Копирайтинг с Даниилом Шардаковым

В последнее время многие стали очень рассчитывать на нейросети. Это не плохо и не хорошо. Это просто есть. А все остальное зависит от того, кто делает выводы.

Например, заказчики говорят: "Всё, копирайтеры! Вы больше не нужны! У нас теперь есть нейросети! Ха-ха-ха!" То для копирайтеров это вроде как плохо. А для заказчиков — хорошо. Во всяком случае, на первый взгляд.

Но если присмотреться, то есть нюанс, который многие не учитывают. Называется он "выборка из доступных данных". И здесь у нейросетей кроется слабое место. Их ахиллесова пята. Сейчас поясню, это очень интересный момент.

Если Вы пользовались сервисом контекстной рекламы Яндекс.Директ, то могли заметить, что там сейчас используется искусственный интеллект, чтобы быстро написать заголовки и тексты объявлений, исходя из выбранной ниши.

Так вот, по умолчанию этот ИИ просто генерирует избитые клише: высокое качество, опыт и профессионализм, быстрые поставки, гарантии производителя и прочее. Проще говоря, он использует те конструкции, которые встречает в текстах, на которых учился. Потому что самые популярные нейросети (ChatGPT, Copilot, Gemini, Aria) — это так называемые языковые модели. Они генерируют текст на базе того, что до этого изучили.

А теперь самое интересное. Если Вы попросите нейросеть написать текст коммерческого предложения с нуля, то на выходе в большинстве случаев получите абстрактную ерунду. А почему? А потому что большая часть коммерческих предложений, которые нейросети изучают в интернете — и есть та самая абстрактная ерунда, которую люди перепечатывают друг у друга.

И поскольку нейросеть не знает, что ерунда, а что — нет, она использует то, что использует. А если данных не хватает, то додумывает или вставляет вообще не имеющие отношения к делу фрагменты.

То же самое касается и любых других текстов: статей, скриптов, посадочных страниц. Нейросети часто не знают контекста и деталей, а большинство людей слишком ленивы, чтобы ставить детальную задачу.

Курьезный пример из практики. У меня есть студент. В одном из проектов он решил вместо того, чтобы самому вникнуть в проект и составить карточку задачи, отдать все это дело на откуп нейросети. И поскольку задача была специфическая, и данных по ней особо не было, нейросеть составила ему дивный винегрет из всего того, что знала или придумала. Причем ничего из этого винегрета не имело отношения к делу. Но со стороны все вроде как смотрелось вполне логично и презентабельно.

Студента это не смутило, и он на базе полученных данных начал делать анализ и разрабатывать макет, плодя ошибки в геометрической прогрессии. В итоге все закончилось печально.

К чему я это. К тому, что копирайтеры часто решают специфические задачи. В этих задачах есть нюансы, которые нужно учитывать. Но у нейросетей по этим вопросам нет достаточных данных, а потому они не могут выдать адекватный ответ. Вот и получается, что там, где нужны предметные данные, анализ и конкретика, они вставляют абстрактную воду и клише, абстракции и домыслы, от которых пользы чуть меньше, чем никакой.

При этом нейросети удобно использовать точечно, если разбить задачу на подзадачи и часть решать с помощью ИИ, а часть — самостоятельно. Но, опять же, для этого нужны знания и навыки. Поэтому нужны и копирайтеры.

И еще один пример. На днях пришел проект — жертва легкомысленного отношения к нейросетям. В проекте все: от статей до коммерческих страниц было сгенерировано роботом и «причесано» силами штатных сотрудников. С виду все смотрелось здорово, и заказчик был очень доволен, потому что сэкономил кучу денег.

Но вот незадача: не прошло и трех недель как сайт попал в бан поисковых систем (что неудивительно, т.к. нейросети не пишут уникальный контент, а синтезируют его на базе того, что уже изучили), а отклик с контекстной рекламы был ниже плинтуса.

В итоге заказчику пришлось не только тратить в разы больше денег, чтобы все переделать, но и еще большую сумму и кучу времени, чтобы вывести сайт из-под фильтров поисковиков.

Вот так-то. Берегите себя.

