<b>GPT в маркетинге ломается не на крео, а на плохом ТЗ и ленивом eval</b>

<b>GPT в маркетинге ломается не на крео, а на плохом ТЗ и ленивом eval</b>

GPT любят обвинять во всех грехах: “пишет скучно”, “галлюцинирует”, “не понимает бренд”. Обычно проблема проще и злее — ему скармливают расплывчатую задачу и потом делают вид, что llm должна читать мысли.

Если хотите нормальный marketing_ai, тестируйте не “красоту ответа”, а поведение на одном и том же пайплайне:
— одинаковый бриф;
— одинаковый контекст бренда;
— одинаковые ограничения по тону, длине, офферу;
— одинаковый формат оценки.
Иначе benchmarks превращаются в конкурс случайностей.

Самая частая ошибка — мерить GPT по одному удачному ответу. Один промпт ничего не доказывает: сегодня модель попадёт в тон, завтра уйдёт в банальности. Нужен набор задач: крео, заголовки, FAQ, вариации под сегменты, извлечение смысла из сырого брифа. Только так видно, где она реально полезна, а где просто хорошо имитирует умный текст.

Ещё один миф: “чем длиннее промпт, тем лучше результат”. Нет. Длинный промпт часто маскирует слабый процесс. Если модель надо уговаривать половиной страницы правил, проблема не в GPT, а в том, что evals не собран.

Нормальный подход простой: сначала формулируете критерии, потом запускаете тест, потом сравниваете не стиль, а повторяемость, точность и пригодность к production. Всё остальное — литературный кружок с API.