ChatGPT dla Marketera: Praca na gotowych treściach i ChatGPT jako wirtualny asystent

0:02W tej lekcji zajmiemy się pracą na już istniejących treściach i zobaczymy, w jaki

0:07sposób adept może pełnić rolę pilota, czyli naszego wirtualnego asystenta.

0:13Zaczniemy tak naprawdę od podstawowego

0:15zastosowania, czyli dostosowanie tonu i stylu wypowiedzi.

0:20I to przyda się w takiej sytuacji, kiedy

0:22mamy przygotowany już wcześniej szablon odpowiedzi np.

0:25na wiadomość e-mail. W sytuacji, która stosunkowo często się

0:29powtarza, ale potrzebujemy coś w niej zmienić.

0:32I róbmy to na przykładzie wiadomości

0:35e-mail, który jest follow upem do klienta po ostatnim spotkaniu.

0:41I tutaj zaczynamy od wskazania tego, co

0:44chcemy, aby ktoś zrobił z naszą wiadomością np.

0:47sprawił, aby ton tej naszej wypowiedzi był mniej formalny.

0:52Po drugie oczywiście musimy też przekazać

0:55samą treść wiadomości, którą czat PTR ma zmodyfikować.

0:59A na samym końcu prosimy o przygotowanie

1:01trzech propozycji i wybieramy tę, która jest najbliżej naszym oczekiwaniom.

1:07I pracując w analogiczny sposób możemy nie

1:10tylko zmienić sam ton wypowiedzi, ale właśnie uwzględnić nowe fakty, które

1:15pojawiły się na przykład w trakcie naszego spotkania, do którego nawiązujemy.

1:20Wystarczy, że w naszym projekcie

1:21przekażemy nawet w formie niechlujnie napisanych równoważnik ów zdań, co powinno

1:26zostać tam uwzględnione, a czat przypięty uwzględniając oryginalną

1:30wiadomość, zmieniając też rzeczy typu ton itd.

1:34Dołoży informację, o którego poprosimy.

1:36Kolejnym zastosowaniem jest korekta treści i czat pt.

1:40może pomóc nam z takimi rzeczami jak

1:42poprawa literówek czy też błędów językowych.

1:45Chociaż trzeba przyznać, że nie zawsze

1:47robi to bezbłędnie i częściej myli się w języku polskim niż w języku angielskim.

1:53Drugim zastosowaniem przy okazji mówienia

1:56o korekcie treści jest poprawa struktury i flow zdań.

2:01Chodzi tutaj mi przede wszystkim o

2:03sugerowanie synonimów czy też parafrazę tego, co przygotowaliśmy,

2:07tak aby było to bardziej zrozumiałe dla naszego czytelnika.

2:12I mamy tutaj dwie opcje albo możemy

2:14skorzystać z jednego, dość uniwersalnego PROMPT u, w którym mówimy, że czat PTI

2:20ma przyjąć rolę lidera i ma zweryfikować przygotowaną przez nas treść.

2:26I zobacz, że tutaj zmieniliśmy też sposób pracy, czyli w

2:30pierwszym projekcie przekazaliśmy informacje na temat samego zadania.

2:35Chatbot potwierdził, w jaki sposób rozumie zadanie,

2:39którego od niego oczekujemy, a dopiero w kolejnej naszej wiadomości

2:43przekazaliśmy samą treść wiadomości, która jest do poprawy.

2:48I tak jak widzisz, jako rezultat

2:49otrzymaliśmy nie tylko treść, która nie zawiera błędów, ale również zostały

2:54wskazane jakiego typu zmiany zostały wprowadzone w treści,

2:58dzięki czemu możemy to potraktować jako feedback i naukę na przyszłość.

3:03Innym podejściem jest wskazanie bardzo konkretnie co chcemy osiągnąć i tutaj

3:09wymienię tylko i wyłącznie kilka przykładów.

3:11Może to być np.

3:12zamiana strony biernej na czynną, wykrywanie zbyt miękkich przymiotników,

3:17znajdowanie powtórzeń i redundancji, poprawa interpunkcji i wielkich liter czy

3:22też znalezienie niepotrzebnych przysłówków.

