Бывает знакомая ситуация: задаёшь запрос нейросети, а в ответ получаешь слишком общий, шаблонный текст или совсем не то, что ожидалось. Причина не всегда в самом ИИ. Очень часто на результат влияют ошибки в запросах к нейросети — недостаток контекста, слишком общая задача или противоречивые инструкции.
Первая мысль: «Наверное, эта нейросеть плохо работает. Попробую другую».
Но менять сервис стоит не всегда. Иногда причина гораздо проще: нейросети не хватило информации, задача оказалась слишком расплывчатой или в одном запросе мы сами дали ей противоречивые инструкции.
И хороший запрос — это совсем не обязательно огромный промпт на несколько страниц. Часто достаточно добавить несколько важных деталей, чтобы результат стал намного лучше.
Разберём семь ошибок, которые стоит проверить прежде, чем менять нейросеть или начинать работу заново.
1. Слишком общий запрос
Представьте, что вы пишете:
«Напиши пост про нейросети».
Какой именно пост? Для кого? Для какой социальной сети? Что человек должен узнать после прочтения? Какой нужен стиль?
У нейросети слишком много вариантов — и она выбирает один из них сама. Неудивительно, что он может совсем не совпасть с тем, что представляли вы.
Сравните:
«Напиши пост про нейросети».
И:
«Напиши пост для VK для людей, которые только начинают пользоваться нейросетями. Объясни простым языком три задачи, которые можно передать ИИ в повседневной работе. Без сложных терминов, короткими абзацами».
Во втором случае задача уже гораздо понятнее.
Перед отправкой запроса полезно проверить: указали ли вы что нужно сделать, для кого, в каком формате и с какой целью.
2. Нейросети не хватает контекста
ИИ не знает всего, что находится у нас в голове.
Мы можем несколько дней думать о проекте, знать свою аудиторию, продукт, цены, особенности бизнеса — а потом написать нейросети:
«Сделай продающий пост».
Но откуда ей знать всё остальное?
Если информация важна для выполнения задачи, её нужно дать.
Например:
- что вы продаёте;
- кто ваша аудитория;
- какую проблему решает продукт;
- где будет опубликован текст;
- какой стиль общения вам подходит;
- что обязательно нужно упомянуть;
- чего в тексте быть не должно.
То же самое относится к редактированию. Если просите изменить конкретный текст, лучше предоставить сам текст и объяснить, что именно в нём вас не устраивает.
Чем лучше нейросеть понимает исходную задачу, тем меньше ей приходится додумывать самостоятельно.
3. В одном запросе слишком много противоречий
Иногда проблема противоположная: информации не мало, а слишком много.
Например:
«Напиши короткий, но максимально подробный текст. Не продавай, но обязательно мотивируй купить. Пиши легко, но экспертно и официально. Сделай подробно, но не больше двух абзацев».
Человеку тоже было бы непросто понять, какое из этих требований важнее.
Если задача большая, лучше разбить её на этапы.
Например:
1: создать структуру статьи.
2: проверить и изменить структуру.
3: написать текст.
4: отредактировать стиль.
5: подготовить версии для разных площадок.
Именно такой подход мы сейчас используем и в контент-системе «Мира интернета»: одна большая задача разбивается на несколько последовательных шагов.
4. Мы не показываем, какой результат хотим получить
Иногда словами сложно объяснить стиль, структуру или формат.
В этом случае очень помогает пример.
Допустим, вам нравятся короткие абзацы, конкретные подзаголовки и спокойный разговорный стиль. Можно показать нейросети пример и уточнить:
«Используй похожую структуру и подачу, но не копируй содержание и формулировки».
Особенно полезны примеры, когда вы создаёте:
- статьи;
- посты для социальных сетей;
- карточки товаров;
- сценарии;
- письма;
- описания продуктов;
- изображения.
Но здесь есть важный нюанс: лучше объяснить, что именно нравится в примере — структура, тон, длина абзацев, композиция или что-то другое.
Тогда ИИ будет понимать задачу гораздо точнее.
5. Мы ждём одинакового результата от разных нейросетей
Нейросети отличаются друг от друга.
Одна лучше справляется с определённым видом текста, другая — с изображениями, третья — с анализом или программированием. Кроме того, у сервисов могут отличаться доступные функции, ограничения и способы работы.
Поэтому не стоит автоматически переносить один и тот же подход на любой инструмент.
Если результат постоянно не устраивает, стоит проверить:
- подходит ли выбранный инструмент для этой задачи;
- правильно ли выбран режим работы;
- достаточно ли исходной информации;
- не слишком ли большая задача поставлена за один раз;
- есть ли у сервиса ограничения, влияющие на результат.
И только после этого решать, действительно ли нужен другой инструмент.
6. Мы пытаемся получить идеальный результат с первого раза
Это одна из самых распространённых ошибок.
Написали запрос → получили текст → не понравилось → решили, что нейросеть «плохая».
Но с ИИ гораздо эффективнее работать как с помощником, которому можно дать обратную связь.
Например:
«Вступление слишком длинное — сократи его».
«Убери сложные термины».
«Этот абзац звучит слишком рекламно».
«Добавь конкретный пример».
«Сохрани содержание, но сделай текст проще».
Иногда несколько небольших уточнений дают лучший результат, чем попытка написать один огромный «идеальный промпт».
Получается простой цикл:
задача → результат → проверка → уточнение → улучшенный результат.
Хотите попробовать на своей задаче?
Если не хочется каждый раз начинать с пустого окна и самостоятельно собирать промпт, можно воспользоваться моим AI-копирайтером.
Опишите, какой текст вам нужен и для какой задачи, а AI-помощник поможет подготовить основу, которую затем можно проверить, уточнить и доработать под себя.
7. Мы слишком доверяем готовому ответу
Даже очень убедительный текст нейросети необходимо проверять.
ИИ может допустить фактическую ошибку, неправильно понять исходные данные, придумать несуществующую возможность сервиса или уверенно написать утверждение, для которого нет подтверждения.
Особенно внимательно стоит проверять:
- цифры и проценты;
- даты;
- названия и характеристики сервисов;
- ссылки и источники;
- медицинскую, юридическую и финансовую информацию;
- цитаты;
- утверждения об исследованиях;
- собственные факты о вашем проекте или продукте.
И ещё одна проблема — стиль.
Текст может быть фактически правильным, но звучать совершенно не так, как разговариваете вы. Поэтому готовый материал желательно прочитать именно глазами человека, который его будет публиковать.
И всё-таки идеального промпта не существует
Не нужно пытаться найти одну волшебную формулу, после которой любая нейросеть всегда будет выдавать идеальный результат.
Гораздо полезнее научиться ставить понятную задачу, давать нужный контекст и постепенно корректировать результат.
Мой рабочий принцип сейчас выглядит так:
ИИ готовит → человек проверяет → только потом материал используется дальше.
И именно по такому принципу я сейчас строю контент-систему для «Мира интернета».
В неё вводится одна тема. На её основе ИИ готовит основную статью, затем отдельные версии для VK, Дзена и Telegram. Готовые материалы сохраняются как черновики со статусом «На проверке».
И только после этого я читаю их сама.
Первый настоящий запуск уже показал, зачем нужна эта проверка: структура статьи получилась хорошей, но в тексте нашлись неудачные формулировки и даже ошибочное слово. То есть автоматизация действительно экономит часть работы, но отдавать ей публикацию без человека я пока точно не готова.
И, пожалуй, это восьмое правило, которое стоит добавить к семи предыдущим:
нейросеть — отличный помощник, когда последнее решение остаётся за человеком.