Мы в
mercy.agency каждый день привлекаем пожертвования в промышленных масштабах и собрали внушительную базу заголовков, текстов, рекламы и постов. Мы отслеживаем, сколько денег привлекла каждая единица контента, и знаем, что работает лучше — на основе данных, а не личного мнения.
Мы не оцениваем контент по принципу «нравится или не нравится», а запускаем его в работу и замеряем его способность привлекать деньги.
Вот как выглядит процесс обучения на примере адресного сбора: — Создаём три варианта текста для сбора;
- Запускаем рекламу на страницу сбора;
- Показываем один из вариантов текста (случайно);
- Замеряем результаты каждого варианта;
- Загружаем выводы в ИИ.
Таким образом, ИИ обучен создавать не «контент, который вам нравится», а «контент, который приносит деньги» (и при этом соблюдает этические нормы).
Мы уже обучили ИИ на большом количестве текстов, рекламы и постов, созданных в агентстве. Сейчас он умеет делать контент, равный или лучше, чем созданный фандрайзерами агентства.
Кроме этого, ИИ:
- Соблюдает этические нормы и, например, не называет бездомных людей «бомжами»;
- Учитывает требования модерации Яндекса и ВКонтакте (например, избегает стоп-слов и укладывается в лимиты по длине);
- Старается не упоминать бренды и аббревиатуры, чтобы избежать юридических последствий;
- Упрощает и сокращает текст там, где это может улучшить фандрайзинговые результаты;
- Применяет другие доработки, которые помогают привлечь больше пожертвований.