2023 год начался под знаком нейросетей. Ежедневно мы слышим, как AI-технологии взяли новый рубеж, научившись, например, правильно рисовать руки. Но в чём практическая польза для бизнеса? Насколько эффективна замена нейросетями ручного труда и соответствуют ли результаты потраченному на AI времени? Об этом Sostav рассказала команда 
iConText.
Цели на старте
Как и многие зарубежные агентства, наша команда была очарована возможностями нейросетей. В первую очередь, конечно, генерацией текста и визуалов. Поэтому достаточно быстро созрело решение провести А/Б-тестирование созданной вручную и сгенерированной статьи на «Промостраницах» 
«Яндекса».
Во-первых, мы хотели проверить, насколько быстро создаётся контент с помощью нейросети и можно ли сэкономить на трудозатратах команды. Во-вторых, будет ли сгенерированный контент восприниматься хуже, чем тот, который создаётся вручную. И изменится ли эффективность с точки зрения перформанс-метрик.
О проекте
Для теста мы выбрали проект одного из наших клиентов, который работает с «Промостраницами». Это международный фэшн-бренд, который предлагает коллекции как повседневной, так и дизайнерской одежды. Кроме того, бренд клиента зонтичный для ряда других брендов, что означает необходимость продвижения в том числе и их коллекций.
В работе с брендами из фэшн-категории важно было учитывать определённые особенности. Например, новые коллекции часто приходят без каталогов образов. Также влияют сезонность и текущая погода. Сам же клиент видел в тесте возможность проверить гипотезу: можно ли быстро масштабировать канал «Промостраниц» по запросу в несколько раз, сохранить качество статей и при этом не потратить много времени и сил.
Подготовка к реализации проекта
Для теста мы выбрали две нейросети: ChatGPT 4.0 для генерации текста и Midjourney для создания креативов. Разумеется, обе нейросети мы оплатили, чтобы на созданные материалы распространялась коммерческая лицензия для использования контента в рекламных целях.
Перед тестом мы сформировали подход к реализации проекта, чтобы понимать этапы работ. Ниже отражена последовательная механика подготовки генерации контента.
Работа с ChatGPT: подготовка структуры и текста статьи
Первое, что потребовалось, — сгенировать содержимое статьи на основе темы и ряда уточняющих вопросов. Промпты, то есть запросы к нейросети, позволили за пару мгновений создать подробную структуру. После нескольких уточнений мы довели её до требуемого уровня детализации.
В дальнейшем мы использовали структуру статьи как базу для создания креативов. В данном кейсе стояла задача на реальном примере отработать все этапы. С учётом созданной структуры мы написали промпт с запросом на подготовку текста. В рамках промпта ориентировались на такие элементы, как желаемое количество знаков, тональность статьи, стиль текста, а также от чьего лица генерируется материал.
Как правило, результат вполне качественный уже с первого запроса. Однако этого не всегда достаточно, и тогда мы дорабатываем текст с помощью ChatGPT. При работе над статьёй мы просили детализировать модные образы, которые можно собрать из доступных коллекций одежды. Также расширяли некоторые блоки с помощью уточняющих запросов, чтобы сделать материал интереснее и живее. Суммарно на работу с учётом всех запросов и ожидание ответов от нейросети ушло около часа.
Финально мы просили ChatGPT проанализировать содержимое статьи и предложить варианты заголовков. Один из них попал в финальную версию материала.
Работа с Midjourney: подготовка визуалов
После формирования текста статьи мы использовали ChatGPT для создания промптов на английском языке для Midjourney. Здесь, наоборот, просили сжать длинное описание до коротких конкретных запросов, которые отразят суть модного образа. Это было необходимо, так как Midjourney достаточно вольно интерпретирует запросы на генерацию. Поэтому чем точнее и конкретнее формулировки, тем лучше.
В MidJourney мы экспериментировали с разными визуальными стилями, но в итоге остановились на реалистичных фотографиях девушек целевого возраста в стиле стрит-фото и интерьерной съёмки. Мы сгенерировали около полутора десятков визуалов, чтобы получить подходящие фотографии. Хотя Midjourney 5.0 гораздо лучше работает с лицами людей, он всё ещё совершает оплошности при отрисовке глаз, текстуры кожи и пальцев рук. Но остальное почти всегда генерируется качественно: интерьер, одежду, аксессуары.
После создания подходящих визуалов мы сделали несколько их вариаций, чтобы выбрать лучший вариант. Затем выгрузили изображения в формате 1024*1024 пикселей, подвергли апскейлу до 2048*2048 пикселей и добавили к тексту статьи.
Важно отметить, что для ускорения работы можно ориентироваться на галерею визуалов и промптов в аккаунте MidJourney, которые ранее уже кто-то использовал внутри нейросети. Это сокращает время на создание промптов и позволяет добавить в описание слова для генерации нужных эффектов или объектов на фотографии.
В итоге создание статьи длинной 4 тыс. символов заняло около двух часов. На выходе мы получили уникальный текст, написанный живым языком, с фотографиями, которые подчеркнули главную мысль. При этом для подготовки материала не задействовали ни дизайнера, ни копирайтеров.
Результаты тестирования нейросетей
По итогам двухнедельного А/Б-теста мы получили следующие цифры:
Качественные показатели по сравнению с эталонной «ручной» статьёй просели незначительно. Разницу в 13% между показателями отказа, по данным «Яндекс Метрики» (непроцентных пункта), не стоит рассматривать как нечто страшное. При этом статья лучше показала себя с точки зрения стоимостных показателей, приводя на сайт более дешёвый и при этом качественный трафик. Помимо этого, увеличилось число конверсий в верхней части воронки, а их стоимость оказалась ниже по сравнению со статьёй, созданной вручную.
Резюмируем
AI подтвердил все наши гипотезы. Связка ChatGPT и MidJourney позволяет быстрее создавать контент, менее требовательна к подготовке сотрудника, экономит время и трудозатраты команды и даёт возможность масштабировать задачи. Кроме того, качественно сгенерированную статью практически нельзя отличить от статьи, которую написал человек. При этом результаты по ряду целевых метрик гораздо лучше.
Конечно, нельзя обойтись и без ложки дёгтя: статьи на сложные тематики ChatGPT пишет не так хорошо с первого раза, требуется больше попыток, уточнений. При использовании платной версии нейросети можно столкнуться с нехваткой количества запросов: их достаточно много, но число всё же лимитировано.
Что касается Midjourney, несмотря на улучшения, ещё остаются проблемы с генерацией лиц людей. Периодически можно увидеть ошибки. Кроме того, у нейросети пока не получается корректно «надевать» на сгенерированного человека одежду из коллекции. Тем не менее, технология вышла из пубертатного возраста. Хоть и с небольшими оговорками, но она может решать задачи клиента быстрее, качественнее и дешевле. Далее этот процесс будет идти только по нарастающей. Всё будет AI.