Các trợ lý AI và các công cụ tìm kiếm hiện đại ngày nay định hình phần lớn ấn tượng đầu tiên của công chúng về một doanh nghiệp. Khi một mô hình ngôn ngữ lớn mô tả công ty của bạn, nó có thể củng cố lòng tin hoặc gieo rắc sự nghi ngờ.
Trong một bài viết trước, chuyên gia SEO của chúng tôi đã chia sẻ các phương pháp và thực hành tốt nhất về cách phân tích sắc thái thương hiệu AI. Tuy nhiên, việc học cách phân tích sắc thái chỉ là bước đầu tiên.
Câu hỏi thực sự là làm thế nào để xác định khi bạn có vấn đề về nhận thức thương hiệu (tức là sắc thái tiêu cực) và cách khắc phục chúng.
Sắc Thái Thương Hiệu AI Là Gì?
Sắc thái thương hiệu AI đề cập đến tần suất một thương hiệu được mô tả một cách tích cực, trung lập hoặc tiêu cực trên các câu trả lời do AI tạo ra.
Cách mà ChatGPT và các chatbot khác đề cập đến thương hiệu của bạn có thể định hình ý kiến của khách hàng tiềm năng ủng hộ hoặc chống lại thương hiệu của bạn. Một mô tả tích cực về thương hiệu của bạn có nghĩa là nhiều doanh số hơn, trong khi một mô tả tiêu cực có nghĩa là mất đi doanh số tiềm năng.
Làm Thế Nào Các LLM Phân Loại Sắc Thái Tiêu Cực Hoặc Tích Cực?
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) xác định liệu một văn bản có thể hiện sắc thái tích cực hay tiêu cực thông qua sự kết hợp của các biểu diễn ngôn ngữ đã học và một cơ chế phân loại. Quá trình này thường bao gồm các bước sau: mã hóa văn bản đầu vào, đầu phân loại, chú ý đến ngữ cảnh và sắc thái, và điều chỉnh đầu ra nhãn.
Các LLM không “cảm thấy” hay có ý kiến. Chúng dựa vào toán học để phân loại sắc thái.
Làm Thế Nào Để Biết Thương Hiệu Của Bạn Có Vấn Đề Về Sắc Thái Tiêu Cực Hay Không
Việc phát hiện ra một vấn đề về sắc thái đòi hỏi nhiều hơn là chỉ lướt qua một điểm số tổng thể. Chúng tôi sử dụng công cụ AI Sentiment Analysis để tra cứu.
1. Kiểm tra Sắc thái Hỗn hợp
Bắt đầu với tỷ lệ các lượt đề cập tích cực, trung lập và tiêu cực trên tất cả các chủ đề và kênh. .
Trong chiến dịch của Avis, 1.076 lượt đề cập trên các phản hồi của ChatGPT được chia thành 37% tích cực, 61% trung lập và 2% tiêu cực.
Bạn triển khai AEO và GEO để được AI nhắc đến trong các câu trả lời. Việc để những lượt nhắc đến từ AI — vốn rất khó đạt được — không được theo dõi và quản lý có thể cản trở nỗ lực của bạn và làm suy giảm hiệu quả tổng thể.
Mỗi lượt nhắc đến mà bạn đạt được đều nên được theo dõi, lý tưởng nhất là được phân tích định kỳ, nhằm đảm bảo không chỉ rằng thương hiệu của bạn xuất hiện, mà còn xuất hiện đúng theo cách bạn mong muốn.
Khi đã nắm được negative score tổng thể, đã đến lúc phân rã chỉ số này theo từng topic.
2. Chia nhỏ Sắc thái theo Chủ đề
Các thống kê tổng hợp che giấu các khu vực có vấn đề. Để tìm ra các động lực cơ bản của sắc thái trung lập hoặc tiêu cực, hãy phân khúc dữ liệu của bạn theo chủ đề, dòng sản phẩm hoặc ý định của người dùng.
Đối với Avis, chủ đề Công ty cho thuê xe có sắc thái tích cực mạnh nhất (63%). Tuy nhiên, Avis có sắc thái tiêu cực trong các chủ đề Cho thuê xe tại sân bay (4%), Công ty cho thuê xe (3%), và Cho thuê xe van & xe tải (5%).
3. Đọc Các Câu Lệnh Gây Ra Mỗi Sắc Thái
Chỉ số không giải thích được tại sao mọi người lại cảm thấy như vậy. Để hiểu được sắc thái, bạn cần phân tích các câu lệnh hoặc truy vấn thực tế của người dùng mà mô hình đang phản hồi, cũng như chính phản hồi đó.
