Я проверила свои посты через нейросеть — и после правок откликов стало в два раза больше

То есть человек мог прочитать публикацию, но дальше ему просто некуда было идти. Или он видел предложение, но не понимал, зачем оно ему. Или терял интерес ещё раньше из-за слишком размытой формулировки.

Я попросила нейросеть найти такие места в моих текстах: размытые призывы, участки, где человек может потерять интерес, отсутствие понятной выгоды. В результате увидела недочёты, на которые сама не обращала внимания годами.

После внесения правок количество откликов на мои посты увеличилось в два раза.

И такой анализ можно повторить со своим контентом. Причём для этого не нужно просить ChatGPT написать новые посты. Можно взять уже опубликованные и проверить, насколько хорошо они ведут человека к тому действию, ради которого вообще создавались.

Когда говорят, что текст «не продаёт», формулировка мало чем помогает. Причин может быть десяток, поэтому полезнее раскладывать текст на конкретные элементы и смотреть, где именно возникает проблема.

Например, эксперт написал подробный пост о своей услуге. Рассказал, что делает, как работает, кому может помочь. В конце написал:

«Если вам интересно, обращайтесь».

Призыв вроде бы есть.

Только читателю оставили сразу несколько вопросов. Куда обращаться? Что написать? Что он получит после обращения? С какой задачей имеет смысл приходить?

Можно сделать действие конкретнее:

«Если хотите узнать, подойдёт ли вам такой формат работы, напишите мне слово „РАЗБОР“ в личные сообщения».

Вашей аудитории уже не приходится придумывать первый шаг самостоятельно.

При этом отсутствие CTA — только один возможный провал. Можно написать прекрасный призыв, но потерять человека задолго до последнего абзаца.

Поэтому анализировать имеет смысл весь путь читателя по тексту.

У разных публикаций разные задачи.

Один пост должен привести к заявке. Другой — к регистрации. Третий — к скачиванию материала. Четвёртый — к переходу на сайт. Пятый может быть написан ради обсуждения в комментариях.

Если заранее не определить нужное действие, невозможно оценить, справляется с ним текст или нет.

Например, публикация рассказывает о бесплатном гайде, но заканчивается фразой:

«Надеюсь, информация была полезной».

Аудитория дочитала. А где получить гайд?

Или вы ,как автор подробно рассказывает об услуге и заканчиваете:

«А вы сталкивались с такой проблемой?»

Для вовлекающего поста вопрос вполне уместен. Если целью были заявки на услугу, такой финал может увести разговор совсем в другую сторону.

Поэтому перед анализом полезно добавить в запрос ChatGPT ещё одну строку:

Тогда нейросеть сможет оценивать текст относительно конкретной задачи, а не давать общие советы по копирайтингу.

Допустим:

«Внутри курса 15 уроков, дополнительные материалы и закрытый чат».

Человек получил информацию о составе продукта.

Но из этой фразы ещё неясно, какую его задачу решают 15 уроков и зачем ему закрытый чат.

Или:

«Я провожу консультации по контенту».

Понятно, какая услуга предлагается, но совершенно непонятно, с чем туда приходить.

Сравните с более конкретной формулировкой:

«На консультации разберём ваши публикации и найдём места, где читатель теряет интерес или не понимает, что ему предлагают сделать дальше».

Здесь уже виден возможный результат работы.

При анализе можно отдельно попросить ChatGPT найти предложения, в которых описывается только продукт, услуга или формат, но человеку не объясняется практическая польза.

При этом нейросети нельзя разрешать придумывать эту пользу самостоятельно. Если в исходном тексте нет информации о результате, корректный ответ должен звучать примерно так:

«Здесь не хватает объяснения пользы. Из текста невозможно определить её без дополнительных данных».

Это намного полезнее, чем получить просто выдуманное обещание и случайно вставить его в свой контент.

Иногда текст вроде написан хорошо, но некоторые фразы в нём просто не несут никакой пользы.

Например:

«Качественный контент играет большую роль в продвижении эксперта и помогает выстраивать эффективную коммуникацию с аудиторией».

Формально придраться сложно.Но какую новую информацию получил человек?Что конкретно означает «качественный контент»? Что такое «эффективная коммуникация»? Что с этим делать после прочтения?

Если следующий абзац может существовать без этой фразы, скорее всего, она просто занимает место.Можно сказать конкретнее:

«Если человек дочитал продающий пост, но не понял, куда нажать, что написать или зачем вообще обращаться к автору, публикация теряет часть своей задачи».

