Ροή εργασίας και μέτρηση περιεχομένου από άκρο σε άκρο

Κέρδη:

• Δυνατότητα συνδυασμού ιδεών, παραγωγής, ποιοτικού ελέγχου και διανομής σε μια ενιαία επαναλαμβανόμενη ροή εργασίας
• Δυνατότητα καθορισμού μετρήσεων που μετρούν την απόδοση περιεχομένου και αναλύουν με τεχνητή νοημοσύνη
• Δυνατότητα δημιουργίας προσωπικής βιβλιοθήκης και συστήματος λειτουργίας περιεχομένου

Σε προηγούμενες ενότητες, αποκτήσατε ατομικές δεξιότητες από τη φωνή επωνυμίας έως το κείμενο της καμπάνιας, το SEO στο ηλεκτρονικό ταχυδρομείο, την οπτική σύνοψη έως τις δοκιμές A/B και τον ποιοτικό έλεγχο μέχρι τα ηθικά όρια. Σε αυτήν την τελική ενότητα, τα συνδυάζουμε: θα δημιουργήσουμε μια ολοκληρωμένη ροή εργασίας περιεχομένου από την ιδέα στη δημοσίευση έως τη μέτρηση και την επιμέλεια. Ο στόχος είναι να δημιουργηθεί ένα επαναλαμβανόμενο λειτουργικό σύστημα περιεχομένου αντί για ακατάστατα μηνύματα: ένα σύστημα που δεν ξεκινά από το μηδέν κάθε φορά, εξασφαλίζει ποιότητα και μαθαίνει από την απόδοση. Θα ορίσουμε επίσης μετρήσεις που μετρούν την απόδοση και θα τις αναλύσουμε με τεχνητή νοημοσύνη.

Σύστημα λειτουργίας περιεχομένου: επτά στάδια

Μια ροή επαγγελματικού περιεχομένου αποτελείται από επτά στάδια. Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης και ο ρόλος των ανθρώπων είναι ξεκάθαροι σε κάθε στάδιο:

1. Στρατηγική και ιδέα: Στόχος, κοινό, θέμα (οι άνθρωποι κατευθύνουν, το μοντέλο πολλαπλασιάζει τις ιδέες).
2. Σχεδιασμός: Ημερολόγιο περιεχομένου και σύντομο (μοντέλα, ανθρώπινες εγκρίσεις).
3. Παραγωγή: Κείμενο/εικόνα με φωνή επωνυμίας (δημιουργεί μοντέλο, ροή πολλαπλών βημάτων).
4. Ποιοτικός έλεγχος: Επιθεώρηση πέντε επιπέδων (υποστηρίζει το μοντέλο, επαληθεύει από τον άνθρωπο).
5. Ηθική/νομική έγκριση: Απόρρητο, πνευματικά δικαιώματα, νομοθεσία (ο άνθρωπος αποφασίζει).
6. Μετάδοση και διανομή: Μετάδοση προσαρμοσμένη σε κανάλια (human time).
7. Μέτρηση και μάθηση: Μετρική ανάλυση, εικόνα για τον επόμενο κύκλο (μοντέλο αναλύει, ο άνθρωπος αποφασίζει).

Είναι ένας κύκλος: η έξοδος του έβδομου σταδίου (οι μαθησίες) τροφοδοτεί το πρώτο στάδιο. Το περιεχόμενο βελτιώνεται επομένως με κάθε γύρο.

