با این روش ها، اعتبار کسب و کارتان را در هوش مصنوعی بهبود ببخشید!

امروزه بسیاری از کاربران برای انتخاب یک شرکت، خرید محصول یا دریافت خدمات، تنها به گوگل مراجعه نمی‌کنند. آن‌ها از ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT و Gemini نیز کمک می‌گیرند و سوال‌هایی مانند بهترین شرکت برای طراحی سایت کدام است؟، آیا این فروشگاه قابل اعتماد است؟ یا کدام برند را برای خرید پیشنهاد می‌کنید؟ می‌پرسند. در این مطلب از سری مطالب وبلاگ پارس وی دی اس به این موضوع که با این روش ها، اعتبار کسب و کارتان را در هوش مصنوعی بهبود ببخشید! می‌پردازیم.

در چنین شرایطی، حضور نام یک کسب‌وکار در پاسخ‌های هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارد؛ اما این حضور به تنهایی کافی نیست. ممکن است هوش مصنوعی نام یک شرکت را معرفی کند، اما هنگام پاسخ به سوال درباره اعتبار آن، به چند نظر منفی یا شکایت قدیمی اشاره کند و مشتری را به انتخاب رقیبان تشویق کند.

این مسئله یک پرسش مهم را مطرح می‌کند: چگونه می‌توان به هوش مصنوعی کمک کرد تا شناخت دقیق‌تر و کامل‌تری از کسب‌وکار ما داشته باشد؟ پاسخ این است که باید اطلاعات واقعی، مستند و به‌روز برند را به شکلی روشن و قابل بررسی در اینترنت منتشر کنیم. در این مقاله، روش‌های کاربردی برای انجام این کار را بررسی می‌کنیم.

چرا هوش مصنوعی گاهی تصویر نادرستی از یک کسب‌وکار ارائه می‌دهد؟

یکی از دلایل این مشکل، دسترسی نداشتن به تمام اطلاعات لازم برای ارزیابی یک شرکت است. فرض کنید یک فروشگاه اینترنتی در طول ۱۰ سال فعالیت خود به ۲۰ هزار مشتری خدمات ارائه داده است. در این مدت، ۲۰۰ نظر مثبت و پنج شکایت منفی درباره آن منتشر شده است.

اگر هوش مصنوعی فقط به همان پنج شکایت دسترسی داشته باشد، ممکن است تصور کند که این فروشگاه گزینه پرخطری برای خرید است. اما اگر تعداد کل مشتریان، سابقه فعالیت، نظرات مثبت و نحوه رسیدگی به شکایت‌ها را نیز در اختیار داشته باشد، می‌تواند تصویر متعادل‌تری از وضعیت کسب‌وکار ارائه دهد.

در واقع، برای ارزیابی اعتبار یک شرکت، دیدن یک نظر منفی کافی نیست، باید مشخص باشد که این نظر چه زمانی منتشر شده، به چه موضوعی مربوط است، آیا مشکل برطرف شده و در مقایسه با تعداد کل مشتریان چه اهمیتی دارد. البته این موضوع به معنای بی‌اهمیت بودن شکایت‌ها نیست. گاهی چند شکایت می‌توانند نشانه یک مشکل جدی باشند. هدف این است که اطلاعات در کنار یکدیگر بررسی شوند تا نتیجه‌گیری بر اساس شواهد کامل‌تری انجام شود.

چگونه اطلاعات ناقص درباره برند را اصلاح کنیم؟

اولین قدم، بررسی تصویری است که هوش مصنوعی از کسب‌وکار ما ارائه می‌دهد. برای این کار می‌توان سوال‌هایی را مطرح کرد که مشتریان احتمالی پیش از خرید می‌پرسند.