3:24Tak jak przed chwilą wspomniałem, czat PTI

3:27pozwala poprawiać nam nasz własny warsztat i to właśnie dzięki temu, że możemy

3:33otrzymać nie tylko poprawioną treść, ale wskazanie co i dlaczego zostało zmienione.

3:38Podzielę się tutaj swoim przykładem.

3:40Mam taką tendencję, że czasem robię jakiś wstęp, opowiadam o czymś, a później mówię

3:45to tamto, odnosząc się do czegoś, o czym mówiłem kilka zdań wcześniej.

3:49I to właśnie czat, kiedy był pierwszym narzędziem, chciałem powiedzieć

3:54osobom był pierwszym narzędziem, który wskazał mi właśnie, że takie odniesienia

3:58mogą być niezrozumiałe dla mojego odbiorcy i dzięki temu mogłem nad tym popracować.

4:04Innym bardzo ważnym zastosowaniem PT przy pracy na istniejących treściach jest

4:09dostosowanie istniejącej treści do nowego medium.

4:13I rozważmy tutaj bardzo popularny case, gdzie mamy np.

4:17artykuł blogowy

4:19i chcemy jego treść wykorzystać do przygotowania krótkiego postu na LinkedIn.

4:24I to co jest mega istotne to abyśmy nie

4:26realizowali tego na zasadzie napisania podsumowania tego artykułu, ponieważ tak

4:31przygotowana treść na pewno nie będzie angażująca.

4:34Lepszym rozwiązaniem będzie przygotowanie projektu, w którym faktycznie wskazujemy,

4:38że chcemy przygotować post LinkedIn na LinkedIn.

4:42Przekazujemy treść naszego artykułu,

4:44ale wskazujemy również, w jaki sposób ta treść ma zostać przygotowana,

4:50czyli wskazujemy naszą perspektywę, jak i ton samej wypowiedzi.

4:55Możemy też narzucić strukturę i w tym przypadku mamy informację o tym, że

4:59chcemy, aby ten post zawierał trzy główne punkty i każdy z tych punktów ma mieć swój

5:05własny pot, nagłówek i dwa zdania podsumowania.

5:08Mówimy również tutaj, że chcemy wykorzystywać MGS oraz zamieścić poradę w

5:13taki sposób, aby nasz czytelnik mógł je od razu zastosować.

5:17Na samym końcu wskazujemy informacje na temat seta i użycia trzech hashtagów.

5:23Oczywiście to co podałem to jest tylko

5:25przykład, ale chodzi mi o to, że zamiast prosić o przygotowanie samego

5:30podsumowania, wskazujemy w jaki sposób ta treść ma zostać finalnie przygotowana.

5:35W analogiczny sposób możemy przygotować wpis na Twittera na podstawie artykułu

5:42i to co jest tutaj innego, to poza tym, że inaczej zdefiniowaliśmy sam rezultat.

5:49Tak naprawdę skupiliśmy się tutaj na grupie docelowej.

5:51Cel, który chcemy osiągnąć oraz ilości i typie hashtagów to.

5:56Zobacz, że w tym przypadku zamiast wklejać

5:59treść artykułu, przekazaliśmy go jako link.

6:03Jest to możliwe właśnie wtedy, kiedy mamy aktywowane opcję Browse with Bing,

6:08dzięki czemu adept mógł przejść przez artykuł, a następnie już po przeczytaniu

6:14jego treści wygenerować propozycję trzech tweetów bazując na naszym produkcie.

6:20Skoro czat pt.

6:22ma zostać naszym wirtualnym asystentem,

6:24sprawdźmy go również w innych sytuacjach, np.

6:28w momencie, kiedy potrzebujemy przygotować się do rozmowy o pracę.

6:32Naszą rozmowę możemy zacząć od prostego prompt u, prosząc o wygenerowanie pytań

6:37powiązanych ze stanowiskiem, na które aplikujemy.

6:44Oczywiście każde pytanie możemy omówić z czat pt.

6:47symulując prawdziwą rozmowę.

6:50Możemy również poprosić o zadanie dodatkowych pytań, zarówno tych ogólnych,

6:54których możemy się spodziewać na rozmowie o pracę, jak i technicznych stricte

6:58dotyczących stanowiska, o które się ubiegamy.

