В работе с соцсетями на самом деле много рутины, не все посты требуют креатива, иногда нужно интересно и понятно рассказать о товаре или услуге. Поэтому мы решились на эксперимент в сообществе заказчика, сервиса заказа такси «Максим»: разгрузили наших эсэмэмщика и дизайнера и с начала февраля перешли на посты, созданные ИИ.
В тесте использовали ChatGPT для текста, Midjourney и Stable Diffusion — для изображений. Искусственному интеллекту помогали 2D- и 3D-дизайнеры и корректор.
Текст
На один текст уходило около пяти минут. Мы изучили гайды, которые есть в открытом доступе, и выработали свою формулу.
Пример запроса (лучше на английском языке)
Я хочу, чтобы вы выступили в роли опытного SMM-специалиста. Пожалуйста, напишите ХАРАКТЕРИСТИКА текст в социальных сетях. Расскажите о СВОЯ ТЕМА С ПОДРОБНОСТЯМИ. Не используйте темы про СВОЕ ЧТО-ТО. (max_tokens = 300)
Где:
• ХАРАКТЕРИСТИКА — это про тональность текста. Мы использовали разные формулировки: веселый, романтический, депрессивный.
• СВОЯ ТЕМА С ПОДРОБНОСТЯМИ — описываем сюжет поста. Например, о том, как один из наших героев, Дмитрий, каждый день буквально повторяет свой день, как в фильме «День сурка». Его рабочие дни — это сплошная рутина и хандра. Но есть и спасение — в свободных минутах, которые Дмитрий проводит в такси, где он наслаждается свободой и может погрузиться в свои мысли.
• Стоп-темы — у каждого свои. Мы опытным путем выяснили, что нейросеть любит сравнивать такси и общественный транспорт и писать про стресс в пробках.
• max_tokens = 300 — ограничение по количеству знаков.
Пример запроса (на английском языке):
Я хочу, чтобы вы выступили в роли опытного SMM-специалиста. Пожалуйста, напишите депрессивный текст в социальных сетях. Расскажите о рабочих днях, что день повторяет день, как День сурка. Сплошная рутина и хтонь. Спасение только в свободных минутах в такси. Не используйте темы про стресс и общественный транспорт (max_tokens = 300)
Мы сделали 3-4 запроса с чуть различными формулировками и объединили в такой вариант:
Изображение
На генерацию одной картинки уходило от 10 минут до нескольких часов. Самой быстрой оказалась Midjourney, но у нее есть особенный, узнаваемый стиль. Изображения получаются похожими друг на друга, даже если их используют разные бренды.
1 минута скроллинга, и два примера для статьи готовы.
Больше всего времени мы тратили на Stable Diffusion. Эту нейросеть нужно обучать: загружаешь изображение, и на его основе система выдает свои варианты. Если упростить, то Stable Diffusion изучает загруженную картинку и пародирует ее стиль. Мы обучали на фирстиле и маскоте сервиса, это заняло примерно два часа. Потом генерация шла значительно быстрее.
Получается, что в среднем готовый пост может получиться за 15 минут, тогда как SMM-специалисту нужно столько времени, чтобы побороть страх чистого листа. Кажется, все! Эсэмэмщикам можно паковать чемоданы. Но все сильно сложнее.
Нейросети нужна интересная идея
Благодаря ИИ изображение может подготовить копирайтер, а текст — дизайнер. Нейросеть все сделает сама. Но алгоритм не придумает сюжет текста или картинки. На первый план выходит идея, а не исполнение. Никто не станет читать неинтересный пост, даже если он написан искусственным интеллектом.
Поэтому в ChatGPT мы прописывали целый сюжет, корректировали запрос, чтобы текст отвечал нашим требованиям. В работе с Midjourney нужно представлять визуал или хотя бы сформировать мысль, каким он будет, при первых 2-3 запросах. Если писать простой запрос, то получится то, чем сейчас наполнен интернет.
Первый запрос: человек замерз на остановке. Результат: скучная картинка.
Решили обыграть каламбур и составили запрос так: человек борется с холодом.
Качество пропорционально зависит от времени
Первую генерацию нужно улучшать и дорабатывать. Это касается как макетов, так и текстов. Посты в ChatGPT собирались как конструктор: где-то нравилось начало, где-то — середина, а где-то просто брали интересный оборот. Тут вот, например, мы попросили спародировать стиль Довлатова.
Похожая схема используется в Midjourney. Главный лайфхак в том, что нужно загружать референс и на его основе создавать картинку. Все зависит от запросов и примеров. Так, для первого поста у нас очень долго не получался робот. То поза не та, то цвет.
А потом мы просто показали реф. И все срослось.
Система распознала нужный оттенок желтого, поняла, как должен сидеть персонаж, — робот получился через пару генераций и несколько дополнительных запросов.
И при этом люди больше реагируют на неидеальные посты
Мы публиковали качественный пост, на который потратили много времени, и он почти не откликался у аудитории. Зато «упоротый» вариант, сделанный за пять минут, собирал лайки и комментарии. То есть да, можно провести за макетом весь день, но он не зайдет.
Этот пост собрал 37 лайков, 5 комментариев и 7 репостов. А вот следующий, неидеальный, получил 53 лайка, 27 комментариев и 13 репостов.
Первая просто иллюстрирует текст, вторая — цепляет и вызывает эмоции: почему три пальца и такая огромная кружка?
То же относится и к тексту. Мы попросили корректора не трогать странные речевые обороты — так заметнее, что текст писал робот, а не живой человек. Так появились фразы: «Магазин розничной торговли»; «Не позволяйте транспорту стать проблемой в этот особенный день»; «Когда вы окажетесь опозданием, не паникуйте».
Нейросети помогают оптимизировать процессы
Да, но не полностью. Искусственному интеллекту нужна помощь человека: где-то руку на картинке поправить, где-то грамотно поставить запятые, где-то вообще пересобрать макет.
Вот картинка, сделанная за час в заранее обученном Stable Diffusion:
А вот на это вместе с обучением и генерацией подходящего варианта ушло несколько часов. Перья, на которые дизайнер бы потратил много времени, сделаны за пару минут нейросетью и слегка отредактированы вручную.
Результаты месяца
Вот результаты девяти постов, которые вышли в феврале. Все посты запускали в рекламу, но в охвате это не учитывалось. В декабре и январе дополнительные охваты и вовлеченность от алгоритмов «ВКонтакте» дали клипы. По показателям получается, что в чем-то февраль был лучше, в чем-то хуже. Обычный месяц, в общем.
Тексты и макеты, созданные нейросетью, не всегда можно распознать, но внутри чувствуется «что-то тут не то».
Эксперимент мы свернули. Пока нейросети не про замену, а про помощь специалисту. В марте планируем перейти на гибридный подход к постингу: например, рутинную работу вроде текстов, где нет сюжета, отсылок и пасхалок, передали ИИ. Нагенерили 52 текста на 52 недели. Но участие человека в процессе будет значительным: каждый пост отредактировали, убрали странности вроде зимнего блюза.
