ЧАСТЬ 2/2. ЭКСПЕРТНЫЙ ОПЫТ. Так, а что же говорят профессионалы. Об этом нам расказал Дима Ардеев, мой хороший приятель, основатель креативного агенства Golova и бренда Safer. Дима за свою карьеру разработал больше 250 названий. «Редактировать всегда проще чем писать, и GPT помогает в этом. Мы начали использовать ChatGPT 3-ей версии начиная примерно с октября или ноября 22 года, наши главные открытия и наблюдения я бы выразил так: 1. По-классике: — Будьте максимально точны, чем больше вводных — тем лучше; — Не используйте профессиональную лексику. наши первые запросы использовали понятные нам определения названий well-sounding и evocative, которые в итоге были непонятны GPT; — Задавайте рамки задачи, лучше всего это делать в вводном тексте запроса “You are a computer system that professionally name brands according to its values and characteristics”. 2. Хорошо для разработки дескриптивного нейминга. Являясь лингвистической моделью, GPT и в третьей и в четвёртой версии умеет хорошо делать нейминг описательного характера, которые передает суть продукта (товары, направленные на безопасность = SafeZone или TrustTech) и искать новые территории для него. Это первый срез вариантов через поиск ассоциаций и синонимов, которые мы обычно снимаем на первом смотре внутриагентских задач. GPT помогает нам сделать этот срез экономя примерно 5-6 часов неймеров 3. Передавать более сложные задачи не эффективно, GPT не может зайти в глубину и сделать благозвучные неологизмы или названия, которые передают суть бренда на ассоциативном уровне 4. Самое эффективное — давать уже разработанные варианты на описание. — Сначала даёте рамки задачи, потом основные вводные. Например вот наш запрос по одному из последних проектов: “You are a computer system that professionally describes why certain brand names are a good fit for the brand. The goal is to name an online school for tech skills: they teach skills like coding and quality assurance. Brand identity & archetypes: empower, journey, caregiver, seeker, adventurer, challenge, change, new life, practice, hard-working, effort, result, technology” — После чего нужно задать тональность текста и дать ограничение по символам или количеству предложений / тезисов — Сгенерированный текст нужно отредактировать: GPT грешит большим количеством повторений контекста, который будет очевиден на презентации Четвёртый пункт раньше занимал у нас 4-5 часов описаний, редактуры и вычитки, которые сейчас можно сделать за 30 минут». (Примеры промтов от Димы рис. 8 и 9) ——— Вот такой получился материал. Надеюсь получилось доступно сформулировать свои мысли. Поделитесь своим мнением, пробовали ли вы придумывать названия с помощью ИИ, а без него? Очень интересно почитать ваши истории! 😀 @nikpavlovai