Esta é a queixa mais comum sobre o conteúdo de IA, e quase sempre tem a mesma causa. Percorra os pontos seguintes por ordem: o primeiro explica a maior parte dos casos.
1. A descrição da sua marca
Tudo o que o Ocoya gera é escrito a partir do perfil da sua marca. Uma descrição pobre produz legendas pobres, sempre, em todos os canais.
Abra Brand e leia a descrição como se fosse a IA. Diz o que vende, quem compra e como é o seu tom?
O perfil da marca. Description é o campo a partir do qual tudo o que é gerado é escrito.
We sell things online.
não dá nada ao modelo. Compare com:
Acme Co makes hard-wearing outdoor gear for people who would rather be outside. We sell direct to walkers and climbers who care more about kit lasting than about looking new. Plain-spoken, a bit dry, never hyped.
A segunda produz um resultado claramente diferente com o mesmo prompt. Se mudar uma só coisa, mude esta. Veja Configurar a sua marca.
Fetch brand, ao lado do seu website, lê o seu site e redige isto por si, o que costuma ser um melhor ponto de partida do que um campo em branco.
2. A sua identidade visual
O mesmo se aplica às imagens. Os logótipos e as cores são o que impede os designs gerados de parecerem de stock. Uma marca sem identidade visual recebe imagens genéricas, por melhor que seja o prompt.
3. O seu prompt
Descreva o assunto, não o estilo: o estilo deve vir da sua marca, para não ter de o repetir de cada vez.
Inclua o que o modelo não pode saber: o nome do produto, a data, a oferta, o que torna este diferente. Uma publicação sobre o nosso novo casaco é um briefing mais fraco do que o casaco Fell, à venda na sexta-feira, o nosso primeiro casco totalmente reciclado, dirigido a pessoas que já têm um dos nossos.
4. Tom e tamanho
O tone do compositor (Professional, Friendly, Educational, Bold, Founder-led) e o length (de curto a extra longo) alteram o resultado de forma significativa. Se tudo parece igual, pode ter deixado ambos nos valores por defeito em todas as publicações.
5. Hashtags inventadas
Se o problema são as hashtags e não as palavras, a correção é outra: selecione uma biblioteca de hashtags e a IA fica limitada às suas etiquetas, sem inventar, traduzir nem pôr no plural.
O que não fazer
Não gere repetidamente. Cada execução custa créditos e, com o mesmo perfil de marca e o mesmo prompt por trás, tende a produzir o mesmo tipo de resultado. Duas regenerações sem mudar nada são normalmente dois créditos desperdiçados.
Não corrija tudo à mão de cada vez. Editar uma legenda corrige uma publicação; melhorar a descrição da marca corrige todas as futuras.
Quando está quase, mas não é bem isto
Gere e depois edite. Selecione a parte que não está bem e use as ações de IA (reescrever, encurtar, expandir) em vez de gerar tudo de novo. Veja Editar uma legenda com IA.
Vale também a pena abrir a pontuação da publicação: uma legenda que soa monótona costuma falhar as mesmas duas verificações, a primeira linha e a existência de uma conclusão concreta.