Theo dõi Copilot: Giám sát khả năng hiển thị cho thương hiệu B2B tại Đông Nam Á

Theo dõi khả năng hiển thị Copilot cho thấy điều gì với một nhóm B2B?

Theo dõi khả năng hiển thị Copilot cho thấy cách Microsoft Copilot phản hồi một bộ câu hỏi đã xác định về công ty, danh mục và trường hợp sử dụng theo khu vực của bạn. Đây là một quy trình quan sát có cấu trúc: nhóm của bạn có thể so sánh cách diễn đạt câu trả lời, liệu thương hiệu có xuất hiện hay không, và bất kỳ nguồn hoặc liên kết nào được hiển thị trong phản hồi.

Nó không xác định những gì mọi người mua ở Đông Nam Á thấy. Một câu trả lời là một mẫu từ một lần kiểm tra cụ thể, không phải là một thứ hạng phổ quát hay một thước đo nhu cầu. Sử dụng bản ghi để xác định các mẫu đáng điều tra, không phải để đưa ra tuyên bố rằng thương hiệu luôn được bao gồm hoặc bị loại trừ.

Để có một baseline hữu ích, trước tiên hãy xác định đối tượng và bối cảnh quyết định. Một trưởng bộ phận mua sắm so sánh các nhà cung cấp doanh nghiệp cần các prompt khác với một quản lý vận hành đang nghiên cứu một triển khai cụ thể. Giữ mỗi prompt gần với một câu hỏi mua hàng thực tế, ví dụ: “Nhà cung cấp nào hỗ trợ [trường hợp sử dụng] cho các công ty hoạt động tại [thị trường]?” Coi các chi tiết trong ngoặc là các biến số để điều chỉnh, không phải là lời hứa rằng Copilot sẽ trả về danh sách nhà cung cấp.

Cách tiếp cận này bổ sung cho công việc Microsoft Copilot và Bing khả năng hiển thị rộng hơn. Nó cũng cung cấp cho nhóm của bạn một điểm khởi đầu thực tế cho giám sát khả năng hiển thị trên AI, với một bản ghi có thể được xem xét thay vì dựa vào các ảnh chụp màn hình hoặc giai thoại không thường xuyên.

Làm thế nào để bạn kiểm tra câu trả lời của Copilot trên khắp Đông Nam Á?

Kiểm tra Copilot với một bộ prompt có kiểm soát đại diện cho người mua và thị trường bạn thực sự phục vụ. Sử dụng cùng một câu hỏi cốt lõi qua các lần kiểm tra, sau đó thay đổi một yếu tố tại một thời điểm—chẳng hạn như quốc gia, ngôn ngữ, vai trò người mua hoặc trường hợp sử dụng—để việc so sánh vẫn có thể diễn giải được.

Chuẩn bị prompt bằng ngôn ngữ mà người mua dự định của bạn sẽ sử dụng một cách hợp lý. Tiếng Anh có thể phù hợp với một số cuộc trò chuyện kinh doanh trong khu vực, nhưng không nên thay thế cho mọi thị trường hoặc đối tượng. Ở những nơi prompt bản địa hóa quan trọng, hãy nhờ một người đánh giá thông thạo kiểm tra ý nghĩa, thuật ngữ và giọng điệu trước khi kiểm tra. Ghi lại xem prompt là câu hỏi gốc bằng ngôn ngữ địa phương hay bản dịch; không coi chúng là những quan sát có thể thay thế cho nhau.

Một bộ prompt thực tế có thể bao gồm:

• Khám phá danh mục: hỏi loại nhà cung cấp nào giải quyết một vấn đề kinh doanh.
• So sánh nhà cung cấp: hỏi cần đánh giá điều gì khi đánh giá các công ty trong một danh mục xác định.
• Hiểu biết cụ thể về thương hiệu: hỏi một công ty được nêu tên cung cấp gì và phục vụ ai.
• Phù hợp khu vực: hỏi về một trường hợp sử dụng tại một thị trường nơi nhóm của bạn bán hàng.

Giữ cách diễn đạt trung lập. Tránh đưa câu trả lời mong muốn vào câu hỏi, nêu tên đối thủ cạnh tranh không cần thiết hoặc thay đổi nhiều biến số trong một lần kiểm tra. Để có một khung rộng hơn, hãy xem hướng dẫn này về đo lường AI search khả năng hiển thị.

Bằng chứng nào nên có trong nhật ký theo dõi Copilot?

