Použití chytrých nástrojů pro tvorbu publikačního plánu na sociální sítě [Case Study]
Během nedávného projektu jsem pro svou klientku vytvářela automatizaci pro tvorbu publikačního plánu na Instagram. Cílem bylo přijít na způsob, jak klientce vytvořit přehledný kalendář s placeholdery pro jednotlivé příspěvky, dodržující konkrétní pravidla a rozložení obsahu jak typově, tak tematicky.
Před zahájením práce jsem očekávala, že úkol bude relativně jednoduchý, a že se budu primárně potýkat s logickými problémy v nastavení pravidel. Očekávala jsem, že bude stačit vytvořit pravidla, která půjdou poté snadno aplikovat na generování tabulek v ChatGPT.
Moje úvaha byla následující – na základě nastavených pravidel pomocí chytrých nástrojů vygeneruju tabulku s potřebnými daty, kterou pak zkopíruju do vhodně zvolené šablony v Notion.so, kde ji klientka může prohlížet i v rámci kalendáře.
Schůzka s klientkou a definice pravidel
Na schůzce s klientkou jsme detailně probíraly její potřeby a požadavky ohledně publikačního plánu na Instagram. Společně jsme nadefinovaly klíčová pravidla pro tvorbu obsahu, včetně typů příspěvků, jejich rozložení v čase a tematického rozdělení. Musely jsme vzít vpotaz i konkrétní sezóny, svátky a významné dny, aby obsah odpovídal průběhu roku. Pravidla jsem pak rozdělila do logických skupin a dále pracovala na úkolu samostatně.
Nastavená pravidla:
- Typy postů a jejich rozložení v čase, pro každý měsíc následovně: 1x livestream, 4x reels, 4x statický post, 4x carousel, 30-60x ig story.
- Tématické okruhy a jejich rozložení v čase, pro každý měsíc takto: 1x soutěž, 1x recept, 1x rada, 2x prodejní post A, 2x prodejní post B, 4x prodejní post C, 1x osobní post, 4x interaktivní post, 1x pečení/zdobení, 4x opakování úspěšných postů, 1x real-time marketing, 8x sezóna (pokud není, tak událost).
- Sezóny a události – kvůli citlivosti těchto dat jen uvedu, že jsme definovaly konkrétní data pro jednotlivé sezóny typu Vánoce, Valentýn apod. a zároveň jsme si definovaly události, které se můžou komunikovat, pokud zrovna žádná sezóna není (např. narozeninové oslavy). Do sezón jsme zahrnuly i významné svátky jako např. MDŽ nebo den dětí.
Rámcové řešení bylo navrhnuto. Dalším krokem, který šel vcelku bez problémů, byla forma. V podstatě jsem vytvořila dvě totožné tabulky – jednu v Notion.so, druhou generovalo chatGPT. V rámci promptu jsem mu tedy musela přesně specifikovat jednotlivé sloupce i jejich pořadí a také požadovaná data, kterými tabulku vyplňovat. Datum jsem určila podle Notion, aby odpovídal formát, a naopak kategorie jako “typ postu” nebo “tematické okruhy” jsem založila v Notion podle svých vlastních potřeb. Tahle fáze šla dle očekávání v chatGPT bez problémů (narozdíl od Gemini, který nedokázal udržet napříč koncepty ani formát data).
Výzvy, které jsem musela překonat
Primární problém, na který jsem narazila, byla délka tabulky a množství pravidel. Při takovém množství pravidel, která jsem nastavovala, odmítal chatGPT vygenerovat kompletní (také velmi rozsáhlou) tabulku.
Co jsem vyzkoušela, abych kompletní tabulku dostala? Rozdělit úkol do menších částí a nechat ho tak analyzovat zadání postupně. Zde jsem neuspěla v posledním kroku, tj. při exportu. Zkusila jsem proto export tabulky do externího excelovského souboru, což byla další slepá ulička. Nepomohlo ani rozdělení plánu na jednotlivé měsíce, ani tak jsem nedostala výsledek kompletní. ChatGPT pak jako řešení navrhl rozložení tabulek do dvou kroků, čímž jsem ale přestala dostávat konzistentní výsledky. V rychlosti jsem vyzkoušela i konkurenční nástroje, ale výsledek byl stejný. Narážela jsem zkrátka na technická omezení AI nástrojů.
