ChatGPT สำหรับเขียนหัวข้อโฆษณา: พรอมต์, ข้อผิดพลาด และขั้นตอนการทำงานที่ดีกว่า

ChatGPT สามารถผลิตฉบับร่างหัวข้อโฆษณาเนทีฟที่ใช้งานได้อย่างรวดเร็ว แต่ถ้าปล่อยให้มันใช้ค่าเริ่มต้นของตัวเอง มันมักจะลู่เข้าสู่โครงสร้างเดิมๆ ไม่กี่แบบ: ช่องว่างความอยากรู้แบบ "เคล็ดลับประหลาดนี้", ข้อความดึงดูดตามช่วงชีวิตแบบ "ตอนอายุ 62 เธอค้นพบ", รายการแบบมีเลข มันยังไม่รู้ด้วยซ้ำว่ามีอะไรอิ่มตัวบน Taboola หรือ MGID ในสัปดาห์นี้ เพราะมันไม่ได้ดูสินค้าคงคลังสด มันกำลังจับคู่รูปแบบกับข้อมูลฝึกสอน ขั้นตอนการทำงานที่ได้ผลไม่ใช่ "ขอหัวข้อโฆษณาจาก ChatGPT" แต่เป็นการใช้มันเพื่อสร้างปริมาณและความหลากหลาย จากนั้นคัดกรองอย่างเข้มงวดด้วยครีเอทีฟจริงที่กำลังรันอยู่และกฎความสอดคล้องของคุณเองก่อนที่จะส่งออกไป

เหตุใดหัวข้อดิบจาก ChatGPT จึงมักดูคล้ายกัน#

ขอให้โมเดลทั่วไปสร้าง "หัวข้อโฆษณาเนทีฟ 10 หัวข้อ" โดยไม่มีบริบทอื่นใด คุณจะได้ผลลัพธ์ในวงแคบๆ: ช่องว่างความอยากรู้, รายการนำด้วยตัวเลข, สถิติที่น่าตกใจ, ข้อความดึงดูดตามอายุ นี่ไม่ใช่ข้อบกพร่องเฉพาะของโมเดลใดโมเดลหนึ่ง แต่มันคือสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อคุณขอให้ระบบที่ถูกฝึกมาเพื่อคาดการณ์ข้อความที่น่าจะตามมาต่อไป สร้างข้อความโฆษณาโดยมีข้อจำกัดน้อยมาก มันถดถอยไปสู่รูปแบบที่พบบ่อยที่สุดในข้อมูลฝึกสอน ซึ่งบังเอิญเป็นรูปแบบเดียวกับที่ผู้โฆษณาเนทีฟทุกคนใช้มาหลายปีแล้ว ดู มุมมองโฆษณาเนทีฟที่พบบ่อยที่สุด เพื่อดูว่าการลู่เข้าดังกล่าวเป็นอย่างไรในครีเอทีฟจริง และดูรายการอภิธาน ช่องว่างความอยากรู้ เพื่อดูว่าเหตุใดรูปแบบเฉพาะนั้นจึงปรากฏบ่อยนัก

ปัญหาที่ใหญ่กว่าคือโมเดลไม่มีวิสัยทัศน์ว่าในปัจจุบันอะไรกำลังได้ผลเทียบกับอะไรที่หมดพลังแล้ว โครงสร้างหัวข้อที่รู้สึกสดใหม่เมื่อสองปีก่อน อาจถูกผู้ตรวจสอบเครือข่ายในวันนี้ตั้งค่าสถานะเป็น คลิกเบต หรือเพียงแถะถูกผู้ชมที่เห็นมันมาหลายพันครั้งเพิกเฉย ChatGPT ไม่สามารถบอกคุณได้ มีเพียงสินค้าคงคลังปัจจุบันเท่านั้นที่บอกได้

โครงสร้างพรอมต์ที่ผลิตหัวข้อโฆษณาที่ใช้งานได้จริง#

การปรับปรุงที่ใหญ่ที่สุดเพียงอย่างเดียวสำหรับพรอมต์สร้างหัวข้อคือการป้อนตัวอย่างจริงที่กำลังรันอยู่ในปัจจุบันให้โมเดล แทนที่จะขอให้มันสร้างจากความว่างเปล่า โครงสร้างที่ใช้งานได้:

1. ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ ระบุอย่างตรงไปตรงมา: มันคืออะไร, สำหรับใคร, จุดเด่นที่แท้จริงเพียงข้อเดียว
2. หมวดหมู่และภูมิศาสตร์ เพื่อให้โมเดลไม่ต้องเดาโทนเสียง (ข้อเสนอทางการเงินใน Tier-1 อ่านต่างจากข้อเสนอ nutra ใน Tier-2 มาก)
3. ตัวอย่างจริง 3-5 ตัวอย่างของหัวข้อที่กำลังรันอยู่ในปัจจุบัน ในหมวดหมู่นั้น ดึงมาจากดัชนีครีเอทีฟจริงแทนที่จะถูกสร้างขึ้นเอง สิ่งนี้ให้จุดยึดที่จับต้องได้แก่โมเดล แทนที่ค่าเริ่มต้นจากข้อมูลฝึกสอนที่ล้าสมัย
4. รายการรูปแบบที่ต้องหลีกเลี่ยงไม่ให้ซ้ำ โดยเฉพาะสิ่งที่คุณได้ทดสอบจนหมดแรงแล้ว
5. คำขอให้สร้างตัวแปรสั้นๆ 8-10 แบบ ไม่ใช่หัวข้อ "ที่ดีที่สุด" เพียงหัวข้อเดียว การสร้างเป็นชุดและการเลือกด้วยตนเองชนะการขอให้เลือกผู้ชนะเพียงรายการเดียวอย่างสม่ำเสมอ

จุดที่หัวข้อจาก ChatGPT ขัดต่อข้อกำหนด#

โมเดลที่มุ่งเน้นเพียง "ฟังดูน่าดึงดูด" จะยินดีสร้างข้อความที่ทำให้โฆษณาถูกปฏิเสธหรือบัญชีถูกตั้งค่าสถานะ โหมดความล้มเหลวที่เกิดขึ้นซ้ำๆ:

• ความเฉพาะเจาะจงที่ถูกแต่งขึ้น "แพทย์ผิวหนัง 9 ใน 10 คนเห็นด้วย" โดยไม่มีแหล่งที่มาใดๆ โมเดลสร้างข้อความอ้างอิงเท็จแบบแม่นยำปลอมนี้อย่างต่อเนื่อง เพราะมันฟังดูน่าเชื่อถือ ไม่ใช่เพราะมันกำลังตรวจสอบอะไร
• ความเร่งด่วนและความขาดแคลนที่ถูกสร้างขึ้น "เหลือเพียง 3 ชิ้นในพื้นที่ของคุณ" เมื่อไม่มีข้อจำกัดสินค้าคงคลังจริง
• การรับรองโดยนัยหรือผลลัพธ์ก่อน/หลัง ที่ไม่สอดคล้องกับผลลัพธ์จริงที่มีหลักฐานสนับสนุน
• โครงสร้างคลิกเบตแบบก้ำกึ่ง ที่คิวตรวจสอบครีเอทีฟของเครือข่ายมีแนวโน้มจะตั้งค่าสถานะในวันนี้มากกว่าหนึ่งหรือสองปีก่อน เนื่องจากนโยบายการตรวจสอบเข้มงวดขึ้นทั่วกระดาน

ทุกข้อเหล่านี้จำเป็นต้องผ่านการตรวจสอบความสอดคล้องโดยมนุษย์ก่อนเปิดตัว การตรวจสอบเดียวกันที่คุณจะใช้กับหัวข้อที่นักเขียนอิสระส่งให้คุณ ดู การวิเคราะห์ครีเอทีฟโฆษณา สำหรับกรอบการให้คะแนนหัวข้อแยกตามข้อความดึงดูด มุมมอง และข้อความอ้างอิง ซึ่งทำให้การตรวจสอบความสอดคล้องเร็วขึ้น เพราะคุณกำลังประเมินทีละมิติแทนที่จะประเมินหัวข้อทั้งหมดพร้อมกัน

