Мы попросили нейронку написать тексты рассылок для автобизнеса, e-commerce и онлайн-образования. Проверили, насколько тексты для мессенджер-рассылок от нейросети похожи на человеческие и можно ли их использовать на практике.
Подробное описание всех наших экспериментов и примеры запросов для нейросети можно найти в этом гайде.
ChatGPT для рассылок E-commerce
Мы решили сравнить тексты рассылок на примере мессенджер-кампании Yves Rocher. Подписчиков нужно было подтолкнуть к покупке, используя предложение:
“Купи товары на сумму от 1490 рублей и получи в подарок твердые духи и крем для рук”.
Сообщение от маркетолога клиентам понравилось: 4% получателей рассылки сконвертировались в оплату. Но результат, который выдала нейронка по тем же вводным никуда не годился:
Что не так с этим текстом:
- Общие фразы, много воды, простыня текста, нет эмодзи и кнопок. К тому же ChatGPT не мог определиться, как обращаться к читателю, — «ты» или «вы»
- Текст нейросети длинный и больше похож на email-рассылку. А тексты для WhatsApp должны быть короткими: по нашим данным у сообщений до 100 символов самый высокий Response Rate — 83%.
- В WhatsApp-рассылках желательно ссылаться на опыт прошлого взаимодействия с пользователем, чтобы человек понял, кто ему пишет, вспомнил о компании и не заблокировал рассылку.
- Главную информацию в рассылке для мессенджера нужно раскрыть в первых двух предложениях, а не размазывать по простыне текста.
- СТА должен быть короче и яснее. Например: «Закажите товары по акции прямо сейчас» + кнопка, нажав на которую, можно перейти в интернет-магазин Yves Rocher.
Мы перепробовали разные варианты запросов: рассказывали нейронке о контексте и целях рассылки, о компании Yves Rocher, просили писать конкретнее и короче, но все равно получали ерунду. Наконец, выкинули все остальные советы и попросили добавить эмодзи. И внезапно все стало гораздо лучше:
Мы провели еще несколько экспериментов под разные задачи бизнеса:
- реактивация «уснувших» клиентов бренда одежды
- рассылка со скидками для буста продаж домашнего текстиля
В каждом случае мы пробовали разные подходы к формулированию запроса, все описали в подробном гайде. Объясняли, что такое мессенджеры и как для них писать, указывали ЦА, контекст рассылки, стиль, УТП компании, цель сообщений. И вот к какому выводу пришли:
- ChatGPT не умеет писать для мессенджеров, не понимает, что такое рассылка в WhatsApp, а эмодзи правильно использует через раз.
- Нейросеть не может сама выяснить и проанализировать информацию о бренде. А если эту информацию ей выдать, она не сможет упаковать ее в готовое сообщение для WhatsApp.
ChatGPT для рассылок в онлайн-образовании
Мы решили проверить, сможет ли ChatGPT позвать аудиторию на онлайн-ивент, опираясь на информацию по ссылке. За основу взяли рассылку от Educated Online, это платформа для обучения детей в школах США, Англии и Канады. Цель — привести людей на бесплатную конференцию по образованию в Дубае.
Нейросеть не смогла встроить информацию из ссылки в свое сообщение и переборщила с СТА. Мы устроили еще один эксперимент по созданию цепочки сообщений для онлайн-курса и тут дела пошли лучше. Вот что мы выяснили в итоге:
- ChatGPT может создать цепочку сообщений с кнопками, но нужно максимально подробно указать условия. Слово «цепочка» ему непонятно: объясните, что каждое следующее сообщение должно быть связано с предыдущим.
Нейросеть не сможет собрать информацию по ссылке, которую вы дадите: придется прописывать каждую деталь в ТЗ. Так что с использованием информации из ссылок быстрее справится человек.
ChatGPT для рассылок в автобизнесе
С цепочками разобрались. А что насчет напоминаний? Мы взяли рассылку от Fit Service: клиенты автоцентра получают напоминания сразу после записи, за 21 час и за 2 часа до визита. Цепочка, которую написал человек, оказалась эффективной и увеличила число клиентов, которые доезжают до сервиса на 7,5%.
Мы попросили ChatGPT написать аналогичные сообщения. Сначала нейросеть не поняла, что в сообщения нужно добавить информацию о времени записи и адресе автоцентра. Так что мы попросили добавить эмодзи и шорткоды. Вот что получилось в итоге:
ChatGPT понял слово «шорткод» правильно и неправильно одновременно: он добавил время, адрес (правда, без скобок, но это легко поправить) и вместе с тем вписал фразу «свяжитесь с нами по шорткоду». Но в целом получилось удачно.
Второй эксперимент по теме автобизнеса мы провели на рекламной рассылке сервиса шиномонтажа. Вот какие выводы у нас получились:
- Если хотите, чтобы нейронка добавила больше переменных в сообщение, попросите ее вписать шорткоды.
- Иногда проще и быстрее самому написать текст, чем объяснить боту все нюансы услуги и рекламной акции.
Подведем итог
- ChatGPT не будет искать информацию о бренде, продукте и прочем. Даже если бренд крупный, не надейтесь на маркетинговый анализ, его не будет. По вашим ссылкам нейронка пройти не сможет — всю информацию нужно указывать прямо в запросе. Минимум: сегмент ЦА, цель рассылки, информация о компании, предложение в деталях. Будьте готовы, что нейросеть использует в сообщении ваши же слова, разве что местами поменяет предложения.
- Если вы несколько раз продублируете один и тот же запрос в ChatGPT, нейронка начнет повторяться. Она будет минимально менять текст рассылки: готовьте новый запрос, если вам нужно получить разные версии текста.
- Нейронка не понимает, что такое рассылка для мессенджеров. Просите добавить эмодзи, кнопки, шорткоды, имя пользователя, указывайте максимальное количество символов (например, «напиши сообщение длиной до 100 знаков»). Эти требования нужно дублировать в каждом запросе, иначе вместо текста для мессенджеров вы будете получать пространное письмо, которое больше подходит для email-рассылок. Рекомендуем записать требования один раз и просто копировать в новые запросы, чтобы не тратить время впустую.
- Если вам нужна цепочка, напишите, что каждое сообщение следует связать с предыдущим. Если важен промежуток времени между отправкой сообщений, укажите его тоже.
Если хотите запустить классную WhatsApp-рассылку, но не знаете, как это сделать, свяжитесь с нами, поможем. Через TextBack проходят миллионы сообщений — мы точно знаем, что работает, а что нет.
Эксперименты с нейронкой продолжаем 🙂 Подробнее о них можно почитать в гайде.
