上周，一家在线汽车配件商店的老板写信给我。他的目录中有四千多件物品，其中大约三千件的描述如下：名称、货号、三个技术特征。全部。没有任何人为建议，没有任何一个字来说明为什么这个过滤器比另一个更好，这个模块与价格一半的类似产品有何不同，为什么这个特殊的正时皮带应该安装在第二代起亚 Ceed 上。他问道：“正确描述整个目录需要多少时间和金钱？”我数了一下。技术主题文案的平均成本是每张卡一千到一个半卢布，如果您不仅想要从供应商的网站重写，而且想要了解产品的正常独特文本。三千张卡片。结果是三到四百五十万卢布。就时间而言，即使您雇用了一个由五名文案撰稿人组成的团队，他们每人每天制作十个描述，这也需要十二个工作周。三个月。前提是所有五个人都了解汽车零部件，不需要检查文本，并且没有人请病假。
他笑着说，自己已经和这些空卡生活了三年了，因为每次计算内容预算时，他都明白，这笔钱还不如再买一批货。你知道吗——他不是唯一一个这样的人。我每个月都会和几十个店主交谈，故事都是一样的。目录在增长，卡片是空的，手无法触及内容，同时搜索引擎越来越多地筛选出没有正常文本的页面。谷歌直言不讳：内容单薄是一个问题。 Yandex 甚至更严格 - 没有描述的页面实际上不存在于搜索结果中。因此，企业发现自己陷入了一个陷阱：没有内容就没有流量，没有流量就没有内容预算。
实际上，正是从这个陷阱中诞生了这个想法，我们后来在我们的插件中实现了它。并不是因为我们想制作“另一个人工智能文本生成器”——市场上已经有几十个这样的文本生成器。但因为现有的解决方案都没有像真正的 WooCommerce 商店所有者所面临的那样解决问题。让我告诉您这在实践中是如何运作的，为什么结果与 ChatGPT 在浏览器中生成的结果不同，以及最重要的是，我们在两年的电子商务人工智能内容工作中发现了哪些陷阱。
为什么“仅从 ChatGPT 复制”不适用于商店
我经常听到这样的争论：“当我可以打开 ChatGPT、粘贴产品名称并获取描述时，为什么还需要插件？”从形式上来说，是的，可以。我自己是在两年前开始这样做的，当时人工智能文本生成刚刚兴起。我坐下来，打开界面，复制产品名称，添加“为在线商店编写描述”，接收文本，阅读它，编辑它，将其复制到 WordPress 中，然后转到下一个产品。到了第二十条，我才发现已经过去两个小时了。第一百日——一周过去了。尽管事实上我打字速度很快并且提示也很好。
问题不在于模型的质量。如果要求正确，Claude 和 GPT-4 会写出出色的文章。问题在于规模。当你有三千个产品时，通过聊天手动复制粘贴并不是解决方案，而是对剧烈活动的模仿。但规模也不是主要问题。主要问题在于上下文。
看这里。当您要求 ChatGPT 为“Shell Helix Ultra 5W-30 Motor Oil, 4 L”撰写描述时，它会为您提供相当不错的文本。但这段文字对您的商店一无所知。他不知道您的目录中还有其他 15 种值得链接的壳牌机油。他不知道产品有属性“粘度”、“OEM 公差”、“发动机类型”，这些属性存储在 WooCommerce 中，需要将它们有机地编织到文本中。他不知道该产品有三张照片，每一张都需要带有关键字的替代文本。他不知道您在一小时前已经生成了类似产品的描述，并且新文本不应与其相似。他对你网站的结构、你的类别、你需要在哪些页面上放置内部链接一无所知。
换句话说，浏览器中的ChatGPT是一个没有眼睛或双手的强大大脑。他会思考、会写作，但他没有看到你的店铺，无法独立行动。我们需要确保人工智能不仅仅在真空中生成文本，而是在 WooCommerce 内部工作 - 它看到产品数据，理解目录结构，了解前几代的历史，并能够独立地将结果分类到所需的字段中。这就是“AI聊天机器人”和“AI电商工具”的区别——它决定一切。
