The post has been translated automatically. Original language: Russian
AI has one annoying habit. When you ask him to come up with something creative - headlines, slogans, titles, advertising ideas - he comes up with the most obvious first. The most "average". What is statistically most often found in his training data. And it's almost always boring.
I've been putting up with this for a long time. And then I found a way that changed everything. And it's ridiculously simple.
The essence of the method
Let's say I need headlines for an advertising creative. I write: "Come up with 10 titles to advertise the application, the parameters are such and such." The AI provides a list. And as a rule, this is banal. "Download and try it", "Your best assistant", "Start right now" - well, you know this style.
Previously, I would have started asking for "come up with more interesting ideas", "be more creative", "surprise me". It doesn't work. The model doesn't understand what "more interesting" means - she thinks she tried so hard.
Instead, I'm doing things differently now. I say, "These 10 are not suitable. Eliminate them and come up with 10 new ones - completely different ones." The AI is forced to discard the first layer and dig deeper. That's better. But that's not it yet.
Then I said again, "Eliminate all the previous 20. Come up with 10 more that don't look like any of them." And that's where the magic begins. On the third or fourth lap, the model leaves the beaten tracks and begins to give out things that I would not have thought of myself.
Why it works
AI generates text based on the principle of probability. The most likely options always come first - the most frequent, the most formulaic. This is not a bug, this is its nature.
When you exclude the obvious options, you literally force the model to move into less likely areas. A place where non-standard formulations, unexpected angles, and fresh metaphors live. Each new exclusion circle moves the model further away from the template.
In fact, you're peeling off layer after layer-like an archaeologist. The first layers are garbage and evidence. And the interesting lies deeper.
How it looks in practice
Here is a real example. The task is to create headlines to advertise a fitness app.
The first round gives out something like: "Train anywhere", "Your personal trainer is in your pocket", "Start the path to health". Boredom.
The second round, after the elimination: there are options like "A gym that doesn't close" or "3 minutes in the morning - and another day." It's getting warmer.
Third round: "The body remembers every missed workout. And every one you make, too," or "You're one habit closer to yourself in six months." This can already be tested.
Where else does it work
The method is not just for headings. I use it for completely different tasks. Feature names - when you need something catchy for the interface. Content ideas - when the standard themes are already boring. Slogans and offers - when you need to stand out from the same advertising. Even for strategic ideas - when you want to see options that you haven't thought about.
The principle is the same: the first AI response is intelligence. The real work begins with the second or third round.
Total
Don't take the first list as the final one. Use it as a filter to cut off the obvious. Tell the AI: "Eliminate all this, give me a new one." And repeat as many times as necessary. With each round, the answers become less predictable and more valuable.
The method takes an extra two to three minutes. And the difference between the first and third circles is like the difference between a stock photo and an author's picture. You'll flip through one without looking. The other will stop the gaze.
У ИИ есть одна раздражающая привычка. Когда ты просишь его придумать что-то креативное - заголовки, слоганы, названия, идеи для рекламы - он в первую очередь выдаёт самое очевидное. Самое «среднее». То, что статистически чаще всего встречается в его обучающих данных. И это почти всегда скучно.
Я долго с этим мирился. А потом нашёл способ, который всё изменил. И он до смешного простой.
Суть метода
Допустим, мне нужны заголовки для рекламного креатива. Я пишу: «Придумай 10 заголовков для рекламы приложения, параметры такие-то». ИИ выдаёт список. И как правило, это банальщина. «Скачай и попробуй», «Твой лучший помощник», «Начни прямо сейчас» - ну ты знаешь этот стиль.
Раньше я бы начал просить «придумай поинтереснее», «будь креативнее», «удиви меня». Это не работает. Модель не понимает, что значит «интереснее» - она думает, что и так старалась.
Вместо этого я теперь делаю по-другому. Говорю: «Эти 10 не подходят. Исключи их и придумай 10 новых - полностью других». ИИ вынужден отбросить первый слой и копнуть глубже. Уже лучше. Но ещё не то.
Тогда я снова: «Исключи все 20 предыдущих. Придумай ещё 10, которые не похожи ни на один из них». И вот тут начинается магия. На третьем-четвёртом круге модель уходит с протоптанных дорожек и начинает выдавать вещи, до которых я сам бы не додумался.
Почему это работает
ИИ генерирует текст по принципу вероятности. Первыми всегда идут самые вероятные варианты - самые частотные, самые шаблонные. Это не баг, это его природа.
Когда ты исключаешь очевидные варианты - ты буквально заставляешь модель уходить в менее вероятные зоны. Туда, где живут нестандартные формулировки, неожиданные углы, свежие метафоры. Каждый новый круг исключения сдвигает модель дальше от шаблона.
По сути, ты снимаешь слой за слоем - как археолог. Первые слои - это мусор и очевидности. А интересное лежит глубже.
Как это выглядит на практике
Вот реальный пример. Задача - заголовки для рекламы фитнес-приложения.
Первый круг выдаёт что-то вроде: «Тренируйся где угодно», «Твой персональный тренер в кармане», «Начни путь к здоровью». Скука.
Второй круг, после исключения: появляются варианты вроде «Спортзал, который не закрывается» или «3 минуты утром - и день другой». Уже теплее.
Третий круг: «Тело помнит каждую пропущенную тренировку. И каждую сделанную тоже» или «Ты на одну привычку ближе к себе через полгода». Вот это уже можно тестировать.
Где ещё это работает
Метод не только для заголовков. Я использую его для совершенно разных задач. Названия фичей - когда нужно что-то цепляющее для интерфейса. Идеи для контента - когда стандартные темы уже надоели. Слоганы и офферы - когда нужно выделиться среди одинаковой рекламы. Даже для стратегических идей - когда хочешь увидеть варианты, о которых не задумывался.
Принцип один и тот же: первый ответ ИИ - это разведка. Настоящая работа начинается со второго-третьего круга.
Итого
Не принимай первый список как финальный. Используй его как фильтр - чтобы отсечь очевидное. Скажи ИИ: «Это всё исключи, дай новое». И повтори столько раз, сколько нужно. С каждым кругом ответы становятся менее предсказуемыми и более ценными.
Метод занимает лишние две-три минуты. А разница между первым и третьим кругом - как между стоковой фотографией и авторским снимком. Одно ты пролистнёшь не глядя. Другое остановит взгляд.
Share
