Як прибрати воду й штампи з тексту ChatGPT і зібрати файл голосу бренду компанії?

Як прибрати воду й штампи з тексту ChatGPT і зібрати файл голосу бренду компанії?

Воду й штампи з чернетки ChatGPT прибирають правилами голосу, бо повторне надсилання того самого запиту з проханням зробити живіше повертає ту саму воду іншими словами. Робочий інструмент для цього називається файлом голосу бренду: це короткий документ, у якому компанія заздалегідь записує, як вона пише і як не пише. У ньому є стоп-список типових українських ШІ-штампів, 10 речень, які звучать як компанія, і 10 речень, які звучать чужо, перелік заміни абстракцій на конкретні іменники та короткий тест перед публікацією. Такий файл додають до кожної редакторської сесії, і модель править чернетку за вашими правилами замість власних звичок. ChatGPT тут лише звична назва генератора чернеток, бо той самий механізм працює з будь-якою чат-моделлю, тобто програмою, з якою спілкуються у форматі чату.

Коротко

• Вода в чернетці зʼявляється тому, що модель за замовчуванням обирає найбільш усереднене формулювання, і повторний запит без нових правил повертає таке саме середнє.
• Стоп-список обсягом від 15 до 30 формул прибирає найпомітніші ШІ-штампи ще до того, як текст побачить редактор.
• Блоки з 10 речень ми і 10 речень не ми показують моделі живий зразок тону, який жоден опис прикметниками не передає.
• Заміна абстракцій на конкретні іменники перетворює загальні обіцянки на речення, які читач може перевірити.
• Короткий тест чи схоже це на нас перед публікацією відсіює текст, який граматично правильний, але звучить як текст будь-якої іншої компанії.

Звідки в чернетці ChatGPT зʼявляється вода й штампи?

Водою редактори називають слова, після яких читач не дізнається нічого нового, а штампом вважають готову формулу, яку вживають за звичкою, без звʼязку з конкретним змістом. Мовна модель складає текст, щоразу обираючи найімовірніше продовження фрази з огляду на все, що вона бачила під час навчання. Для ділового тексту найімовірнішими виявляються формулювання, які безліч разів повторювалися в пресрелізах, корпоративних блогах і рекламних буклетах. Тому модель часто відкриває абзац загальною думкою про сучасність, обіцяє спільний ефект без предмета і закриває текст канцелярським підсумком. Кожне таке речення окремо виглядає пристойно, разом вони складають воду.

Українська мова додає свій шар. Значна частина корпоративних текстів, на яких вчилися моделі, перекладена з англійської або написана під її впливом, тому в чернетках зʼявляються кальки, довгі ланцюжки іменників і звороти, яких у живій розмові ніхто не вживає. Модель погано відчуває різницю між текстом, який звучить природно для українського читача, і текстом, який лише граматично правильний. Через це чернетка часто нагадує переклад, хоча її одразу писали українською.

Повторний запит з проханням прибрати воду рідко допомагає. Модель отримує ту саму задачу без нових обмежень і повертає інший варіант того самого середнього тексту. Якість зростає тоді, коли разом із чернеткою модель отримує зовнішні правила: що заборонено, як звучить компанія і за якою ознакою текст вважається готовим. Підготовка брифу перед генерацією зменшує воду на старті. Тут ідеться про наступний етап: редагування вже готової чернетки за правилами з одного файла.

Який стоп-список українських ШІ-штампів варто записати першим?

Стоп-список стоїть на початку файлу голосу, бо дає швидкий помітний результат. Його обсяг варто тримати в межах від 15 до 30 формул: менший список не покриває типових випадків, а довший модель і редактор перестають тримати в увазі. Записувати краще цілі звороти разом із коротким поясненням, чому вони заборонені, бо модель охочіше виконує правило, коли розуміє його причину.

Найпомітніша група штампів охоплює загальні відкриття про сучасність і цифрові зміни. Це вступні речення про те, як швидко змінюється світ і як технології входять у всі сфери життя, після яких текст міг би продовжитися будь-якою темою. Поруч стоять порожні слова про спільний ефект без предмета: обіцянки посилити, підсилити чи вивести на новий рівень, у яких незрозуміло, що саме, у кого і наскільки. Окрему групу складають канцелярські звороти на кшталт варто зазначити, безперечно чи насамкінець, які вказують на структуру тексту замість того, щоб наповнювати його змістом.

Окремої уваги потребують гучні слова про переворот у галузі, які зʼявляються, коли звичайне оновлення сервісу описують як подію історичного масштабу. Останню групу складають дозвільні метафори, коли тексту потрібен образ світла чи сигналу, щоб повідомити, що роботу можна починати. Для кожної групи в стоп-списку достатньо кількох типових формул і рядка з дозволеною заміною. Корисно також зібрати власні штампи компанії: звороти, які роками повторюються в розсилках і на сайті й давно втратили зміст для клієнтів.

Навіщо в файлі голосу окремо десять речень ми і десять не ми?

Опис голосу прикметниками майже не працює. Слова дружній, експертний чи сучасний кожна модель і кожен копірайтер розуміють по-своєму, і в результаті компанія отримує той самий усереднений тон, від якого хотіла відійти. Речення-зразки передають тон точніше, бо показують довжину фрази, порядок слів, рівень формальності й спосіб звертання до читача одночасно.

