Ora come fare automatizzare tutto il processo che abbiamo visto precedentemente nei moduli di questo corso, in maniera più o meno automatizzata, ci sono dei modi.

Uno dei modi che abbiamo visto precedentemente, se utilizziamo in particolare Google Shit, è quello di utilizzare l's tensione che abbiamo visto insieme, che si chiama GPT for Science and Docks, quindi ci consente di automatizzare all'interno di un tablet di questo documento gli output dice GPT sulla base di una selezione di pront che andiamo ad inserire all'interno di questo tablet che ho chiamato pronte Builder.

Ora, sulla base di questa logica, però, possiamo anche decidere di integrare prompt da una parte e output che ci provengono da operai dall'altra all'interno di documenti a nostra scelta abbiamo deciso di farlo su Google Cheat, in questo caso per semplicità, perché quando si tratta di lavorare in maniera rapida dal mio punto di vista Google Cheat é molto semplice e molto flessibile, ma potremmo anche decidere di utilizzare altri documenti, per esempio notion o per esempio Google Doc.

Il punto fondamentale è che possiamo scegliere la lista delle prompt da utilizzare e possiamo farlo utilizzando appunto la Promo Library.

In questo caso la lista di tutte le prove disponibili, divise per area e per obiettivo.

E potremmo poi decidere all'interno di questi filtri di selezionare esattamente ebrea che ci interessa, per esempio Mets e avremo tutte le prompt dei Mets listate all'interno di questa sezione e quindi poi potremmo popolare con il contesto necessario.

Per esempio, potremmo dire andiamo a utilizzare queste pronte queste due pronte le copiamo ed incolliamo all'interno del prompt builder qui qui sotto e avremo la possibilità di andarle a utilizzare, popolando la colonna della final prompt con le informazioni, appunto dinamiche di cui abbiamo bisogno per renderla utilizzabile, che in questo caso, come abbiamo visto, all'interno di uno dei primi moduli sono queste il nome del prodotto, la categoria del prodotto, la target audience, il mercato target.

Come facciamo a prendere queste informazioni? Le prendiamo dai Dynamic Field qua che ho che ho è diciamo così, fermato off rizzato all'interno in cima a questo Google shit.

Quindi, per esempio, la categoria prodotto è il secondo campo.

Copiamo e incolliamo questa informazione all'interno di questa cella.

Poi ancora sappiamo che un'altra informazione che dobbiamo inserire è quella della target audience, target, audience è in questa cella dinamica.

Copiamo e incolliamo questa cella qua all'interno della nostra riga corrispondente.

In questo modo possiamo costruire la nostra Final pront.

In che modo? Trascinando giù la formula che abbiamo da queste altre da queste altre celle.

Una volta che abbiamo le nostre final promotes, quindi nel nostro caso, per esempio, potremmo decidere di utilizzare questa qua.

Abbiamo la possibilità appunto di avere una lista di tutte le promesse che ci servono per il nostro prodotto una volta il nostro progetto in generale, quando abbiamo questa lista finalizzata, possiamo utilizzare Zè Pier per connettere operai a questo documento, oppure possiamo utilizzare altre soluzioni.

Ma supponiamo di non voler lavorare su Google Cheat.

Possiamo farlo conoscere.

Supponiamo di non voler utilizzare notion.

Possiamo fare con Google doc o con altri strumenti il concetto che trami Zavier.

Possiamo automatizzare tutto questo processo in maniera scalabile e sostenibile.

In questo esempio faro' vedere esattamente come utilizzato Zavier per connettere queste informazioni e le final proms all'interno di questo documento specifico con Zoe Blyer e ottenere l'output all'interno di questa colonna qua che ho chiamato Zoe Pier operai e quindi connettiamo le l'input l'output attraverso quindi google cheat input gibt, anzi operai come strumento in mezzo e output all'interno di un'altra colonna un'altra cella di Google cheat tramite Zé Pier costruendo questa Zeb Pier Integration questo zap che da come primo step manda il prompt da google cheat all'interno di operai e questo prompt sarà il nostro final prompt.

Quindi questa colonna qua e questa cella e poi dall'altra parte mandala pront operai La promo di Hope nei verrà elaborata.

Utilizzeremo uno dei modelli messi a nostra disposizione di operai e l'output ci verrà mandato.

Ci verrà aggiornato all'interno di una riga del nostro Google cheat in maniera dinamica utilizzando questo Questa azione specifica che si chiama a pedate spread Petros in Google Schatz e quindi questo ci dà la possibilità di farlo in maniera automatizzata.

Quindi qua ci ritroveremo un output adesso è vuoto.

Andiamo per esempio a creare una final prompt per questa promiscua Google Flights.

Dammi tutte le indicazioni di una lista delle audience dei segmenti in market e affinity che vogliamo utilizzare all'interno delle nostre campagne Google ed abbiamo già tutte le informazioni dinamiche in questo caso, quindi quelle legate alla target audience, alla categoria del prodotto, alla descrizione del brand e all'offerta principale.

Andiamo a creare la final prompt trascinando giù la formula di concatenazione di tutte le celle precedenti si crea automaticamente questa final prompt.

Quindi stiamo aggiornando questa cella.

A questo punto la l'integrazione Consap Jer comincerà a lavorare per darci poi un output in questa cella finale che alla cella ti quaranta anzi quarantanove.

Come facciamo a farlo? Avremo queste prompt.