———
Обучение копирайтингу с практикой и обратной связью

www.group-telegram.com/no/shardcopy.com/529

6.0K viewsDan Shardakov, edited  Apr 28, 2024 at 11:13

В последнее время многие стали очень рассчитывать на нейросети. Это не плохо и не хорошо. Это просто есть. А все остальное зависит от того, кто делает выводы.

Например, заказчики говорят: "Всё, копирайтеры! Вы больше не нужны! У нас теперь есть нейросети! Ха-ха-ха!" То для копирайтеров это вроде как плохо. А для заказчиков — хорошо. Во всяком случае, на первый взгляд.

Но если присмотреться, то есть нюанс, который многие не учитывают. Называется он "выборка из доступных данных". И здесь у нейросетей кроется слабое место. Их ахиллесова пята. Сейчас поясню, это очень интересный момент.

Если Вы пользовались сервисом контекстной рекламы Яндекс.Директ, то могли заметить, что там сейчас используется искусственный интеллект, чтобы быстро написать заголовки и тексты объявлений, исходя из выбранной ниши.

Так вот, по умолчанию этот ИИ просто генерирует избитые клише: высокое качество, опыт и профессионализм, быстрые поставки, гарантии производителя и прочее. Проще говоря, он использует те конструкции, которые встречает в текстах, на которых учился. Потому что самые популярные нейросети (ChatGPT, Copilot, Gemini, Aria) — это так называемые языковые модели. Они генерируют текст на базе того, что до этого изучили.

А теперь самое интересное. Если Вы попросите нейросеть написать текст коммерческого предложения с нуля, то на выходе в большинстве случаев получите абстрактную ерунду. А почему? А потому что большая часть коммерческих предложений, которые нейросети изучают в интернете — и есть та самая абстрактная ерунда, которую люди перепечатывают друг у друга.

И поскольку нейросеть не знает, что ерунда, а что — нет, она использует то, что использует. А если данных не хватает, то додумывает или вставляет вообще не имеющие отношения к делу фрагменты.

То же самое касается и любых других текстов: статей, скриптов, посадочных страниц. Нейросети часто не знают контекста и деталей, а большинство людей слишком ленивы, чтобы ставить детальную задачу.

Курьезный пример из практики. У меня есть студент. В одном из проектов он решил вместо того, чтобы самому вникнуть в проект и составить карточку задачи, отдать все это дело на откуп нейросети. И поскольку задача была специфическая, и данных по ней особо не было, нейросеть составила ему дивный винегрет из всего того, что знала или придумала. Причем ничего из этого винегрета не имело отношения к делу. Но со стороны все вроде как смотрелось вполне логично и презентабельно.

Студента это не смутило, и он на базе полученных данных начал делать анализ и разрабатывать макет, плодя ошибки в геометрической прогрессии. В итоге все закончилось печально.

К чему я это. К тому, что копирайтеры часто решают специфические задачи. В этих задачах есть нюансы, которые нужно учитывать. Но у нейросетей по этим вопросам нет достаточных данных, а потому они не могут выдать адекватный ответ. Вот и получается, что там, где нужны предметные данные, анализ и конкретика, они вставляют абстрактную воду и клише, абстракции и домыслы, от которых пользы чуть меньше, чем никакой.

При этом нейросети удобно использовать точечно, если разбить задачу на подзадачи и часть решать с помощью ИИ, а часть — самостоятельно. Но, опять же, для этого нужны знания и навыки. Поэтому нужны и копирайтеры.

И еще один пример. На днях пришел проект — жертва легкомысленного отношения к нейросетям. В проекте все: от статей до коммерческих страниц было сгенерировано роботом и «причесано» силами штатных сотрудников. С виду все смотрелось здорово, и заказчик был очень доволен, потому что сэкономил кучу денег.

Но вот незадача: не прошло и трех недель как сайт попал в бан поисковых систем (что неудивительно, т.к. нейросети не пишут уникальный контент, а синтезируют его на базе того, что уже изучили), а отклик с контекстной рекламы был ниже плинтуса.

В итоге заказчику пришлось не только тратить в разы больше денег, чтобы все переделать, но и еще большую сумму и кучу времени, чтобы вывести сайт из-под фильтров поисковиков.

Вот так-то. Берегите себя.

———
Обучение копирайтингу с практикой и обратной связью

BY Копирайтинг с Даниилом Шардаковым