Σκηνή

Ο ρόλος του μοντέλου

ο ρόλος του ανθρώπου

Στρατηγική

πολλαπλασιασμός ιδεών

Κατεύθυνση και απόφαση

Προγραμματισμός

Ημερολόγιο/σύντομο προσχέδιο

Έγκριση

Παραγωγή

Παραγωγή κειμένου/εικόνας

προσανατολισμός, επιλογή

ποιοτικός έλεγχος

προ-σάρωση

επαλήθευση

Ηθική/νομική

Σήμανση κινδύνου

τελική απόφαση

Εκπομπή

Προσαρμογή καναλιού

χρονοδιάγραμμα

Μέτρηση

Ανάλυση δεδομένων

Απόφαση στρατηγικής

Κατανόηση των μετρήσεων περιεχομένου

Δεν μπορείς να βελτιώσεις αυτό που δεν μετράς. Βασικές μετρήσεις που παρακολουθούν οι ομάδες μάρκετινγκ και τι σημαίνουν:

• Απήχηση: Ο αριθμός των μοναδικών ατόμων που είδαν το περιεχόμενο.
• Ποσοστό αφοσίωσης: Η αναλογία των επισημάνσεων "μου αρέσει", των σχολίων, των κοινοποιήσεων προς την επίτευξη.
• Αναλογία κλικ προς αριθμό εμφανίσεων (CTR): Το ποσοστό των κλικ ανά εμφάνιση.
• Ποσοστό μετατροπής: Ποσοστό ατόμων που κάνουν την επιθυμητή ενέργεια (αγορά, εγγραφή).
• Ποσοστό ανοίγματος: Το ποσοστό των αναρτήσεων που άνοιξαν σε ένα email.
• Διατήρηση/Επιστροφή: Επιστρέφοντας χρήστης, παραμένει εγγεγραμμένος.

Συμβουλή: Μην κολλάτε σε μια "μεγάλη" μέτρηση (π.χ. μόνο τον αριθμό των "μου αρέσει"). Εάν τα "μου αρέσει" είναι υψηλά αλλά η μετατροπή είναι χαμηλή, σημαίνει ότι το περιεχόμενο προσελκύει την προσοχή αλλά δεν πουλάει. Η ανάγνωση των μετρήσεων μαζί λέει την πραγματική ιστορία.

Βήμα προς βήμα: μαθαίνοντας από την απόδοση

1. Συλλέξτε ακατέργαστες μετρήσεις. Μεταφέρετε τα δεδομένα μετά την κυκλοφορία σε ένα μέρος.
2. Δώστε το στο μοντέλο με το πλαίσιο του. Ποιο περιεχόμενο, ποιο κανάλι, ποιος στόχος;
3. Ζητήστε συμπέρασμα. «Τι πρέπει να μάθουμε;» και "τι πρέπει να αλλάξουμε για την επόμενη δοκιμή;"
4. Μετατρέψτε το σε υπόθεση. Συνδέστε τη μάθηση με την υπόθεση του επόμενου τεστ Α/Β.
5. Ενημέρωση βιβλιοθήκης εντολών. Μετατρέψτε την προσέγγιση που λειτουργεί σε πρότυπο.

Αδύναμη προτροπή / Ισχυρή προτροπή

Αδύναμη προτροπή:

Πώς πάει το περιεχόμενό μου, δώστε συμβουλές.

Ισχυρή προτροπή:

Αναλύστε τα ακόλουθα δεδομένα απόδοσης περιεχομένου και εξάγετε συμπεράσματα με δυνατότητα εφαρμογής. ΚΑΝΑΛΙ: Instagram. ΣΤΟΧΟΣ: Επισκεψιμότητα στον ιστότοπο. ΔΕΔΟΜΕΝΑ (τελευταίες 4 αναρτήσεις):- Δημοσίευση Α (εκπαιδευτικό καρουζέλ): προσεγγίστε 12.000, αφοσίωση 6,1%, κλικ 210- Δημοσίευση Β (προώθηση προϊόντος): φτάστε 9.500, αφοσίωση 2,3%, κλικ 74- Δημοσίευση Γ (περιεχόμενο χρήστη): φτάστε 14.200, αφοσίωση 7,4% 21.000, αφοσίωση 5,0%, κλικ 280 ΖΗΤΟΥΝΤΑΙ:1. Ποιος τύπος περιεχομένου εξυπηρετούσε καλύτερα τον στόχο (επισκεψιμότητα);2. Τι μαθαίνουμε από όσους έχουν υψηλή αφοσίωση αλλά χαμηλά κλικ;3. 3 συγκεκριμένες, δόκιμες προτάσεις για τον επόμενο μήνα. Μην υπερβαίνετε τα δεδομένα και μην ισχυρίζεστε την οριστική αιτιότητα. Απλά βασιστείτε σε δεδομένα.