การใช้ ChatGPT เพื่อจำแนกประเภท ไม่ใช่แค่สร้าง#

การประยุกต์ใช้ที่ถูกใช้ประโยชน์น้อยที่สุดไม่ใช่การสร้างเลย แต่เป็นการจำแนกประเภท ดึงหัวข้อที่กำลังรันอยู่ในปัจจุบันจากหมวดหมู่ของคุณเป็นชุด 20-30 หัวข้อ (ส่งออกจากเครื่องมือสอดแนมก็ใช้ได้) จากนั้นขอให้โมเดลให้คะแนนแต่ละหัวข้อตามเกณฑ์คงที่: ประเภทข้อความดึงดูด, ความเสี่ยงของข้อความอ้างอิง, ความใหม่เมื่อเทียบกับชุดที่เหลือ สิ่งนี้พลิกจุดแข็งของโมเดล ซึ่งมันเก่งจริงๆ ในการจดจำรูปแบบทั่วทั้งชุด ไปจากจุดอ่อนของมัน ซึ่งคือการสร้างสิ่งใหม่และดีจากความว่างเปล่า คุณจะได้รายการประเภทมุมมองที่เรียงลำดับตามคะแนน ซึ่งกำลังอิ่มตัวหมวดหมู่ของคุณอยู่ในขณะนี้ สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับการวางแผนชุดหัวข้อดั้งเดิมครั้งต่อไปมากกว่าการใช้พรอมต์ "เขียนหัวข้อให้ฉัน 10 หัวข้อ" ใดๆ ข้อความดึงดูด vs มุมมอง vs ข้อความอ้างอิง เป็นเกณฑ์ที่มีประโยชน์ที่จะส่งให้โมเดลโดยตรง เนื่องจากมันบังคับให้การจำแนกประเภทเป็นสามมิติที่แยกจากกันและตรวจสอบได้ แทนที่จะเป็นการตัดสิน "สิ่งนี้ดีไหม" ที่คลุมเครือเพียงมิติเดียว

การปรับหัวข้อให้เหมาะกับภูมิศาสตร์ใหม่#

การขอให้ ChatGPT ปรับหัวข้อที่ได้ผลสำหรับภูมิศาสตร์ Tier-2 หรือ Tier-3 สามารถประหยัดเวลาได้จริง แต่มันก็เป็นจุดที่สิ่งต่างๆ ผิดพลาดไปอย่างเงียบๆ สำนวนและการใช้คำเปรียบเทียบขั้นสุดแปลได้ไม่สม่ำเสมอ ข้อความอ้างอิงที่ก้ำกึ่งในภาษาอังกฤษอาจกลายเป็นการอ้างเกินในคำแปลหากความหมายแฝงของคำเปลี่ยนไป และสิ่งที่ถือเป็นการอ้างอิงด้านสุขภาพหรือการเงินที่ยอมรับได้นั้นแตกต่างกันไปตามเขตอำนาจศาล โดยไม่คำนึงว่าหัวข้อต้นฉบับจะพูดอะไร ให้ถือว่าหัวข้อใดๆ ที่ถูกปรับให้เป็นท้องถิ่นด้วย AI เป็นฉบับร่างแรกที่จำเป็นต้องผ่านการตรวจสอบโดยเจ้าของภาษาและการตรวจสอบความสอดคล้อง เช่นเดียวกับเวอร์ชันภาษาต้นฉบับ ไม่ใช่เป็นผลลัพธ์ที่มีความเสี่ยงต่ำกว่าเพราะมัน "แค่เป็นการแปล" ดู การขยายขนาดไปยังภูมิศาสตร์ใหม่ และ ระดับภูมิศาสตร์ สำหรับข้อพิจารณาที่กว้างขึ้นซึ่งมาพร้อมกับการขยายเกินตลาดบ้านเกิดของคุณ

ขั้นตอนการทำงานที่ดีกว่า: วิจัย, สร้าง, คัดกรอง, ทดสอบ#

ทีมที่ได้รับคุณค่าจริงจาก ChatGPT สำหรับหัวข้อโฆษณาไม่ได้ใช้มันเป็นเครื่องมือสร้างครั้งเดียว พวกเขากำลังทำงานเป็นวงจร:

1. วิจัยก่อน ดึงครีเอทีฟที่เทียบเคียงได้ซึ่งกำลังรันอยู่ในปัจจุบัน 5-10 ชิ้นในหมวดหมู่ของคุณ ก่อนที่คุณจะเขียนพรอมต์แม้แต่ข้อเดียว วิธีหามุมมองโฆษณาเนทีฟที่ชนะ ครอบคลุมสิ่งที่ต้องมองหาในการวิจัยรอบนั้น
2. สร้างชุดใหญ่ 15-20 ตัวแปร โดยมีข้อจำกัดข้างต้นผสมผสานอยู่ในพรอมต์
3. คัดกรองด้วยตนเอง เพื่อความสอดคล้อง, เสียงของแบรนด์, และสิ่งใดๆ ที่เป็นการพูดซ้ำของสิ่งที่คุณได้ใช้จนหมดแรงแล้ว
4. เปิดชุดทดสอบเล็กน้อย และสังเกตสัญญาณคลิกช่วงแรก จากนั้นใช้อายุการใช้งานที่สังเกตได้เป็นสัญญาณยืนยันที่ช้ากว่าและน่าเชื่อถือกว่า โฆษณาที่ยังคงรันอยู่หลังจาก 30 วันเป็นหลักฐานที่แข็งแกร่งกว่าการใช้ CTR ช่วงแรกเพียงอย่างเดียวมาก (ดู อายุการใช้งานโฆษณาเป็นสัญญาณของความชนะ)
5. นำผลลัพธ์ที่ชนะกลับไปใส่ ในพรอมต์ครั้งต่อไปของคุณเป็นตัวอย่างไม่กี่ตัวอย่าง เพื่อให้ผลลัพธ์ของโมเดลเคลื่อนไปสู่สิ่งที่กำลังได้ผลสำหรับคุณโดยเฉพาะ ไม่ใช่แค่สิ่งที่ดูน่าเชื่อถือในแบบทั่วไป

