AI yanıtlarındaki iddiaları kaynakla karşılaştırıyoruz

Yanıt Doğruluğu ve İddia Takibi

AI yanıtlarındaki her iddiayı ayrı ele alıyoruz, doğru aktarılan, kaynakla çelişen, eksik bırakılan ve mevcut kanıtla çözülemeyen noktaları kayda alıyoruz.

Tek bir AI yanıtı doğru bir ürün bilgisinin yanında eski bir tarih ve kararı etkileyen eksik bir koşul taşıyabilir. Örneklenen yanıt tam bağlamıyla duruyor, her marka iddiası ve dayandığı kaynak bölümü ayrıca çıkarılıp onaylanmış kaynakla karşılaştırılıyor. Yanıltıcı çerçeveleri de ayrı inceliyoruz. İddianın doğruluğu, belirsizlik, önem ve sonraki adım ise eğitimli incelemecide kalıyor. Hangi marka bilgilerinin kaynaklarla desteklendiğini, hangilerinin yanlış, eski ya da mevcut kanıtla çözülemez olduğunu iddia düzeyinde gösteren bir puan kartı alırsınız. Bir AI yanıtındaki olgusal hatayı ve bu hatanın düzeltme gerektirip gerektirmediğini ayrı ayrı değerlendirmek isteyen marka liderleri ile hukuk süreçlerine yakın ekipler.

Yapay zeka yanıt kartını bilgi kaydıyla karşılaştırıp uyumsuzlukta bayrak kaldıran figür

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • Hyundai
  • Bayer
  • Watsons
  • Vitra
  • QNB Finansfaktoring
  • Hotiç
  • Elele
  • Amazon
  • BMW
  • Shell
  • PepsiCo
  • Red Bull
  • MediaMarkt
  • Decathlon
  • Trendyol
  • Hepsiburada
  • Sahibinden.com
  • Sanofi
  • EY
  • KPMG
  • DenizBank
  • Acıbadem Sağlık Grubu
  • Abdi İbrahim
  • Yemeksepeti

Her iddia için ayrı kanıt ve onay

Yanıt bağlamını koruyarak iddiaları tek tek doğruluyoruz

Yanıtın tam bağlamını saklıyoruz. Tekil iddiaları, ilgili kaynak bölümlerini, önemli eksikleri ve önem kararlarını sorumlusu belirlenmiş insan incelemesinden geçiriyoruz.

Çalışma ilkelerimiz

  • Her iddiayı kendi kanıtıyla değerlendir
  • Olgusal doğrulukla tonu ayrı tut
  • Kanıtlı eleştiriyi değiştirme
  • Önemini belirlemeden sorumlu ekibe aktarma

  1. İddia ve duygu değerlendirme kurallarını belirliyoruz

    Temel bilgi kümesini, itirazlı alanları, önem ölçütünü ve duygu etiketlerini adı konmuş sorumlularla birlikte tanımlıyoruz. Bilgi, hukuk ve ölçüm sorumluları referans kümesini ve hangi vakaların ilgili sorumluya aktarılacağını onaylar.

    Bilgi ve çerçeve kuralları, örnekleri, kapsam dışı durumları ve uzman incelemesine aktarılacak vakaları içerir.

  2. Yanıtları bağımsız iddialara ayırıyoruz

    Yinelenen yanıtları topluyoruz. Tam yanıt olduğu gibi duruyor, içindeki her tekil bilgi, koşul, karşılaştırma ve görüş ise kendi incelenebilir kaydına ayrılıyor. İncelemeci ayrıştırma örneklerini kontrol ediyor ve extract hatalarını ayıklıyor.

    Her yanıtın tam çalıştırma bağlamını koruyan yanıt ve iddia kayıt seti.

  3. Her iddiayı güvenilir kanıtla eşleştiriyoruz

    İncelemeciler iddiaları onaylanmış kaynaklarla karşılaştırıyor. Her iddiayı desteklenmiş, çelişkili, güncelliğini yitirmiş, doğrulanamamış veya itirazlı olarak etiketliyorlar. Bilgi sorumlusu, iddianın gerçeklik durumunu onaylar veya konuyu itirazlı olarak işaretler.

    Her eşleşmede kanıtı ve incelemeci gerekçesini gösteren iddia ve kaynak matrisi.

