Theo dõi cảm xúc thương hiệu trong câu trả lời AI dành cho đội ngũ mới

Cảm xúc thương hiệu trong câu trả lời AI là gì?

Cảm xúc thương hiệu trong câu trả lời AI là nhận định tích cực, trung lập, pha trộn hoặc tiêu cực mà công cụ trả lời đưa ra về một thương hiệu, sản phẩm hoặc công ty.

Phân tích cảm xúc hữu ích bao gồm:

• Sắc thái tổng thể
• Mức độ đề xuất
• Thuộc tính sản phẩm
• Cách định vị trong cạnh tranh
• Các điều kiện và cảnh báo
• Độ chính xác của thông tin
• Trích dẫn hỗ trợ
• Tính ổn định qua các lần chạy lặp lại

Ví dụ:

• Tích cực: “Brand A là lựa chọn phù hợp cho các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực được quản lý.”
• Trung lập: “Brand A cung cấp phần mềm tuân thủ.”
• Pha trộn: “Brand A có khả năng báo cáo tốt nhưng có thể đắt đỏ.”
• Tiêu cực: “Brand A có thể không phù hợp với các nhóm nhỏ.”

Nhãn pha trộn rất quan trọng vì một câu trả lời có thể chứa cả lời khen có giá trị lẫn một điểm trừ khiến người mua không muốn mua.

Đội ngũ mới nên theo dõi những prompt nào?

Đội ngũ mới nên bắt đầu với các prompt về độ tin cậy, ưu điểm, nhược điểm, so sánh, giá cả, hỗ trợ, bảo mật và mức độ phù hợp của sản phẩm.

Bắt đầu với:

• [Brand] có đáng tin cậy không?
• [Brand] có xứng đáng với mức giá không?
• [Brand] có những ưu điểm gì?
• [Brand] có những nhược điểm gì?
• Ai nên sử dụng [Brand]?
• Ai nên tránh sử dụng [Brand]?
• [Brand] có dịch vụ hỗ trợ khách hàng tốt không?
• [Brand] có an toàn không?
• [Brand] so với [Competitor]
• Những lựa chọn thay thế tốt nhất cho [Brand] là gì?

Thêm các câu hỏi không nhắc đến thương hiệu như “Nhà cung cấp nào có dịch vụ hỗ trợ tốt nhất?” để kiểm tra xem thương hiệu có được liên kết với một thuộc tính tích cực trong ngành hay không.

Thông tin chuyên sâu nguyên gốc: Cảm xúc trong prompt có nhắc đến thương hiệu cho thấy AI nói gì sau khi người mua biết đến công ty. Prompt về thuộc tính không nhắc đến thương hiệu cho biết thương hiệu có được chọn trước khi người mua biết nên cân nhắc những công ty nào hay không.

Nên phân loại cảm xúc như thế nào?

Cần phân loại cảm xúc theo sắc thái, cường độ, mức độ đề xuất, thuộc tính, độ chính xác và bằng chứng.

Sử dụng bảng sau:

Lưu toàn bộ câu trả lời gắn với từng điểm số. Xu hướng cảm xúc thể hiện bằng con số không thể giải thích đội ngũ nên khắc phục điều gì.

Các hướng dẫn và tài nguyên chiến lược nội dung của Dageno AI có thể hỗ trợ các đội ngũ chuyển từ việc ghi nhận cảm xúc sang một phương án GEO có cấu trúc.

Nên chẩn đoán cảm xúc tiêu cực như thế nào?

Hãy chẩn đoán cảm xúc tiêu cực bằng cách xác minh tuyên bố, xem xét các nguồn được trích dẫn và xác định nhóm chịu trách nhiệm vận hành trước khi tạo nội dung điều chỉnh.

Các nhóm có thể chịu trách nhiệm bao gồm:

Đừng dùng nội dung để che giấu vấn đề thực sự của sản phẩm. Trước tiên, hãy cải thiện trải nghiệm thực tế của khách hàng, sau đó công bố bằng chứng chính xác.

Ví dụ thực tế: Câu trả lời AI liên tục mô tả quy trình làm quen ban đầu là khó khăn. Công ty nên xác minh dữ liệu triển khai, điều chỉnh quy trình nếu cần, xuất bản hướng dẫn làm quen ban đầu mới nhất và hỗ trợ tuyên bố bằng bằng chứng từ khách hàng.

Đội ngũ mới có thể báo cáo cảm xúc mà không làm mọi thứ phức tạp như thế nào?

Đội ngũ mới có thể báo cáo cảm xúc bằng bảng điểm hàng tháng, thể hiện những thay đổi lớn nhất trong nội dung tường thuật, prompt bị ảnh hưởng, nguồn và các hành động được giao.

