Трудно восторгаться простой белой футболкой

да, ты хочешь обновить ваш гардероб для работы на дому. Вы выходите в Интернет и начинаете просматривать повседневные предметы. Перед вами огромный выбор: футболки в полоску, футболки с круглым вырезом, футболки с карманами, футболки с рисунком, футболки с V-образным вырезом и футболки с пуговицами на спине. И это только футболки.

В прошлом затруднённому копирайтеру приходилось собирать энергию, чтобы составить восторженные описания для каждого из них, одновременно заботясь о том, чтобы точно описать материалы и их соответствие. Это может занять у них недели. Теперь некоторые ритейлеры тестируют, могут ли они использовать генеративный искусственный интеллект, используя ту же базовую технологию, что и ChatGPT, вместо этого сделайте это.

В прошлом году Stitch Fix начала использовать искусственный интеллект для создания описаний продуктов для своего онлайн-каталога, состоящего из тысяч товаров. «Мы можем написать 10 000 описаний продуктов за 30 минут», — сказал Сачин Дхаван, технический директор Stitch Fix. Обычно сотруднику требуется меньше минуты, чтобы просмотреть копию, которая утверждается в девяти случаях из десяти. «Они очень хороши», — добавил он.

Розничные торговцы рассматривают эту технологию как способ сократить время и расходы, связанные с ведением операций электронной коммерции, особенно потому, что на прибыль оказывают давление более высокие затраты и более высокие уровни скидок. По данным ZipRecruiter, копирайтеры зарабатывают в среднем 29 долларов в час или около 60 000 долларов в год. ИИ может выполнить работу с меньшими затратами и за гораздо меньшее время. По данным исследования Coresight Research, более трети ритейлеров заявили, что искусственный интеллект помогает создавать описания продуктов, отражающие голос их бренда.

В Adore Me, бренде нижнего белья, приобретенном Victoria's Secret, копирайтеры жаловались, что написание описаний товаров — одно из их наименее любимых занятий, отнимающее у них 20–30 часов в месяц. «Когда вам приходится 100 раз подряд пытаться быть оригинальным, веселым и креативным, это не самое веселое занятие», — сказал Ранджан Рой, вице-президент по стратегии Adore Me.

Теперь они могут использовать ИИ, чтобы ускорить этот процесс. «Это лучше, чем смотреть на пустой экран», — сказал Брайан Хеннесси, генеральный директор Talkoot, которая использует искусственный интеллект, чтобы помочь интернет-магазинам ускорить копирование. По его словам, хотя компания может в конечном итоге переписать 80% описаний своих наиболее заметных и важных продуктов, ИИ может, по крайней мере, помочь им начать работу. Они в большей степени полагаются на искусственный интеллект в своих драйверах тома, где могут изменить только 20% копии.

«Носок — это носок. Белая футболка — это белая футболка», — сказал Хеннесси, который ранее был глобальным директором по сценарию Adidas. «Я знаю, что они собой представляют. ИИ знает, что они собой представляют».

Клиенты Hennessey, в число которых входят Adidas, Under Armour, Reebok и Burton, сэкономили 40 % на производстве контента, а также сократили ошибки в три раза и увеличили коэффициент конверсии на 10 %.

urton, сноубордическая компания, использует ИИ для персонализации своего опыта покупок. Компания знает, что ее веб-сайт привлекает больше заядлых сноубордистов, а на ее страницу на Amazon приходят родители и новички. Поэтому компания использует ИИ для написания отдельных описаний продуктов, публикуя больше инсайдерской информации на своем веб-сайте и более описательную, образовательную лексику на Amazon.

ИИ также хорош в оптимизации языка для поиска. Adore Me зафиксировал рост совокупного небрендового поиска на 40%. Это означает, что он появляется выше в результатах поиска, когда кто-то, возможно, незнакомый с брендом, заходит в Интернет и выполняет общий поиск бюстгальтеров, нижнего белья или купальников.

Оттачивание навыков продаж алгоритма требует времени. Когда Adore Me впервые начала заниматься этой технологией, описания были общими, нестандартными и содержали термины, которые люди, вероятно, никогда бы не использовали, например «пока». Затем компания начала обучение алгоритма на собственных данных, сначала введя все 23 000 описаний продуктов, написанных с момента основания компании десятью годами ранее.

«Можно подумать, что чем больше, тем лучше», — сказал Рой из Adore Me, но в нем были всевозможные несоответствия от разных авторов с разными стилями и разными периодами времени.