Content & Kreacja vs. AI – jak Chat GPT-4 może pomóc w pracy content marketingowca?

Tworzenie konspektów artykułów, mailingów, generowanie pomysłów na aktywację konsumencką, a może wsparcie przy researchu i korekcie tekstu? Sprawdź, w czym może pomóc Ci sztuczna inteligencja w codziennej, agencyjnej pracy.

Chat GPT na pewno zabierze część miejsc pracy w digitalu, szczególnie tej powtarzalnej, mechanicznej i niewymagającej wyższych kwalifikacji. Zmiany zaszły już za daleko i wcześniej czy później i tak będziemy musieli zaprzyjaźnić się naszym „osobistym asystentem” wyposażonym w sztuczną inteligencję.

Chat GPT-4 jako kreatywny pomocnik

Zamiast więc traktować Chat GPT-4 jako wroga, możemy wykorzystać AI jako kolejne narzędzie do realizacji własnych celów… stosując oczywiście zasadę ograniczonego zaufania. W jakich kreatywnych obszarach może nam zatem pomóc sztuczna inteligencja?

• Generowanie pomysłów na tematy i konspekty prezentacji

Chat GPT-4 to bardzo przydatne narzędzie do wymyślania nowych tematów i konspektów prezentacji. Baza danych algorytmu jest nakarmiona taką ilością treści, że Chat GPT świetnie radzi sobie z tego typu zadaniami. Algorytm będzie przydatny zarówno wtedy, gdy mamy sam temat, a nie mamy konspektu jak i wtedy, gdy będziemy mieli w głowie jedynie bardzo ogólną wizję tematyki wystąpienia.

Przykładowy prompt

„Potrzebuję pomysłu i konspektu prezentacji dotyczącej greenwashingu w branży reklamowej. Odbiorcami prezentacji będą osoby odpowiedzialne za marketing w średnich i dużych przedsiębiorstwach”.

Z konspektem prezentacji Chat GPT-4 poradził sobie bardzo dobrze.

• Generowanie pomysłów na storytelling

Czasami bywa, że mimo najszczerszych chęci, nie wpada nam do głowy żaden sensowny pomysł na narrację, która będzie driverem reklamowanego produktu. Chat GPT to kopalnia wiedzy dla osób, które w danej chwili nie mają pomysłu i popadły w twórczą niemoc. Choć spora część pomysłów może być do bólu oklepana i katalogowa, to fragmenty danej koncepcji mogą posłużyć jako punkt wyjścia do sensownej narracji.

Przykładowy prompt

„Wygeneruj pomysły na storytelling dla spotu reklamowego dla suplementu diety witaminy D”.

• Wymyślanie person

Tworząc persony marketingowe, mając nawet sporą ilość danych wyjściowych, możemy łatwo „wystrzelać” się z pomysłów, szybko popadając w klisze i zbyt duże podobieństwa względem różnych grup docelowych. Z pomocą może nam przyjść Chat GPT-4.

Przykładowy prompt

„Wygeneruj przykładowe persony marketingowe dla klienta z branży hotelarskiej. Uwzględnij klasę średnią-niższą i średnią-wysoką oraz rolę kapitału kulturowego w podejmowaniu decyzji konsumenckich”.

• 
  Generowanie pomysłów i streszczeń artykułów

Choćbyśmy byli niewiarygodnie ufni we własną kreatywność, to z czasem, robiąc kolejny harmonogram contentowy dla Klienta, którego prowadzimy od lat, źródełko zaczyna wysychać, a nas dopada twórcza niemoc. Chat GPT, to kolejne narzędzie, które może nas wesprzeć w wymyślaniu, będąc kreatywnym asystentem do generowania tematów i konspektów np. artykułów blogowych. Wystarczy, że zadasz mu odpowiednie pytanie.

Przykładowy prompt

„Wygeneruj świeże, niszowe tematy, które będą interesujące dla opiekunów psów i kotów”.

Jak widać Chat GPT bardzo dobrze radzi sobie z tematyką pieskowo-kotkową. Tematy tego typu nie stanowią dla niego większego wyzwania.

• Generowanie pomysłów na mailingi

Jak pokazały powyższe przykłady, Chat GPT to całkiem pomysłowe narzędzie, jeśli chodzi o generowanie pomysłów. Nie inaczej może być w przypadku stworzenia tematów na wysyłką e-mail marketingową.

Przykładowy prompt

„Szukam niszowych, niesztampowych pomysłów na mailing dla klienta produkującego akcesoria skórzane. 5 z nich powinno być produktowych, a drugie 5 lifestyle’owe”.

