Кейс: Как унифицированный подход к созданию ИИ-текстов повышает CTOR на 41.34%

Используя ИИ — ChatGPT 3.5, если быть точным, — для smart-модулей, мы смогли автоматизировать взаимодействие с искусственным интеллектом, чтобы сделать создание писем еще более эффективным в плане затрат времени. И что еще более важно, мы научились добиваться того, чтобы ИИ генерировал унифицированные тексты для всех модулей/единиц контента.

В качестве вишенки на торте результатом всего этого стало повышение CTOR.

Задача, или цель эксперимента

Карточки товаров в письмах и аннотациях к статьям в блогах обычно содержат три текстовых элемента, таких как кнопки CTA, заголовки и описания. Когда ИИ генерирует эти элементы, они могут казаться не связанными между собой и использовать различные термины, поскольку ИИ обрабатывает каждый элемент по отдельности. Но заголовки и описания должны соответствовать терминологии и общему смыслу.

Наша цель состояла в том, чтобы заставить ИИ генерировать целостные тексты для всех модулей/единиц контента.

Решение   

• как многие из вас, возможно, знают, несколько лет назад мы разработали smart-элементы. С помощью них вы можете создавать многочисленные карточки товаров и email-дайджесты в один клик. Как это работает? Вы просто вставляете ссылку на страницу вашего товара или пост в блоге, и Stripo извлекает всю необходимую информацию с этих страниц, вставляя ее прямо в ваше письмо;
• кроме того, недавно мы объявили о нашей интеграции с ChatGPT 3.5, мощным инструментом, который облегчает создание и оптимизацию текстов в письмах. Это избавляет от необходимости использовать сторонние инструменты или вручную копировать и вставлять контент.

Поэтому мы объединили эти две функции, чтобы придумать способ «заставить» ИИ генерировать унифицированные тексты для всех единиц контента. 

Важно отметить

На данный момент Stripo предоставляет возможность использовать ИИ в текстовых блоках и в темах писем, но если ИИ хорошо зарекомендует себя в smart-модулях, мы сделаем его доступным для всех.

Вы также можете использовать наш встроенный ИИ-инструмент для создания текстов. Создавайте новые тексты, улучшайте существующие, меняйте тон, исправляйте грамматические ошибки или добавляйте соответствующие эмодзи прямо в редакторе. Подробное руководство вы можете найти в нашей статье.

Результаты

Мы поговорим как о технической части, так и о эффективности писем.

Техническая часть

Мы предприняли три шага, чтобы объединить ИИ и smart-модули:

Шаг 1

Мы разработали smart-модуль для аннотаций статей блога.

Шаг 2

Нам нужно было создать запрос для ChatGPT, чтобы он сканировал ссылку и заголовок для оптимизации названия товара/поста в блоге и составления лучшего описания. Мы перепробовали множество запросов, провели множество внутренних тестов, чтобы найти наилучший вариант. Поэтому можем сказать, что написание качественного запроса — это искусство. 🙂

Вот запросы, которые мы сочли наиболее эффективными и использовали для каждого модуля в нашем дайджесте:

Представь, что ты — копирайтер, занимающийся email-маркетингом, и тебе нужно помочь своей команде написать некоторые элементы для письма, которое они отправят клиентам. Твои коллеги присылают тебе ссылку, на основании которой ты должен предоставить им необходимые элементы текста. Для достижения наилучших результатов тебе необходимо использовать все лучшие практики копирайтинга и email-маркетинга.

Это может быть статья в блоге, страница товара или страница дизайна шаблона письма. 

При необходимости можно использовать эмодзи (только в названии, 1 на каждое название).

Вот некоторые ограничения, которые требуется соблюдать:

• заголовок менее 75 символов;
• описание 150-200 символов;
• CTA — не более 2-3 слов;
• если заголовок контента внутри страницы содержит какие-либо числа, например, «10 примеров», «6 правил», «5 фреймворков» и т. д., то ты должен использовать это число внутри элемента title без изменения самого числа и только числом. Заголовок на странице обозначается как HTML-разметка H1;
• если одна и та же ссылка предоставляется несколько раз — каждый раз нужно получать разные результаты;
• не используй кавычки нигде.

Temperature: 0.7

Top_P: 0.6

Используемые фреймворки:

• социальное доказательство;
• основанные на выгоде;
• основанные на вопросах;
• причины почему;
• фреймворк "How-to".

Все элементы должны быть выдержаны в дружелюбном тоне. 

Когда ссылка будет предоставлена, ты должен открыть ее и, исходя из контента, написать 1 заголовок, описание и CTA в едином (одна таблица для всех элементов и фреймворков) табличном формате, используя несколько разных фреймворков, где элементы будут на горизонтальной оси, а фреймворки на вертикальной.

Если это статья в блоге на определенную тему или с примерами, используй общую идею, не создавая письмо на основе внутренних примеров. Например, если ты пишешь о примерах тизерных писем, используй только общую идею в этой статье блога, а не один из конкретных примеров.

Если ты готов, напиши в чате: «Дайте мне ссылку, пожалуйста».

Если все в порядке, попроси следующую ссылку.

Шаг 3

Мы должны были научить ИИ помещать необходимые фрагменты информации в соответствующие поля.

Здесь нам это удалось.

Это письмо с текстом, написанным человеком

Это письмо с контентом, сгенерированным ИИ

Вот что дала нам комбинация генеративного ИИ и функции smart-модулей:

• ИИ генерирует текст сразу для трех разных элементов внутри одного модуля, что сокращает количество кликов и экономит наше время;
• ИИ генерирует унифицированный текст.

Эффективность письма

Как можно догадаться из названия статьи блога и цифр, которые мы привели выше, результаты вполне удовлетворительные.

Чтобы убедиться, что результаты действительно являются следствием изменений, внесенных в письма, мы провели четыре отдельных А/Б-теста, в каждом из которых использовали разные email-дайджесты.

Собственно цифры

Каждый раз мы выбирали разные группы получателей (примерно по 84 000 в каждой), которых впоследствии сегментировали:

• 50% подписчиков получили email-дайджест, составленный человеком;
• 50% каждой группы получили письмо, сгенерированное ИИ.

Результаты четырех email-дайджестов схожи, поэтому сейчас мы опишем самый последний А/Б-тест.

Обратите внимание, что мы использовали одну и ту же тему письма для обеих версий.

Письмо, составленное человеком

• получатели — 42,024;
• OR — 31.46%, т. е. 13,221 человек открыл письмо;
• CTOR — 5.72%, т. е. 756 человек перешли по ссылкам в письме и посетили наш блог, чтобы продолжить читать.

Сниппет письма, карта кликов

Письмо, сгенерированное ИИ

• получатели — 42,078;
• OR — 31.52%, т. е. 13,264 человека открыли письмо;
• CTOR — 8.08%, т. е. 1072 человека кликнули по ссылкам, чтобы посетить наш блог.

Сниппет письма, карта кликов

В завершение

Мы провели А/Б-тестирование того, как ИИ работает с email-дайджестами и как можно автоматизировать создание и оптимизацию текстов писем. И пришли к следующим выводам:

1. Генеративный ИИ работает хорошо, если использовать его правильно, даже для сложных вещей, таких как целые модули.
2. Можно поддерживать целостность контента в этих модулях и во всех письмах без вмешательства человека. Тем не менее, вы всегда можете проверить, оптимизировать и изменить текст, созданный ИИ.
3. Вы можете автоматизировать создание текстов для писем.

Учитывая, что нам очень понравились результаты, мы запускаем функцию генеративного ИИ для smart-модулей. Ожидайте релиз 16 июня.