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. Markanın gerçekten arkasında durabileceği gerekçelerle önerilip önerilmediğini bilmesi gereken ürün ve içerik liderleri.

Modellerin markayı neden önerdiğini veya neden atladığını net biçimde görürsünüz. Düzeltme çalışması gerçek nedeni hedefler, duygu puanını daha hoş göstermeye çalışmaz.

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör

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

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.
Persona, ihtiyaç, koşul ve beklenen kararı içeren öneri niyeti matrisi.
Yapay zeka desteği
Onaylı kitle araştırmasından alıcı ihtiyacını, istisnaları, koşulları ve karar kriterlerini çıkarır. Persona veya talep uydurmaz.
İnsan onayı
Müşteri araştırma, satış ve ürün sorumluları kriterlerin kaynağını, önceliğini ve öneri bağlamını onaylar.
Uyum, uyumsuzluk ve kanıt kurallarını belirliyoruz
Markanın görünüp görünmediğine bakmadan önce her kriter için destek kuralını, eleme koşulunu ve kabul edilebilir kanıtı yazıyoruz.
Uygun, uygun değil ve belirsiz durumları ayıran kriter-kanıt kaydı.
Yapay zeka desteği
Her kriteri onaylı özellik, eleme kuralı, karşılaştırmalı kanıt ve açık belirsizlik durumuyla eşler.
İnsan onayı
Alan, hukuk ve ürün sorumluları senaryolar çalıştırılmadan önce uyum, uyumsuzluk ve kanıt kurallarını onaylar.
Öneri senaryolarını tekrar tekrar çalıştırıyoruz
Uygun, uygun olmayan, belirsiz ve rakip senaryolarını tekrarlı biçimde çalıştırıyoruz. Kısa listeyi ve gerekçeyi eksiksiz saklıyoruz.
Tam yanıt kayıtlarına bağlı uyum ve uyumsuzluk karar tablosu.
Yapay zeka desteği
Sabit uygun, uygun olmayan ve belirsiz senaryoları çalıştırır. Tam kısa listeleri, gerekçeleri, çekinceleri, kaynakları ve hataları korur.
İnsan onayı
İzleme sorumlusu çalıştırma tamlığını doğrular ve her senaryoya aynı geçerlilik kuralını uygular.
Öneri gerekçelerini ve kaynakları denetliyoruz
Her dahil etme, atlama ve çekinceyi onaylı kriterlerle karşılaştırır. Gösterilen kaynağın gerekçeyi gerçekten destekleyip desteklemediğini inceliyoruz.
Destek ve zarar etiketleri bulunan açıklamalı kısa liste kanıt seti.
Yapay zeka desteği
Her öneri gerekçesini tam kanıtla eşler. Destekli, kısmi, desteksiz, çelişkili ve zararlı sonuçları sınıflandırır.
İnsan onayı
Alan, editoryal ve hukuk incelemecileri kanıt ile zarar etiketlerini onaylar ya da kararsız durumu kaydeder.
Dürüst kanıt ve içerik eksiklerini gideriyoruz
Yalnızca kanıtlayabildiğimiz kriter sayfalarını, karşılaştırmaları, sınırlamaları ve açıklamaları güçlendiriyoruz.
Öncelikli alıcı kriteri içerik spesifikasyonu ve kanıt iş listesi.
Yapay zeka desteği
Onaylı kanıttan sınırlı bilgi, karşılaştırma, uyum ve istisna düzeltmeleri taslaklaştırır. Yanıtsız kalması gereken boşlukları belirtir.
İnsan onayı
İçerik, ürün, marka ve hukuk sorumluları kendi yetkilerindeki dürüst düzeltmeleri onaylar. Yanlış uyum iddiası yayımlanamaz.
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.
Uygun ve uygun olmayan durumların doğruluğunu gösteren kontrol testi raporu.
Yapay zeka desteği
Farklı ifadeleri, uygun ve uygun olmayan vakaları ve ayrı tuttuğumuz kontrol persona'larını yeniden çalıştırır. Destekli öneriyle yanlış olumlu sonuçları ayrı raporlar.
İnsan onayı
Bağımsız incelemeci, desteksiz ya da yanlış uyumlu önerileri artıran her kazanımı reddeder.

