare 3 igjen i ditt område" når det ikke er noen faktisk inventarbegrensning.
• Implisitt støtte eller før/etter-resultater som ikke samsvarer med et reelt, dokumentert utfall.
• Grenselinje clickbait-strukturer som en nettverks kreativanmeldingskø med større sannsynlighet flagger i dag enn for et år eller to siden, ettersom anmeldelsespolitikkene strammes inn på tvers av bransjen.

Hver av disse trenger en menneskelig compliance-sjekk før lansering, den samme anmeldelsen du ville brukt på overskrifter en frilanskopitekniker ga deg. Se annonsekreativ analyse for et rammeverk for å score en overskrifts krok, vinkling og påstand separat, noe som gjør compliance-sjekken raskere fordi du evaluerer én dimensjon om gangen i stedet for en hel overskrift på en gang.

Bruke ChatGPT til å klassifisere, ikke bare generere#

Den mest underbrukte anvendelsen er ikke generering i det hele tatt, det er klassifisering. Hent en batch med 20-30 pågående overskrifter fra din bransje (en eksport fra et spionverktøy fungerer fint), og be deretter modellen om å score hver enkelt mot en fast rubrikk: krokktype, påstandsrisiko, nyskapendehet i forhold til resten av batchen. Dette snur modellens styrke, den er genuint god på mønstergjenkjenning på tvers av et sett, vekk fra dens svakhet, som er å generere noe nytt og bra fra ingenting. Du ender opp med en rangert liste over vinklingstyper som faktisk metter din bransje akkurat nå, noe som er langt mer nyttig for å planlegge din neste batch med originale overskrifter enn noe som helst "skriv meg 10 overskrifter"-prompting. Krok vs vinkling vs påstand er en nyttig rubrikk å gi modellen direkte, siden den tvinger klassifiseringen inn i tre separate, kontrollerbare dimensjoner i stedet for én vag "er dette bra"-dom.

Lokalisere overskrifter for nye geografier#

Å be ChatGPT om å tilpasse en fungerende overskrift for en Tier-2- eller Tier-3-geografi kan spare ekte tid, men det er også der ting går galt i stillhet. Idiomer og superlativ oversettes ujevnt, en påstand som er grenselinje på engelsk kan bli en overdrivelse i oversettelsen hvis en ords konnotasjon endres, og hva som teller som en akseptabel helse- eller finanspåstand varierer etter jurisdiksjon uavhengig av hva kildoverskriften sa. Behandle enhver AI-lokalisert overskrift som et førsteutkast som trenger en morsmåls- og compliance-sjekk, akkurat som kildespråkversjonen, ikke som et lavere risikoutbytte fordi det er "bare en oversettelse." Se skalering til nye geografier og geotiers for de bredere hensynene som følger med å utvide seg utover hjemmemarkedet.

En bedre arbeidsflyt: forsk, generer, filtrer, test#

Teamene som får reell verdi ut av ChatGPT for overskrifter bruker den ikke som en enkeltgenerator. De kjører en løkke:

1. Forsk først. Hent 5-10 sammenlignbare, pågående kreative materialer i din bransje før du skriver en eneste prompt. Hvordan finne vinnende native annonsevinklinger dekker hva du skal se etter i den forskningsrunden.
2. Generer en stor batch, 15-20 varianter, med begrensningene ovenfor baket inn i prompten.
3. Filtrer manuelt for compliance, merkerøst og alt som er en gjenskapelse av noe du allerede har brent ut.
4. Lanser et lite testsett og følg med på tidlige klikksignaler, og bruk deretter observert levetid som et langsommere, mer pålitelig bekreftelsessignal; en annonse som fortsatt kjører etter 30 dager er et mye sterkere bevis enn tidlig CTR alene (se annonselongevitet som et vinnersignal).
5. Mat vinnerne tilbake i din neste prompt som few-shot-eksempler, slik at modellens output drifter mot det som faktisk fungerer for deg spesifikt, ikke bare det som er generelt overbevisende.

Dette er også der en ekstern kreativindeks tjener sin plass: i stedet for å gjette på hva som er mettet, kan du sjekke OpenAdLibrary's native ad spy tool for hva som for øyeblikket er aktivt i en gitt bransje og mate ekte overskriftseksempler rett inn i prompten din, i stedet for å stole på en modells utdaterte følelse av hvordan en "vinnende" overskrift ser ut.

Hva ChatGPT fortsatt ikke kan gjøre for deg#

Den kan ikke fortelle deg hva som er mettet på et spesifikt nettverk akkurat nå. Den kan ikke verifisere at en påstand er sann. Den kan ikke forutsi klikkfrekvens med noen pålitelighet, uansett hvor selvsikkert den formulerer et forslag. Og den kan ikke ta ansvar for en compliance-overtredelse, det ligger fortsatt helt på personen som trykket på publiser.

En kort sjekkliste før en AI-skissert overskrift går live#

• Har hver påstand en reell kilde, eller har den blitt omskrevet for å fjerne det falsk-presisjonsspråket en modell har en tendens til å legge til som standard?
• Har du matet modellen med ekte, pågående eksempler, eller jobber den utelukkende fra generiske mønstre fra treningsdata?
• Har et menneske scoret batchen for krok, vinkling og påstandsrisiko separat, i stedet for å bedømme hele overskriften på magefølelse?
• Er denne overskriften betydelig forskjellig fra den forrige batchen du testet, eller en omformulering av noe allerede utmattet?
• Hvis den blir lokalisert, har den oversatte versjonen hatt sin egen compliance-sjekk, ikke bare en språksjekk?

Brukt som en volum-og-variasjonsmotor innenfor en forskningsførst-arbeidsflyt, øker ChatGPT genuint hastigheten på overskriftsproduksjonen. Brukt som en erstatning for faktisk å kjenne markedet ditt, produserer den det samme generiske outputet som alle andre annonsører som promter den samme modellen også får.