Auteur
Alomtegenwoordigheid van AI in de online marketingwereld
Google Text Ads ontmoeten ChatGPT en Writesonic: een ervaringsverslag
De term AI is niet meer weg te denken uit de digitale wereld. Van krantenartikelen tot live lezingen, de krantenkoppen staan vol met verhalen en updates over ChatGPT, Google Bard en andere tools die de manier waarop marketeers zaken doen veranderen. Toch kunnen deze tools worden gebruikt in een verscheidenheid aan tekstgeneratietoepassingen om de dagelijkse efficiëntie te verhogen. Dit omvat het schrijven van e-mails, samenvattingen en zelfs tekstadvertenties. Wij van het Paid Search-team bij Artefact Duitsland namen dat laatste onder de loep en voerden een test uit op onze carrièrepagina.
We hebben het genereren van SEA-tekstadvertenties met AI in detail gedocumenteerd. In dit artikel willen we onze aanpak, de uitdagingen die we tegenkwamen en onze eindconclusie met u delen.
A/B-test: AI Inhoud vs. Artefact Inhoud
Aanpak en uitdagingen
Om de impact van de AI-gegenereerde tekstmodules zo goed mogelijk te meten, voerden we een klassieke A/B-test uit met Google Ads. Hiervoor ontwierpen specialisten op het gebied van paid search een geschikte opstelling die vergeleken zou worden met de content die gegenereerd werd door ChatGPT en Writesonic, op basis van geselecteerde KPI's.
Vervolgens maakten we ons vertrouwd met de tools Writesonic en ChatGPT en begonnen we met de eerste tests. In tegenstelling tot ChatGPT, heeft Writesonic services verschillende sjablonen die ontworpen zijn om het schrijven van teksten voor specifieke tools te vergemakkelijken, zoals het maken van koppen en beschrijvingen van Google-advertenties of Amazon-productbeschrijvingen, Facebook-advertenties en LinkedIn-posts. Dus besloten we in eerste instantie om die twee tools te gebruiken.
Een van de uitdagingen van Writesonic was echter dat het systeem 's ochtends overvol zat met gebruikers. Dus we pakten liever een kop of twee koffie voordat we aan de slag gingen, en ChatGPT werd uiteindelijk de tool waar we voornamelijk mee werkten.
Zelfs toen het team de AI eindelijk aan de praat had gekregen, waren de resultaten ontnuchterend: Van complete fouten in het onderwerp tot schendingen van de tekenlimiet tot slechte Engelse vertalingen, er was veel om uit te zoeken.
Maar hoe preciezer de verzoeken werden en hoe vaker ze werden gedaan, hoe meer ChatGPT leerde hoe het resultaat eruitzag.
Verzoeken en resultaten
De eerste poging werd gedaan via Writesonic. De Google Ads template "Google Ad Titles V2" werd gebruikt met de volgende specificaties:
- organisatie naam: Artefact
- Product-/dienstomschrijving: Sluit je nu aan bij het team en volg een uitgebreid digital marketing traineeprogramma van 10 maanden op Artefact.
- Trefwoord: Digitale marketing
Zo zag het eerste resultaat eruit:
Het eerste verzoek aan ChatGPT was een beetje anders: "Genereer een kop met maximaal 30 tekens voor Artefact's traineeprogramma."
En dit is het resultaat:
De antwoorden van ChatGPT werden nauwkeuriger met de volgende formulering:
"Genereer 10 advertentiekoppen naar Artefact, met elk maximaal 30 tekens."
Vanwege het probleem met de naleving van de tekens moesten er ook verschillende verzoeken worden gedaan voor de extensies. Om bijvoorbeeld de linktekst voor de sitelinks te genereren, werd het volgende verzoek gemaakt, inclusief de resultaten:
Om resultaten in het Duits te verkrijgen, wordt aanbevolen om de URL waarnaar de tekst moet verwijzen in de zoekopdracht op te nemen. Het verzoek moet ook zo specifiek mogelijk worden geformuleerd om onjuiste of onvolledige resultaten te voorkomen. Als ChatGPT geen bevredigende antwoorden geeft, is het raadzaam om, in plaats van het verzoek elke keer opnieuw in een apart chatvenster te versturen, het verzoek steeds verder te verfijnen tijdens de huidige chat. ChatGPT leert gaandeweg, zodat in de loop van een gesprek steeds preciezere resultaten kunnen worden bereikt.
Het volgende is een fragment uit een korte conversatie met ChatGPT waarin de AI steeds betere resultaten genereerde:
Tussentijdse conclusie van eerste ervaringen met ChatGPT voor Paid Search
Nu we onze eerste ervaringen met ChatGPT en Writesonic achter de rug hebben, willen we graag onze tussentijdse conclusie met je delen. We zullen een definitieve conclusie trekken zodra we de A/B-test hebben geëvalueerd.
Het is belangrijk om op te merken dat we nog in de beginfase zitten van de integratie van AI in onze processen en dagelijkse werkzaamheden. Met Google Bard en Bing New Search in ontwikkeling is er zeker veel om naar uit te kijken, en de laatste update van ChatGPT geeft ons hoop op meer. We moeten echter niet te lang wachten, want hoe meer je AI gebruikt voor betaalde zoekopdrachten of SEO, hoe groter de kans dat je je investering snel terugverdient.
Hoewel onze test ons voor een aantal uitdagingen stelde en ons, toegegeven, veel tijd kostte, hebben we tijdens het werken met ChatGPT veel geleerd dat ons zal helpen optimale resultaten te bereiken in onze voortdurende samenwerking met de AI.
En voor degenen die niet willen worstelen met het vinden van de perfecte prompt (zoals wij deden), voel je vrij om te bladeren door sites zoals "AIPRM" of "Prompt Hunt" om de juiste query te vinden voor betere resultaten.
We raden sterk aan om op AI gebaseerde tools te gebruiken om inspiratie op te doen bij het maken van SEA-kopieën. Maar om te voldoen aan de richtlijnen van Google Ads, je tijdsinvestering te minimaliseren en uiteindelijk relevante kopij te maken, is een mix van AI en menselijke intelligentie een goed idee.
Tot slot hebben we de belangrijkste punten uit onze ervaring met het genereren van tekstadvertenties met ChatGPT en Writesonic samengevat.
Belangrijkste opmerkingen
Algemeen advies:
Aanwijzingen en formulering:
