AI レビューの応答: 人工知能はあなたのレビューに応答できますか?

公開: 2023-08-18

AI レビューへの応答: 人工知能はオンラインレビューに応答できますか?

生成型人工知能 (Generative AI) をめぐる議論は、主に、その使用が倫理的かどうか、そして世界を征服するかどうかに焦点が当てられています。これらはいずれも、このテクノロジーが存在し、現在個人および専門的に使用できるという事実に変わりはありません。

生成 AI の人気は、市場調査、コンテンツ作成、検索エンジン最適化 (SEO)、グラフィックデザインやビデオマーケティングなど、多くのビジネスアプリケーションで広く使用されるにつれて高まっています。人工知能は、組織がオンラインレビューを管理し、それに応答するのを支援するためにも使用できます。

ここでは、企業組織が AI を使用して大規模なレビューに対応する方法について、役立つガイダンスをいくつか紹介します。

AI レビューへの対応: AI でできること

人工知能を使用して、レビューの内容に基づいて回答を提案することができ、その結果、標準のテンプレートや、すぐに貼り付けられる肯定的なレビューの回答例のコレクションから得られるものよりも、よりパーソナライズされた回答が得られます。通常、これらの回答は 1 ～ 2 行の簡単な編集だけで済み、多くの場合、そのまま投稿しても問題ありません。

大量のレビューに対応する任務を負っている場合、AI を活用してレビューを迅速に処理できるようにすることで、大幅な時間の節約が可能になります。

月に数件のレビューしか受け取らない傾向にある企業にとって、レビュー返信用の AI ツールは過剰かもしれませんが、オンライン評判管理ソフトウェアソリューションにこの機能を含めることは、ライターズブロックに陥りやすい場合には依然として役立ち、歓迎します。専門的に対応する方法についての提案。

生成 AI の性能は、選択したモデルとそれに入力するプロンプトによって決まることに注意することが重要です。市場には多数の製品があるため、完璧なプロンプトを作成するための普遍的なルールはありません。 (プロンプトとは、ユーザーが求めている応答を AI に伝える、あらゆる形式のテキスト、質問、情報、またはコーディングです。)

結局のところ、プロンプトはモデルが解釈するために最善を尽くすというリクエストにすぎませんが、場合によっては結果がまちまちになることがあります。これを念頭に置いて、ReviewTrackers が GPT の Davinci および Turbo 3.5 モデルを使って執筆する際に役立つと感じたヒントとコツをいくつか紹介します。

AI レビュー回答ガイドライン: プロンプトの作成

プロンプトに慣れていない人のために説明すると、プロンプトは、探している結果を得るために生成 AI モデルに与える指示です。

以下は、ReviewTrackers による AI 応答生成の実装のスクリーンショットです。以下のプロンプトをプロの環境で使用することは決してお勧めしませんが、デモンストレーションの目的で使用すると、AI の能力を最大限に活用できます。

このレビューに対する結果の応答は、この場合、AI が割り当てを (ほぼ) 理解したことを示しています。

上の例では、特定の人物またはペルソナ、ラリー・デイビッドの観点からレビューに応答するように AI モデルに指示しました。また、応答のトーンと最大長を指定し、モデルの傾向に基づいてフォーマットに関する修正の詳細を追加しました。これらは、肯定的なフィードバックだけでなく否定的なレビューにも応答する方法についてのプロンプトを作成するときに最も一般的に使用される手順です。

レスポンダーの役割/トーン

場合によっては、レスポンダーの役割とトーンが冗長ですが、これらを指定すると、ユーザーが役立つと感じる結果に微妙な違いが生じる可能性があります。

たとえば、プロンプトに「ソーシャルメディア管理者の観点から回答してください」と含まれている場合、その回答は多くの場合、カジュアルでフレンドリーな口調になりますが、ビジネスが法律や金融などのより正式な業界の場合は、それが望ましくない可能性があります。。その場合、「ビジネスカジュアルであること」または「フォーマルであること」を追加すると、十分なレベルまで洗練される可能性があります。

注意すべき重要な点の 1 つは、プロンプトに実際の職務の役割を指定しても、常に最良の結果が得られるわけではないということです。

たとえば、あなたが地元のコーヒーショップを経営しており、「中小企業の経営者として応答します」と書いた場合、結果として得られる応答は、実際には「ソーシャルメディア管理者として応答します」よりも堅苦しく、本物らしくないものになる可能性があります。実際の役職ではない場合でも、最も効果的と思われるレスポンダーの役割を含めることができると感じる必要があります。

応答の長さ

これは非常に簡単ですが、GPT のような AI ツールは、より簡潔なレビューの内容に基づいて、不適切に長く見えるような長い応答を作成する傾向があるため、次の点に移ります。

修正内容

さらなる指示が提供されない限り、一部のモデルは、「Dear [作成者名]」で始まり「敬具、[回答者名]」で終わる電子メールのような応答を生成します。レビューに返信する場合、これは一般的ではないため、プロンプトに「回答者の署名や名前は一切含めないでください」などの補足テキストを含めることができます。

