Önerinin hangi gerekçeye dayandığını görün

Yanıt Tonu ve Öneri Analizi

Modellerin markayı nasıl anlattığını, neden önerdiğini ve olumlu görünen hangi değerlendirmenin yanlış bir temele dayandığını açıkça ortaya koyuyoruz.

Yinelenen öneri senaryolarında tonu, kısa listedeki yeri, gerekçeleri, çekinceleri ve uygun olmayan vakaları inceliyoruz. Amacımız, öneri dilinin belgelenmiş alıcı kriterleri ve kanıtla örtüştüğünü doğrulamak. Övgü miktarını artırmaya çalışmıyoruz. Modellerin markayı neden önerdiğini veya neden atladığını net biçimde görürsünüz. Düzeltme çalışması gerçek nedeni hedefler, duygu puanını daha hoş göstermeye çalışmaz. Markanın gerçekten arkasında durabileceği gerekçelerle önerilip önerilmediğini bilmesi gereken ürün ve içerik liderleri.

Yapay zeka yanıt kartının yanında olumlu, nötr ve olumsuz ton göstergelerini okuyan figür

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • Sabancı Üniversitesi
  • MNG Kargo
  • Obilet
  • Joker
  • Bluemint
  • S Sport Plus
  • Vispera
  • Amazon
  • BMW
  • Shell
  • Hyundai
  • PepsiCo
  • Red Bull
  • MediaMarkt
  • Decathlon
  • Trendyol
  • Hepsiburada
  • Sahibinden.com
  • Bayer
  • Sanofi
  • EY
  • KPMG
  • DenizBank
  • Acıbadem Sağlık Grubu

Kriterleri uyum testine taşıyın

Alıcı kriterlerini uygunluk senaryolarında sınayın

Gerçek karar kriterleriyle başlıyoruz. Uygun ve uygun olmayan senaryoları sabit koşullarda çalıştırıyoruz, daha fazla yanlış öneri üreten her kazanımı reddediyoruz.

Çalışma ilkelerimiz

  • Önce uyum, sonra övgü
  • Her gerekçe kanıtla eşleşir
  • Haklı eleştiriyi kayıtta tutun
  • Tonu siparişle yönlendirmeyin

  1. Kullanıcı sorularından karar ölçütleri çıkarıyoruz

    Satış, destek ve araştırma sorularını ihtiyaca, koşula, riske ve karar aşamasına göre kümeliyoruz. Az görülen ama önemli senaryoları korumaya özen gösteriyoruz. Müşteri araştırma, satış ve ürün sorumluları kriterlerin kaynağını, önceliğini ve öneri bağlamını onaylar.

    Persona, ihtiyaç, koşul ve beklenen kararı içeren öneri niyeti matrisi.

  2. Uyum, uyumsuzluk ve kanıt kurallarını belirliyoruz

    Markanın görünüp görünmediğine bakmadan önce her kriter için destek kuralını, eleme koşulunu ve kabul edilebilir kanıtı yazıyoruz. Alan, hukuk ve ürün sorumluları senaryolar çalıştırılmadan önce uyum, uyumsuzluk ve kanıt kurallarını onaylar.

    Uygun, uygun değil ve belirsiz durumları ayıran kriter-kanıt kaydı.

  3. Öneri senaryolarını tekrar tekrar çalıştırıyoruz

    Uygun, uygun olmayan, belirsiz ve rakip senaryolarını tekrarlı biçimde çalıştırıyoruz. Kısa listeyi ve gerekçeyi eksiksiz saklıyoruz. İzleme sorumlusu çalıştırma tamlığını doğrular ve her senaryoya aynı geçerlilik kuralını uygular.

    Tam yanıt kayıtlarına bağlı uyum ve uyumsuzluk karar tablosu.

  4. Öneri gerekçelerini ve kaynakları denetliyoruz

    Her dahil etme, atlama ve çekinceyi onaylı kriterlerle karşılaştırır. Gösterilen kaynağın gerekçeyi gerçekten destekleyip desteklemediğini inceliyoruz. Alan, editoryal ve hukuk incelemecileri kanıt ile zarar etiketlerini onaylar ya da kararsız durumu kaydeder.