4. So sánh điểm sắc thái với các đối thủ cạnh tranh
Điểm sắc thái của bạn phải được hiểu trong bối cảnh. Ngay cả khi sắc thái tổng thể của bạn trông có vẻ ổn, các đối thủ cạnh tranh vẫn có thể vượt trội hơn bạn ở các chủ đề chính.
5. Theo dõi thường xuyên và quan sát các thay đổi theo thời gian
Sắc thái là một yếu tố linh hoạt. Các sự kiện bên ngoài có thể gây ra các đợt tăng đột biến về tiêu cực. Việc theo dõi thường xuyên (hàng tuần hoặc hàng tháng) cho thấy liệu nó đang cải thiện hay xấu đi.
Các Lý Do Phổ Biến Gây Ra Sắc Thái Tiêu Cực và Cách Khắc Phục
Khi bạn đã xác định được nơi xảy ra các vấn đề về sắc thái, bạn cần giải quyết chúng bằng các hành động có mục tiêu.
Cách khắc phục sự nhầm lẫn hoặc thiếu thông tin
- Triệu chứng: Các câu hỏi lặp đi lặp lại về cách sử dụng sản phẩm của bạn cho các mục đích cụ thể.
- Tại sao xảy ra: Người dùng có thể không biết những gì được bao gồm trong một gói miễn phí so với gói trả phí.
- Thực hành tốt nhất: Tạo các hướng dẫn và mục Hỏi & Đáp dựa trên ý định; Làm rõ sự khác biệt giữa các gói và giá cả; Xuất bản các bài giải thích chính tắc với dữ liệu có cấu trúc.
Cách khắc phục các vấn đề về sản phẩm hoặc dịch vụ
- Triệu chứng: Các câu lệnh tiêu cực phàn nàn về các khoản phí ẩn, các hạn chế về số dặm.
- Tại sao xảy ra: Người thuê xe gặp phải các khoản phụ phí bất ngờ, chính sách số dặm không rõ ràng.
- Thực hành tốt nhất: Kết hợp các vấn đề bằng cách sử dụng sắc thái và câu lệnh; Cải thiện tài nguyên giới thiệu và tự phục vụ; Nâng cao hỗ trợ khách hàng.
Cách sửa các kết quả AI không chính xác hoặc bị ảo giác
- Triệu chứng: Các câu trả lời của AI bỏ qua thương hiệu của bạn khỏi các truy vấn có liên quan hoặc bịa ra các tính năng bạn không cung cấp.
- Tại sao xảy ra: Các mô hình ngôn ngữ lớn đôi khi dựa vào nội dung lỗi thời hoặc diễn giải sai thông tin.
- Thực hành tốt nhất: Duy trì một nguồn thông tin chính xác duy nhất; Cung cấp các bản sửa lỗi thông qua các kênh phản hồi; Tương tác với các tên miền có ảnh hưởng cao.
Cách tránh các rủi ro an toàn thương hiệu và các liên kết tiêu cực
- Triệu chứng: Thương hiệu của bạn xuất hiện gần nội dung không phù hợp.
- Tại sao xảy ra: Các mô hình AI đôi khi liên kết các thương hiệu với các chủ đề không liên quan hoặc gây tranh cãi.
- Thực hành tốt nhất: Sử dụng danh sách từ khóa phủ định và các bộ lọc an toàn thương hiệu; Kiểm tra các chi nhánh và người đóng góp của bên thứ ba.
Cách khắc phục các trích dẫn tiêu cực và các nguồn gây hiểu lầm
- Triệu chứng: Các câu trả lời tạo sinh trích dẫn các nguồn thiên vị, lỗi thời hoặc chất lượng thấp miêu tả thương hiệu của bạn một cách tiêu cực.
- Tại sao xảy ra: Các hệ thống AI dựa vào bất kỳ nguồn có thẩm quyền nào có sẵn.
- Thực hành tốt nhất: Theo dõi các trích dẫn trên các chủ đề; Đề xuất các câu chuyện được cập nhật cho các nhà xuất bản có ảnh hưởng cao; Xuất bản các bằng chứng độc lập.
Các Phương Pháp Hàng Đầu Để Biến Sắc Thái Tiêu Cực Thành Tích Cực
Sắc thái tiêu cực thường phản ánh các điểm đau thực sự hoặc thông tin sai lệch. Dưới đây là tóm tắt các cách hàng đầu để giải quyết và khắc phục các vấn đề về sắc thái tiêu cực của thương hiệu trong AI:
- Xác định và khắc phục các nguyên nhân gốc rễ.