在这里我想谈谈架构解决方案，在我看来，这是关键。我们并没有与某一家提供商挂钩。该插件实现了策略模式 - 一个单一的接口，您可以通过它连接来自 Anthropic 的 Claude 或来自 OpenAI 的 GPT。为了什么？出于几个原因。根据内容类型，模型的行为有所不同。在我的主观意见中，克劳德能够更好地处理长而详细的描述 - 它更少地使用模板短语，并且当您连续生成数百个文本时不太可能重复。 GPT-4 适合简短的、营销性的描述——它的销售语言更加激进一些。但这不仅仅是口味偏好的问题。如果明天 Anthropic 价格翻倍，或者 OpenAI 推出新一代模型，结果证明效果要好得多，你只需在设置中切换提供商，无需迁移，不会丢失数据，也无需重写提示。提示存储在系统中，而不是硬编码到代码中。提供者只是一种传输，它将您的请求传递给模型并返回响应。
还有一点关于成本，很多人都忽略了这一点。我已经说过，技术主题的文案每张卡要一千半。 AI 生成成本是多少？我们在实际项目中对其进行了测量。当使用克劳德时 - 每件商品从半美分到三美分。这考虑了进入和退出令牌，考虑到我们不仅发送名称，而且发送完整的上下文：属性、类别、相关产品。假设我们采用上限 - 三美分。三千件商品，也就是九十美元。按当前汇率计算约为八千卢布。八千卢布对战三四百万卢布。相差四百倍。即使你再花四万来手工整理最重要的卡片，它仍然会便宜两个数量级。
当然，现在有人会说：“好吧，AI 文本更糟糕！”是的，也不是。如果你将最好的人工智能文本与深入了解产品并在一张卡片上花了一个小时的文案作家的文本进行比较 - 是的，文案作者会写得更好。但说实话：自然界中有多少这样的文案撰稿人？他们中有多少人准备好在三个月内每天写十篇关于精油的描述？人工智能描述的真正替代方案并不是来自专家的完美文本。真正的替代方案是一张空白卡。而在AI描述和空卡之间，选择是显而易见的。
批处理：如何为一千个产品设置任务并进入睡眠状态
现在我们来看看我们的方法与聊天界面中的手动工作相比有何根本不同。批量生成。这听起来很无聊，就像企业演示文稿中的标题一样，但在实践中，这正是将人工智能从玩具变成工作工具的原因。
它看起来像什么。您进入插件面板，选择产品 - 您可以按类别，您可以按描述状态（空，短，长时间未更新），您可以简单地选中复选框。选择一个提示 - 将在其上构建文本的模板。单击“启动”。就是这样，您可以关闭该选项卡。您可以关闭计算机。你可以去睡觉了。
在幕后有一个基于 Action Scheduler 构建的引擎 - 这与 WooCommerce 用于其内部任务的队列引擎相同。不是 cron，不是外部服务，不是单独的服务器。一切都使用经过验证的基础架构在 WordPress 中运行。 BatchProcessor 接受一个任务，将其分成多个块（例如，每个块十个产品）并将每个块放入队列中。处理一个块 - 启动下一个块。如果服务器过载导致进程中断，没关系，Action Scheduler会自动重新启动任务。如果生成某一特定产品时出现错误，则会将其标记为有问题，其余产品将继续处理。早上，您打开面板并看到一份报告：处理了多少产品、有多少错误、成本是多少。
我记得我们第一次在真实目录上运行批量生成。这是一家建筑材料商店，约有一千二百种商品——从干混料到电动工具。业主对此表示怀疑，称AI很可能会因为不懂构造而写出废话。我们准备了一个提示，考虑到了利基市场的具体情况——技术特征、应用领域、与类似产品的比较。周五晚上推出。周六早上，他开店了，收到了一千一百八十个新的描述。有 20 种产品出现错误，其中大部分是数据库中根本没有数据，甚至连正常产品的名称都没有。他翻阅了剩下的一个半小时，找到了大约五十个他想要编辑的内容，并说了一句我记得的一句话：“他们写得比我上一个文案写得好，我给他们每人付了八百卢布。”
