AI научился писать тексты. Чему он так и не научился?

Каждый день мы сталкиваемся с десятками подсказок в приложениях — они вежливые, понятные и персонализированные. Но почему-то после них редко хочется что-то делать. Оказалось, AI научился писать правильно, но не влиять на наши решения. Разбираемся, почему так происходит и как это исправить.

За последние два года AI научился писать тексты быстрее и дешевле любого человека. Интерфейсные подсказки, попапы, онбординги, описания фич — все это сегодня можно сгенерировать за секунды и достаточного качества.

И вот вопрос — если AI умеет формулировать тексты так грамотно и по ToV, зачем тогда UX-писатель?

В продукте масштаба Битрикс24 мы подошли к этому вопросу практично. Большую часть текстов UX-писатель создает с AI — на основе базы знаний, сегментов аудитории и приоритетов компании. UX-писатель в этой модели больше не «автор», а человек, принимающий результат.

Именно в этот момент всплыла ключевая проблема. AI отлично описывает фичи, формулирует преимущества продукта, ценности для клиента, но не отвечает на главный продуктовый вопрос — какое поведение пользователя мы хотим изменить?

Пока в команде не сформулирована поведенческая цель, тексты получаются корректными, но не работающими. Фича выходит. Пользователь «понял». Но ничего не начал делать иначе. А продукт развивается не через понимание. Он развивается через изменение модели поведения.

Поведенческая цель в UX

Поведенческая цель — это мост между стратегией продакта, приоритетами маркетинга и текстом в интерфейсе. Но. Поведенческая цель ≠ бизнес-метрика. Бизнесу нужен рост MAU, рост retention, конверсии. Поведенческая цель — это микрошаг пользователя, который к этому ведет.

Источник: hi-tech.mail.ru

0 0 голоса
Рейтинг новости
1
0
Подписаться
Уведомить о
0 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии