Всем привет!
Меня зовут Косарев Вячеслав. Я директор IT служб крупнейшей сети магазинов освещения Fandeco. В статье ниже поделюсь кейсами, как мы используем современные нейросети и готовые решения на базе ИИ, чтобы повысить эффективность бизнеса. Что работает, а что работало не очень хорошо.
Наиболее полезно будет тем, кто развивает свой или клиентский бизнес, имеет интернет-магазины или работает с маркетплейсами.
То, что ниже, я не делю на то, что мы уже внедрили, и на то, что пока тестируется. Буду рад, если в комментариях вы расскажете про свой опыт или поделитесь своими идеями, что можно попробовать.
Статьи для SEO для набора некоммерческого трафика (кейс 0)
Необходимо в автоматическом режиме, на подобранные ключевые слова можно было получать полностью все необходимое для готовой статьи, включая SEO подготовку, план статьи и саму статью. Также иллюстрации и т.п. Объем очень большой. Об этом можно прочитать в отдельной записи.
Компьютерное зрение (кейс 1)
Проблема:
Сложность проставить корректные свойства для товаров, данных по которым нет у поставщиков. В частности, SEO специалисты и спецы по контекстной рекламе просят максимально детализированный свойства, чтобы приводить посетителей на узкий сегмент того, что он искал. Примерами таких запросов могут быть: “люстра с плафонами вверх” или “квадратный светильник”.
Эти вещи легко определяются по фотографии. Но попробуй это проделать, когда в твоем ассортименте более 100 разных поставщиков и всего более 90 тысяч товаров, даже 200 тысяч, если брать старые коллекции. При том, что коллекции поставщиков обновляются по меньшей мере на 20% в год.
Решение:
Создание программы на базе ИИ с компьютерным зрением для отдела контент-менеджеров, которая автоматически проверяет фотографии новых товаров и прогоняет по моделям, которые были обучены на решение следующих задач:
- определение в какую стороны направлены плафоны;
- определение формы светильника;
- определение формы отдельных плафонов;
- определение типа лампочки “свечка”;
- определение наличия хрусталя в светильнике;
- определение стиля;
- определение количества плафонов;
- субъективные линейные размеры (длинный/короткий);
Идея в том, что развитие фреймворков по компьютерному зрению дошла до уровня, когда один толковый программист в состоянии за день создать такую модель, которая сможет решать такие задачи.
Результат:
Возможность оснастить все товары соответствующими свойствами. Сбор трафика по НЧ запросам с очень релевантным ответом. Возможность создать быстрые ссылки по навигации сайтов компании. Как результат, хороший прирост коммерческого SEO трафика.
Компьютерное зрение (кейс 2)
Проблема:
Покупатели часто просят найти похожий светильник по фотографии или по какому-то артикулу.
Решение:
На базе бесплатного решения на просторах интернета создана программа поиска изображений по векторам. Программа на базе ИИ моделей “расклеивает” изображения на вектора и позволяет выполнять поиск по картинке. Да, именно так работают системы поиска похожих товаров на крупных маркетплейсов и поисковых систем.
Особенность в том, что сейчас такое решение доступно для небольших интернет-магазинов с ограниченным бюджетом
Результат:
Оснащение товаров хорошим выбором похожих товаров. Внутренний инструмент позволяет создавать подборки по запросам клиентов без необходимости перелопачивания в ручном режиме каталога.
Важное примечание к результату. Если у вас НЕ маркетплейс, то это решение может привести к обратному эффекту — снижению конверсии или среднего чека, т.к. посетитель может с помощью такого инструмента может обратить внимание на очень похожий товар, который продается дешевле.
ChatGPT + Gigachat — описания товаров (кейс 3)
Проблема:
Многие поставщики предоставляют некачественное описание. Также SEO специалисты просят на разные площадки (на маркетплейсы, для выгрузок партнеров и т. п.) добавлять уникальные тексты.
Эти системы имеют API, поэтому создание системы, которая будет генерировать уникальные описания, можно сделать очень просто. При этом точность, с которой gpt и gigachat справляются с тонной характеристик — просто поражает.