    Destek ve zarar etiketleri bulunan açıklamalı kısa liste kanıt seti.

  5. Dürüst kanıt ve içerik eksiklerini gideriyoruz

    Yalnızca kanıtlayabildiğimiz kriter sayfalarını, karşılaştırmaları, sınırlamaları ve açıklamaları güçlendiriyoruz. İçerik, ürün, marka ve hukuk sorumluları kendi yetkilerindeki dürüst düzeltmeleri onaylar. Yanlış uyum iddiası yayımlanamaz.

    Öncelikli alıcı kriteri içerik spesifikasyonu ve kanıt iş listesi.

  6. Farklı ifadelerle kontrol personalarını yeniden sınıyoruz

    İyileştirmenin uygun olmayan senaryolarda yanlış öneri üretmediğini görmek için ilk paneli ve ayrı tutulan kontrol persona'larını yeniden test ediyoruz. Bağımsız incelemeci, desteksiz ya da yanlış uyumlu önerileri artıran her kazanımı reddeder.

    Uygun ve uygun olmayan durumların doğruluğunu gösteren kontrol testi raporu.

Elinizde kalan öneri haritası

Doğru uyumu izleyen öneri haritası

Teslim edilen çalışma, destekli uyumu, uygun olmayan vakaları, eksik kanıtı ve güvenilmez öneri gerekçelerini ürün, içerik ve hukuk ekibinin karar verebileceği açıklıkta gösterir.

  • Öneriyi tetikleyen başlangıç tablosu

    Uygun öneri, yanlış pozitif, atlanma, gerekçe doğruluğu ve olağan varyasyonu senaryo bazında gösterir.

  • Alıcı ölçütleri için içerik şartnamesi

    Her öncelikli sayfanın açıklaması gereken soruyu, kanıtı, sınırlamayı ve karşılaştırma dilini tanımlar.

  • Kanıt eksiği ve hariç tutma yol haritası

    Ekibin üretebileceği kanıtı, bağımsız doğrulama gerektiren veriyi ve açıkça reddedilecek bağlamları ayırır.

  • Ayrı tutulan kontroller için öneri sınama raporu

    İlk persona'lar ile ayrı tuttuğumuz kontrol persona'ları arasındaki değişimi, yeni yanlış önerileri ve dayanaksız gerekçeleri birlikte gösterir.

  • Uygun önerilerin oranı

    Yalnızca onaylı uyum koşulları karşılandığında verilen önerileri sayar. Yalın marka bahsi ve yanlış öneri buna dahil edilmez.

Gerekçe çarpıksa

Marka yanlış nedenle göründüğünde ya da hiç görünmediğinde

Öneri yanıtları markayı atlıyorsa, uygun olmayan bir kitleye öneriyorsa ya da ürünün dürüstçe arkasında duramayacağı gerekçeler kullanıyorsa bu yöntemi seçin.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Sorununuz bu görevin kapsamına giriyor — Marka ilgili ChatGPT kısa listelerinde yer almadığında ya da yanlış neden, kitle veya koşullar için göründüğünde bu yöntem devreye girer.
  • Karar, uygunluk ölçütlerini bekliyor — Ekibiniz markanın hangi müşteri ölçütlerini karşıladığını, kanıtın nerede eksik kaldığını ve hangi bağlamın etik dışı olduğunu netleştiremiyor.
  • Kanıt var ama parçalı — Ekipte müşteri araştırması, ürün kanıtı ve tek tük ChatGPT örneği bulunur. Ama uygun öneriyi değerlendirecek ortak bir kural yoktur.
  • Alıcının niyeti, koşulları ve karar ölçütleri — Gerçek müşteri sorularını kullanım amacı, bütçe, konum, risk toleransı ve zorunlu koşullara dönüştürerek öneri uygunluğunu tanımlıyoruz.
  • Marka uyumu, hariç durumlar ve kanıt — Ürünün nerede uygun olup olmadığını ve her karşılaştırma ölçütünü hangi onaylı kanıtın desteklediğini kaydediyoruz.
  • Önerinin dili ve kısa listedeki yeri — Markanın kısa listeye girme, dışarıda kalma veya şartlı önerilme gerekçesini inceliyoruz. Yalın bir marka bahsini gerçek bir öneri saymayız.
  • Yorumun, kanıtın ve kaynağın bütünlüğü — Yorum, karşılaştırma, yetkinlik ve sonuç iddialarının kaynağını, güncelliğini ve ticari bağlantısını doğruluyoruz. Sahte bir onay sinyali üretmeyiz.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Tonun siparişe göre ayarlanması bekleniyor — Modellerin sizi bugün nasıl tanımladığını ve nedenini raporlayabiliriz. Ama tonu talep üzerine belirlenen bir hedefe çeviremeyiz.
  • Sıralama, öneri ve atıf için garanti talepleri — Gizli prompt'larla oynamaz, yorum uydurmaz ve yapay bir uzlaşı üretmeyiz. Öneriler kontrolümüz dışındaki üçüncü taraf çıktılarıdır.

