[0:18] Speaker A: Всем привет! Немного цифр. В 2024 году объем рынка искусственного интеллекта составит 300 миллиардов долларов. 97% владельцев компаний уверены в том, что искусственный интеллект поможет им в работе. 55% компаний уже используют искусственный интеллект. К 2030 году объём рынка искусственного интеллекта вырастет в 20 раз. А в 2047 году нам обещают, что будет разработан искусственный интеллект, который похож на человеческий. Всё это выглядит как начало фантастического фильма. Но это реальность, в которой мы с вами уже сейчас живём. И уже сейчас искусственный интеллект применяется в якоме для решения огромного количества задач, начиная от производства контента, персонализации рекомендаций, оптимизации ценовых и промо-стратегий, оптимизации логистических цепочек, много-много разных вариантов применений, которые сейчас используются в e-commerce. И мы, конечно же, в e-commerce тоже используем искусственный интеллект для решения совершенно разных задач, начиная от формирования стратегии, анализа данных, которые мы собираем с помощью нашего Commerce Analytics Tool, и, конечно же, мы используем искусственный интеллект при работе с карточками. Как мы его используем?
[1:45] Speaker A: Мы используем его для формирования описаний товарных карточек, названий, подготовки отзывов, ответа на отзывы и формирования референсных изображений для последующей разработки фотоконтента. Сегодня я расскажу вам кейс непосредственно использования искусственного интеллекта для оптимизации товарных карточек. Итак, цели проекта. Безусловно, мы все с вами знаем, что в алгоритмах поисковых систем маркетплейсов текстовая релевантность – это один из самых сильных факторов. Он может достигать 40%. Таким образом… Оптимизация товарных карточек – это действительно очень важно. Это тот фундамент, который позволит вашей карточке расти в выдаче органически. Поэтому, конечно же, целью, прежде всего, которую мы преследовали в рамках данного проекта, было улучшить видимость наших товарных карточек на онлайн-полке. Ну и параллельно мы хотели, конечно же, для себя ответить на вопрос, а стоит ли вообще использовать сейчас искусственный интеллект для работы с контентом, и что лучше, искусственный интеллект или все-таки живой копирайтер. Итак, дано.
[2:54] Speaker A: У нас с вами категория Beauty, Marketplace Wildberries, количество SKU порядка 70, и период нашего эксперимента, в течение которого мы проводили наблюдение, 16 недель. Что мы получили в итоге? Во-первых, скажу, что мы действительно на протяжении всего эксперимента замеряли позиции с помощью нашего Commerce Analytics Tool, который ходил по поисковой выдаче и несколько раз в день собирал видимость наших карточек, поэтому здесь мы знали всё. На первом этапе мы проанализировали наши описания, подобрали ключевые запросы и с помощью нашей команды нейроинженеров подготовили промпты для того, чтобы скормить их потом нейросети. Скажу такую интересную вещь. Ходят слухи, и даже есть исследования на тему, что если ты при подготовке промпта нейросети говоришь о том, что вот сейчас суперважная задача, и тебе нужно очень постараться, потому что это приведет к тому, что если ты сделаешь что-то не так, это приведет к какому-то краху, кого-то уволят, или произойдет еще какой-то коллапс. И в этом случае есть исследования, которые говорят, что нейросеть относится совершенно по-другому и работает лучше.
[4:11] Speaker A: Вот после этого можно думать, да, это все-таки искусственный интеллект, или все-таки он уже приближается к человеческому. Таким образом, мы написали несколько вариантов промтов, которые скормили нейросети, создали описание и… Можем сказать, что, конечно же, на первом этапе они не были идеальны. Далее мы корректировали промт с учетом комментариев и ограничений клиента, в том числе, например, убирали превосходные степени, которые невозможно было использовать, и другие комментарии учитывали. И в итоге мы давали нашей нейросети дополнительные задания для того, чтобы она эти тексты улучшала. Это был один из самых сложных этапов, один из самых продолжительных, потому что первоначальные варианты текстов они пишут очень быстро, а вот объяснить, что именно нужно исправить, вот здесь кроется самая большая сложность. Далее мы все-таки получили те описания, которые всех устроили, загрузили описания на Marketplace и собрали результаты. что мы увидели в итоге. Я поделюсь с вами статистикой и динамикой по нескольким карточкам из разных категорий, для которых были оптимизированы тексты с помощью ИИ. Зубная паста. Изначально карточка болталась в районе 400-й позиции.