老实说，这并不令我惊讶。并不是因为人工智能有魔力，而是因为一个好的提示，加上有关产品的真实数据的支持，可以提供文案撰写者通常无法获得的模型背景。文案撰稿人收到一张纸上的技术任务：“为可耐福 Rotband 石膏，30 公斤撰写描述。关键词：购买石膏，石膏灰泥。”人工智能接收全名、所有属性（成分、包装、消耗、层厚度、干燥时间）、类别、相关产品、价格，甚至评论文本（如果有）。而这一切都是自动的——无需手工收集和传输。
但如果我说一切开箱即用，那我就是在撒谎。系统的关键要素是提示。提示决定了文本的内容：长或短、技术或情感、带或不带 SEO 关键字。在这里我们遇到了很多坎坷。
第一个版本的提示是通用的 - 所有产品都有一个提示。结果很平均：文本阅读正常，但不知怎的……什么也没有。就好像它们是由一个很努力但不了解观众的实习生写的。然后我们制作了一个可定制的提示系统，其中包含针对不同利基的预设。对于汽车零部件 - 一种基调，强调兼容性、OEM 编号、与假货的区别。对于化妆品-另一个，重点是成分、效果、皮肤类型。对于建筑材料 - 第三个，最具技术性，包含消耗计算和使用建议。可以直接在管理面板中创建和编辑提示，它们存储在数据库中，如果您愿意，您可以为十个产品类别制作至少十个不同的提示。
这就是乐趣的开始。当您拥有批量生成系统和自定义提示时，自然会出现一个问题：如何找出哪种提示效果更好？哪种文本可以带来更多的转化——简短而激进，还是长而详细？技术性的数字还是情感性的故事？
描述和质量控制的 A/B 测试：当 AI 检查自身时
我们在插件中构建了描述的 A/B 测试，我认为这是最被低估的功能之一。它的工作原理很简单：您为同一产品生成两个描述选项 - 例如，一个通过 Claude 提供长详细提示，另一个通过 GPT-4 提供卖空提示。系统向一半访问者显示选项 A，向另一半访问者显示选项 B，并收集数据：浏览量、添加到购物车、购买量。几周后，您会发现选项 A 为购物车带来了 3.2% 的转化率，而选项 B 则为 4.1%。将所有产品切换到获胜选项。再次检验新的假设。因此，不断地进行实际销售的描述，而不仅仅是填补页面上的空白。
这听起来像是增长黑客教科书中的内容，但实际上它改变了整个内容方法。您停止争论品味 - “我认为我们需要不同的语气” - 并开始根据数据做出决策。真实数据，来自真实客户。我见过一些案例，店主绝对确定他的受众想要带有特征表的长而专业的描述，而测试表明，三段的简短而情感化的文本可以提高百分之四十的转化率。他不相信，重新开始测试——结果得到了证实。这伤害了自我，但对生意有好处。
但测试已经是第二阶段了。在向客户展示文本之前，您需要确保它总体上是足够的。这就是质量控制发挥作用的地方。我们在插件中内置了多种机制来捕获典型的人工智能生成问题。
发布前预览。任何生成的文本首先进入草稿状态。您可以查看、编辑它，然后才发布它。此外，该界面具有差异比较 - 旧文本在左侧，新文本在右侧，更改突出显示。当您为已经有一些文本的产品重新生成描述时，这特别有用。你可以立即看到人工智能添加了哪些内容、删除了哪些内容以及是否遗漏了任何重要信息。
下一步 - SEO 审核。每张产品卡均根据超过十五条标准进行检查。元描述的长度不太短，也不太长。标题和第一段中存在关键字。元标题标签的唯一性——是否与其他产品有重复。图像的替代文本内容。结构化数据的可用性。相关产品的内部链接。该系统会突出显示问题并建议修复问题。此外，这不仅适用于人工智能文本——您可以对整个目录进行审核，并在人们编写的描述中发现问题。
我思考了很长时间，关于人工智能在内容质量方面的可信度。毕竟，如果人工智能既生成文本又检查文本，这不是一个恶性循环吗？在某种程度上，是的，它确实有效。因此，我们没有创建全自动的“生成-发布-忘记”管道。该人仍处于循环中。系统生成、对照正式标准进行检查、突出显示潜在问题，但发布的最终决定由店主做出。根据我们的经验，通过精心调整的提示，大约百分之八十的描述可以按原样发布，另外百分之十五需要最少的编辑，只有百分之五需要大量重写。相比之下，当我们与自由撰稿人合作时，比例约为五十比三十比二十。也就是说，即使在“需要重做多少文本”方面，人工智能也比一般文案更稳定。