- Lấp đầy các khoảng trống về tính năng.
- Truyền đạt các cải tiến một cách rõ ràng.
- Giới thiệu các câu chuyện khách hàng đã được giải quyết.
- Cung cấp hỗ trợ phản hồi nhanh.
Kết Luận
Việc quản lý danh tiếng thương hiệu trên AI trong kỷ nguyên tạo sinh đòi hỏi sự cảnh giác và hành động có mục tiêu. Bằng cách phân tích sâu sắc sắc thái theo chủ đề, đọc các câu hỏi đằng sau các con số và so sánh hiệu suất của bạn với các đối thủ cạnh tranh, bạn có thể xác định chính xác nơi nhận thức đang bị thiếu sót.
Câu Hỏi Thường Gặp (FAQs)
Sắc thái thương hiệu trong các chatbot AI là gì?
Sắc thái thương hiệu đo lường giọng điệu cảm xúc của các câu trả lời do AI tạo ra về thương hiệu của bạn.
Làm cách nào để tôi phát hiện sắc thái thương hiệu tiêu cực?
Bắt đầu bằng cách kiểm tra hỗn hợp các lượt đề cập tích cực, trung lập và tiêu cực. Phân chia sắc thái theo chủ đề để xác định các điểm yếu.
Tại sao việc so sánh với các đối thủ cạnh tranh lại quan trọng?
Điểm sắc thái của bạn chỉ có ý nghĩa khi so sánh với thị trường. Nếu các thương hiệu cạnh tranh có điểm số cao hơn nhiều ở các chủ đề chính, điều đó cho thấy khách hàng nhận thức họ là lựa chọn tốt hơn.
Những giải pháp nào cung cấp phân tích sắc thái của các lượt đề cập thương hiệu trong kết quả tìm kiếm do AI điều khiển?
Bộ công cụ Generative AI Intelligence của Similarweb cung cấp tất cả các công cụ bạn cần để nghiên cứu và theo dõi khả năng hiển thị thương hiệu trong các chatbot AI.
Các tên miền có ảnh hưởng cao là gì, và tại sao tôi nên quan tâm?
Các tên miền có ảnh hưởng cao là các trang web mà các mô hình tạo sinh trích dẫn thường xuyên nhất.
Làm cách nào tôi có thể khắc phục sắc thái tiêu cực trong các chatbot AI?
Giải quyết các câu hỏi phổ biến bằng các hướng dẫn rõ ràng, cải thiện việc giới thiệu và hỗ trợ, sửa các ảo giác của AI, và thực hiện các biện pháp an toàn thương hiệu.
Tôi nên theo dõi các nền tảng AI về sắc thái tiêu cực về thương hiệu của mình bao lâu một lần?
Để phát hiện sớm các vấn đề, hãy xem lại cách các công cụ AI lớn mô tả thương hiệu của bạn ít nhất mỗi tháng một lần.
Tôi nên làm gì đầu tiên khi phát hiện ra một lượt đề cập AI tiêu cực?
Bắt đầu bằng cách kiểm tra câu hỏi đã kích hoạt phản hồi và các nguồn mà AI trích dẫn.
Làm cách nào để tôi ưu tiên những sắc thái tiêu cực nào cần giải quyết trước?
Tập trung vào các chủ đề có tỷ lệ tiêu cực cao nhất hoặc nơi khối lượng đề cập lớn.
Nếu sắc thái tiêu cực được thúc đẩy bởi các nguồn tôi không kiểm soát thì sao?
Các công cụ AI tạo sinh trích dẫn bất kỳ trang có thẩm quyền nào chúng tìm thấy. Nếu các trang có ảnh hưởng cao bỏ qua thương hiệu của bạn hoặc miêu tả nó một cách tiêu cực, hãy liên hệ với các biên tập viên của họ.
Làm cách nào tôi có thể sửa thông tin sai lệch hoặc ảo giác của AI về thương hiệu của mình?
Duy trì một nguồn thông tin chính xác duy nhất trên trang web của bạn. Gửi phản hồi thông qua các kênh báo cáo lỗi của nền tảng AI.
Làm cách nào để tôi đo lường xem các bản sửa lỗi của mình có hoạt động không?
Theo dõi hai chỉ số: thời gian để phát hiện và thời gian để sửa các trích dẫn tiêu cực.