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.
Kabul koşulu
Temel sorunun eksik uygunluk kanıtı, yanlış uyum veya kararsız gözlem olup olmadığını ortaya çıkarır.
Ritim: Varyans ayrıldı
Alıcı ölçütleri için içerik şartnamesi
Her öncelikli sayfanın açıklaması gereken soruyu, kanıtı, sınırlamayı ve karşılaştırma dilini tanımlar.
Kabul koşulu
İçerikten sorumlu kişiye, dayanaksız üstünlük iddiası yazmadan neyi görünür kılacağını söyler.
Ritim: Kanıt zorunlu
Kanıt eksiği ve hariç tutma yol haritası
Ekibin üretebileceği kanıtı, bağımsız doğrulama gerektiren veriyi ve açıkça reddedilecek bağlamları ayırır.
Kabul koşulu
Her kriter için yatırım, açıklama, erteleme veya bilinçli olarak hiçbir şey yapmama kararını destekler.
Ritim: Boşluklar ayrıldı
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.
Kabul koşulu
Yayının öneri doğruluğunu iyileştirip iyileştirmediğini belirler ve yalın marka bahsini ayrı tutar.
Ritim: Ayrı kontrol yapıldı
Uygun önerilerin oranı
Yalnızca onaylı uyum koşulları karşılandığında verilen önerileri sayar. Yalın marka bahsi ve yanlış öneri buna dahil edilmez.
Kabul koşulu
Belgelenmiş ölçüm kuralı: uyum açısından uygun olan ve markayı açıkça öneren çalıştırmalar. Kapsam, ölçüm tabanı, hariç durumlar ve gözlem penceresi karşılaştırma öncesinde sabitlenir.
Ritim: Kural önceden sabit

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.

Çalışma başlamadan önceki durumu anlatan Zeo sahnesi

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.

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 Etme YazıDidem HimmetliBüyük Dil Modellerinin Arama ve Öneriler Üzerindeki Dönüşümsel Etkisi

Peec AI
Sentiment verisini markanın yalnızca anılmasından ayrı bir metrik olarak izliyor
Otterly.AI
Öneri kalıbını buna yol açan belirli içerik boşluğuna bağlıyor
Airtable
Öneri gerekçelerinin karşılaştırıldığı belgelenmiş alıcı kriterlerini aynı yerde tutuyor

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

Öneri analizini konuşalım

Bu yöntem öneri veya atıf garantisi verir mi?

Hayır. Gizli prompt'larla oynamaz, yorum uydurmaz ve yapay bir uzlaşı üretmeyiz. Öneriler kontrolümüz dışındaki üçüncü taraf çıktılarıdır.

Bu yöntem ne zaman doğru seçimdir?

Marka ilgili kısa listelerde yer almadığında ya da yanlış neden, kitle veya koşullar için göründüğünde kullanılır. Değişiklik önermeden önce uyumu doğrularız.

Olumsuz dil yine de doğru olabilir mi?

Evet. Desteklenen bir eleştiri ölçüm hatası değildir. Tonu olgusal destekten ayırırız. Yalnızca önemli ölçüde yanıltıcı ya da desteksiz gerekçeye dayanan çerçeveyi yükseltiriz.

Öneri kalitesinin iyileştiğini ne kanıtlar?

Uygun öneriler belgelenmiş alıcı kriterleri ve kanıtla uyuşmalı, uygun olmayan vakalar dışarıda kalmalıdır. İlk ve ayrı tutulan kontrol senaryolarını yeniden çalıştırır, yanlış öneri kazançlarını başarısızlık sayarız.

Ekibe göre

Sektöre göre

Araca göre

Yanıt Tonu ve Öneri Analizi

Alıcı kriterlerini uygunluk senaryolarında sınayın

Kullanıcı sorularından karar ölçütleri çıkarıyoruz

Uyum, uyumsuzluk ve kanıt kurallarını belirliyoruz

Öneri senaryolarını tekrar tekrar çalıştırıyoruz

Öneri gerekçelerini ve kaynakları denetliyoruz

Dürüst kanıt ve içerik eksiklerini gideriyoruz

Farklı ifadelerle kontrol personalarını yeniden sınıyoruz

Doğru uyumu izleyen öneri haritası

Öneriyi tetikleyen başlangıç tablosu

Alıcı ölçütleri için içerik şartnamesi

Kanıt eksiği ve hariç tutma yol haritası

Ayrı tutulan kontroller için öneri sınama raporu

Uygun önerilerin oranı