Здесь появляется ситуация, которую можно представить.Для поиска подобных мест хорошо работает отдельный запрос:

«Найди в тексте общие и абстрактные формулировки. Для каждой объясни, какой конкретики не хватает. Не переписывай весь текст».

Последнее ограничение полезно, потому что иначе вместо анализа легко получить полностью новую публикацию.

ChatGPT не знает, что конкретно вы подразумеваете под словом «улучши».Сделать короче? Эмоциональнее? Добавить продажу? Переписать заголовок? Изменить структуру? Добавить больше примеров?

Нейросеть выберет направление сама.То же самое происходит с командами:

«Сделай цепляюще».

«Напиши более продающе».

«Усиль текст».

В них нет критериев, по которым можно проверить результат.Гораздо полезнее поставить узкую задачу:

«Проверь, понятно ли после каждого смыслового блока, зачем человеку читать дальше».

Или:

«Найди предложения, в которых есть общие слова, но нет конкретного смысла».

Или:

«Проверь, связан ли финальный призыв с проблемой, которая разбирается в посте».

Вместо абстрактного «сделай лучше» появляется конкретный объект анализа.

Бывает, что пост по отдельности выглядит вполне понятным, но его части плохо связаны между собой.

Например, вы весь пост рассказываете, как сложно регулярно придумывать темы для контента, а в конце предлагает купить консультацию по оформлению профиля. Читателю непонятно, как одно связано с другим и почему после этого поста ему нужна именно эта консультация.

Или вы подробно рассказывает, почему Reels набирают мало просмотров, а в конце пишет: «Записывайтесь на консультацию». Но что будут разбирать на консультации? Сценарии? Первые секунды роликов? Монтаж? Стратегию? Из текста этого не понять.

Ещё одна ситуация: вы весь пост рассказывает о проблеме клиента, например почему тот месяцами откладывает нужные изменения, а в конце внезапно предлагает записаться на консультацию. Но из текста непонятно, что будет происходить на этой консультации и как она поможет с проблемой, о которой человек только что прочитал. В итоге предложение выглядит просто добавленным в конце поста.

Поэтому при анализе можно проверить простую цепочку:

проблема → последствия → что с этим делать → следующий шаг.

Не нужно подгонять под неё каждый пост. Она помогает увидеть места, где читателю приходится самому додумывать связь между тем, о чём ему только что рассказывали, и тем, что предлагают сделать дальше.

Для ChatGPT можно написать:

«Проверь, логично ли связаны между собой проблема, предложенный способ её решения и призыв к действию. Покажи места, где читателю приходится самому додумывать, почему ему предлагают именно этот следующий шаг».

Ваша аудитория может полностью согласиться с публикацией и ничего не сделать.Они поняли проблему. Увидели предложение. Даже считают его полезным.Но никакой причины переходить к следующему шагу для себя не увидели.

Здесь легко уйти в агрессивные продажи и начать искусственно создавать срочность: «успейте», «не упустите», «пока не поздно».Для хорошего текста это вообще не обязательно.Причина действовать может вытекать из самой ситуации.

Например, вы регулярно публикует продающие посты, но получаете мало обращений. Пост или любой другой контент показывает, какие элементы текста можно проверить. Логичным действием становится анализ собственных публикаций.

Ничего дополнительно нагнетать не требуется.Поэтому ChatGPT можно дать ещё одну задачу:

«Проверь, есть ли в тексте понятная причина совершить предложенное действие сейчас. Не придумывай искусственную срочность, ограничения, дедлайны и последствия, которых нет в исходном тексте».

Такой запрет сразу отсекает значительную часть стандартных продающих формулировок.

Для такого анализа можно использовать ChatGPT или другую нейросеть, которая умеет работать с текстом.Лучше сразу дать ей несколько публикаций, если хочется увидеть повторяющиеся проблемы.

Вот сам промт:

Результат ChatGPT лучше сначала разобрать.Допустим, нейросеть отметила отсутствие выгоды. Откройте конкретный абзац и проверьте: действительно ли её нет или она просто сформулирована слишком далеко от предложения?

Нашла слабый CTA — посмотрите, какое действие требуется от человека и соответствует ли оно задаче поста.Отметила слишком общий абзац — попробуйте убрать его целиком и перечитать текст. Возможно, без него ничего не потерялось.Нашла разрыв в логике — определите, какой информации между двумя блоками не хватает.