[5:31] Speaker A: После того, как мы залили контент, подготовленный ИИ, рост позиций составил 275 позиций. Карточка поднялась в выдаче, после этого на какое-то время она ушла в аутовсток, видимость у нас упала, но после того, как аутовсток был восстановлен, видимость опять восстановилась. Другая карточка. Крем для лица. Здесь у нас рост позиций, опять же, с помощью текста, который написал искусственный интеллект, составил порядка 520 позиций. Также замечательный результат. Дезодоранты. Рост позиций 146 позиций в поиске. И мы поднялись на 63-ю позицию в поисковой выдаче. Что же было, когда мы сравнили этот результат с… с тем текстом, который написал копирайтер. В данном случае карточка изначально у нас находилась чуть выше, чем предыдущие карточки, и при этом рост позиций в поисковой выдаче составил 244 позиции. Наша карточка поднялась на первую страницу выдачи, она поднялась на 32-ю позицию. Можно ли это считать победой копирайтера? Безусловно, здесь нам нужен, наверное, всё-таки больший объём карточек, которые будет писать копирайтер для того, чтобы сделать объективные выводы.
[6:52] Speaker A: Но, тем не менее, вот сейчас, далее мы с вами поговорим о том, какие выводы мы можем сделать по результатам этого эксперимента. Итак, итоги проекта. 71 карточка у нас была оптимизирована с помощью искусственного интеллекта, одна карточка оптимизирована копирайтером, 351 — это средний рост поисковой выдачи по ключевым запросам, 6 запросов в среднем использовалось на карточку для оптимизации текстов, и 53 — это лучшая позиция, которую удалось достигнуть с помощью оптимизации силами искусственного интеллекта. Итак, какие плюсы и минусы в работе с той или иной моделью? Работа с GPT-моделью. Преимущество. Конечно же, это небольшая стоимость по сравнению с стоимостью живого копирайтера. Быстро справляется с большим объемом работ. Здесь, безусловно, все понятно. Нативные, легко читаемые тексты. Да. но с небольшими ограничениями. Когда у нас есть какой-то понятный промпт, то здесь должен быть профессионализм нейроинженера, который закидывает этот промпт. И нейросеть выдает стабильный результат без поправки на человеческий фактор. Это тоже очень важно. Недостатки.
[8:12] Speaker A: Безусловно, нужен опыт работать с GPT-моделями, потому что написание промта – это на самом деле не так уж и просто, как кажется на первый взгляд. Сложно работать с большим количеством юридических ограничений, которые могут быть у клиента. И… В промпт их бывает достаточно сложно сразу все включить, чтобы модель поняла, что нужно их учитывать. Для каждой категории нужен свой уникальный промпт. Здесь нужно поработать, и нейроинженеры должны подготовить отдельные промпты для каждой категории. И сложный процесс внесения изменений. Здесь, пожалуй, основные сложности, как я говорила выше, потому что сложно объяснить модели, что именно не так с этим текстом, чтобы она поняла и внесла нужные изменения. Работа с копирайтером. Он как раз легко понимает, что именно нужно исправить, и достаточно быстро это делает. Быстро вносит правки, но опять же здесь поправка, смотря какой объем. То есть на небольших объемах он действительно вносит правки достаточно быстро. Нативные, легко читаемые тексты здесь действительно и выдают отличный результат. Понятно, что здесь… С точки зрения художественного слога копирайтеры пока у нас все-таки справляются лучше. Но, безусловно, есть недостатки.
[9:24] Speaker A: Это высокая стоимость. Копирайтер не может быть спецом, к сожалению, во всех темах и категориях. И здесь, конечно, большое преимущество искусственного интеллекта перед живыми копирайтерами. И человеческий фактор. Он всегда у нас играет роль, и результат может быть нестабильным от одного текста к другому тексту. Чем больше объем, тем больше срок выполнения задачи. Оптимальная схема, к которой мы пришли по результатам этого эксперимента. На первом этапе нужно подключать искусственный интеллект для генерации первоначальных вариантов текстов, а потом вносить правки с помощью живых копирайтеров. По нашей оценке это сокращает примерно на 35% трудозатраты и повышает скорость написания текстов на 55%. Используйте искусственный интеллект и решайте ваши задачи на Изи. Спасибо.