  4. Otomatik sınıflandırmayı insan örnekleriyle kalibre ediyoruz

    Kanıtlı eleştiriyi ve belirsizliği koruyoruz, yalnızca yorumu önemli ölçüde değiştiren eksik veya çerçeve sorunlarını işaretliyoruz. Aynı kuralla çalışan incelemeciler önem ve duygu etiketleri hakkında son kararı veriyor, çözülemeyen vakaları belirsiz olarak koruyor.

    Eksikleri ve çerçeve sorunlarını önem derecesiyle kaydeden inceleme listesi.

  5. Önemli vakaları ilgili sorumlulara aktarıyoruz

    Sorunları zarar, kalıcılık, etkilenen kullanıcı, kaynak örüntüsü ve mevcut düzeltme sorumlusuna göre önceliklendiriyoruz. Hukuk, güvenlik, kriz ve iş sorumluları kendi alanlarındaki önceliği ve yanıt yolunu onaylar.

    Her kayıt için düzeltme yolunu, sorumlu ekibi ve yanıt süresini gösteren aktarım listesi.

  6. Muhtemel kaynakları izleyip düzeltmeyi yeniden sınıyoruz

    Onaylanmış kaynak değiştikten sonra etkilenen prompt'ları ve ayrı tuttuğumuz kontrol prompt'larını yeniden çalıştırıyoruz, kapanışı bağımsız incelemeye açıyoruz. Bağımsız incelemeci ilk kurala bağlı kalarak sorunu kapatır, yeniden açar veya ilgili sorumluya aktarır.

    Kalan değişkenliği ve kapanış kanıtını içeren önce ve sonra doğruluk raporu.

Kanıt ve önem düzeyine göre sıralanmış işler

Her sorunu kanıtı, sorumlusu ve yeniden testiyle kaydediyoruz

Teslimatlar hangi iddiaların desteklendiğini, kaynakla çeliştiğini, güncelliğini yitirdiğini, itirazlı kaldığını veya doğrulanamadığını gösteriyor. Önemli bir sorunu kapatmak için gereken kanıtı da aynı kayıtta tutuyoruz.

  • İddia düzeyinde yanıt doğruluk puan kartı

    Örneklenen marka bilgilerinin desteklenmiş, çelişkili, güncelliğini yitirmiş, itirazlı ve doğrulanamamış durumlarını iddia düzeyinde gösteren başlangıç kaydı.

  • Önemli yanlış temsilleri sıralayan rapor

    Önemli hataları, eksikleri ve yanıltıcı çerçeveleri zarar, kalıcılık ve etkilenen kullanıcıya göre önceliklendirir.

  • Kaynak düzeltmelerinin öncelik ve sorumlu haritası

    Çözülebilen her sorun için değiştirilmesi gereken kaynak bölümünü, sayfayı veya bilgi yönetimi adımını ve onay sorumlusunu gösterir.

  • İnsan incelemesinden geçen yeniden test paketi

    Yinelenen testleri ve ayrı tutulan kontrolleri kullanarak değişiklik sonrasında kapanan, süren ya da yeni ortaya çıkan temsil sorunlarını belgeler.

  • Kaynakla tam desteklenen tekil bilgi oranı

    Desteklenmeyen vakaları kaynak düzeltmesine veya araştırmaya yönlendirir. İtirazlı bilgileri yapay bir kesinlik içinde değerlendirmez.