Так правки становятся точечными.Если же после первого анализа написать:«Хорошо, теперь перепиши всё идеально», —можно получить совершенно другой текст. Вместе со слабыми местами исчезнут ваши формулировки, интонация и детали, которые как раз работали.

Поэтому полезнее разделять анализ и переписывание.Сначала найти проблему.Потом решить, действительно ли она есть.И только после этого менять конкретный фрагмент.

Если проверяется одна публикация, ChatGPT может найти слабые места только внутри неё.Если загрузить несколько текстов с одинаковой задачей, появляется возможность сравнить их между собой.

Например, взять пять постов, которые должны были приводить к заявкам.В одном слабый CTA ещё ни о чём не говорит. Если такая проблема повторяется в нескольких публикациях, уже есть повод обратить на неё внимание.

То же самое можно проверить с выгодами, конкретикой, началом текста или переходом к продаже.Для этого после основного анализа можно добавить:

«Теперь сравни все посты между собой и назови только те проблемы, которые повторяются минимум в двух текстах. Для каждой покажи конкретные примеры из исходных публикаций».

Так нейросеть не просто оценивает отдельные тексты, а ищет повторяющиеся элементы.

Большой промт удобен для первого аудита. После него необязательно каждый раз проверять публикацию по всем шести критериям.Если выяснилось, что проблема чаще возникает в призывах, можно загрузить несколько постов и попросить анализировать только CTA.

Например:

«Проверь только финалы этих постов. Для каждого определи: понятно ли действие, понятна ли причина его совершить и логично ли оно связано с содержанием публикации. Не предлагай новый CTA, пока не закончишь анализ».

Если проблема в начале:

«Сравни первые два абзаца этих публикаций. Покажи, где появляется конкретная причина продолжить чтение, а где начало только сообщает тему поста».

Если хочется проверить текст на общие слова:

«Найди предложения, которые можно удалить без потери конкретного смысла. Объясни по каждому, почему оно ничего не добавляет».

Если нужно проверить предложение продукта:

«Найди места, где перечисляются характеристики продукта, но из текста непонятно, какую практическую пользу они дают человеку. Не придумывай пользу, которой нет в исходных данных».

Такие запросы позволяют разбирать контент по частям и не отдавать нейросети право полностью переписывать авторский текст.

Это ограничение легко забыть, особенно когда ChatGPT выдаёт очень уверенный ответ.Он может предложить усилить обещание, которого вы никогда не давали.Добавить срок, которого нет.Написать, что услуга поможет увеличить продажи, хотя такой результат нигде не заявлен.

Придумать боль аудитории, которую вы не подтверждали.Или сделать CTA намного агрессивнее, потому что по его логике так текст выглядит «более продающим».Поэтому любые рекомендации нужно сверять с реальными данными.Если нейросеть пишет:«Здесь стоит добавить конкретный результат», —а подтверждённого результата нет, не нужно его изобретать.

Можно сделать конкретнее сам процесс, формат, содержание или действие.Не нужно придумывать и не обещать то, чего вы не можете дать. Лучше просто и понятно объяснить вашей аудитории, что она получит.

Возьмите несколько постов, от которых вы ждали конкретного действия: заявки, записи, покупки, перехода по ссылке или сообщения в личку.

Загрузите их в ChatGPT и используйте промты из статьи. Посмотрите, какие проблемы нейросеть находит чаще всего. Например, непонятный призыв, слишком общие формулировки или отсутствие понятной выгоды для человека.

Не нужно сразу переписывать все посты целиком. Сначала исправьте те места, которые действительно мешают понять ваше предложение или сделать следующий шаг.

В моём случае такой анализ помог найти размытые призывы, места, где человек может потерять интерес, и отсутствие понятной выгоды в части публикаций. После правок откликов и продаж стало в два раза больше.

Конечно, это не значит, что у каждого после такого анализа будет такой же результат. Но вы сможете посмотреть на свои посты со стороны и заметить то, что сами могли пропускать.

Таким же способом можно проверять заголовки, продающие посты, сценарии Reels и другие тексты.

А если не хочется каждый раз придумывать, что именно написать ChatGPT, можно брать уже готовые промты под конкретные задачи. Я собираю такие промты и другие практические материалы по работе с нейросетями в своём Telegram-канале. Ссылка на мой полезный 🔥 тг канал - ⬇