AI 评论回复：人工智能可以回复您的评论吗？
已发表: 2023-08-18AI评论回复：人工智能可以回复你的在线评论吗？
围绕生成式人工智能（generative AI）的讨论主要集中在它的使用是否合乎道德以及它是否会统治世界。 所有这些都不会改变这项技术确实存在的事实，并且目前可供个人和专业使用。
随着生成式人工智能在许多商业应用中的广泛使用，包括市场研究、内容创建、搜索引擎优化 (SEO) 以及图形设计和视频营销，生成式人工智能的受欢迎程度不断提高。 人工智能甚至可以用来帮助组织管理和响应在线评论。
以下是一些关于商业组织如何使用人工智能大规模响应评论的有用指南。
人工智能评论回应：它能做什么
人工智能可用于根据评论内容建议回复，从而得到比从标准模板或准备粘贴的正面评论回复示例集合中获得的回复听起来更个性化的回复。 这些回复通常只需要快速编辑一两行，并且在许多情况下，可以按原样发布。
如果您的任务是回复大量评论，那么利用人工智能帮助您更快地浏览评论可以节省大量时间。
对于每月往往只收到少量评论的企业来说，拥有一个用于评论响应的人工智能工具可能有点大材小用，但如果您容易受到作家的阻碍并欢迎，在您的在线声誉管理软件解决方案中拥有此功能仍然会很有帮助关于如何专业回应的建议。
值得注意的是，生成式人工智能的好坏取决于你选择的模型和你提供的提示。 鉴于市场上有无数的产品，编写完美的提示并没有通用的规则。 （提示是任何形式的文本、问题、信息或编码，用于向 AI 传达您正在寻找的响应。）
最终，提示只是模型将尽力解释的请求，但有时结果是好坏参半。 考虑到这一点，我将提供一些我们在 ReviewTrackers 发现的在使用 GPT 的 Davinci 和 Turbo 3.5 模型进行写作时很有帮助的提示和技巧。
AI 复习响应指南：撰写提示
对于那些不熟悉提示的人来说，它们是您向生成式 AI 模型提供的指令，以便获得您正在寻找的结果。
以下是 ReviewTrackers 实现 AI 回复生成的一些屏幕截图。 虽然我当然不建议在专业环境中使用下面的提示，但出于演示目的，它确实展示了人工智能的能力。
对本次审查的回应表明，在这种情况下，人工智能（大部分）理解了该任务。
在上面的示例中，我们指示人工智能模型从特定人或人物角色（拉里·大卫）的角度响应评论。 我们还指定了响应的语气以及最大长度，并根据模型的倾向添加了一些有关格式的纠正细节。 这些是创建如何回应负面评论和正面反馈的提示时最常用的说明。
应答者角色/语气
有时，响应者角色和语气是多余的，但指定这些可以在用户认为有用的结果中产生细微的差异。
例如，如果您的提示包括“从社交媒体经理的角度进行回复”，则回复通常会采用随意而友好的语气，但如果您的企业属于法律或金融等更正式的行业，这可能不是您想要的。 在这种情况下，添加“商务休闲”或“正式”可能有助于将其完善到足够的程度。
需要注意的一项重要事项是，根据您的实际工作角色提供提示并不总是能产生最佳结果。
例如，如果您拥有一家当地咖啡店并写下“以小企业主的身份回应”，那么最终的回应实际上可能比“以社交媒体经理的身份回应”听起来更正式、更不真实。 您应该感到有权加入任何似乎最有效的响应者角色，即使这不是您的实际职位。
响应长度
这个问题非常简单，但像 GPT 这样的人工智能工具往往会写出冗长的回复，基于更简洁的评论内容，这些回复似乎过长，这引出了我的下一点。
纠正细节
除非提供进一步说明，否则某些模型会生成听起来像电子邮件的回复，以“亲爱的[作者姓名]”开头，以“此致，[回复者姓名]”结尾。 由于这在回复评论时并不常见，因此您可以在提示中包含补充文本，例如“请勿包含回复者的任何类型的签名或姓名”。