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.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıCan MutioğluE-Ticaret Siteleri İçin GEO: Ürünleri AI Tavsiyelerine Dahil EtmeYazıDidem HimmetliBüyük Dil Modellerinin Arama ve Öneriler Üzerindeki Dönüşümsel Etkisi

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Peec AI

    Sentiment verisini markanın yalnızca anılmasından ayrı bir metrik olarak izliyor

  • Profound

    Alıcı senaryolarını tekrarlı çalıştırıp her kısa listenin yanındaki gerekçeleri saklıyor

  • Otterly.AI

    Öneri kalıbını buna yol açan belirli içerik boşluğuna bağlıyor

  • OpenAI

    Uygun ve uygun olmayan senaryoların, saklanan personalarla birlikte tekrarlandığı platform

  • Airtable

    Öneri gerekçelerinin karşılaştırıldığı belgelenmiş alıcı kriterlerini aynı yerde tutuyor

  • Jupyter

    Uygunluk kesinlik oranını kod olarak hesaplayıp yanlış pozitif artışın gizlenmesini engelliyor

Uygun değil demek de doğru bir öneridir

Alıcı karar kriterlerini incelenebilir kanıta bağlayın

Önemli soruyu, kanıtı ve kısıtları getirin. Zeo, neyin gözlemlendiğini, neyin hipotez kaldığını ve bu çalışmanın sorumlu bir kararı nasıl destekleyebileceğini gösterir.
Öneri analizini konuşalım

Sık gelen sorular

AI yanıtlarındaki marka duygu durumu (sentiment) ve öneri tonu nasıl analiz edilir?

Modellerin markanızdan bahsederken kullandığı sıfatları, tavsiye derecesini (güçlü öneri, alternatif, çekimser vb.) ve rakiplerle karşılaştırılma biçimini doğal dil işleme analizleriyle puanlıyoruz.

Bir AI modelinin markamız hakkında çekimser veya olumsuz bir ton kullanmasının sebepleri nelerdir?

Web'deki olumsuz kullanıcı yorumları, eksik ürün dokümantasyonu veya rakiplerin sunduğu bazı özelliklerin sizde net belirtilmemiş olması tonu olumsuz etkileyebilir.

Modelin öneri tonunu daha pozitif ve ikna edici hale getirmek için neler yapılır?

Güçlü müşteri başarı hikayeleri, bağımsız ödüller, net ürün avantajları ve güvenilirlik kanıtlarını web ekosisteminde öne çıkararak modelin referans aldığı algıyı güçlendiriyoruz.

Yanıt tonundaki iyileşmenin satışlara ve marka tercihine etkisi nedir?

Kullanıcılar doğrudan AI tavsiyesiyle karar verirken pozitif ve kendinden emin önerilen markaları ilk tercih olarak değerlendirir, bu da dönüşüm oranlarına doğrudan yansır.