BeRelevant.ai соединяет проверенные данные о товарах, вопросы покупателей, правила бренда и работу редактора в единую систему. Команда может выпускать полезный контент со скоростью обновления каталога, а модель не получает возможности выдумывать факты.
Модель пишет ровно то, что позволяет процесс
В таком промпте нет покупателя, подтвержденных данных о товаре, правил бренда и списка допустимых утверждений. Команда тратит дни на исправление черновиков, которые вообще не должны были попасть к редактору.
Масштабирование такого процесса дает больше текстов и больше ручной чистки, но не больше полезных ответов.
Работающая система контента определяет пять вещей для каждой страницы
Это система, которую мы строим.
Начните с вопросов, которые покупатели задают каталогу
- При выборе дорожного чемодана покупатель учитывает ограничения авиакомпаний по размеру, отделение для ноутбука, вес и баланс между вместимостью и габаритами.
- При выборе исполнителя на маркетплейсе важны квалификация, зона обслуживания, сроки и примеры похожей работы.
- Поиск недвижимости может зависеть от доступа, транспорта, условий аренды, разрешения на содержание домашних животных и близости услуг.
Мы изучаем такие решения и сопоставляем их с проверенными источниками данных. Затем определяем, какие ответы должны находиться в карточке товара, какие - на странице категории или сравнения, а для каких нужна отдельная инструкция или раздел вопросов и ответов.
Так каталог становится связной системой ответов, а не набором отдельных описаний.
Проверьте процесс производства до подключения ИИ
Отделите задачи для модели от решений, которые должны принимать люди
Карта процесса показывает, какую работу можно поручить модели, а где по-прежнему нужны люди.
Стройте генерацию вокруг товаров, покупателей и процесса публикации
Модели контента с понятной задачей
Каждый тип страницы получает свою задачу и структуру. Описание товара, сравнение и руководство по выбору нельзя делать по одному шаблону, меняя только количество слов.
Источники данных за каждым утверждением
Процесс генерации использует только согласованные поля каталога, документы о товаре, знания экспертов и правила бренда. Если подтверждения нет, система показывает пробел в данных, а не предлагает модели догадаться.
Промпты, созданные для задачи
Контекст покупателя, ограничения источников, обязательные поля, формат, примеры и условия отклонения дают структурированный результат, который подходит для следующего этапа процесса.
Проверки до передачи черновика редактору
Автоматические тесты находят пропущенные факты, необоснованные утверждения, повторы и запрещенные формулировки. Редакторы разбирают исключения, а не проверяют все подряд.
Интеграция с инструментами, которые уже использует ваша команда
Процесс встраивается в PIM, e-commerce-платформу, CMS или редакционную систему, где команда уже работает. Никому не приходится копировать данные о каждом товаре в отдельный чат.
Передача системы и обучение
Ваша команда получает модели контента, промпты, средства контроля и обучение, чтобы работать без нас. Мы также показываем, где генеративный ИИ полезен, а где почти неизбежно снижает качество.
Используйте генеративный ИИ для рутинной работы, а не для решений
Генерация подходит для повторяющихся преобразований: превратить структурированные факты в черновик, разложить согласованный контент по обязательным полям или создать множество проверенных вариантов.
Она никогда не должна изобретать, как продукт работает в дождь, или присваивать продавцу квалификацию, которой он не предоставил.
Модель берет на себя повторяемую производственную работу. Ответственные за источники и редакторы сохраняют контроль над фактами, рисками и голосом бренда.
Как это работает при обновлении каталога
Сезонный запуск без марафона переписывания
Ритейлер запускает 4 000 сезонных товаров. Система проверяет, хватает ли данных для текста, создает компоненты страниц из согласованных полей и отправляет неполные записи на доработку. Редакторы разбирают исключения вместо того, чтобы переписывать каждую страницу.
Разные данные продавцов, единый формат объявлений
Тысячи продавцов присылают описания разного качества. Система сохраняет данные конкретного продавца, приводит к единому виду поля для сравнения и создает понятные объявления без необоснованных заявлений о качестве.
Выход в новые регионы без пустых страниц
Каталог выходит в новые регионы. Система объединяет проверенные данные о местоположении, услугах и доступности с местными вопросами покупателей, не создавая тысячи страниц, которые отличаются только названием города.
Контент должен улучшаться по мере роста каталога
Новые товары показывают, каких полей не хватает. Вопросы покупателей выявляют слабые руководства. Редакторы замечают, какие черновики требуют слишком много ручной работы.
Мы возвращаем эти сигналы обратно в исходные требования, модели контента, промпты и проверки.
После каждого релиза производственная система лучше справляется со следующим.
Постройте систему контента, которой можно доверить каталог
Покажите, как сегодня товар превращается в страницу. Мы определим место исследований покупателей, исходных данных, генерации и редакторской проверки в процессе и построим систему для вашей команды.