Garbage in — garbage out

В работе с нейросетями есть один принцип: GIGO, или Garbage in — Garbage out. По-русски он звучит как «мусор на входе — мусор на выходе». Это про то, что если вы загружаете, например, в LLM-ку неточные данные или плохо сформулированные запросы, то на выходе получаете некачественный результат.

Это к слову о том, почему у кого-то Chat GPT работает, а у кого-то нет 🤭

Но мне нравится, что этот принцип идеально ложится и на контент-маркетинг.

То есть если на входе:
— размытые цели,
— бриф «хотим как у Aviasales»,
— гипотезы без цифр и данных,
— тексты ради текстов.

То на выходе:
— хаотичный контент,
— отчеты из разряда «не взлетело»,
— метрики, которые ничего не значат,
— усталость команды и ощущение, что «контент не работает».

Ваш результат — это всегда отражение того, что вы изначально вложили в задачу: смыслы, данные, стратегию, ресурсы.

А вообще, замечали, что этот принцип действует не только в работе? 😏