Каждый, кто хоть как-то связан с контентом, знает: порой непросто написать что-то интересное о сложном продукте, проекте, нетипичной услуге. Кажется, что о частотных преобразователях, приборах энергоучета или производстве фанеры читать статьи никто не будет…
Мы убеждены в обратном и совершенно точно знаем, что не бывает «скучных» продуктов, бывает непонимание интересов своей целевой аудитории и, как следствие, отсутствие прогрева ее к сделке с помощью контента.
О том, как работает контент-маркетинг в В2В и почему этот инструмент жизненно необходим продуктам с длинным циклом принятия решения о покупке, мы недавно рассказывали.
Сегодня же вместе с Мариной Ледвановой, менеджером проектов юнита прогрева «Комплето», пошагово разберем процесс создания контента для B2B с помощью «волшебных нейронных сетей» в лице ChatGPT на примере одного из наших проектов и определимся, стоит ли бизнесу полагаться на этот инструмент.
Действительно, писать для некоторых ниш очень непросто.
Учитывая, сколько вокруг разговоров о нейронных сетях, которые способны сами создавать статьи, посты и контент-планы, мы тоже решили попробовать подготовить с их помощью материал и фиксировать все трудности, тонкости и нюансы, с которыми столкнулись в процессе.
Чем закончились наши эксперименты с ChatGPT, читайте далее.
Оговоримся: в этой статье рассказывается о нашем первом опыте использования нейронной сети для решения реальных задач Клиентов.
Да, промты можно усложнять и добиваться более крутых результатов. Но мы решили показать вам, с чего всё начиналось, и если вы владеете инструментом на высоком уровне — расскажите об этом в комментариях, будем очень рады.
Итак, потребность (она же цель) мы осознали. Это подготовка разнообразных материалов по заданной тематике с использование определенных ключевых запросов, интересных нашей ЦА, для привлечения этой самой целевой аудитории и повышения ее вовлеченности, прогрева и стимулирования к контакту с нами.
Ставим задачу: целиком написать статью с помощью ChatGPT на тему «Счетчики воды: какие типы существуют и как они работают».
Таким образом, на первом шаге вам надо понять, для чего хотите использовать нейросети и какой результат от этого использования вам нужно получить. Цель сформулировали, на задачи ее декомпозировали, теперь решаем их.
Повторимся, нам нужна была статья на тему «Счетчики воды: какие типы существуют и как они работают». Поставили задачу нейронке, пока не особо вдаваясь в подробности, и получили Вариант №1:
Если пробежаться по тексту поверхностно, то выглядит он вполне себе логично.
Но по сути текст «никакой»: немало «воды», есть некоторые неточности в употреблении терминов, да и в целом он не интересный. Если статью посмотрит специалист по приборам энергоучета или человек, интересующийся этой темой (а это как раз и есть наша ЦА в данном случае), то он сразу найдет ошибки и будет, мягко говоря, «не впечатлен» понятиями.
Соответственно, такой текст ничем не выделит компанию на рынке и не поможет в достижении ее бизнес-целей.
Вердикт: текст не безнадежен, но его надо существенно дорабатывать.
Оставили вариант №1 как возможную основу для полноценной статьи и попробовали зайти с другой стороны: через рерайт.
Часто копирайтеры поступают следующим образом: находят несколько текстов на необходимую тему, берут оттуда материал и делают рерайт, чтобы он стал уникальным.
Качественный рерайт — это когда текст делается уникальным не просто через замену отдельных слов на синонимы и только, а когда в него добавляются собственные «фишки» и ценности, рассказывается об опыте проекта, для которого этот текст создается и т.д.
Понятно, что нейросеть на такое качество вряд ли способна, но мы все-таки попросили ChatGPT сделать рерайт текста в надежде, что его получится взять за основу и доработать, а итог выйдет лучше, чем предыдущий вариант:
Что получили:
Признаемся: до этого момента мы не думали, что ChatGPT может быть таким поэтичным. На этом этапе у нас появился дополнительный интерес: проверить, можно ли стиль этого текста изменить кардинально.
Попросили нейросеть переписать текст с расчетом на то, что его будет читать обычный парень-сантехник. Иными словами, «чтобы вот без этой всякой лирики-поэзии, а нормальным русским языком!»:
Итого: просто, понятно, по делу. Да, местами информация бесполезная, но зато по прохождении шага 2 с уверенностью можно сказать, что ChatGPT:
Итак, на шаге 2 вам следует:
Именно это — конкретизацию запроса и эксперименты с полученными результатами — осуществляем на шаге 3.
Разберем, как можно работать с текстом на примере одной из его частей. Мы конкретизировали запрос для ChatGPT и попросили его написать о типах счетчиков, которые нам нужны для статьи. Также попробовали не просить его писать текст на русском сразу, так как по нашему опыту диалог полностью на английском эта нейросеть ведет более качественно.
Как видим, текст по такому запросу получился более качественным.
На этом этапе мы попросили ChatGPT перевести его на наш язык.
Полученный результат (Вариант №5) оказался даже лучше, чем Вариант №1!
На шаге 3 ваша задача такова: конкретизировать запросы, экспериментировать с обращениями к нейросети, оценивать полученные результаты и в итоге выбрать из них лучший.
Остались недочеты, которые можно увидеть и исправить, только если разбираешься в продукте.
Так как хороший специалист должен вникать в тему основательно, мы на этом не остановились и попросили нейросеть дописать недостающие части и «поиграть со стилем», и только после этого вручную исправили смысловые недочеты и добавили уникальную информацию и «украшения» текста, которые сделали его более легким и интересным для чтения.
Показывать получившееся не будем — финальный Вариант №6 теперь успешно используется Заказчиком.
Но с удовольствием поделимся сделанными выводами.
И первый из них: нет, ChatGPT не заменит маркетолога или любого другого специалиста, потому что дорабатывать материал все равно придется профессионалу. Но нейросеть может серьезно облегчить работу.
В общем, итог нашего эксперимента следующий: сам ChatGPT не напишет за вас хорошие тексты, которые выделят продукт на рынке, и привлекут клиентов.
Чтобы он действительно помогал в работе, нужно воспринимать себя как главного редактора, а его — только в качестве помощника. И ставить этому помощнику максимально точные задачи.
Например, нам в работе нейросеть помогает:
Руководствуясь нашим опытом и проходя в работе с ChatGPT те же 4 шага, что и мы, вы сможете успешно интегрировать нейросети в свою работу не ради забавы, а для решения конкретных задач и получения определенного результата.
И, конечно, с использованием контент-маркетинга как инструмента продвижения всегда готовы помочь наши эксперты. Теперь мы разбираемся и в нейросетях.