τρεις μίνι θήκες

Περίπτωση 1 — Η συστηματοποίηση προσθέτει ταχύτητα. Μια ομάδα μάρκετινγκ startup παρήγαγε κάθε κομμάτι περιεχομένου ξεχωριστά και ακανόνιστα. Τυποποίησαν τη ροή των επτά βημάτων με μια λίστα ελέγχου. Ο κύκλος παραγωγής περιεχομένου μειώθηκε από κατά μέσο όρο 6 ημέρες σε 2,5 ημέρες και το ποσοστό απόρριψης/ξαναγραμμένου περιεχομένου μειώθηκε από 30% σε 9%, επειδή ο ποιοτικός έλεγχος ήταν ενσωματωμένος στη ροή από την αρχή.

Περίπτωση 2 — Απόφαση βάσει δεδομένων. Μια επωνυμία ηλεκτρονικού εμπορίου ρωτά: "Ποιο είναι καλύτερο, εκπαιδευτικό περιεχόμενο ή περιεχόμενο προϊόντος;" Δεν μπορούσε να λύσει το επιχείρημά του με τη διαίσθηση. Ανέλυσαν τις μετρήσεις με το μοντέλο και διαπίστωσαν ότι το εκπαιδευτικό περιεχόμενο αύξησε την επισκεψιμότητα και το περιεχόμενο προϊόντων αύξησε τις άμεσες πωλήσεις. Εξισορρόπησαν το μείγμα περιεχομένου με βάση τον στόχο. Η μηνιαία διαδικτυακή κίνηση αυξήθηκε κατά 18%, οι πωλήσεις δεν μειώθηκαν.

Περίπτωση 3 — Βιβλιοθήκη προτροπής. Ένας διαχειριστής περιεχομένου κράτησε χρήσιμες προτροπές σε διάσπαρτες σημειώσεις. Τα μετέτρεψε σε μια βιβλιοθήκη προτροπής (μια συλλογή επαναχρησιμοποιήσιμων προτύπων προτροπής) χωρισμένη σε κατηγορίες: φωνή επωνυμίας, καμπάνια, SEO, email, έλεγχος ποιότητας. Το νέο μέλος της ομάδας ξεκίνησε την παραγωγή σε μια μέρα, όχι σε μια εβδομάδα. Η ποιότητα της παραγωγής έχει γίνει ανεξάρτητη από το άτομο.

Αντιγράψιμα πρότυπα

Πρότυπο 1 — Λίστα ελέγχου λειτουργιών περιεχομένου:

Ελέγξτε τα επτά στάδια κατά την προετοιμασία αυτού του περιεχομένου για δημοσίευση:[ ] Στρατηγική: είναι σαφής ο στόχος και το κοινό;[ ] Σχεδιασμός: ολοκληρώθηκε η σύντομη;[ ] Παραγωγή: είναι σύμφωνη με τη φωνή της επωνυμίας;[ ] Ποιοτικός έλεγχος: έχουν φύγει τα πέντε επίπεδα; ποια μέτρηση θα μετρήσω την επιτυχία; Αναφέρετε τα στάδια που λείπουν και την πρότασή σας. ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟ: [επικόλληση]

Πρότυπο 2 — Ανάλυση απόδοσης:

[Ισχυρή προτροπή παραπάνω: με δεδομένα καναλιού, προορισμού, ανάρτησης και αίτημα για συμπεράσματα με δυνατότητα ενέργειας.]

