Đây là cách bạn có thể mở rộng quy trình tạo nội dung bằng ChatGPT, đặc biệt là đối với các trang web thương mại điện tử có nhiều sản phẩm.
Chúng tôi muốn có nhiều nội dung chất lượng hơn cho các trang web của mình, nhưng rất khó để sản xuất đủ. Vậy làm thế nào chúng ta có thể mở rộng quy trình tạo nội dung, đặc biệt là đối với các trang web thương mại điện tử có nhiều sản phẩm?
Nếu bạn trả tiền cho một người viết quảng cáo để sản xuất hàng nghìn đoạn mã sản phẩm từ đầu, bạn có thể sẽ hết sạch tiền khá nhanh.
>> Tham khảo: GA4 cho B2B: Cách theo dõi sự kiện và chuyển đổi.
Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn trả tiền cho 1.000 mô tả sản phẩm mới, nhưng chỉ một nửa số sản phẩm đó tồn tại một tháng sau đó? Rõ ràng, bạn cần một cách tiếp cận nhanh hơn, tiết kiệm chi phí hơn. Đây là lúc ChatGPT có thể trợ giúp.
Giao diện web gốc của ChatGPT thực sự hữu ích và tiết kiệm thời gian tuyệt vời.
Nhưng nếu chúng ta có hàng trăm hoặc hàng nghìn mô tả sản phẩm cần tạo, thì có một cách hiệu quả hơn để sử dụng ChatGPT mà không cần sao chép và dán lời nhắc. Đây là cách thực hiện.
1. Sản xuất hàng loạt đoạn nội dung: Mở rộng quy mô đầu ra
Nếu có trang web thương mại điện tử, bạn có thể muốn tạo đoạn mã sản phẩm bằng cách sử dụng dữ liệu từ hệ thống quản lý thông tin sản phẩm (PIM).
Giả sử bạn có dữ liệu trên một bảng tính.
Chúng ta có thể sử dụng các công thức Excel để nối (hoặc nối, sử dụng toán tử “&”) dữ liệu thành lời nhắc phong phú, sẵn sàng cho ChatGPT.
Lưu ý rằng công thức của bạn có thể yêu cầu một hoặc nhiều câu lệnh “NẾU”. Đó là vì dữ liệu của bạn có thể có lỗ hổng ở một số khu vực.
Ví dụ: một số sản phẩm có thể không có các thông số nhất định (dữ liệu trong các cột nhất định) được chỉ định. Bạn cần công thức của mình linh hoạt và bạn luôn có thể yêu cầu ChatGPT giúp bạn viết công thức.
Sau khi công thức của bạn trả về lời nhắc cho từng hàng (trong trường hợp này là cho từng sản phẩm), bạn có thể sao chép và dán một số lời nhắc đã tạo vào trình xử lý văn bản, thậm chí cả notepad.
>> Tham khảo: Cách thu hút khách hàng lý tưởng của bạn bằng nội dung chất lượng.
Bạn nên kiểm tra một số điểm để đảm bảo văn bản có ý nghĩa, ngay cả khi một số mục dữ liệu bị thiếu.
Khi bạn đã xác minh rằng công thức Excel (hoặc Google Trang tính) của mình đang tạo ra các loại lời nhắc mà bạn muốn, bạn có thể gửi một vài trong số chúng tới ChatGPT (theo cách thủ công, sử dụng giao diện web) để xem bạn có hài lòng với kết quả hay không.
(Các) đoạn mã được tạo có thể sẽ yêu cầu sự giám sát biên tập của con người, mặc dù bạn muốn AI thực hiện càng nhiều công việc càng tốt. Đó là lý do tại sao chúng tôi tham gia vào quá trình “chế tạo nhanh chóng” chuyên sâu như vậy.
Hài lòng với lời nhắc và phản hồi ban đầu của bạn? Tốt, đã đến lúc phải tiếp tục.