但让我们从另一方面来看。坦率地说，有些产品的人工智能描述会很弱。高度专业化的工业产品，您不仅需要了解其特性，还需要了解应用背景、行业标准以及特定企业的测试历史。措辞不精确的医疗产品可能会造成危险。手工制品，其价值在于大师的历史，而不是参数列表。对于这种情况，人工智能只是一个起点，一个草稿，而不是最终产品。没关系。工具不应该取代大脑——它应该节省日常工作的时间，以便人们可以专注于真正需要他的专业知识的地方。
当我们讨论 SEO 主题时，让我们深入挖掘一下。因为生成描述只是冰山一角。完整的产品卡优化是一整套复杂的任务，我们试图使尽可能多的任务自动化。
内容不仅仅是文本：常见问题解答、替代文本、链接、图像
你知道大多数电子商务人工智能工具最让我恼火的是什么吗？他们解决一个问题。他们生成一个描述，仅此而已。然后您自己处理元标记、替代文本、常见问题解答部分、内部链接。每项任务必须使用不同的工具单独完成，通常是手动完成。
我们采取了不同的路线。我们认为，如果人工智能模型“看到”一个产品及其所有数据，那么它可以为该产品做更多的事情，而不仅仅是描述。他们逐渐围绕主发电机建立了一个完整的生态系统。
常见问题解答 - 我最喜欢的故事之一。几年来，谷歌一直在推广常见问题解答架构标记 - 结构化问答数据，可以直接显示在搜索结果中的链接下。这是一个丰富的片段，在视觉上占用更多空间并吸引更多点击。但要添加常见问题解答，您需要实际编写此常见问题解答。对于每个产品。三到五个问题并附答案。对于 3000 个产品，这是九到一万五千个问答对。手动？祝你好运。人工智能会自动完成此操作。生成描述时，插件可以同时生成 FAQ 块并立即将其放入 JSON-LD 模式格式。根据真实的产品属性产生问题 - “这种油的粘度是多少？”，“它适合柴油发动机吗？”，“每平方米的消耗量是多少？”不是抽象的，而是具体的，与数据联系在一起。
图像的替代文本是另一项每个人都推迟到以后从未执行的任务。您的目录中有两万张照片，其中一万九千张有空的替代文本或“image-001.jpg”。搜索引擎无法像人们那样查看图片——它们需要文本替代来理解照片中的内容。这不仅是搜索引擎优化 - 这是对有视觉障碍的人的可访问性，这是标准的要求。人工智能根据产品的上下文和图像本身的分析批量生成替代文本。不，它不会“看”照片，因为它会识别照片中的物体——尽管多模式模型也可以做到这一点。但他记下了产品的名称、特性、卡上的照片编号，并制定了一个有意义的替代方案：“壳牌喜力超 5W-30 机油，4 升罐，前视图。”这比空的 alt 或文件名好一百倍。
内部链接可能是最复杂的，同时也是最有价值的功能。我从事搜索引擎优化多年，知道内部链接是最强大但最未被充分利用的工具之一。搜索引擎使用内部链接来了解网站的结构、确定页面的重要性并分配 PageRank。问题是手动设置内部链接是一项艰苦的工作，需要了解整个目录。您需要记住，您有一个包含卡车油选择的页面，有一个“液压油”类别，有一篇关于合成油和半合成油之间差异的博客文章。人工智能分析目录并将上下文链接直接放置在描述文本中。不是愚蠢地 - “另请参阅产品 X” - 而是有机地，用一句话来说：“如果您需要液压油，请查看我们的液压油系列。”这对于 SEO 和用户都有效，用户可以通过目录获得额外的导航路径。
我不得不说，链接功能在团队内部引起了最大的争议。有人说人工智能会放置不相关的链接，这会损害网站。其他人则说这些链接过于公式化并且看起来不自然。我们在真实目录上测试了几个月，这就是我们发现的结果：在正确的提示下，人工智能放置链接的效果并不比熟悉目录的 SEO 专家差。关键词是“有正确的提示”。如果您只是要求“添加类似产品的链接”，结果将是机械的。但是，如果您提供模型上下文 - 类别、热门产品、活动登录页面的完整列表 - 它就会开始构建有意义的链接网格。