Một nhật ký theo dõi hữu ích bảo tồn đủ bối cảnh để một người đánh giá khác hiểu chính xác những gì đã được kiểm tra. Tối thiểu, ghi lại ngày kiểm tra, prompt chính xác, thị trường và ngôn ngữ được đại diện, câu trả lời như được hiển thị, và bất kỳ nguồn hoặc liên kết hiển thị nào. Giữ một bản ghi chưa chỉnh sửa cùng với một bản tóm tắt ngắn để việc diễn giải không thay thế bằng chứng gốc.

Thêm một sơ đồ mã hóa khiêm tốn và có thể quan sát được. Ví dụ: ghi nhãn liệu thương hiệu có được nêu tên hay không, dịch vụ của nó được mô tả như thế nào, liệu một nguồn hiển thị có trỏ đến một trang do công ty kiểm soát hay không, và liệu phản hồi có vẻ phù hợp với câu hỏi hay không. Nếu một nguồn được hiển thị, hãy ghi lại tiêu đề và đích đến của nó như được hiển thị; không suy luận rằng chỉ riêng nguồn đó đã gây ra một câu trả lời cụ thể.

Để quản trị, chỉ định một người đánh giá và một phiên bản cho bộ prompt. Nếu cách diễn đạt thay đổi, hãy lưu giữ phiên bản trước đó thay vì ghi đè lên một cách im lặng. Điều này cho phép các bên liên quan phân biệt sự thay đổi trong câu hỏi với sự thay đổi trong câu trả lời. Tránh thu thập thông tin cá nhân hoặc bảo mật trong prompt, bản ghi hoặc báo cáo được chia sẻ.

Một bản ghi ngắn gọn hữu ích hơn một kho lưu trữ lớn, không có cấu trúc. Thống nhất về quy ước đặt tên trước lần kiểm tra đầu tiên, lưu trữ bản ghi trong một không gian làm việc có kiểm soát truy cập và bao gồm một ghi chú ngắn bất cứ khi nào kết quả không rõ ràng. Điều đó làm cho bằng chứng dễ dàng hơn để xem xét giữa các nhóm tiếp thị, bán hàng và tuân thủ.

Làm thế nào để bạn diễn giải các phát hiện về khả năng hiển thị mà không suy diễn quá mức?

Diễn giải mỗi phản hồi của Copilot như một quan sát có giới hạn, sau đó tìm kiếm các chủ đề lặp lại trong bộ prompt. Một câu trả lời bỏ sót một thương hiệu là lý do để xem xét câu hỏi, tài liệu nguồn và các mẫu khác—không phải là kết luận rằng công ty vô hình trước toàn bộ thị trường.

Phân tách các phát hiện thành ba nhóm thực tế:

• Đại diện: Công ty có được nêu tên không và dịch vụ của nó có được mô tả chính xác không?
• Mức độ phù hợp khu vực: Câu trả lời có phản ánh thị trường, ngôn ngữ và bối cảnh kinh doanh trong prompt không?
• Dấu vết bằng chứng: Các nguồn hiển thị có hiện tại, hữu ích và nhất quán với các tuyên bố mà công ty muốn người mua hiểu không?

Sau đó ưu tiên theo tầm quan trọng kinh doanh. Một mô tả không chính xác về một sản phẩm cốt lõi hoặc một trang khu vực lỗi thời có thể cần hành động trước một prompt ưu tiên thấp chỉ đơn giản tạo ra một câu trả lời chung chung. Chỉ định mỗi hành động được đề xuất một chủ sở hữu và một trang hoặc tài sản đích; điều này biến việc theo dõi thành một hàng đợi công việc thay vì một bảng điểm.

Đừng so sánh các lần kiểm tra không tương đồng như thể chúng là các thí nghiệm có kiểm soát. Sự thay đổi về cách diễn đạt, ngôn ngữ, bối cảnh phiên hoặc tài liệu trả lời có sẵn có thể ảnh hưởng đến những gì bạn quan sát. Giữ các điều kiện đó trong nhật ký và mô tả kết luận với phạm vi phù hợp: “trong các lần kiểm tra này” có thể bảo vệ hơn là “Copilot luôn luôn.” Đối với công việc nội dung, kết nối các phát hiện với nội dung được thiết kế cho câu trả lời AI và xem xét liệu các thông tin chính của công ty có rõ ràng, hiện tại và nhất quán hay không.

Khách hàng và nhóm theo dõi nên chuẩn bị những gì?

Một đánh giá đáng tin cậy bắt đầu với các đầu vào đã được thống nhất. Nhóm theo dõi có thể chuẩn bị ma trận prompt, mẫu nhật ký bằng chứng, tiêu chí đánh giá và định dạng báo cáo; khách hàng cung cấp bối cảnh kinh doanh cần thiết để kiểm tra các câu hỏi phù hợp và đánh giá xem các mô tả có chính xác hay không.