До блоку ми добирають 10 речень, які компанія вже публікувала і якими задоволена: фрагменти листів клієнтам, описи послуг, відповіді на типові питання. Добре, коли ці речення різні за призначенням, бо модель тоді бачить, як голос поводиться і в продажному тексті, і в поясненні, і у відповіді на скаргу. До блоку не ми добирають 10 речень, які формально правильні, але звучать чужо: надто офіційні, надто панібратські, перевантажені штампами або схожі на тексти конкурентів.

Парність блоків має значення. Модель краще вловлює межу, коли бачить протилежні боки межі, і кожне речення з блоку не ми працює як позначка, куди текст відходити не повинен. Поруч із кожним реченням не ми корисно дописати, що саме в ньому не так: задовге, пасивне, без адресата, з порожнім прикметником. Тоді модель переносить саму причину на нові речення, і редактору доводиться виправляти менше.

Як замінити абстракції на конкретні іменники в корпоративному тексті?

Абстракція в корпоративному тексті звучить солідно і нічого не повідомляє. Словосполучення на кшталт індивідуальний підхід чи оптимізація процесів може написати будь-яка компанія, тому читач їх пропускає. Конкретний іменник називає річ, яку можна побачити або перевірити: накладну, дзвінок, термін доставки, назву документа.

У файлі голосу цей розділ оформлюють як перелік пар: абстракція, яку компанія часто вживає, і питання, на яке треба відповісти замість неї. Індивідуальний підхід перетворюється на питання, що саме компанія робить інакше для кожного клієнта. Швидка доставка перетворюється на питання, скільки годин чи днів минає від замовлення до отримання. Оптимізація процесів перетворюється на питання, яку операцію скоротили і що тепер робить працівник замість неї.

Для моделі таке правило формулюють як окрему інструкцію в сесії редагування, тобто в окремій розмові з моделлю: знайди в чернетці абстрактні словосполучення, для кожного запропонуй конкретний іменник і познач місця, де бракує фактів. Остання частина інструкції важлива, бо модель не знає ваших реальних термінів, цін і процедур і за відсутності даних схильна їх вигадувати. Краще отримати позначку з питанням до відповідального працівника, ніж правдоподібне, але хибне число в опублікованому тексті. Факти підставляє людина, яка за них відповідає.

Як провести короткий тест чи схоже це на нас перед публікацією?

Тест чи схоже це на нас стоїть в кінці файлу голосу і займає кілька рядків. Його мета полягає в тому, щоб за кілька хвилин вирішити, чи текст готовий, без довгого обговорення смаків. Тест складається з коротких питань, на які можна відповісти так або ні.

Типовий набір питань виглядає так. Чи можна було б поставити під цим текстом логотип конкурента без жодної правки? Чи лишилася в тексті якась формула зі стоп-списку? Чи стоїть поруч із кожною обіцянкою конкретний іменник або факт? Чи звучить середній абзац так само, як речення з блоку ми? Чи зрозуміє текст клієнт, який нічого не знає про внутрішню кухню компанії? Якщо відповідь на будь-яке з цих питань невтішна, текст повертається на редагування.

Тест зручно проводити в окремій сесії ChatGPT, куди передають лише файл голосу і готовий текст. Модель, яка не бачила процесу написання, бачить текст без історії чернетки і рідше захищає попередні формулювання. Остаточне рішення лишається за людиною, яка відповідає за тексти компанії: модель вказує на підозрілі місця, редактор вирішує. Перед тим як передавати в чат клієнтські листи чи внутрішні документи як зразки, варто перевірити правила компанії щодо конфіденційних даних. Це загальна навчальна інформація, для свого випадку зверніться до юриста чи відповідальної за безпеку особи в компанії.

Як тримати файл голосу коротким і оновлювати його без роздування?

Файл голосу корисний доти, доки його можна прочитати за кілька хвилин. Кожна нова сторінка правил зменшує шанс, що модель і люди виконуватимуть їх усі, тому межі варто закласти від самого початку: стоп-список від 15 до 30 формул, 10 речень ми, 10 речень не ми, короткий перелік абстракцій із замінами і тест на кілька питань.

Оновлювати файл зручно за правилом заміни. Нова формула потрапляє до стоп-списку тоді, коли з нього виходить інша, яка вже не трапляється в чернетках. Нове речення в блоці ми заміняє слабше старе, і загальна кількість лишається 10. Так файл змінюється разом із компанією і не перетворюється на архів усіх колись висловлених побажань.

Сигналом для оновлення стають правки редактора. Якщо той самий зворот доводиться викреслювати в кількох текстах поспіль, його час вносити до стоп-списку. Якщо клієнти чи колеги відзначають якийсь текст як вдалий, речення з нього варто розглянути для блоку ми. Зручно мати відповідальну людину, яка вносить зміни і зберігає попередню версію файлу, щоб за потреби повернутися до неї. Файл голосу належить компанії, тому його тримають у спільній папці, доступній усім, хто пише тексти від її імені.

Що робити далі

1. Зберіть 10 останніх опублікованих текстів компанії і випишіть звороти, які повторюються найчастіше й нічого не повідомляють.
2. Складіть стоп-список від 15 до 30 формул за групами зі статті, додавши до кожної короткий рядок із дозволеною заміною.
3. Відберіть 10 речень ми і 10 речень не ми, а поруч із кожним реченням не ми допишіть, що саме в ньому не так.
4. Запишіть абстракції, які компанія вживає найчастіше, і для кожної сформулюйте питання про конкретний іменник чи факт.
5. Проведіть наступну чернетку ChatGPT через файл голосу й тест чи схоже це на нас в окремій сесії та зафіксуйте, які правила спрацювали.