PRZEWODNIK Aplikacji

Pisanie opisów ofert nieruchomości za pomocą sztucznej inteligencji

Pisanie opisów ofert nieruchomości za pomocą sztucznej inteligencji oznacza podanie zweryfikowanych szczegółów nieruchomości za pomocą modelu językowego i umożliwienie mu sporządzania publicznych uwag MLS, które agent następnie sprawdza i edytuje.

Posłuchaj tego przewodnikaOpowiadane przez sztuczną inteligencję · ~3 min

Na tej stronie4 minuty czytania
  1. Przegląd
  2. Głębokie nurkowanie
  3. Implementacja w świecie rzeczywistym
  4. Przyszłość pisania opisów ofert nieruchomości za pomocą sztucznej inteligencji
  5. Wdrażanie tego w praktykę
  6. Odkrywaj dalej
  7. Często zadawane pytania

Przegląd

Dobrze wykonane, pozwalają uzyskać wyraźną i dokładną kopię w ciągu kilku minut; zrobione niedbale, powoduje przesadę, wymyślone elementy i sformułowania, które mogą złamać zasady MLS lub prawo dotyczące godziwych warunków mieszkaniowych. Za każde roszczenie zawarte w aukcji odpowiedzialny jest agent, a nie narzędzie.

Głębokie nurkowanie

Oferty MLS zwykle mają oddzielne pola: uwagi publiczne, które są kierowane do witryn konsumenckich oraz uwagi prywatne lub przeznaczone wyłącznie dla agentów, zawierające instrukcje i szczegóły przeznaczone dla innych agentów. Każdy MLS ustala własne zasady, obejmujące zwykle limit znaków w uwagach publicznych, zakazy dotyczące numerów telefonów, stron internetowych lub danych kontaktowych agentów w uwagach publicznych oraz wymagania dotyczące dokładności informacji. Agenci powinni raczej sprawdzić własne zasady MLS, niż zakładać standard. Efektywny przepływ pracy zaczyna się od arkusza informacyjnego zweryfikowanego przez agenta: rodzaj nieruchomości, łóżka, łazienki, powierzchnia z wiarygodnego źródła, wielkość działki, rok budowy, aktualizacje z datami oraz cechy, które faktycznie wyróżniają dom. Podpowiedź powinna określać długość, ton i strukturę, na przykład linię otwierającą dotyczącą najsilniejszego elementu, opis głównych przestrzeni, następnie lokalizację i szczegóły praktyczne. Powinien także poinformować modela, aby używał wyłącznie wymienionych faktów i wymieniał zakazane słowa. Trzy najczęstsze błędy to przesada, fabrykacja i dyskryminujący język. Przesada to nadużywane bufiaste określenie, takie jak „oszałamiające” lub „jedyne w swoim rodzaju”, które dodaje długości bez informacji. Wykonanie jest poważniejsze: modele wypełniają luki wiarygodnymi elementami, takimi jak granitowe blaty, wykończona piwnica lub widok. Publikowanie fałszywych, istotnych faktów może naruszyć stanowe prawo licencyjne i prowadzić do roszczeń związanych z wprowadzeniem w błąd. Dyskryminujący język ma swoje źródło w opisie ludzi, a nie własności. Zgodnie z ustawą o godziwych warunkach mieszkaniowych reklamy nie powinny wskazywać preferencji ze względu na rasę, kolor skóry, religię, płeć, niepełnosprawność, stan rodzinny lub pochodzenie narodowe. Zwroty takie jak „idealny dla pustych gniazd”, „idealny dla młodych rodzin” lub „ekskluzywne sąsiedztwo” mogą sygnalizować preferencje. Opisywanie obiektów, takich jak „trzy sypialnie” lub „w pobliżu parku”, jest bezpieczniejszym podejściem. Błędnym przekonaniem jest to, że narzędzia AI wbudowane w platformy z listami są automatycznie zgodne. Niektóre zawierają filtry, ale żaden filtr nie zna faktów na temat Twojej nieruchomości, a ostateczna recenzja pozostaje zadaniem agenta.

Implementacja w świecie rzeczywistym

Agent wprowadza łóżka, łazienki, zweryfikowaną powierzchnię, wymianę dachu w 2022 r. i nowy system HVAC, prosi o 900 znaków uwag publicznych i otrzymuje wersję roboczą, którą dostosowuje do swojego limitu MLS.

Projekt AI nazywa podłogę laminowaną „drewnem twardym” i dodaje „kuchnię szefa kuchni”, której dom nie ma; agent poprawia oba przed przesłaniem.

Projekt mieszkania w pobliżu uniwersytetu mówi „idealne dla studentów”; agent przepisuje to na „dwie przecznice od kampusu”, tak aby opisuje lokalizację, a nie to, kto powinien kupić.

Agent prosi modelkę o trzy wersje tego samego wpisu, jedną na uwagi MLS, jedną krótszą na potrzeby mediów społecznościowych i jedną na drukowaną ulotkę, każdą z tych samych arkuszy informacyjnych.

