Ollis — петербургская служба доставки еды с большим каталогом: бургеры, пицца, роллы, вок, супы, десерты, закуски, промонаборы.
— Сделать описания для 356 карточек товаров.
— Удержать единый tone of voice во всех текстах: живой стиль без штампов, упоминание 3–4 ингредиентов из состава, 1–3 ключевых слова из общего списка на каждую карточку.
— SEO-оптимизировать все тексты: нативно вписать ключевые слова в описания блюд.
— Сделать быстро. У опытного редактора такой объем контента занимает минимум рабочую неделю — это около 40 часов.
Собрали контент-завод: жесткий промпт, структурированная таблица входных данных и запрос через OpenAI API. Получили все описания за один заход вместо 356 ручных подходов к чату.
Без промпта ИИ выдает штампы и теряет ключи. Поэтому промпт собирался как техническое задание под инфостиль Максима Ильяхова — это и был нужный для каталога Ollis голос. Из инфостиля в промпт зашили три рабочих принципа.
1. Польза и факт вместо оценок. В описании — что в блюде и зачем, а не «вкус, который не оставит равнодушным».
2. Конкретика вместо общих эпитетов. Использовали прилагательные про вкус и текстуру: хрустящий, нежный, пикантный, сочный. Никаких «уникальный», «потрясающий», «необыкновенный».
3. Активный залог и короткие фразы. «Попробуй сытный бургер», а не «У вас есть возможность попробовать наш сытный бургер». До 250 знаков на карточку, 2–4 предложения.
Удобно. Промпт можно править прямо в ячейке Google Sheets: лезть в код Apps Script не нужно. Благодаря этому редактор сам управляет тоном текста и правилами, даже если ничего не понимает в программировании.
Каждая строка таблицы — одна карточка: категория, наименование, состав, список SEO-ключей под эту категорию. Все описания SEO-оптимизированы.
Заказчик дал общий список ключей, мы расписали их по категориям товаров: для бургеров одни, для пиццы другие, для роллов и вока третьи.
Один запрос к OpenAI API. На входе — таблица из 356 строк. На выходе — 356 описаний разом.
Промпт уезжает в ChatGPT один раз, токенов в разы меньше, чем если просить ИИ написать каждую карточку в отдельном диалоге.
ИИ автоматически встраивал в каждое описание подходящие SEO-ключи из списка и делал это максимально нативно.
При генерации контента с ИИ редактор не пишет тексты с нуля, а вычитывает готовый пул: проверяет ингредиенты, стиль, длину, вхождение ключей, ловит редкие сбои.
Промпт закрыл около 90% работы, а редактору остались только точечные правки.
В чате один диалог обрабатывает одну карточку. На 356 описаний нужно 356 запросов и переключений контекста. Каждый раз модели надо заново скармливать системный промпт со всеми правилами и примерами. Это медленно для оператора, дорого по токенам и нестабильно: длина и стиль уходят от карточки к карточке.
В API один запрос держит и промпт, и список из всех строк одновременно. Время обработки — секунды на сетевой запрос плюс минуты на работу модели. Полный пул готов к проверке в одной таблице, а не в разных чатах.
Вот пример итогового описания для карточки «Гамбургер», 230 знаков:
«Классический гамбургер, в котором все как надо: сочная говяжья котлета на пшеничной булочке, хрустящие маринованные огурцы и пикантный лук. Дижонская горчица и кетчуп добавляют яркий акцент. Попробуй вкусный американский стритфуд!».
356
1 день
× 12 раз
100%
Хороший промпт делает около 70% работы редактора. Дальше остается вычитка и точечная правка — а это уже часы вместо дней. Запрос через API превращает контентную задачу из недельной в трехчасовую и удерживает единый голос на всем каталоге. Вручную этого сложно добиться при таком большом объеме.
