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ChatGPT拦路,文案该往何处走?

作者:合力造化发布时间:2023-03-13

原标题:ChatGPT拦路,文案该往何处走?

ChatGPT拦路

文案该往何处走?

AI的出现,顶多只能是在copywriter的职称上划了一道小小的口子——少一些copy,writer才能出色。

01

烽烟来袭

文案被AI推往岔路口

我们处在一个内容压缩的时代,对于商业推广来说,几乎没有人愿意坐下来听品牌将一个冗长的寓言故事,所以文案工作走向了短平快,走向了论字计费、论秒结算的“小微作业”。

感官上的浓缩带来了认知上的轻视,人们将目光聚焦于华丽的明星代言和精彩的画面设计,于是当ChatGPT横空出世,人们立马就将“取代文案”的话题推上了风口浪尖——“时间短、成本低、质量高”,有这样的属性加持,文案写手被AI“斩于马下”岂不是分分钟的事?

但也就像纺织机并没有取代织工、炒菜机并没有取代厨师,当热度渐渐散去,握着笔杆和键盘的写手们抬起头望向AI写作的烽烟:“下一步,文案该往哪里走?”

02

穿过迷雾

AI写作能生产什么?

带着对AI写作的好奇,我们以“为一个传承中国传统酿造工艺的白酒品牌创作广告语”为题,和ChatGPT展开了沟通,这是我们得到的产出:

可以看到,AI产出的文案在遣词造句上没有什么大问题,但是传达品牌亮点“传统酿造工艺”的手段还只是通过堆砌与“传统”相关的辞藻,略显单薄。于是我们增加了描述词条,看看ChatGPT能否给我们惊喜:

增加了描述词条之后,ChatGPT创作的文案体量增加了不少,但在情感表达上却流于表面,显得更加空洞无力,就像一个从没喝过酒的人要描写与人举杯相庆,苦于脑袋里没有切身的感受和回忆,所以只好上网搜索“描写举杯相庆场面的词语”然后勉强拼凑出语段来。

可人类对情感的表达要以对情感的体会为根源——“情感-文字-情感”,这是一个复杂的体验过程,诚如老友相聚、举杯欢庆的时刻,一缕酒香、一声欢呼、一口辛辣,甚至碰杯刹那的微弱声响都可能成为让人日思夜想、铭记终生的亮点;而AI无法切身体会这些场面,也无从体会真实的情感,所有的文字都是从数据库中通过模型筛选、抓取最终组合而来,当我们问它究竟能否理解“举杯欢庆”的感受时,它说:

ChatGPT的滤镜碎了,AI写的感情,是无源的,是无心的,也是无情的

品牌诉求无法通过文案完成情感转化,无法与用户完成情感共鸣、留下品牌印象,这是AI写作最大的软肋。

可见,ChatGPT并没有那么可怕,虽然它可以依靠庞大的数据模型来满足一些初级的文案需求,但还是存在相当大的短板。那接下来就让我们将讨论继续推进、反诸自身,面对一个现实的问题:在AI的挑战下,文案岗位如何体现自身的价值呢?

03

捕捉巧思

文案要往妙处走

曾几何时,我们广告语着重写“雅”,喜欢在文案里塞几个生僻字来提升品味,这一点上,ChatGPT做得还算不错——凭借着丰富的词汇库和语言训练,它能轻松找到几个生僻字和高端词汇让句子显得古色古香。

但随着新消费浪潮的崛起,市场越来越走向细分化,受众的口味也越来越刁,如果按不准受众需求的“琴键”,弹不准品牌内容与情感交融的“和弦”,就奏不响与用户心智共振的“妙音”。

而这种写“妙”能力,恰恰是ChatGPT所不具备,也是文案工作所核心需要的。

正如我们前面所看到的,ChatGPT产出文案的质量很大程度上取决于提问者对需求的描述,可是需求的明确也不能仅仅通过市场调研的问卷反馈和数据分析——正如树状图不能列出一位家庭主妇在做菜的过程中可能遇到的所有问题,样本数据也不可能聚焦到恋人挑选项链时每一秒的心理活动——真正的需求需要通过真切的体验和共情来抓取。

文案不仅仅要做资料和数据的浓缩者,更要做生活的体验官,用自己的经验和共情能力,把文字的触手伸向每一个生活的角落。

而AI终究是AI,不能像人一样与人交谈、体验生活、应对危机、品味收获,因而它也没有幸福、痛苦、快乐、嫉妒这样的感受,当我们问它“什么是爱”,它只会冷冰冰地告诉我们:

而在对个人体验格外注重的新消费市场中,对爱这样的情感作注解的能力,是必须要有的。

文案不仅仅要读懂受众的情绪,更要成为消费者的知己,用文字彰显出产品对市场需求的解决力,表达出品牌对消费者的共情力。

因此,文案行业没有没落,更不会被取代,而是在AI的发展中被鞭策着完成一次升级——朝着更加言之有物、言之有力、言之有情的方向发展了。

写作AI的出现,是市场对生产力需求不断攀升的必然结果,但无论社会怎么变化,文案这个岗位还是应当守住几分不讲道理的“拙气”,诗里说:

“文章自天成,妙手偶得之。”

文案就是要把有形的产品写得无形,把人为的品牌写的自然,有文力,有性格,才能把产品写透,把品牌写活。

AI的出现,顶多只能是在copywriter的职称上划了一道小小的口子——少一些copy,writer才能出色。


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