برای مثال، اگر یک شرکت خدمات طراحی سایت دارید، می‌توانید از چند ابزار هوش مصنوعی بپرسید:

• آیا این شرکت برای طراحی سایت انتخاب مناسبی است؟
• نقاط قوت و ضعف این شرکت چیست؟
• آیا مشتریان از خدمات آن رضایت دارند؟
• چه نگرانی‌هایی درباره این شرکت وجود دارد؟
• این شرکت چه تفاوتی با رقیبان خود دارد؟

پاسخ‌ها را ذخیره کنید و بررسی کنید که هوش مصنوعی از چه اطلاعاتی استفاده کرده است. آیا به نظرات منفی اشاره می‌کند؟ آیا سابقه شرکت را می‌شناسد؟ آیا خدمات و تخصص‌های آن را به درستی معرفی می‌کند؟ آیا اطلاعات قدیمی یا اشتباهی درباره برند ارائه می‌دهد؟ این بررسی به شما کمک می‌کند شکاف‌های اطلاعاتی را شناسایی کنید. شاید لازم باشد اطلاعات صفحه درباره ما کامل‌تر شود، نمونه‌کارهای بیشتری منتشر کنید یا به شکایت‌های قدیمی پاسخ مستند بدهید.

انتشار یک معرفی جامع و مستند از کسب‌وکار

یکی از راهکارهای مهم، تهیه یک صفحه یا سند جامع درباره برند است. این سند باید اطلاعات اصلی کسب‌وکار را به شکلی روشن، منظم و قابل بررسی در اختیار کاربران و سیستم‌های هوش مصنوعی قرار دهد.

در این معرفی بهتر است چند موضوع اصلی پوشش داده شود.

۱. معرفی کسب‌وکار: نام رسمی شرکت، تاریخ شروع فعالیت، حوزه کاری، اطلاعات مالکیت در صورت نیاز و سابقه فعالیت را توضیح دهید. اگر نام شرکت در گذشته تغییر کرده است، این موضوع را نیز روشن کنید.

۲. معرفی محصولات و خدمات: خدمات اصلی، محدوده فعالیت، شهرهای تحت پوشش، شرایط خرید و ویژگی‌هایی را توضیح دهید که کسب‌وکار شما را از دیگران متمایز می‌کند. از ادعاهای کلی مانند بهترین شرکت ایران خودداری کنید، مگر اینکه مدرک معتبری برای آن داشته باشید.

۳. ارائه شواهد و مدارک: مجوزها، گواهینامه‌ها، نمونه‌کارها، مطالعات موردی و نظرات مشتریان می‌توانند به شناخت بهتر کسب‌وکار کمک کنند. تا حد امکان، برای اطلاعات مهم به منابع معتبر و صفحات اصلی آن‌ها پیوند دهید.

۴. توضیح درباره اعتبار و رضایت مشتریان: اگر شکایت یا انتقادی درباره شرکت منتشر شده است، موضوع را پنهان نکنید. منبع و تاریخ آن را مشخص کنید، توضیح دهید که شکایت درباره چه مسئله‌ای بوده و در صورت وجود، اقدامات انجام‌شده برای رفع مشکل را شرح دهید.

۵. مشخص کردن محدودیت اطلاعات: اگر موضوعی هنوز بررسی نشده یا نتیجه آن مشخص نیست، بهتر است این مسئله را صادقانه بیان کنید. شفافیت درباره موارد نامشخص، از ارائه ادعاهای نادرست بهتر است.

چرا پاسخ دادن به نظرات منفی اهمیت دارد؟

نظرات منفی بخشی از تجربه مشتریان هستند و نمی‌توان انتظار داشت که هیچ کسب‌وکاری در طول فعالیت خود با نارضایتی روبه‌رو نشود. آنچه اهمیت دارد، نحوه برخورد با این نظرات است. برای مثال، اگر مشتری از تاخیر در ارسال سفارش شکایت کرده است، شرکت می‌تواند توضیح دهد که مشکل چه بوده و برای جلوگیری از تکرار آن چه اقدامی انجام داده است. اگر مسئله برطرف شده، ارائه توضیح مستند می‌تواند به درک بهتر ماجرا کمک کند.

در مقابل، حذف صورت مسئله، انکار مشکلات واقعی یا انتشار ادعاهای بدون مدرک ممکن است اعتماد کاربران را کاهش دهد. بهتر است پاسخ‌ها دقیق، محترمانه و همراه با شواهد باشند. همچنین باید میان شکایت‌های مربوط به یک اتفاق خاص و مشکلات تکرارشونده تفاوت قائل شد. اگر چندین مشتری از یک مسئله مشابه شکایت کرده‌اند، تنها توضیح دادن کافی نیست و لازم است ریشه مشکل نیز برطرف شود.