これはほんの一例ですが、軽い実験を行った後、どのような修正の詳細を提供する必要があるかがわかるようになります。念のために言っておきますが、特にモデルのトレーニングをオーバーライドしようとする場合、AI は常にユーザーの指示を尊重するとは限りませんが、応答がほとんどの場合正確である限り、それにこだわる価値はありません。

さらなるカスタマイズ

ほとんどの場合に適切に機能する、適切なベースラインレビュー応答プロンプトを見つけたら、変動範囲に影響を与えるパラメーターを調整したり、応答に追加の指示を追加したりすることで、そのプロンプトをダイヤルインできます。

変動性

AI によって生成された応答は語彙が重複する場合があり、読者がそれを缶詰のように認識するのではないかという懸念が生じます。 GPT などのツールには、温度やtop_p など、これに対処するための組み込みパラメータオプションがいくつかありますが、レビュー応答のコンテキストでは、これらのどちらも適切に機能しないことがわかりました。

定型応答の幻想に対抗するためのより良い選択は、応答者の役割 (ソーシャルメディアマネージャー、運用スペシャリスト、中小企業経営者など) を変更して実験することです。たとえば、GPT の Turbo 3.5 では、これらすべてのロールタイプが「スリルのある」という単語を使用する応答を頻繁に返すようですが、一部のロールタイプは他のロールタイプよりもバリエーションが豊富です。

あるいは、応答で何度も繰り返し出現し、それが目立つようになった単語がある場合は、その単語を使用しないようモデルに通知する修正指示をプロンプトに含めるだけで済みます。この戦略は、Turbo 3.5 などのモデルではうまく機能しませんが、GPT-4 などでは使用できます。

条件付きロジック

ここが、生成 AI が本当に素晴らしいところです。このテクノロジーが利用可能になる前は、ほとんどの企業は星評価に基づいたレビューの応答テンプレートを作成するのに多大な時間を費やしていました。それは、肯定的なレビュー、否定的なレビュー、さらには中立的なレビューでは、根本的に異なる扱いが必要になるからです。

5 つ星のレビューには、簡単な「ありがとう」と「またお会いできることを楽しみにしています」という返信が得られる場合がありますが、1 つ星のレビューには、謝罪とビジネスのマネージャーの連絡先情報が含まれる場合があります。 AI ツールを使用すると、条件付き星評価応答ロジックを 1 つのプロンプトに含めることができます。

ブランディング言語

最後に、生成 AI でできるもう 1 つの楽しいことは、プロンプトを使用して独自のブランド言語をレビューの回答に挿入することです。査読者に対処する特定の方法がある場合、またはビジネスで使用する特定のサインオフフレーズがある場合は、回覧用のプロンプトにそれらを含めることができます。

AI レビューの対応: できないこと

ボタンを押すだけで AI がこれらすべての回答を自動化してくれると考えて興奮する前に、現時点では、AI が生成したすべての回答は投稿する前に人間による校正が必要であることは強調してもしすぎることはありません。

堅実で再利用可能なプロンプトを作成すれば、ほとんどの目的を達成できますが、一貫した精度という点では、AI の道のりは長いです。自動応答に AI を使用すると、顧客や見込み顧客に悪い印象を与えるエラーが発生する可能性があります。また、誤って使用した場合、組織が法的責任を負う可能性もあります。

たとえば、あなたは医療提供者であり、患者がレビューで医療過誤を告発したとします。 AI モデルが謝罪で応答した場合、罪を認めただけでなく、患者のプライバシーを保護するために設計された一連の業界プロトコルである HIPAA コンプライアンスに違反している可能性があります。 HIPAA に準拠したレビュー回答を作成するためのガイドをお読みください。

また、さまざまな種類の顧客満足度調査や電子メールを通じて収集されたコンテンツなど、個人的なフィードバックに応答するために使用することも法的にはできません。顧客があなたに直接コメントを提供する場合、彼らは誠意を持ってコメントを提供しており、第三者 (人工知能ツールを含む) がコメント内容にアクセスできないことを前提としています。

AI レビュー応答の推奨事項と禁止事項がわかったので、ビジネスの公開オンラインレビューの一部をGPT Chat CompletionやBing Chatなどのオープンアクセス API にフィードしてみることをお勧めします。

プロンプトを試して、さまざまなコマンドを与える練習をしてください。肯定的なレビューから否定的なレビュー、簡潔なレビューから長いレビュー、シンプルなレビューからニュアンスのあるレビューまで、さまざまなレビューで必ず試してみてください。レビューに返信するためのツールとして AI を使用することでメリットが得られると感じる場合、次のステップは、コピーアンドペーストすることなくレビューを迅速に確認して返信できる評判管理ソフトウェアソリューションを検討することです。

この重要な注意事項を残しておきます。生成 AI は応答の利便性を提供しますが、レビューを読んで顧客のフィードバックを心に留めることに代わるものではありません。結局のところ、経営がうまくいっている企業は顧客を獲得しており、レビューを活用して常に改善していなければ、経営がうまくいっている企業に負けてしまいます。

この記事は、ReviewTrackers のシニアプロダクトマネージャーである Jessie Richardson によって書かれました。