Przyszłość pisania opisów ofert nieruchomości za pomocą sztucznej inteligencji

Generatory opisów ofert są coraz częściej wbudowane w systemy MLS i oprogramowanie do tworzenia list, co sprawia, że ​​tworzenie AI jest rutyną, a nie nowością. Ponieważ coraz więcej ofert ma podobne sformułowania AI, konkretne i zweryfikowane szczegóły będą prawdopodobnie wyróżniać się bardziej niż dopracowane przymiotniki. Organizacje MLS i domy maklerskie mogą dodać jaśniejsze zasady dotyczące kontroli dokładności i automatycznych kontroli zgodności, a egzekwowanie zasad sprawiedliwych warunków mieszkaniowych ma zastosowanie do reklam niezależnie od tego, kto i co je napisał. Lepsza integracja z danymi dotyczącymi właściwości może ograniczyć ręczne wprowadzanie faktów, ale nie wyeliminuje konieczności sprawdzania przez agenta, co mówią dane.

Wdrażanie tego w praktykę

Dlaczego to ma znaczenie

  • Buduj wybory. Projektowanie na poziomie aplikacji określa, czy sztuczna inteligencja poprawia rzeczywiste wyniki.
  • Zespół i przepływ pracy. Dobra integracja przepływu pracy zapewnia wzrost produktywności, któremu użytkownicy mogą zaufać.
  • Ryzyko i bezpieczeństwo. Dobrze określone przypadki użycia zmniejszają zmęczenie zmianami i ryzyko wdrożenia.

Uważaj na

  • Automatyzacja uszkodzonego procesu może spotęgować istniejące problemy.
  • Zespoły mogą nadmiernie zautomatyzować i wyeliminować niezbędny ludzki osąd.
  • Jakość może się wahać, jeśli wyniki nie są stale oceniane.

Kolejne kroki

  1. Zamapuj bieżący przepływ pracy i zidentyfikuj etap o największym tarciu.
  2. Zdefiniuj ludzkie punkty kontrolne przed pełną automatyzacją.
  3. Szkoluj użytkowników w zakresie podpowiedzi, ścieżek eskalacji i standardów jakości.
  4. Śledź wyniki na poziomie zadań, aby potwierdzić trwałą wartość.

Odkrywaj dalej

Darmowy newsletter

Otrzymuj codzienne podsumowanie AI

Trzy zweryfikowane historie AI każdego poranka w dni robocze, napisane prostym angielskim. Bezpłatne na zawsze, bez reklam.

Jedno e‑mail każdego dnia roboczego. Wypisz się jednym kliknięciem. Nigdy nie sprzedajemy ani nie udostępniamy Twojego adresu.

Sprawdź się

Take the Writing Real Estate Listing Descriptions with AI quiz

Natychmiastowa informacja zwrotna na każde pytanie oraz udostępnialny certyfikat z weryfikowalnym ID po zaliczeniu kursu.

Rozpocznij quiz

Wspieraj darmową edukację AI. AI Understanding jest organizacją non-profit 501(c)(3) — bez reklam, bez płatnej ściany, zawsze. Przekaż darowiznę

Często zadawane pytania

Na czym polega pisanie opisów ofert nieruchomości za pomocą sztucznej inteligencji?

Pisanie opisów ofert nieruchomości za pomocą sztucznej inteligencji oznacza podanie zweryfikowanych szczegółów nieruchomości za pomocą modelu językowego i umożliwienie mu sporządzania publicznych uwag MLS, które agent następnie sprawdza i edytuje. Dobrze wykonane, pozwalają uzyskać wyraźną i dokładną kopię w ciągu kilku minut; zrobione niedbale, powoduje przesadę, wymyślone elementy i sformułowania, które mogą złamać zasady MLS lub prawo dotyczące godziwych warunków mieszkaniowych. Za każde roszczenie zawarte w aukcji odpowiedzialny jest agent, a nie narzędzie.

Gdzie zwykle powinno się wyświetlać instrukcje przeznaczone tylko dla innych agentów?

Uwagi publiczne są kierowane do witryn konsumenckich; Prywatne uwagi służą do przekazywania informacji agentowi, np. przekazywania instrukcji.

Projekt AI dodaje „granitowe blaty”, których dom nie ma. Która to porażka?

Wymyślenie jakiejś cechy jest zmyśleniem i jest poważniejszym problemem niż mgliste pochwały, ponieważ jest to fałszywe twierdzenie oparte na faktach.

Które przepisać najlepsze poprawki „idealne dla studentów” w ogłoszeniu mieszkania?

Opisywanie lokalizacji zamiast tego, kto powinien kupić, pozwala uniknąć sygnalizowania preferencji co do typu osoby.

Dlaczego agent nie miałby ufać twierdzeniom modelki, że wersja robocza nie przekracza limitu znaków?

Modele nie są wiarygodne w liczeniu znaków, więc sprawdź długość za pomocą pola MLS lub licznika.

Jaki jest cel proszenia modelu o wyszczególnienie wszystkich twierdzeń faktycznych w jego wersji roboczej?

Karta dopasowująca roszczenia wyłapuje wymyślone szczegóły, wymagając, aby każde stwierdzenie odnosiło się do zweryfikowanych faktów.