نقش فایل llms.txt در معرفی برند به هوش مصنوعی

یکی از روش‌هایی که در حوزه بهینه‌سازی سایت برای هوش مصنوعی مطرح شده، استفاده از فایل‌هایی مانند llms.txt و llms-full.txt است. هدف این فایل‌ها ارائه اطلاعات منظم درباره سایت و محتوای آن به سیستم‌های هوش مصنوعی است.

کسب‌وکارها می‌توانند در چنین فایل‌هایی، اطلاعات مهم درباره خدمات، محصولات، ساختار سایت و منابع معتبر خود را معرفی کنند. با این حال، باید توجه داشت که پشتیبانی و نحوه استفاده از این فایل‌ها در سیستم‌های مختلف یکسان نیست و انتشار آن‌ها تضمین نمی‌کند که هوش مصنوعی اطلاعات را دریافت کند یا در پاسخ‌های خود به کار ببرد.

برای شروع، بهتر است محتوای این فایل‌ها را بر اساس اطلاعات واقعی سایت تهیه کنید و آن‌ها را جایگزین صفحات اصلی، توضیحات محصولات یا محتوای باکیفیت ندانید. همچنین، هر اطلاعاتی که در این فایل‌ها منتشر می‌شود باید با محتوای قابل مشاهده سایت هماهنگ باشد.

برای کسب‌وکارهای ایرانی، تکمیل صفحه درباره ما، انتشار اطلاعات تماس و خدمات، معرفی اعضای اصلی تیم، ارائه نمونه‌کارهای مستند و پاسخ‌گویی شفاف به مشتریان، اقداماتی عملی و مهم هستند. پس از ایجاد این زیرساخت، می‌توان روش‌های فنی پیشرفته‌تر را نیز بررسی کرد.

چگونه نتیجه اقدامات خود را ارزیابی کنیم؟

پس از اصلاح اطلاعات سایت، نباید انتظار داشته باشید که پاسخ‌های هوش مصنوعی بلافاصله تغییر کنند. ممکن است سیستم‌ها هنوز از اطلاعات قدیمی استفاده کنند یا به منابع دیگری استناد کنند. به همین دلیل، بررسی مستمر اهمیت دارد.

برای ارزیابی نتیجه، سوال‌های یکسانی را در چند ابزار هوش مصنوعی مطرح کنید و پاسخ‌ها را در زمان‌های مختلف ذخیره کنید. سپس بررسی کنید که آیا اطلاعات شرکت دقیق‌تر شده، منابع معتبر بیشتری معرفی می‌شوند و نگرانی‌ها با توضیحات کامل‌تری همراه هستند یا خیر.

برای مقایسه منصفانه، سوال‌ها و روش بررسی را تا حد امکان ثابت نگه دارید و تاریخ، نام ابزار و متن پاسخ‌ها را ثبت کنید. به این ترتیب، می‌توانید تغییرات را بهتر ارزیابی کنید؛ هرچند تغییر پاسخ‌ها لزوما به معنای اثبات تاثیر مستقیم اقدامات شما نیست.

جمع‌بندی

برای بهبود تصویر یک برند در پاسخ‌های هوش مصنوعی، نمی‌توان تنها به تولید محتوا یا انتشار چند نظر مثبت اکتفا کرد. آنچه اهمیت دارد، ارائه تصویری واقعی، کامل و مستند از کسب‌وکار است. شناخت نقاط ضعف اطلاعات موجود، تکمیل معرفی شرکت، انتشار شواهد معتبر، پاسخ‌گویی مسئولانه به شکایت‌ها و بررسی منظم پاسخ‌های هوش مصنوعی، از مهم‌ترین اقداماتی هستند که کسب‌وکارها می‌توانند انجام دهند.

در نهایت، هدف نباید وادار کردن هوش مصنوعی به تعریف کردن از یک برند باشد. هدف این است که اطلاعات کافی و قابل اعتماد در اختیار آن قرار گیرد تا بتواند کسب‌وکار را منصفانه‌تر ارزیابی کند. در فضای رقابتی امروز، هرچه اطلاعات یک شرکت شفاف‌تر و مستندتر باشد، زمینه بهتری برای اعتماد مشتریان و حضور موثرتر آن در جستجوی هوش مصنوعی فراهم خواهد شد.