Решение:
Разработана система промтов и создания описаний товаров, которые могут либо отправляться на модерацию или же просто генерироваться “как есть”, т.к. для разных площадок разные требования к качеству.
Пример промта:
У меня интернет-магазин [тематика вашего магазина].
Напиши описание для товара [название товара и категория] с характеристиками [тут просто перечень свойств].
Далее к первоначальному промту можно добавить следующее с целью уникализации:
“добавь эмоций к описанию”
“в описании должен быть опыт использования товара”
“добавь юмор в описание”
и т.п. С промтами можно экспериментировать и таких добавок придумать множество.
Результат:
Оснащение товаров уникальными описаниями. Где-то с юмором, где-то сухо, где-то реально с эмоциями. Пока это еще оказывает на SEO хорошее влияние.
ChatGPT + Gigachat — оснащение товаров отзывами (кейс 4)
Тут не буду особо комментировать, но примеры промтов, по которым ваша программа должна генерировать отзывы должна включать следующие инструкции
Пример промта:
У меня есть товар [название товара], у него характеристики [свойства]. Напиши короткий отзыв использования этого товара.
Добавь личный опыт {использования/эксплуатации}.
Опиши варианты, как он помог решить какую-то задачу.
Результат:
Откровенно говоря, мы не стали внедрять эту штуку, т.к. на маркетплейсах тысячи хороших реальных отзывов о наших товарах и услугах уже имеются, но если у ваш магазин не имеет реальных отзывов, то наполнить его хорошими будет самое оно. Также отзывы можно использовать для того, чтобы оснастить SEO фразами и сочетаниями.
ChatGPT + Gigachat — обучение базовому промтингу сотрудников (кейс 5)
Проблема:
Сейчас развитие ИИ происходит лавинообразно. Изменения идут настолько быстро, что уже нет никакой возможности реагировать быстро. Поэтому задача повышения эффективности ВСЕХ офисных сотрудников должна выходить на первый план.
Особенно это важно в сферах:
Маркетинг:
- Продвижение в соц. сетях;
- Контекстная реклама;
- Видеографы;
- Создание текстового контента;
- Аналитика (веб и т.п.)
IT:
- Разработка;
- Управление проектами;
- Аналитика (разработка БП и т.п.;
Юристы
- быстрый анализ документов, сводка и т.п.
HR
- создание описания вакансий;
- создание и оценка тестовых заданий;
Менеджмент
- идеи стратегического развития;
- анализ финансовых показателей;
- помощь в прогнозировании
Любой линейный персонал
- навыки поиска информации с помощью поиска и промтинга
Решение:
Проведение обучения всего персонала в общем виде по базовому промтингу с системами ChatGPT и GigaChat. Ознакомление персонала с современными сервисами и возможностями, на которые способен ИИ.
По факту, все должны понимать, в каких системах нужно искать информацию, безопасность при использовании ботов.
Важно!
Обучение должно производиться по разным подразделениям отдельно.
Есть небольшой базовый курс, который можно рассказать всем про то, что это, как использовать чатботов как переводчика или репетитора (есть у меня на эту тему отдельная статья и видеоурок), а также дать основы безопасной работы с ботами. Но далее нужно более детальное обучение:
- Программистам рассказываем про Copilot и показываем, как он работает
- Аналитикам показываем, например, как правильно использовать ChatGPT для создания сложных запросов SQL
- Маркетологам показываем примеры, как создавать контент план, как писать статьи с помощью бота, как автоматизировать эти процессы, как писать посты, как генерировать идеи с помощью бота.
и т.п.
Сервисы создания 3D моделей товара (кейс 6)
Для бизнеса в интерьерном бизнесе, если вы предлагаете продукцию, то вы очень зависите от дизайнеров. В том плане, что это самый “вкусный” канал продаж. Если дизайнер работает с премиум клиентами и будет использовать в своих проектах сразу ваши товары, то клиенты их покупают охотно и не торгуясь.
Проблема:
Решение:
Сейчас уже имеются очень продвинутые нейросети, которые могут выдавать по фотографиям вполне себе достойные 3D модели, которые вы можете выгрузить в векторе для дальнейшего редактирования.