Niezbędne korekty językowe, dostosowanie do strategii marki i BUM! Mamy gotowe pomysły na przynajmniej kilka mailingów.

O wiele gorzej natomiast algorytm radzi sobie z egzekucją pomysłów. Mimo usilnych prób i dokładnych wskazówek, wygenerowanie krótkiego, chwytliwego hasła, które zagwarantuje wysoki open rate, pozostało poza zasięgiem sztucznej inteligencji.

Wprowadzony prompt

„Szukam kreatywnych pomysłów na mailing dla klienta produkującego skórzane torebki. 5 z nich powinno być produktowych, a drugie 5 lifestyle’owe. Tytuł wiadomości nie może być dłuższy niż 25 znaków ze spacjami, użyj w nich emoji. Tematy wiadomości powinny być na tyle intrygujące, żeby przeciętny odbiorca chciał kliknąć i otworzyć wiadomość”.

Nieudana próba stworzenia tytułów mailingów przez Chat GPT-4.

• Generowanie alternatywnych pomysłów marketingowych

Choć Chatowi GPT-4 na tym etapie na pewno nie powierzymy całego procesu wymyślenia pomysłu na aktywację konsumencką, to sztuczna inteligencja może efektywnie zasilić nasze moce kreatywne i pobudzić do myślenia w zupełnie innym kierunku.

Przykładowy prompt

„Szukam pomysłu na aktywację konsumencką dla napoju izotonicznego dla graczy”.

Choć większość pomysłów jest niezgodna ze zdrowym rozsądkiem i ociera się o scenariusz rodem ze Squid Game, to z każdego z tych pomysłów da się wydobyć zaczyn do pełnoprawnej aktywacji konsumenckiej.

• Generowanie skojarzeń / pola semantycznego

Znaki językowe mają dość pojemne sumy znaczeń, które w lingwistyce nazywa się polem semantycznym. Pracując np. nad namingiem lub hasłem dla marki, możemy posiłkować się sztuczną inteligencją, która jest w stanie bardzo szybko wygenerować pożądane przez nas zbiory znaczeń. Unikniemy dzięki temu czasochłonnych spotkań kreatywnych, które potrafią pożreć sporą część dnia roboczego.  

Przykładowy prompt

„Wygeneruj 10 dobrych i 10 złych skojarzeń z ogniem w formie krótkich zdań”.

Chat GPT-4 lubi proste komendy w postaci alternatywy i koniunkcji.

AI jako researcher

• Generowanie kluczowych informacji na dany temat

Pracując w branży kreatywnej czy też będąc content marketingowcem często „skaczemy” z tematu na temat. Przychodzi nowy brief i bywa, że na horyzoncie pojawia się branża, której zupełnie nie znamy. Zamiast przekopywać specjalistyczne portale i raporty, możemy wspomóc się sztuczną inteligencją, która zrobi tę czasochłonną robotę za nas i wyciągnie ekstrakt w postacie najważniejszych informacji z danego zakresu (podstawowa analiza konkurencji, segmentacja rynku itp.).

Przykładowy prompt

„Jakie są najważniejsze informacje dotyczące rynku fotowoltaiki dla komunikacji marketingowej B2B”.

AI jako content writer

Zaawansowane umiejętności pisarskie Chatu GPT-4 są dość mocno ograniczone, zwłaszcza jeśli chodzi o język polski. Bardziej rozbudowane teksty, które „wypluwa” AI sprawiają wrażenie, jakby pisał je zmęczony copywriter, który odlicza ostatnie dni do emerytury. Chat GPT-4 świetnie leje wodę, ale nie lubi konkretów. Nie pomogą tutaj dodatkowe prompty w stylu: „postaraj się pisać bardziej oryginalnie”, „potrzebuję więcej konkretów”, „naśladuj styl dziennikarski’. Te niedociągnięcia byłyby jeszcze do wyłapania przez wprawnego redaktora czy content specjalistę, ale tak naprawdę największym zagrożeniem dla Klientów i patrząc szerzej – dla całego internetu, jest generowanie nieprawdziwych informacji przez algorytm. Chat GPT lubi zmyślać i robi to często. Niestety, gdy sztucznej inteligencji brakuje informacji, zamiast dopytać albo przyznać się do niewiedzy, woli ona brnąć w kłamstwa.