我会单独告诉你图像生成，因为这是一个很少有人认真对待的领域，但它解决了一个真正的问题。并非目录中的所有产品都有照片。对于销售供应商商品的商店来说尤其如此 - 通常您只会收到技术说明，如果幸运的话，还会收到目录中的一张低分辨率照片。我们集成了两个图像生成引擎：OpenAI 的 DALL-E 3 和 Stability AI。该插件获取产品的上下文 - 名称、类别、关键特征 - 并生成生成图像的提示。当然，这并不能替代实际产品的照片。但对于根本没有视觉效果的产品，人工智能图像比带有“无照片可用”字样的灰色方块更好。这对于横幅、文章封面和收藏插图尤其有效。对于实际产品照片来说还为时过早。买家希望看到真实的产品。但这个行业发展很快，我认为几年后人工智能产品照片将变得与影棚照片没有区别。
看看出现的图片。人工智能生成产品描述。同时 - SEO 的元标签。同时 - JSON-LD 格式的常见问题解答。同时 - 照片的替代文本。同时 - 相关目录页面的内部链接。如有需要，可提供图片。所有这一切都可在一晚您睡觉时提供数千种产品。一名文案撰稿人需要花费六个月的时间来完成如此大量的工作。整个团队一个月。 AI——夜晚。
但我想谈谈另一个经常被忽视的方面 - 产品卡之外的内容。因为描述很好，但完整的 SEO 需要更多。
博客、内容日历和特殊内容：人工智能作为最低工资的营销部门
任何 SEO 专家都会告诉您，只有产品卡的在线商店网站不如还运行博客、发布指南和进行季节性选择的网站。原因很明显：文章吸引了信息流量，那些正在寻找“起亚 Ceed 中添加什么油”或“石膏灰泥和水泥灰泥有什么区别”的人最终会访问您的网站，阅读文章，并有一定的概率访问目录。经典的内容营销漏斗。
与往常一样，问题是资源。为在线商店运营博客是一项单独的任务，需要规划主题、撰写文章、布局和发布。对于小型企业来说，这通常是不现实的——根本就没有人写博客。这就是人工智能可以再次提供帮助的地方。
该插件有一个博客文章生成器。它的工作方式与描述生成器略有不同。您选择一个或多个产品并说：“写一篇文章。”人工智能分析产品、其特征、类别，并创建一篇两到四千字的完整文章。不是卡片上的一组事实，而是一篇文章 - 包括介绍、主题发展、实用建议和结论。您可以选择基调：专家、实用、营销、技术。这篇文章是在 WordPress 中创建的草稿 - 包含所有元标记、SEO 优化和标记。如果需要，您可以自动添加 AI 生成的插图。而这一切也可以批量推出：精选一百件产品→收到一百篇文章→滚动发布最好的。
内容日历更上一层楼。你不必每次都思考“我应该写什么”，而是告诉人工智能：“为一家机油商店计划一个月的博客。”它会分析您的目录、当前季节、利基趋势，并制定包含主题、关键词和推荐日期的出版计划。一月 - 关于冬季机油和发动机预热的文章。三月是长途旅行前更换机油的时间。六月 - 关于花园设备用油。这不是魔术，而是数据分析和常识，而是以具体计划的形式制定，您可以立即开始实施。
最后 - 特别内容。登陆页面、季节性选择、选择指南。这些内容通常由营销人员或内容经理制作，每个此类页面需要几个小时到几天的时间。人工智能在几分钟内生成草稿。 “制作一个登陆页面，其中包含精选的卡车用油。” “使用我们的产品制作季节性指南，帮助您的汽车做好过冬准备。” “对我们目录中的三个品牌的液压油进行比较。”所有这些都是根据 WooCommerce 的真实数据创建的 - 具有正确的价格、文章、产品链接。
我并不是说人工智能正在取代营销部门。但对于没有营销部门的企业（即 90% 的小型在线商店）来说，这是一个获得以前不存在的内容的机会。 “没有博客”和“有一个由人工智能撰写并由所有者修改的二十篇文章的博客”之间的区别是巨大的。为了搜索引擎优化，为了客户的信任，为了将商店定位为利基市场的专家。
