Gennemgang af genererede billeder
Genererede billeder fejler sjældent, men grelt. Gennemgår du dem ét billede ad gangen, er det netop sådan de dårlige slipper igennem, for et forkert billede ser helt fint ud, indtil det står ved siden af et rigtigt.
Gennemgå i grid
Sæt tyve output fra samme kategori op på skærmen samtidig. Uoverensstemmelser i lys, beskæring, skygge og størrelsesforhold bliver tydelige med det samme, mens de er næsten usynlige, når du kigger på ét billede ad gangen. Denne ene ændring fanger flere problemer end nogen tjekliste.
Rækkefølgen du skal se efter i
- Er det det rigtige produkt? Ikke et lignende. Det samme, med de samme detaljer, i den samme variant.
- Er noget opdigtet? Tekst på emballagen, et logo, en port, en knap, en søm, der ikke findes.
- Vil det blive godkendt i Merchant Center? Ingen overlays, ingen vandmærker, ingen tekst, og produktet udfylder billedet.
- Passer det til resten af sættet? Lys, baggrund, beskæring, skygge, størrelsesforhold.
- Er det bedre end det, det erstatter? Nogle gange var det originale foto helt fint.
Punkt et og to er bestået eller ikke bestået, og alt derefter er en gradsforskel. Lad ikke et smukt billede med et opdigtet logo slippe igennem, fordi det klarer sig godt på alt det andet.
Afvis på stedet
- Al opdigtet tekst eller logo, uanset hvor lille.
- Uoverensstemmelse i variant, for eksempel den blå gengivet i rød.
- Anatomisk forkerte hænder eller ansigter, hvis der optræder mennesker.
- Produkter, der har ændret proportioner eller mistet et definerende kendetegn.
- Alt, du ikke kunne forsvare over for en kunde, der har modtaget varen og er uenig.
Tag stikprøver, gennemgå ikke alt
Med fire tusind produkter er det ingen plan at gennemgå hvert enkelt billede. Gennemgå en stratificeret stikprøve fordelt på kategori, mål fejlprocenten per kategori, og gå kun grundigt til værks der, hvor den er høj. En kategori med en fejlprocent på to procent har brug for en stikprøve, mens en med tyve procent har brug for en anden template — ikke mere gennemgang.
Gem de afviste
De afviste output er de mest brugbare data, du har om, hvor templaten er svag. En kategori, hvor fejlene samler sig om samme detalje, fortæller dig, hvad du skal ændre i prompten, og det er en løsning, der forhindrer de næste fire hundrede fejl i stedet for at rette fire.