Можна вставити список запитів у ChatGPT, Claude або Gemini і запитати, які нерелевантні. Для жмені запитів це працює, бо судити один запит, це саме те, що мовна модель уміє добре.
Проблема в тому, що судити один запит, це близько 20% керування запитами. Решта 80%, це процес навколо, і його вікно чату не робить.
Як вони порівнюються
| NegativeShield | ChatGPT / Claude / Gemini | |
|---|---|---|
| Судить один запит | Так | Так |
| Сам витягує ваші запити | Так, через офіційний API | Ні, вставляєте вручну |
| Контекст бізнесу на клієнта | Ізольований на акаунт, застосовується автоматично | Пояснюєте заново в кожному промпті |
| Тисячі запитів і дедуп | Так, за один прохід | Ні, по одному в чаті |
| Генерує мінус-слово і тип відповідності | Так | Робите вручну |
| Застосовує в Google Ads | В один клік через офіційний API | Ручний копіпаст назад |
| Приватність даних | Офіційний API, без навчання публічної моделі | Вставка даних клієнта в публічний чат-бот |
Модель це 20% роботи
Чат-бот дає вердикт за запитом, який ви вставили. NegativeShield дає всю роботу: він витягує кожен запит з акаунта через офіційний API Google Ads, застосовує ізольований контекст бізнесу кожного клієнта, дедуплікує тисячі запитів, генерує мінус-слово і тип відповідності та надсилає схвалені назад у Google Ads в один клік.
Є ще питання даних. Вставляючи запити клієнта в публічний чат-бот, ви надсилаєте його дані туди, що ви не контролюєте. NegativeShield читає і пише лише через офіційний API, і ваші дані ніколи не навчають публічну модель.
Питання
Хіба не можна просто використати ChatGPT або Claude?+
Для судження за одним запитом, так. Але це близько 20% роботи. Решта 80%, це витягнути кожен запит з акаунта, застосувати контекст клієнта, дедуплікувати тисячі запитів, згенерувати мінус-слово і тип відповідності та застосувати в Google Ads. NegativeShield робить усе це.
Чи безпечно вставляти запити клієнта в чат-бот?+
Це ризик для даних, бо ви надсилаєте дані клієнта в публічний інструмент. NegativeShield використовує лише офіційний API Google Ads, ваші дані ніколи не навчають публічну модель, а обробка враховує GDPR.
Що NegativeShield додає до чат-бота?+
Увесь процес навколо судження: автоматичне витягування запитів, ізольований контекст на клієнта, дедуп на масштабі, згенеровані мінус-слово і тип відповідності, застосування в один клік через офіційний API та відтворюваний, однорідний слід для перевірки.