如果我们从另一面来看呢？对人工智能内容有一个有理有据的批评：搜索引擎学会识别人工智能文本，并可能在搜索结果中贬低它们。谷歌明确表示，人工智能内容本身并不违反规则，但“旨在操纵排名的内容”却违反了规则。一条细线。我认为这里的关键因素是对用户的价值。如果人工智能描述确实可以帮助买家做出决定，如果它包含以前页面上没有的相关信息，那么它就是有用的内容，无论是谁写的。如果这是为了SEO而生成的一组毫无意义的关键词，搜索引擎对此持悲观态度是正确的。我们的系统基于第一种方法：人工智能处理真实的产品数据并创建对买家有帮助的内容。不是“便宜地购买机油、评论、价格”，而是关于产品的有意义的文字。
我花了很多时间思考有用的自动化和垃圾邮件之间的界限。我得出这样的结论：边界是有意划定的。如果您的目的是帮助买家了解产品并做出决定，那么人工智能就是可以帮助您大规模实现这一目标的工具。如果目的是为了在搜索结果中占据位置而用至少一些文本填充空白页面，那么任何人工智能都救不了你，因为 Yandex 和 Google 早已学会区分彼此。人工智能与之无关——一个为了关键词而不是为了读者而写作的文案撰稿人，只是手动地创造了完全相同的垃圾。
真实的数字和诚实的谈论局限性
我承诺了真实的数字，它们就在这里。我们统计了数十家使用AI生成模块的店铺。
通过 Claude Sonnet 生成一个产品描述的平均成本约为一两美分。通过克劳德·奥普斯（Claude Opus）——三到五美分。通过 GPT-4 - 两到四美分。这考虑了一切：输入的提示上下文和输出的生成文本。对于通过 Claude Sonnet 制作的包含 5000 种产品的大型目录，结果是 50 到 100 美元。通过 Opus - 一百五十到两百五十。相比之下：一般股票文案撰稿人的描述费用为五百到八百卢布。好的一千五。专业技术 - 两到三千。对于普通撰稿人来说，五千件产品的价格是二个半到四百万卢布。差异是两个数量级。
速度方面：在服务器不加载的情况下，批量生成一千个产品大约需要六到八个小时。这考虑了 API 请求之间的延迟，以免达到速率限制。两千——十二到十五个小时。还有充足的夜晚时间。相比之下，一个由五名文案撰稿人组成的团队在四到六周内写出一千个描述。人工智能一夜之间就能做到这一点。
就质量而言 - 在这里我将尽可能诚实 - 结果很大程度上取决于三个因素。初始产品数据的质量。如果卡片上只包含名称和价格，AI不会有任何出拳，文字也会很弱。及时的质量。默认提示给出的结果是平均的，针对利基市场的自定义提示给出了良好的结果。利基市场。对于标准消费品（化妆品、家用化学品、服装），人工智能的书写能力非常出色。对于高度专业化的产品（工业设备、医疗器械、化学试剂）——需要进行认真的修改。
我想坦白地谈谈另一件事：人工智能根据其训练数据生成文本。他不知道你的特定产品在 2024 年获得了认证。他不知道你的库存还剩 20 个。他可能不知道某个特定型号已经停产。所有与您的企业具体情况相关的事实陈述都应得到验证。人工智能不会故意撒谎——它根本没有意图——但它可以“发明”源数据中没有的事实。我们通过将尽可能多的来自 WooCommerce 的真实数据输入到提示中来最小化这个问题，但我们不能完全消除它。这就是为什么该系统在发布之前有一个审查阶段。
另外，我想谈谈多语言这个话题，因为这是一个很少被谈论的痛苦。我们的客户在多个独联体国家（俄罗斯、哈萨克斯坦、白俄罗斯）进行销售。还有一些从事出口工作的人需要英语、德语，有时甚至阿拉伯语的描述。以前，这意味着为每种语言聘请本土文案，或者更糟糕的是，通过谷歌翻译运行文本并祈祷结果不要太尴尬。 AI 模型，尤其是 Claude 和 GPT-4，可以在高水平上与数十种语言配合使用。您可以生成俄语描述，然后使用相同的产品上下文生成哈萨克语或英语版本。这不是机器翻译，而是考虑到所有产品数据，以另一种语言生成新文本。结果比翻译器好一个数量级，因为人工智能不会逐句翻译，而是重新编写，使其适应语言规范。对于想要进入国际市场或只是为不同国家的俄语客户提供服务的在线商店来说，这是一个关键的机会，过去需要花费数万美元进行本地化，但现在在一夜之间批量生成即可解决。