Taky v mé části komunikace cítíte tu frustraci? 😀
Lenost nebo ohleduplnost vůči planetě?
Čím to, že AI odmítla úkol udělat celý? Ačkoliv se může na první pohled zdát, že je to lenost, nemáme proti sobě člověka, ale stroj, a ty líné nebývají. Omezení jsou, to ostatně přiznává i chatGPT sám, nicméně důvod bude jinde. Jedním z důvodů může být energetická náročnost výpočtů AI, která může ovlivnit technická omezení provozu a schopností. Některá technická omezení mohou být implementována také kvůli snaze o optimalizaci výkonu a efektivity. To může zahrnovat omezení velikosti vstupních a výstupních dat, optimalizaci algoritmů pro snížení výpočetní náročnosti nebo snahu o minimalizaci paměťových nároků.
Jak jsem dosáhla výsledku, se kterým jsem se dokázala spokojit?
Jakmile jsem vyčerpala všechna výše zmíněná řešení, nezbývalo mi než upravit zadání. Po důkladném přezkoumání všech pravidel, jsem došla k závěru, že není nutné v publikačním plánu rozepisovat IG stories. Díky svému povědomí o businessu klientky jsem si byla jistá, co je důležité a co ne, a na základě toho jsem mohla pravidla upravit tak, aby výsledek plnil svůj účel, aniž bychom přišly o důležité aspekty plánu.
Jakmile jsem odstranila z plánu IG stories, musela jsem také upravit rozložení samotných příspěvků. Bez toho by byl počet příspěvků nižší než množství probraných témat, což logicky nefunguje.
Proto jsem provedla následující úpravy:
Typy příspěvků a jejich časové rozložení, pro každý měsíc: 1x livestream, 4x reels, 5x statický příspěvek, 5x carousel.
Tématické okruhy a jejich časové rozložení, pro každý měsíc: 1x soutěž, 1x recept, 1x rada, 2x prodejní příspěvek A, 2x prodejní příspěvek B, 2x prodejní příspěvek C, 1x osobní příspěvek, 2x interaktivní příspěvek, 1x pečení/zdobení, 2x sezóna (pokud není, tak událost).
Naopak pravidla pro sezóny jsem nechala beze změny, protože tam vše fungovalo podle očekávání.
Finále a shrnutí
Výsledkem tohoto snažení bylo tedy několik výstupů.
1) Prompt pro chatGPT, který je možné používat opakovaně pro další a další měsíce a je tak možné tvořit publikační plán donekonečna, resp. dokud se nezmění nastavená pravidla.
2) Vygenerované tabulky z chatGPT, které odpovídají nastaveným pravidlům (ukázka na 3 měsíce).
3) Kalendář s rozplánovanými příspěvky na následující 3 měsíce v Notion.so.
Při předání všech výstupů klientce byla provedena důkladná prezentace a instruktáž, jak s plánem pracovat a jak využívat připravené nástroje. Klientka obdržela nejen kompletní plán v podobě tabulek, ale také přizpůsobený prompt pro ChatGPT a ukázky tabulek na první tři měsíce. Kromě toho byly klientce poskytnuty veškeré informace a podpora potřebné k úspěšné implementaci plánu do praxe. Bonusem je, že prompt je psán lidskou řečí a je tedy možné v něm dělat další drobné úpravy samostatně, stejně jako ho využít pro další projekty, což má klientka v plánu.
Závěrem bych ještě chtěla shrnout, že i přes vzniklé potíže v průběhu procesu jsem našla funkční řešení a publikační plán se nyní generuje takřka sám. V tomto případě klientka nestála o to, aby jazykový model tvořil i příspěvky samotné, nicméně by to v navazujícím kroku neměl být problém.
Celý proces zabral více času než jsem očekávala. Můj původní odhad byl cca 2-3 hodiny, reálně jsem se dostala na celých 6,5 hodin, z čehož více než 4 hodiny jsem strávila laděním promptu a řešením technických omezení. Přesto to považuju za velmi dobře investovaný čas, nejen na této konkrétní zakázce, ale i pro budoucí úkoly podobného ražení.
P.S. Gemini si s tím neporadilo vůbec, ale za to rychle 😀 Bude potřeba celé další zkoušení s vlastním laděním promptu přímo pro Gemini, pokud bych se do toho někdy v budoucnosti pustila, doplním.