Avremo queste azioni da creare in sé per creiamo questo zap che ha come primo step il trigger mandare una prompting nei GP ti when you or upt spread through in Google cheat Quindi escludiamo la colleghiamo il nostro account Google cheat direttamente Scegliamo come evento nuova o aggiornata Riga di sempre cit.

Continuiamo, connettiamo il nostro account scegliamo qual è lo spread di riferimento che nel nostro caso si chiama LGBT Marketing.

Pront questo documento qua Poi andiamo, utilizziamo come workshop il prompt builder, quindi l'automazione.

Quindi scegliamo questo questo tab qua in maniera specifica Prompt builder automazione lo specifichiamo qua, poi diamo final prompt.

Continuiamo quindi final pronte È effettivamente la cella di testo che vogliamo mandare a Hope nei continuiamo E poi come seconda azione avremo questo mandala pront suo pene i'hai in operai.

Quindi l'evento sarà send prompt selezionare Selezioniamo operai come api.

Clicchiamo su, continua colleghiamo il nostro account ni continuiamo l'azione sarà questa.

In questo caso scegliamo per esempio il modello Text da Vinci zero zero tre, quindi modello GPT tre.

La pronta la selezioniamo da dalla colonna, dal nostro sempre cit.

Quindi si chiamerà dalla colonna final prompt che andremo a prenderci qua.

Che sarà questa quindi la colonna R in maniera dinamica la temperatura andremo a, quindi sarà dinamica.

Quindi non dobbiamo per forza specificare la riga, ma indichiamo semplicemente la colonna.

Come si chiama il nostro caso? Final prompt La temperatura sarà zero punto sette che sarà una crema darà una creatività intermedia qui darà spazio GPT di elaborare una risposta abbastanza creativa anche se non è il massimo, perché la massima creatività è è uno, quindi è una è una scala che va da zero a uno zero.

Poca creatività, una molta creatività e libertà nell'elaborazione della output.

Gli altri eh? Le altre informazioni sono più tecniche le possiamo lasciare così come sono per lo scopo di questo esercizio.

Continuiamo, testiamo l'azione.

Una volta che il test è stato fatto, passiamo al terzo step.

È importante considerare che per fare questa integrazione, dato che è composta da tre step, abbiamo bisogno di un account per ipad di Zè Pier, che ci consenta di aggiungere quindi questo terzo step.

Quindi è importante tenere a mente questa particolarità, questo elemento perché se non utilizziamo la estensione di Google cheat che ho fatto vedere in una delle elezioni precedenti, questo passaggio utilizzando zavier è possibile solo se abbiamo un account pad.

Però se utilizziamo altri soluzioni tecniche che non sono Google cheat, ma per esempio notion o altre soluzioni, potremmo aver bisogno appunto, di zebre, quindi dovremo per forza pagare per fare questi step multipli.

Fatta questa premessa, possiamo poi scegliere come azione finale numero tre, questa che si chiama UPT spread rosings Google cheat quindi aggiorna le righe dinamiche, quindi dinamicamente in Google cheat, quindi un'azione molto specifica.

Continuiamo scegliendo come piattaforma Google Cheat colleghiamo il nostro account come azione scegliamo questa popolano i seguenti campi gibt marketing promesse.

Quindi il nome dello spread del documento che abbiamo creato poi all'interno di questa sezione work cheat, prompt builder.

Quindi scegliamo esattamente il tablet del documento che utilizziamo che nel nostro caso prompt builder automazione.

Questi campi li lasciamo vuoti perché vogliamo semplicemente popolare.

La nostra colonna selezionata come auto finale che si chiama ZPM Open è il nome della colonna e poi dinamicamente popolare la la riga di riferimento che incrocia appunto quella colonna.

Continuiamo e poi pubblichiamo il nostro zappa.

Nel nostro caso è già pubblicato, è già on e quindi quello che succederà adesso andiamo a vedere che in questo Google doc nella colonna di riferimento che si chiama ZPM Open e hai automaticamente se Pier ha mandato L'output dopo aver ricevuto delle open.

Quindi ha caricato i dati legati all' output di operai all'interno di questa colonna.

Possiamo farlo in maniera dinamica su tutto il nostro documento per tutte le nostre prompt, semplicemente andando a rigirare.

Quindi il trigger fondamentale è l'aggiornamento la o il popolare.

Una cella specifica all'interno di questa colonna fino al prompt.

Questa è la logica applicata allo zap.

Quindi se la colonna, se la cella è vuota, potremmo quindi rigirarla semplicemente trascinando giù e quindi facendo partire la formula di concatenazione che popolerà questa cella specifica.

E questo richiederà lo zap.

Quindi questo succederà ogni volta che il contenuto di questa colonna o cella specifica verrà aggiornato.

Questo è un modo per integrare tutto il processo all'interno di questo documento.

Di nuovo il contro di fare questa cosa è che eh, noi andremo ogni volta a mandare una richiesta nuova a, anzi a Open day in questo caso specifico, e quindi non sarà una conversazione, così come abbiamo fatto nelle prompt dei follow-up in maniera iter ativa all'interno dei moduli precedenti.

In questo modo però, per integrare al volo in maniera abbastanza rapida senza dover aspettare troppo tempo.

Google Scythe soltanto una delle piattaforme disponibili possiamo farlo anche con altre soluzioni tecnologiche.