Как исправить ошибки нейросети с помощью GERM
Можно ли управлять репутацией, если ИИ формирует выводы за вас? Mасштабируем направление GERM и делимся кейсами по коррекции ответов нейросетей.
Управление репутацией в ответах нейросетей (GERM) перестаёт быть экспериментом и становится обязательным стандартом для бизнеса. Пока классический поиск выдаёт списки ссылок, генеративные системы формируют готовые выводы, которые напрямую влияют на доверие клиентов.
По данным исследования Markway, уже каждый третий ищет отзывы о компании именно в нейросетях. Аудитория доверяет краткому выводу больше, чем самостоятельному изучению десятков сайтов.
В ответ на этот тренд мы в Markway активно масштабируем практику GERM и готовы поделиться с вами несколькими актуальными кейсами.
Нейросеть фиксировала устойчивую жалобу в итоговом ответе, чем портила общий высокий рейтинг. Мы нейтрализовали негатив, «разбавив» паттерн потоком новых отзывов от студентов. За полгода доля позитива в нейроответе достигла 89%, а критичный негатив исчез из "Алисы".
Всего за два месяца перестроили ответ нейросети “Яндекса”. Смогли перейти от негатива компаний с похожим названием к правильной идентификации бренда. В итоге позитивная тональность в ответе нейросетей достигла 90%.
“Алиса” спутала медицинский центр с модом для игры Sims, из-за чего клиенты не могли сразу получить информацию о клинике. Мы скорректировали работу с медицинскими отзовиками, изменили аспектную карту и смогли добиться 100% в релевантности ответа нейросети о компании.
Подробные разборы механик уже доступны в блоге Markway. Следите за обновлениями, чтобы держать репутацию бренда в ИИ под контролем.