Πρότυπο 3 — Μετατροπή της μάθησης σε υπόθεση:

Μεταφράστε αυτό το insight απόδοσης στην υπόθεση για το επόμενο τεστ A/B:INSIGHT: "[...]"Προτείνετε 2 υποθέσεις με δυνατότητα δοκιμής με τη μορφή "Αν κάνουμε [αλλαγή], η [μετρική] αυξάνεται γιατί [γιατί]" και καθορίστε τη μεταβλητή που θα απομονωθεί για καθεμία.

Πρότυπο 4 — Πρότυπα δημιουργίας βιβλιοθήκης:

Πρότεινε μου ένα πλαίσιο βιβλιοθήκης προτροπής περιεχομένου. Κατηγορίες: φωνή επωνυμίας, καμπάνια, SEO, μέσα κοινωνικής δικτύωσης, email, οπτική σύνοψη, δοκιμή A/B, έλεγχος ποιότητας. Καταγράψτε ποια 2-3 πρότυπα πρέπει να υπάρχουν για κάθε κατηγορία και ποιες εισόδους πρέπει να ζητήσει κάθε πρότυπο.

Προσοχή: Κατά την ερμηνεία της μέτρησης, το μοντέλο μπορεί να υπερβεί τα δεδομένα του και να ισχυριστεί την απόλυτη αιτιότητα ("αυτό το περιεχόμενο αύξησε τις πωλήσεις κατά X τοις εκατό"). Η συσχέτιση (συμβαίνει μαζί) και η αιτιότητα (η μία προκαλεί την άλλη) είναι διαφορετικές. Ζητήστε από το μοντέλο μόνο συμπεράσματα βάσει δεδομένων. Ερωτήστε τους ισχυρισμούς αιτιότητας ως άνθρωποι.

Συνήθη λάθη

• Μη συστηματική παραγωγή. Η παρασκευή κάθε συστατικού από την αρχή είναι αργή και ασυνεπής.
• Δημοσίευση χωρίς μέτρηση. Εάν δεν οριστεί η μέτρηση επιτυχίας, δεν θα υπάρξει μάθηση.
• Εμμονή σε μια ενιαία μέτρηση. Οι μετρήσεις πρέπει να διαβάζονται μαζί. Τα like δεν σημαίνουν πωλήσεις.
• Αιτιώδη άλμα. Η λάθος συσχέτιση με την αιτιότητα οδηγεί σε λάθος αποφάσεις.
• Μη καταγραφή της μάθησης. Εάν το insight δεν γίνει πρότυπο, θα ξεχαστεί γύρο μετά από γύρο.

Συνοπτικά

• Η παραγωγή περιεχομένου είναι ένας κύκλος: στρατηγική, προγραμματισμός, παραγωγή, ποιοτικός έλεγχος, έγκριση δεοντολογίας, δημοσίευση, μέτρηση.
• Σε κάθε στάδιο, ο ρόλος του μοντέλου και του ανθρώπου είναι ξεκάθαρος. η απόφαση και η επαλήθευση ανήκει στον άνθρωπο.
• Διαβάστε τις μετρήσεις μαζί. Ένας μόνο αριθμός είναι παραπλανητικός.
• Να συμπεράνουμε δράση από την απόδοση και να δημιουργήσουμε νέες υποθέσεις.
• Κάντε το σύστημα ανεξάρτητο από το άτομο μετατρέποντας αυτό που λειτουργεί σε μια άμεση βιβλιοθήκη.