นี่คือจุดที่ดัชนีครีเอทีฟภายนอกแสดงคุณค่า: แทนที่จะเดาว่าอะไรอิ่มตัวแล้ว คุณสามารถตรวจสอบ เครื่องมือสอดแนมโฆษณาเนทีฟของ OpenAdLibrary เพื่อดูว่ามีอะไรกำลังรันอยู่ในหมวดหมู่ที่กำหนดอยู่ในปัจจุบัน และป้อนตัวอย่างหัวข้อจริงตรงๆ เข้าไปในพรอมต์ของคุณ แทนที่จะพึ่งพาความรู้สึกของโมเดลที่ล้าสมัยว่าหัวข้อ "ชนะ" ควรมีหน้าตาเป็นอย่างไร

สิ่งที่ ChatGPT ยังคงทำแทนคุณไม่ได้#

มันไม่สามารถบอกคุณได้ว่าอะไรอิ่มตัวบนเครือข่ายเฉพาะแห่งในขณะนี้ มันไม่สามารถยืนยันได้ว่าข้อความอ้างอิงเป็นความจริง มันไม่สามารถคาดการณ์อัตราการคลิกผ่านได้อย่างน่าเชื่อถือ ไม่ว่ามันจะแนะนำออกมาในโทนเสียงที่มั่นใจแค่ไหน และมันไม่สามารถรับผิดชอบต่อการละเมิดข้อกำหนดได้ นั่นยังคงเป็นความรับผิดชอบของบุคคลที่กดปุ่มเผยแพร่ทั้งหมด

รายการตรวจสอบสั้นๆ ก่อนที่หัวข้อที่ร่างด้วย AI ใดๆ จะเผยแพร่#

• ทุกข้อความอ้างอิงมีแหล่งที่มาจริงหรือไม่ หรือมันถูกเขียนใหม่เพื่อลบภาษาที่ดูแม่นยำแต่เป็นเท็จซึ่งโมเดลมีแนวโน้มจะเพิ่มเข้ามาโดยค่าเริ่มต้น?
• คุณได้ป้อนตัวอย่างจริงที่กำลังรันอยู่ในปัจจุบันให้โมเดลหรือไม่ หรือมันกำลังทำงานจากรูปแบบทั่วไปจากข้อมูลฝึกสอนล้วนๆ?
• มนุษย์ได้ให้คะแนนชุดผลลัพธ์สำหรับข้อความดึงดูด มุมมอง และความเสี่ยงของข้อความอ้างอิงแยกกันหรือไม่ แทนที่จะตัดสินหัวข้อทั้งหมดจากความรู้สึก?
• หัวข้อนี้แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจากชุดที่คุณทดสอบครั้งล่าสุดหรือไม่ หรือมันเป็นเพียงการปรับประโยคของสิ่งที่หมดพลังไปแล้ว?
• หากกำลังถูกปรับให้เป็นท้องถิ่น เวอร์ชันแปลได้ผ่านการตรวจสอบความสอดคล้องของตัวเองแล้วหรือไม่ ไม่ใช่แค่การตรวจสอบภาษา?

เมื่อใช้เป็นเครื่องมือสร้างปริมาณและความหลากหลายภายในขั้นตอนการทำงานที่เน้นการวิจัยก่อน ChatGPT ช่วยเร่งการผลิตหัวข้อได้จริงๆ เมื่อใช้เป็นตัวแทนสำหรับการรู้จักตลาดของคุณจริงๆ มันจะผลิตผลลัพธ์ทั่วไปแบบเดียวกันที่ผู้โฆษณาทุกคนที่ใช้โมเดลเดียวกันกำลังได้รับ