我认为极其重要的另一个方面是结果的可重复性。当你与自由撰稿人合作时，每一篇新文本都是一张彩票。今天他心情很好，写得也很好。明天——累了，写得皱巴巴的。后天 - 他离开了竞争对手，你需要寻找一个写法不同的新人，你的目录开始看起来像一床拼凑的被子。人工智能生成的文本具有相同的质量水平、相同的风格和单一的结构。第一千个文本将与第一个文本一样被写入。没有更好，但也没有更糟。对于包含数千种产品的目录来说，这种一致性是一个巨大的优势，因为买家从一种产品转向另一种产品时，会看到统一、专业的内容，而不是来自十个不同作者的不一致的文本。
我知道有人运行完全自动生成和发布 - 没有审查，没有验证。这适用于某些利基市场：如果您销售数千种标准产品（螺栓、螺母、电线），并且不可能存在事实错误，因为所有数据均取自属性，则自动发布是可以接受的。但对于准确性很重要的商品 - 药品、技术安全设备、化学品 - 手动检查是强制性的。我们不会强加任何方法：系统为您提供了完全自动化和彻底的手动审核的工具。选择权在于您，因为您比任何算法都更了解您的业务。
现在我们来谈谈描述目录时会发生什么。因为生成描述是一次性过程（或者更新时每年一次）。接下来怎么办？然后维护例程开始：新产品、更新信息、季节性促销、更新文本价格。这就是批量生成展现其全部荣耀的地方。目录中出现了两百种新产品吗？我们启动了批量生成，描述早上就准备好了。该系列油品的 OEM 公差是否发生了变化？我们使用更新的提示重新生成了这些产品的描述。冬季轮胎季节开始了吗？我们推出了季节性登陆页面和博客文章的生成。这一切只是几个小时，而不是几周。
还有一个场景我特别喜欢。商店迁移。当一家企业从一个平台转移到另一个平台时（例如，从 OpenCart 转移到 WooCommerce），通常会发现旧网站上的一半描述是十年前编写的，并且已经过时了。将它们一对一地转移是愚蠢的。手工重写的成本很高。但通过人工智能生成运行它，使用旧文本作为上下文的一部分，既快速又高质量。该模型采用旧描述中有用的内容，对其进行更新，以现代语气重写它，并从更新的属性中添加新数据。我见过一家拥有三千种产品的商店进行迁移，并在一个周末完全更新其所有内容。如果没有人工智能，这个过程将需要几个月的时间，并且很可能会导致搜索排名暂时下降。
你知道，我有时会想，两年前为商店自动生成内容的想法似乎是科幻小说中的东西。并不是因为人工智能不能写文本——它可以，而且写得很好。因为“人工智能可以编写文本”和“人工智能可以从 WooCommerce 获取数据，生成描述、元标签、常见问题解答、替代文本、检查 SEO、与以前的版本进行比较并将所有内容整齐地分类到字段中”之间存在数千小时的开发差距。我们已经克服了这一差距。不是马上，不是没有错误，不是没有返工。但我们克服了它。
现在，当我看到一家商店有五千张空卡时，我不再感到绝望。我知道这是一个可以解决的问题。不是几个月，也不是数百万。每晚以及餐厅晚餐的费用。早上，店主将打开他的 WooCommerce，看到每个产品都有描述、元标签已填写、常见问题解答已就位、替代文本已设置。几天后访问该网站的搜索引擎将看到完全不同的图片 - 不是空的存根页面，而是成熟的产品卡，每个卡都回答了买家的问题。
这不是未来。它已经开始工作了。现在，在真实的商店里，有真实的产品和真实的客户。
试用 COS WP Woo - 免费 14 天。安装插件，连接 Claude 或 OpenAI API 密钥，选择产品并运行第一代。一小时内，您将获得数百种产品的描述、元标记和常见问题解答。每隔一个晚上 - 整个目录。没有义务，没有附加条件。只需看看它如何在您的商店、您的产品以及您的利基市场中发挥作用即可。有时候，最好的论据就是你能用手感受到的结果。