Nhóm theo dõi chuẩn bị:

• Phạm vi theo từng thị trường với vai trò người mua và ngôn ngữ dự định.
• Các prompt trung lập bao gồm các câu hỏi về danh mục, so sánh và cụ thể về thương hiệu.
• Phương pháp chụp và ghi nhật ký, bao gồm các trường cho nguồn hiển thị.
• Một tiêu chí đánh giá và định dạng để tách biệt các quan sát khỏi các khuyến nghị.

Khách hàng cung cấp:

• Tên công ty đã được phê duyệt, mô tả sản phẩm và định vị hiện tại.
• Thị trường ưu tiên, vai trò người mua, trường hợp sử dụng và sở thích ngôn ngữ.
• Các trang công khai có thẩm quyền và bất kỳ thuật ngữ nào đã biết cần được xử lý cẩn thận.
• Một người đánh giá chuyên môn có thể xác minh tính chính xác của sản phẩm và khu vực.

MegaSatoshi sử dụng bước đánh giá nhật ký bằng chứng: trước khi các khuyến nghị được hoàn thiện, prompt, câu trả lời đã chụp và ghi chú nguồn hiển thị được kiểm tra cùng nhau. Điều này giúp ngăn chặn việc một bản diễn giải bị nhầm lẫn với những gì Copilot thực sự hiển thị. Việc đánh giá cũng đánh dấu bối cảnh bị thiếu và các diễn giải không chắc chắn để khách hàng xác nhận.

Giữ thông tin nhạy cảm ra khỏi bộ kiểm tra. Các prompt hướng ra công chúng nên sử dụng các mô tả đã được phê duyệt và dữ liệu thương mại hoặc cá nhân nội bộ không nên được đưa vào chỉ để làm cho một kịch bản nghe có vẻ thực tế. Nếu tổ chức của bạn có các yêu cầu về đánh giá hoặc lưu giữ, hãy điều chỉnh không gian làm việc và quy trình báo cáo với chúng trước khi các bản ghi được chia sẻ.

Điều gì có thể thay đổi giữa các lần kiểm tra Copilot?

Một bản ghi theo dõi hữu ích nhất khi nó cho thấy thời điểm và cách thức mỗi quan sát được thực hiện. Thiết lập một baseline, sau đó lên lịch các lần kiểm tra tiếp theo phù hợp với chu kỳ ra quyết định của nhóm—ví dụ: sau một thay đổi quan trọng đối với một trang chính hoặc như một phần của đánh giá nội dung thường xuyên. Sử dụng cùng một phiên bản prompt khi bạn cần so sánh tương đương và ghi nhãn rõ ràng bất kỳ thay đổi nào.

Khi một câu trả lời khác biệt, trước tiên hãy kiểm tra xem prompt, ngôn ngữ, bối cảnh phiên hoặc định dạng phản hồi hiển thị có khác biệt hay không. Sau đó xem xét các nguồn được trích dẫn hoặc hiển thị, nếu có, và xác nhận xem các trang liên quan của công ty có thể truy cập được và rõ ràng về mặt thực tế hay không. Ghi lại phát hiện và quyết định xem nó có cần một lần kiểm tra khác, một chỉnh sửa nội dung hay không cần hành động.

Microsoft kiểm soát hành vi phản hồi và cách trình bày của Copilot, và các câu trả lời của nó có thể khác nhau giữa các lần kiểm tra; nhóm của bạn có thể kiểm soát các câu hỏi, việc thu thập bằng chứng và phản hồi với các phát hiện. Không có phương pháp theo dõi nào có thể hứa hẹn rằng một công ty sẽ xuất hiện trong một câu trả lời cụ thể, rằng một nguồn sẽ được hiển thị, hoặc rằng một mẫu quan sát được sẽ tồn tại. Coi những kết quả đó nằm ngoài tầm kiểm soát của nhóm theo dõi và chỉ hứa hẹn việc kiểm tra, tài liệu và phân tích đã thỏa thuận.

Để có cái nhìn rộng hơn về khả năng khám phá theo khu vực, hãy kết hợp bằng chứng với đánh giá các trang bản địa hóa và tài liệu tham khảo về công ty. Công việc khả năng hiển thị trên AI đa ngôn ngữ liên quan có thể giúp các nhóm đánh giá xem thông tin quan trọng của công ty có rõ ràng trên các thị trường ngôn ngữ hay không. Để bắt đầu, hãy gửi cho chúng tôi các thị trường ưu tiên, vai trò người mua và mô tả sản phẩm đã được phê duyệt; chúng tôi có thể biến chúng thành một ma trận prompt có thể đánh giá và thống nhất định dạng bằng chứng trước khi bắt đầu kiểm tra.