• Generowanie opisów produktów

Tworzenie prostych, powtarzalnych opisów produktów przez Chat GPT-4 to coś, co na rynku digitalowym już ma miejsce w przypadku wielu sklepów e-commerce posiadających ogromne bazy produktowe. Sztuczna inteligencja radzi sobie tutaj bez większych problemów, ale nie można jej puścić „samopas”. Ewentualne wprowadzenie konsumenta w błąd może być bardzo kosztowne – zarówno wizerunkowo, jak i finansowo (ewentualne pozwy za produkt niezgodny z opisem).

Przykładowy prompt
„Napisz opis produktu usługi stworzenia strategii marketingowej na 500 znaków ze spacjami. Uwzględnij fakt, że odbiorcami treści będą osoby decyzyjne w dużych i średnich przedsiębiorstwach. Używaj formalnego i profesjonalnego języka”.

Opis usługi strategii marketingowej, który wymaga dopracowania, ale jako surówka do obróbki, jest poprawna.

AI jako redaktor

Natywnym językiem GPT-4 jest angielski. Jeśli chcemy poddać korekcie i redakcji tekst napisany po angielsku, zmienić jego tone of voice, to algorytm poradzi sobie z tym zadaniem całkiem dobrze. Problem pojawia się jednak wtedy, gdy do sprawdzania damy mu materiał źródłowy napisany w języku polskim.

Wtedy pojawiają się np. takie kwiatki:

Polski model językowy pod tym względem jest jeszcze mocno niedopracowany i ma konkretne ograniczenia. Warto pamiętać, że obecna faza rozwoju płatnej wersji GPT-4 pozwala na sprawdzenie za jednym podejściem tekstu nie dłuższego niż 2 tys. znaków. Na tym etapie rozwoju sztucznej inteligencji, nie polecamy z korzystania z tej funkcji w języku polskim.

AI jako tłumacz

AI może być także dobrą alternatywą dla Google Translate czy DeepL. Narzędzie sprawdzi się dobrze w przypadku tłumaczenia prostych materiałów reklamowych czy tekstów content marketingowych. Należy jednak zawsze stosować zasadę ograniczonego zaufania i po wykonanym przez zadaniu algorytm. Tłumaczenie trzeba dokładnie sprawdzić i najlepiej przepuścić jeszcze przez przynajmniej jedno tradycyjne narzędzie do automatycznego tłumaczenia, sprawdzając tekst „w drugą stronę”, czyli przetłumaczony tekst np. na j. angielski tłumaczymy z powrotem na polski, żeby wychwycić ew. kalki językowe lub złe zrozumienie kontekstu przez algorytm.

Zawsze na końcu każdego zadania wykonanego przez „maszynę” pojawia się człowiek, który musi mieć odpowiednie kompetencje i umiejętności, aby zweryfikować jakość pracy algorytmu.

Przykładowy prompt

„Tworzę tekst content marketingowy dla specjalistów z obszaru marketingu, który ma pomóc korzystać z narzędzi sztucznej inteligencji. Przetłumacz poniższy tekst na angielski, pamiętając o określonej grupie odbiorców”.

Z tłumaczeniem na język angielski algorytm radzi sobie bardzo dobrze.

Abecadło dobrego promptu, czyli CIDI

Michał Górecki w „Przewodniku po Chat CHATGPT” zdefiniował, to co metodą prób i błędów wiele osób stosowało z lepszym lub gorszym powodzeniem w rozmowach z GPT4. Skrót CIDI oznacza framework tworzenia zapytań składający się z najważniejszych elementów.

• Context – poznanie kontekstu pozwala na lepsze wejście „w rolę”, czyli udzielenie odpowiedzi przez algorytm zgodnej z naszymi oczekiwaniami.
  Przykład: Wciel się w rolę eksperta od transformacji energetycznej
• Instructions – dostarczenie instrukcji dla algorytmu, czyli określnie, czego dokładnie potrzebujemy od algorytmu, jakie odpowiedzi nas interesują?
  Przykład: Opisz zalety zrównoważonego rozwoju
• Details – wyszczególnienie formalnych aspektów odpowiedzi, czyli tego, jak chcemy, aby zapytanie zostało nam „podane”.
  Przykład: Stwórz konspekt listą wypunktowaną, stosuj śródtytuły, pogrub najważniejsze kwestie, stosuj język formalny itp.
• Input – przekazanie danych wejściowych, czyli tego, na czym algorytm powinien bazować.
  Przykład: Powołaj się na najważniejsze dane światowych organizacji zajmującymi się zmianami klimatu oraz odpowiedzialnym społecznie podejściem do biznesu.

Mamy nadzieję, że ten tekst zainspiruje Cię do eksperymentowania z Chatem GPT-4 i zatrudnieniem go jako pełnoprawnego asystenta. ? Życzymy powodzenia i owocnej pracy!