2. Tìm nạp các đoạn nội dung sản phẩm mới của bạn từ OpenAI
Vì vậy, bây giờ bạn có một danh sách các sản phẩm (hoặc các loại trang web khác) mà bạn muốn tạo nội dung.
Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ sử dụng một mẫu hư cấu gồm 100 sản phẩm. Bây giờ bạn có một danh sách tất cả các sản phẩm của mình (được phân tách bằng URL, SKU hoặc một số mã định danh duy nhất khác).
Những sản phẩm này cũng đã chỉ định lời nhắc phong phú mà bạn đã tạo. Nhưng giao diện người dùng web của ChatGPT bị hạn chế. Vì vậy, làm thế nào bạn có thể gửi tất cả những thứ này cùng một lúc?
Đối với điều này, bạn sẽ phải làm quen với tập lệnh cơ bản và xử lý các yêu cầu API. Bạn có thể tạo tài khoản API OpenAI để truy cập giao diện web ChatGPT.
Tôi tập hợp một tập lệnh Python cơ bản cho cơ quan của mình. Mặc dù tôi không thể chia sẻ tập lệnh nhưng tôi có thể xem lại một số quy trình và tài liệu cần thiết.
Nếu tôi muốn cung cấp tập lệnh này sau này, tốt nhất là xây dựng tập lệnh đó trên các điểm cuối và công nghệ tiếp thị có thể truy cập được.
Trang tính chỉ cung cấp một khu vực để kết xuất các mặt hàng để xử lý (được xác định bằng một số mã định danh duy nhất trong cột “Tên mặt hàng”, trong trường hợp này là tên sản phẩm). Ngoài ra, các lời nhắc cần xử lý cũng có thể được đặt ở đây.
Một tab khác chứa cài đặt tham số cho yêu cầu. (Bạn có thể tìm hiểu về tất cả những điều này thông qua tài liệu của OpenAI.)
Một số cài đặt này tinh chỉnh trợ cấp sáng tạo nội dung, triển khai từ ngữ bất thường, chi tiêu mã thông báo tối đa cho mỗi yêu cầu và thậm chí là dư thừa nội dung. Đây cũng là nơi lưu khóa API OpenAI.
Đầu tiên, tập lệnh xác định URL yêu cầu/điểm cuối. Sau đó, tập lệnh sẽ gửi tiêu đề yêu cầu và dữ liệu yêu cầu.
Hầu hết các tham số cho tiêu đề/dữ liệu yêu cầu, có thể được điều chỉnh trong bảng tính được mô tả trước đó.
Cuối cùng, văn bản phản hồi được nhận từ OpenAI và được ghi vào “kết xuất dữ liệu”, một bảng tính riêng biệt khác.
>> Tham khảo: Cách Facebook xếp hạng nội dung vào năm 2023.
Tôi có ba tập lệnh cho việc triển khai này, mặc dù chỉ cần chạy một tập lệnh. Tôi cũng có hai bảng tính riêng biệt, cả hai đều cần thiết.
Mặc dù tất cả các đoạn trích đều bắt đầu bằng cụm từ chính xác (“Giới thiệu [tên sản phẩm]”), nhưng nội dung được sản xuất trở nên đa dạng hơn trên các đoạn được tạo. Vì vậy, nó không tệ như vẻ ngoài của nó.
Ngoài ra, có những điều bạn có thể làm để cố gắng làm cho mỗi đoạn mã được tạo trở nên độc đáo hơn, chẳng hạn như yêu cầu AI tạo ra nội dung độc đáo một cách rõ ràng (mặc dù bạn phải khá chắc chắn và lặp đi lặp lại về vấn đề này để đạt được mọi thứ).
Bạn cũng có thể điều chỉnh các thông số nhiệt độ và tần số để điều chỉnh tính sáng tạo của nội dung và tránh ngôn ngữ dư thừa.