Một báo cáo hữu ích bao gồm:

• Tỷ lệ phản hồi tích cực, pha trộn và tiêu cực tổng thể
• Tỷ lệ đề xuất
• Các thuộc tính tích cực hàng đầu
• Các thuộc tính tiêu cực hàng đầu
• Lỗi thông tin đáng kể
• Ưu thế của đối thủ cạnh tranh
• Các nguồn có ảnh hưởng
• Nội dung tường thuật ổn định so với biến động
• Ba hành động ưu tiên
• Ngày đánh giá sau khi hành động

Tránh chỉ báo cáo một con số cảm xúc ròng. Ban điều hành cần hiểu ý nghĩa kinh doanh, trong khi các nhóm vận hành cần biết chính xác prompt và nguồn.

Dageno AI hỗ trợ theo dõi cảm xúc thương hiệu trong AI như thế nào?

Dageno AI biến việc theo dõi cảm xúc thương hiệu trong AI thành một quy trình vận hành kết nối bằng chứng, quyết định, triển khai nội dung và kết quả có thể đo lường.

Dageno AI cung cấp quy trình từ theo dõi dữ liệu → chiến lược → tạo nội dung → phân bổ kết quả.

Nền tảng GEO của Dageno AI theo dõi khả năng hiển thị của thương hiệu và đối thủ trên các công cụ trả lời lớn, bao gồm ChatGPT, Gemini, Perplexity, trải nghiệm AI của Google, Copilot và các nền tảng khác được hỗ trợ. Các đội ngũ có thể kiểm tra câu trả lời ở cấp độ prompt, tên miền được trích dẫn, URL được trích dẫn, ngữ cảnh đề xuất, cảm xúc, thị phần tiếng nói và khác biệt theo khu vực địa lý.

Lớp chiến lược giúp đội ngũ xác định khoảng trống nào cần ưu tiên hành động. Các phát hiện liên quan có thể bao gồm:

• Nội dung tường thuật tích cực, trung lập, pha trộn và tiêu cực về thương hiệu ở cấp độ prompt
• Các thuộc tính và đối thủ gắn với ngôn từ đề xuất
• Tên miền được trích dẫn và các trang cụ thể ảnh hưởng đến cảm xúc
• Thay đổi về cảm xúc sau các hành động liên quan đến sản phẩm, nội dung, nguồn hoặc định vị

Quy trình định vị cạnh tranh của Dageno AI chuyển những phát hiện đó thành các ưu tiên, trong khi quy trình chiến lược nội dung AI giúp các đội ngũ xây dựng trang ưu tiên câu trả lời, nội dung so sánh, nội dung về trường hợp sử dụng, tài liệu hướng dẫn và FAQ có cấu trúc. Sau đó, Công cụ kiểm tra một trang có thể đánh giá độ rõ ràng, khả năng thu thập dữ liệu, cấu trúc và mức độ dễ đọc đối với AI của trang.

Ví dụ thực tế: Một đội ngũ marketing mới có thể xác định cảm xúc tiêu cực chủ yếu xuất hiện trong các nội dung so sánh giá, cập nhật nội dung giá minh bạch và theo dõi xem nội dung tường thuật có trở nên chính xác hơn hay không.

Phân bổ kết quả giúp hoàn tất quy trình. Dageno AI giúp các đội ngũ so sánh khả năng hiển thị trước và sau hành động, thay đổi về trích dẫn, mức độ đề xuất, lưu lượng truy cập giới thiệu từ AI, khách hàng tiềm năng và chuyển đổi thay vì xem điểm số trên bảng điều khiển là kết quả cuối cùng.

Danh sách kiểm tra triển khai

Một quy trình triển khai đáng tin cậy cần lưu giữ bằng chứng ở cấp độ câu trả lời, sử dụng các phép so sánh có kiểm soát và kết nối mọi phát hiện với một nhóm chịu trách nhiệm cùng kết quả có thể đo lường.

• Xác định các câu hỏi về cảm xúc ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng.
• Tạo prompt có nhắc đến thương hiệu và prompt về thuộc tính không nhắc đến thương hiệu.
• Lưu toàn bộ câu trả lời và trích dẫn.
• Phân loại sắc thái, cường độ, mức độ đề xuất, thuộc tính và độ chính xác.
• Chạy lặp lại các prompt ưu tiên.
• So sánh nội dung tường thuật về đối thủ.
• Xác minh các tuyên bố tiêu cực với nhóm sản phẩm và khách hàng.
• Giao cho đúng nhóm chịu trách nhiệm vận hành.
• Chỉ công bố bằng chứng điều chỉnh sau khi xác minh thông tin.
• Đo lường cảm xúc, đề xuất, trích dẫn và chuyển đổi theo thời gian.

Tài liệu tham khảo

Các nguồn có thẩm quyền dưới đây hỗ trợ những nguyên tắc về tìm kiếm AI, trích dẫn, thu thập dữ liệu và đo lường được sử dụng trong hướng dẫn này.

OpenAI – Giới thiệu ChatGPT Search

Trung tâm trợ giúp OpenAI – ChatGPT Search

Google Search Central – Tạo nội dung hữu ích, đáng tin cậy và ưu tiên con người

Google Search Central – Các tính năng AI và trang web của bạn

Trung tâm trợ giúp Perplexity – Perplexity hoạt động như thế nào