İnandırıcı görünen yanıtı da kaynağına kadar izleyin

Yanıtın dayanağı ve etkisi ayrı incelenmeli

Önemli bir marka iddiası yanlış, eski veya eksik olabiliyorsa ya da sunuluş biçimi kullanıcının yorumunu değiştirebiliyorsa bu yöntemi kullanıyoruz.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • AI yanıtları yanlış ya da eski marka bilgilerini tekrarlıyor — Ürün, kurum, kişi, konum veya politika ayrıntısı birden fazla örnekte önemli ölçüde hatalı kalıyor.
  • Bilgi doğru görünse de anlatım yanıltıyor — Atlanan bir koşul, dengesiz karşılaştırma veya kurulan çerçeve makul bir kullanıcının markayı algılayışını değiştiriyorsa inceliyoruz.
  • Otomatik duygu puanı doğrudan eyleme bağlanıyor — Kaynak karşılaştırması, incelemeci uyumu ve aktarım eşiği olmadan etiket karar taşıyamıyor.
  • Tek yanıt birden fazla doğrulanabilir bilgiyi topluyor — Ad, tarih, özellik, uygunluk, fiyat, konum ve karşılaştırma için tek doğruluk kararı verilemiyor.
  • İddia kaydı hata ile belirsizliği karıştırıyor — Onaylı kaynaklar destekli, eski, itirazlı ve doğrulanamayan ifadeleri henüz ayıramıyor.
  • Ton, destekli bir bilginin nasıl okunduğunu değiştiriyor — Eksik koşul veya karşılaştırma, kullanıcının yorumunu ya da kararını etkiliyor.
  • Tonla olgusal doğruluk aynı karara bağlanıyor — Yazılı kural pozitif, negatif, karma ve belirsiz çerçeveyi kaynak desteğinden ayıramıyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Kanıtlı eleştirinin hata sayılması bekleniyor — Yayıncıya baskı kurmak veya olumlu kanıt üretmek bu çalışmanın düzeltme yolu olmuyor.
  • Otomatik duygu etiketinin gerçekliği belirlemesi bekleniyor — Olgusal destek için kalibre edilmiş insan örneği ve belirsiz durum seçeneği gerekiyor.

AI'ın bir markayı nasıl kaynak gösterdiğini izleyen ekip

GEO çalışması, AI yanıtlarının bugün bir marka hakkında gerçekte ne söylediğini kaydetmekle başlıyor, sonra etkileyebileceğiniz kısımlara geçiyor. Aşağıdaki danışmanlar, bu sayfanın kapsadığı yetkinlikte çalışıyor.

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Profound

    Örneklenen yanıtı işaretli satırla sınırlamadan bütün bağlamıyla saklıyor

  • Peec AI

    Tam yanıtı çalıştırma koşullarıyla saklıyor, iddia kaydı bunun üzerinden ayrıştırılıyor

  • Otterly.AI

    Marka duygu tonunu ayrı bir sinyal olarak izliyor, iddianın doğruluğundan bağımsız tutuyor

  • OpenAI

    Örneklenen yanıtların geldiği platform, kapanış testi için değiştirilmeden yeniden çalıştırılıyor

  • Google Search Console

    İddianın dayandığı kaynak sayfanın indeksli ve güncel olduğunu doğruluyor

  • Airtable

    Her iddiayı şiddeti ve sonraki adımıyla yapılandırılmış kayıtta tutuyor

İtirazlı bir bilgi, düzeltilmiş bilgi değildir

Kritik marka iddialarını hangi kanıtla doğrulayabileceğinizi birlikte inceleyelim

Önemli soruları, mevcut kanıtları ve inceleme sınırlarını paylaşın. Doğrudan gözlenen bulguları, çözülemeyen noktaları ve hangi iddianın hangi sorumluya gitmesi gerektiğini birlikte belirleyelim.
Doğruluk kapsamını konuşalım

Sık gelen sorular

AI modellerinin markamız hakkında ürettiği yanlış bilgileri (hallucination) nasıl tespit ediyoruz?

Markanızın ürün özellikleri, fiyatlandırması, müşteri hizmetleri süreçleri ve şirket politikalarıyla ilgili soruları düzenli çalıştırarak resmi bilgilerinizle uyuşmayan yanıtları otomatik ayrıştırıyoruz.

Hatalı bir AI yanıtı tespit edildiğinde doğrudan müdahale etmek mümkün müdür?

Modellerin kapalı kodlarına doğrudan müdahale edilemez; ancak modelin yanlış bilgiyi çektiği eski/hatalı web kaynaklarını tespit edip güncelleyerek ve sitenizdeki resmi açıklamayı güçlendirerek yanıtın düzelmesini sağlıyoruz.

Yanıtlardaki olumsuz veya yanıltıcı ifadeler marka itibarımızı nasıl etkiler?

Kullanıcılar AI yanıtlarını tarafsız ve doğru kabul etme eğilimindedir. Hatalı bir iade politikası veya eksik özellik bilgisi potansiyel müşteri kaybına yol açabileceğinden hızlı düzeltme kritiktir.

Kritik bir bilgi yanlışının düzeltildiğini nasıl doğruluyoruz?

Yapılan içerik ve kaynak güncellemeleri sonrasında aynı prompt setini tekrarlı olarak test ederek modelin doğru bilgiye geçtiğini teyit ediyoruz.