Kết hợp các công nghệ này lại với nhau (API của OpenAI, Excel, Python), chúng tôi có thể nhanh chóng xác định các đoạn văn bản được tạo cho tất cả các lời nhắc nhập liệu.
Từ đây, bạn muốn làm gì với dữ liệu mới được xử lý đó tùy thuộc vào bạn.
Tôi thực sự khuyên bạn nên chuyển nó sang định dạng mà nhóm biên tập của bạn có thể hiểu được.
Chúng tôi đã phần nào giảm thiểu phần lớn điều này bằng cách tạo ra các lời nhắc rất phong phú. Tuy nhiên, bạn không bao giờ có thể chắc chắn cho đến khi bạn kiểm tra đầu ra.
3. Ghi chú đầu ra ChatGPT
Giả sử rằng bạn hài lòng khi làm việc với ChatGPT, có một số điều cần lưu ý:
- Hãy nói về chi phí. Thật khó để đưa ra bảng phân tích chi phí khi sử dụng mô hình ChatGPT GPT-4 của OpenAI thông qua API của họ. Nó không chỉ là số từ đầu vào của lời nhắc hay số từ đầu ra. Việc định giá xoay quanh “thời gian suy nghĩ” của AI. Các yêu cầu phức tạp hơn sẽ sử dụng nhiều mã thông báo hơn và tốn nhiều tiền hơn (ngay cả khi số lượng từ đầu vào/đầu ra bị giảm).
- Lô thử nghiệm gồm 100 lời nhắc từ dữ liệu mẫu của chúng tôi chỉ tốn 1,74 đô la để chạy và trả lại. Chúng tôi đã tạo ra tổng cộng 22.482 từ nội dung. 22.482 từ nội dung với giá 1,74 đô la có vẻ tốt, nhưng còn nhiều điều khác cần xem xét.
- Do xu hướng suy luận của AI, về cơ bản vẫn cần phải có quy trình biên tập của con người (theo ý kiến của chúng tôi).
- Tuy nhiên, việc sử dụng công nghệ này sẽ biến nhiệm vụ tạo nội dung từ đầu tốn kém thành một nhiệm vụ chỉnh sửa nội dung hiệu quả hơn nhiều về chi phí.
- Thời gian của chuyên gia dữ liệu/AI để tạo và chạy tập lệnh nhanh chóng cũng phải được tính đến.
- Ngoài khả năng suy luận khi thiếu dữ liệu, AI còn có thể “suy luận một cách sáng tạo” mọi thứ. Trong tập dữ liệu mẫu của chúng tôi, AI đã quyết định suy ra sự tồn tại của hướng dẫn định cỡ (quần áo) trong nội dung sản phẩm được sản xuất. Nếu không có hướng dẫn định cỡ nào tồn tại, điều đó sẽ trông khá ngớ ngẩn.
- Luôn gửi nội dung AI thông qua quy trình đánh giá biên tập của con người để kiểm tra thực tế, độ chính xác và (quan trọng nhất) là sự tinh tế sáng tạo bổ sung.
Bạn có thể tự động hóa ChatGPT hơn nữa bằng cách cắm vào các dự án như Auto-GPT. Những ‘tác nhân’ AI đó bổ sung thêm sức mạnh xử lý và tác vụ tích cực hơn cho ChatGPT. Tuy nhiên, những dự án như thế này vẫn cần khóa API OpenAI của bạn. Và do còn sơ sinh, chúng có thể nhai rất nhiều tín chỉ trước khi học cách thực hiện các nhiệm vụ theo tiêu chuẩn.
>> Tham khảo: Cách khắc phục hội chứng kẻ mạo danh trong SEO và tiếp thị kỹ thuật số.
AI có thể tạo ra các đoạn nội dung đa dạng phù hợp với mục đích mà không cần can thiệp nhiều. Đối với nội dung dạng dài, có lẽ vẫn tốt hơn nếu sử dụng giao diện và lặp lại các phản hồi của AI.