这只是一个示例，但经过一些简单的实验后，您将了解需要提供哪些纠正细节。 提醒一下，人工智能并不总是尊重你的指令，特别是当涉及到尝试推翻模型的训练时，但只要响应在大多数情况下都是准确的，就不值得痴迷。
进一步定制
一旦您找到适合大多数情况的良好基线审查响应提示，您就可以通过调整影响可变性范围的参数或添加额外的响应说明来调入它。
变化性
有时，人工智能生成的回复会出现重复的词汇，这引起了读者的担忧，认为它们是固定的。 尽管像 GPT 这样的工具有几个内置参数选项可以解决这个问题，例如温度和top_p，但我们发现这些工具在评论响应的情况下都无法正常工作。
消除预设回复错觉的更好选择是尝试改变回复者的角色（社交媒体经理、运营专家、小企业主等）。 例如，对于 GPT 的 Turbo 3.5，所有这些角色类型似乎都经常返回使用“激动”一词的响应，但有些角色类型比其他角色类型提供更多变化。
或者，如果有一个单词在响应中不断出现，达到引人注目的程度，您可以简单地在提示中包含一些纠正说明，通知模型不要使用该单词。 此策略在 Turbo 3.5 等模型上效果不佳，但可以与 GPT-4 和其他模型一起使用。
条件逻辑
这就是生成式人工智能真正酷炫的地方。 在这项技术出现之前，大多数企业都会花费大量时间根据星级来制作评论响应模板。 这是因为正面、负面甚至中立的评论都需要根本不同的对待。
5 星评论可能会得到简短的“谢谢”和“希望很快再次见到您”的回复，而 1 星评论可能会包含道歉和企业经理的联系信息。 借助人工智能工具，可以将条件星级响应逻辑包含在单个提示中。
品牌语言
最后，您可以使用生成式人工智能做的另一件有趣的事情是使用提示将您自己的品牌语言插入您的评论回复中。 如果您对审阅者有特殊的称呼方式，或者您的企业使用某些结束短语，您可以将它们包含在传阅提示中。
人工智能评论回应：它不能做什么
在你兴奋地认为你只需按下一个按钮，人工智能就会为你自动执行所有这些回复之前，需要强调的是，目前所有人工智能生成的回复在发布之前都必须由人类校对。
虽然制作一个可靠的、可重复使用的提示可以帮助你实现大部分目标，但人工智能在一致的准确性方面还有很长的路要走。 使用人工智能进行自动响应可能会导致错误，让您在客户和潜在客户眼中看起来很糟糕； 如果使用不当，您的组织还可能承担法律责任。
例如，您是一名医疗保健提供者，一名患者在审查中指控您医疗失当。 如果人工智能模型以道歉回应，那么你不仅承认有罪，而且还可能违反了 HIPAA 合规性，这是一组旨在保护患者隐私的行业协议。 请阅读我们的制作符合 HIPAA 要求的审核回复的指南。
它也不能合法地用于回复私人反馈，例如通过各种类型的客户满意度调查或电子邮件收集的内容。 当客户直接向您提供评论时，他们是出于善意，并假设没有第三方（包括人工智能工具）可以访问他们所写的内容。
现在您已经了解了 AI 评论响应的注意事项，我鼓励您尝试将您企业的一些公开在线评论提供给开放访问 API，例如GPT Chat Completion或Bing Chat 。
尝试一下提示并练习给它不同的命令。 一定要尝试各种不同的评论，从正面到负面，从简洁到长篇，从简单到细致入微。 如果您觉得使用人工智能作为回复评论的工具会受益，那么您的下一步将是研究声誉管理软件解决方案，该解决方案允许您快速浏览评论并做出回复，而无需复制和粘贴。
我将向您留下这一重要提示：虽然生成式人工智能提供了回复的便利，但它并不能替代阅读评论和牢记客户反馈。 归根结底，经营良好的企业会赢得客户，如果您不利用评论来不断改进，您就会输给使用评论的企业。
本文由 ReviewTrackers 高级产品经理 Jessie Richardson 撰写。