5 ошибок в LLM-генерации креативов, которые съедают тестовый бюджет
LLM быстро штампует тексты, но почти всегда ломается в местах, где арбитражник ждёт конверт: обещание, офферный угол, CTA. Если не поставить рамки, модель выдаст «в целом норм» — а это обычно мимо по клику и по качеству лида.
— Ошибка 1: один промпт на все связки. Нужны разные входы для cold, warm и retarget: у них разный уровень боли, доверия и длина объяснения.
— Ошибка 2: просить «сделай продающе». Модель начинает давить в лоб. Лучше задавать роль, формат, запреты и 2-3 обязательных тезиса.
— Ошибка 3: нет списка стоп-слов и стоп-обещаний. Без них LLM легко уезжает в общие фразы, клише и рискованные формулировки.
Рабочая схема простая: сначала генерируете 10-20 вариантов углов, потом отдельным проходом — заголовки, потом — короткие тела под каждый угол. Так легче резать мусор и быстрее видеть, где оффер реально цепляет.
Ещё один фильтр, который экономит время: просите модель объяснить, на какую боль она бьёт и какой следующий шаг предлагает. Если в ответе нет боли, механики и CTA, креатив можно не нести в тест.
AI Chatbot Aff — саппорт через LLM
@ai_chatbot_aff
5 ошибок в LLM-генерации креативов, которые съедают тестовый бюджет
Этот пост опубликован в Telegram-канале AI Chatbot Aff — саппорт через LLM. Подписаться можно по ссылке: @ai_chatbot_aff.