Результат:
Протестировали. Из самых продвинутых я бы выделил kaedim3d. Ее взяли на заметку, но не использовали. С точки зрения “создать модель быстро” их использовать можно. Проблема только в том, что тарифы везде такие, что пока еще дешевле нанять дизайнера у нас, который сделает это.
ChatGPT + Gigachat — создание статей в автоматическом режиме для SEO (кейс 7)
Проблема:
Необходимо привлекать некоммерческий трафик. Статьи нужны относительно качественные, но писать их дорого.
Решение:
Разработана система промтов, которая позволяет:
- Подобрать ключевые слова для некоммерческих запросов;
- Создать из ключевого слова Название статьи под ключевое слово;
- Создать из ключевого слова Теги: keywords, description, title
- Создать из Названия статьи план написания;
- Создать из Названия статьи промт для генерации изображений иллюстраций;
- Создать план статьи
- Написать статью по плану и оснастить ее html тегами, со вставками тегов, чтобы туда потом в автоматическом режиме вставить изображения;
Результат:
Готовая система, которая готовит очень качественные черновики для статей, оптимизированные по SEO. Их можно промодерировать, дописать и отправлять на публикацию.
Затраты на создание таких статей снижены более, чем в 5 раз. Трафик получается вполне реальный.
Сервисы генерации изображений (Кейс 8)
Задача:
Нужно регулярно создавать иллюстрации к статьям. Причем по некоторым программно, а по некоторым в ручном режиме.
Решение:
Для некоторых задач подходят модели Dall e от Open AI, для некоторых Stable Diffusion. Они имеют API, поэтому их легко можно внедрять в любые системы, в том числе при пакетной обработке, например, при создании статей.
Midjourney на мой взгляд, предлагает лучшие генерации, но там можно работать только в ручном режиме… Автоматизация возможна только за счет эмуляции действий пользователя. Т.е., например, у вас есть 200 промтов, по которым вы будете генерировать фотографии для статей, то можно запустить эмулятор, который будет просто вместо человека последовательно отправлять на сервис и сохранять их в какое-то место.
К тому же, в ручном режиме там огромное количество опций и возможностей, поэтому для качественного изображения она подходит лучше всего.
Результат:
Мы уже практически полностью отказались от покупок фотоконтента на биржах и используем сгенерированные изображения.
Цифровые аватары (кейс 9)
Это пока на этапе тестирования, но я лично, пребываю в настоящем шоке, что получается делать с их помощью.
Задача:
Создание видеоконтента, который смог бы продавать товар, рассказывать про него. При этом на разных языках.
Идея в том, что наличие видеообзора или описания товара сильно повышает уровень доверия к товару и конечную конверсию в покупку.
Можно записать текст для аватара, который будет рассказывать о преимуществах товара. Т.е. сделает описание таким образом, чтобы делать упор именно на тех задачах, которые решает этот товар. Сюда же можно добавить работу с возражениями.
На задний фон к аватару монтируется коллаж из галереи товаров, которые сменяют друг друга и таким образом создается уникальность.
Результат
Сейчас мы записываем и тестируем. Как только будут результаты, я обязательно опубликую на своем телеграм канале.
Выводы
Кроме того, что перечислено, уже используем разные сервисы: транскрибацию голоса в потоковом режиме и наоборот, автоопределение по голову менеджера, который взял трубку и многое другое…
Если кто-то тестировал что-то из серии анимации или видеомонтажа, буду рад, если дадите в комментариях наводку, что потестировать и попробовать.
В тему нейросетей я окунулся относительно недавно, но сейчас мне уже очевидно, что УЖЕ в любой организации должен быть спец, который следит за трендами развития нейросетей, и за их новыми возможностями, которые появляются буквально каждый день. Сейчас таким спецом может стать человек с широким кругозором. С познаниями в продажах, в маркетинге, в IT
Но самое главное, он должен ломать голову над тем, как еще можно использовать эти новые модели для того, чтобы увеличить прибыльность вашего бизнеса.