7:01Mogą to być również pytania polegające na rozwiązywaniu konkretnego problemu czy

7:05zweryfikowaniu naszego dopasowania do kultury organizacyjnej.

7:09Możliwości mamy naprawdę sporo.

7:13A skoro już jesteśmy przy temacie rozmów o pracę, to wykorzystajmy również czat do

7:17tego, aby pomógł nam przygotować list motywacyjny.

7:25Tak jak widzisz sam prompt jest bardzo prosty.

7:28Podaliśmy nazwę stanowiska i firmę do której się ubiegamy.

7:31W przypadku gdyby to była mniejsza firma

7:33musielibyśmy doprecyzować w czym ona się specjalizuje.

7:37I to co jest ciekawe w tym projekcie to że zastosowaliśmy story brand framework.

7:43Teraz wystarczy, że przeczytamy

7:44wygenerowaną treść, dodamy feedback odnośnie oczekiwanych zmian,

7:48uzupełnimy luki dotyczące nazwy firmy, adresu i tak naprawdę gotowe.

7:54Warto tutaj wspomnieć, że pracując z GPT musimy uważać na dane typu adres czy

8:00imiona i nazwiska osób, do których kierujemy nasze treści.

8:04Z tego względu, że tym razem tak jak

8:07widzisz czat PTI wskazał nam lukę do uzupełnienia, ale jest też możliwe, że

8:12samodzielnie postara się je za nas uzupełnić.

8:15Czyli tak naprawdę zacznie halucynacje, więc należy na to zwracać uwagę.

8:20Jako ostatni przykład w tej lekcji wykorzystajmy czas pt.

8:23Do przygotowania rekomendacji dla osoby, z którą pracowaliśmy.

8:27Ja nie jestem dobry w pisaniu tego typu treści, a z drugiej strony czasami

8:31naprawdę chciałbym docenić osobę, z którą pracowałem,

8:34dając jej wartościowe rekomendacje i w przypadku wykorzystania czas pt..

8:40Właśnie w tego typu sytuacjach bardzo ważne są dwie rzeczy.

8:44Po pierwsze chodzi o określenie sposobu, w jaki rekomendacja ma zostać przygotowana i

8:50za to odpowiada pierwsza część naszego projektu.

8:55A w drugiej części, po trzech znakach

8:58haszyszu przekazujemy informacje na temat samej zawartości rekomendacji.

9:02Dla kogo ją piszemy, jakiego obszaru dotyczyła współpraca, jak ona przebiegała

9:07i czym wyróżnia się osoba, której wystawiamy rekomendację.

9:12Takie podejście do pisania rekomendacji znacząco skraca proces ich przygotowania.

9:19Teraz jedyne co musimy zrobić, to wybrać wersję, która najbardziej nam odpowiada.

9:23I tak naprawdę możemy udzielić

9:26rekomendacji, o którą zostaliśmy poproszeni.

9:28Takie podejście znacząco skraca proces przygotowania rekomendacji.

9:33Wystarczy teraz, że jedynie wybierzemy wersję, która najbardziej nam odpowiada.

9:37Jeśli jest taka potrzeba, to udzielamy feedbacku i gotowe.

9:40I na koniec tej lekcji zachęcam Cię do samodzielnego wypróbowania recepty.

9:45W przypadkach, o których mówiliśmy.

9:49I myślę, że też dobrym ćwiczeniem będzie, abyś spróbował odwrócić proces.

9:54Czyli tym razem zamiast generowania wpisu na LinkedIn na podstawie długiej treści,

10:00wykorzystaj krótki post na LinkedIn i postaraj się go rozwinąć w długi artykuł.

10:06Proces ten będzie bardzo analogiczny do

10:08tego, jak robiliśmy to w poprzedniej module, kiedy wygenerowali najpierw

10:12outline artykułu, a później wypełniliśmy go treścią.

10:15Tutaj dodatkowy element naszego input jest właśnie ten wsad, czyli

10:19treść naszego posta na LinkedIn, który rozwijamy w dłuższą treść.

10:23To tyle w tej lekcji.

10:24Życzę Ci powodzenia i do zobaczenia w następnej.