Одним из таких направлений применения стала работа с текстами, в частности — написание пользовательских отзывов. Более 10 лет сотрудничая со строительными компаниями по направлению репутационного маркетинга, мы в SocMediaMarketing решили провести эксперимент и поставили перед собой задачу исследовать потенциал нейросетей в области создания отзывов.
Мы проанализировали несколько параметров формы и содержания текстов отзыва, и результатом стал перечень тезисов, «слабых мест» нейросети, с разбором каждого из них на опыте работы со сферой недвижимости.
Статья будет полезной для тех, кто только пробует работать с текстами в нейросетях, и поможет избежать очевидных и не очень ошибок.
Больше цифровых решений для застройщиков → Каталог решений
Сомневаетесь, что получаете максимум от цифровых сервисов? Пройдите оценку цифровой зрелости
По опыту можно сказать, что отзывы, написанные нейросетями, действительно бросаются в глаза. Они могут создать общее впечатление о продукте или услуге, но они несут в себе определённые 'отпечатки' искусственного интеллекта, которые легко распознаются экспертами и даже внимательными потребителями.
И хотя нейросети могут генерировать текст, основанный на обучающих данных, они не могут заменить реальный опыт использования продукта или услуги, который важен для создания полноценного и убедительного отзыва.
Сегодня нейросети могут быть полезным инструментом для генерации идеи отзыва или примеров текстов, но ещё рано доверять им полноценное написание отзывов. Для достоверности и эффективности отзывов необходим личный опыт, эмоциональная привязанность и уникальное восприятие, которые нейросети пока что не могут полностью воссоздать.
И, пожалуй, основным аргументом является время. Вместе с нейросетью копирайтер потратит ровно столько же времени на составление хорошего отзыва, сколько и без нее. Но дополнительное время у него уйдет на настройку этого текста. Как итог — времени на работу тратится даже больше