Εργασία εφαρμογής

Δημιουργήστε έναν σκελετό βιβλιοθήκης για τη δική σας (ή φανταστική) λειτουργία περιεχομένου με το Πρότυπο 4. Στη συνέχεια, προετοιμάστε δείγματα δεδομένων απόδοσης (τέσσερις αναρτήσεις, πραγματικές ή κατασκευασμένες), αναλύστε το με το Πρότυπο 2 και λάβετε τρεις συγκεκριμένες συστάσεις. Τέλος, μεταφράστε μια εικόνα για την υπόθεση για το επόμενο τεστ με το Πρότυπο 3. Ξεκινήστε την προσωπική σας βιβλιοθήκη συλλέγοντας όλα τα πρότυπα που μάθατε σε αυτήν την ενότητα σε ένα μόνο αρχείο. Διάρκεια: περίπου 30 λεπτά.

λίστα ελέγχου

• [ ] Περιέγραψα τη ροή του περιεχομένου μου ως ένα σύστημα επτά σταδίων.
• [ ] Έχω προκαθορίσει τη μέτρηση επιτυχίας για κάθε περιεχόμενο.
• [ ] Αναλύσα τα δεδομένα απόδοσης στο πλαίσιο.
• [ ] Διάβασα τις μετρήσεις μαζί και αμφισβήτησα τους ισχυρισμούς τους για αιτιότητα.
• [ ] Μετέφρασα όσα έμαθα σε νέες υποθέσεις.
• [ ] Αποθήκευσα τα χρήσιμα μηνύματα σε μια βιβλιοθήκη.

Εξέταση Ενοτήτων

1. Ποιο από τα παρακάτω είναι ο πιο αποτελεσματικός τρόπος για να μεταφέρετε τη φωνή της επωνυμίας στην τεχνητή νοημοσύνη;

• Α) Δίνοντας έναν φωνητικό οδηγό με κανόνες τόνου, παραδείγματα προτάσεων και εκφράσεων προς αποφυγή ✔
• Β) Απλώς λέγοντας στο μοντέλο "γράψτε σύμφωνα με το εμπορικό σήμα μας"
• Γ) Δοκιμάζοντας διαφορετικό τόνο κάθε φορά
• Δ) Αντιγραφή μόνο κειμένων ανταγωνιστικών brands

Περιγραφή: Η φωνή της επωνυμίας δεν εκφράζεται με αφηρημένα επίθετα. Το μοντέλο παράγει συνεπή έξοδο όταν παραδίδεται μέσω της προτροπής συστήματος με έναν «φωνητικό οδηγό» που περιέχει συγκεκριμένα παραδείγματα, φράσεις προς αποφυγή και κανόνες τόνου.

2. Ποιο στοιχείο σε μια προτροπή καμπάνιας αυξάνει περισσότερο την ποιότητα του προϊόντος;

• Α) Διατήρηση της προτροπής όσο το δυνατόν πιο σύντομη
• Β) Καθορίστε ξεκάθαρα το κοινό-στόχο, το κανάλι, το όφελος, τον τόνο και τη μορφή ✔
• Γ) Να μην γράφει καθόλου το όνομα του προϊόντος
• Δ) Αίτημα ενιαίου τίτλου

Περιγραφή: Λαμβάνοντας υπόψη τις λεπτομέρειες του περιβάλλοντος, όπως το κοινό-στόχο, το κανάλι, το όφελος του προϊόντος, τον τόνο και την επιθυμητή μορφή, το μοντέλο παράγει σχετικό και χρησιμοποιήσιμο κείμενο. Μια σύντομη προτροπή χωρίς πλαίσιο δίνει γενικά αποτελέσματα.

3. Γιατί είναι σημαντική η «πρόθεση αναζήτησης» κατά την παραγωγή περιεχομένου SEO;

• Α) Μόνο επειδή αυξάνει τον αριθμό των λέξεων
• Β) Για να μεγαλώσει ο τίτλος
• Γ) Να ευθυγραμμίσει το περιεχόμενο με τον σκοπό που θέλει να επιτύχει ο χρήστης με την αναζήτηση ✔
• Δ) Να προσδιοριστεί ο αριθμός των εικόνων

Περιγραφή: Η ίδια λέξη-κλειδί μπορεί να μεταφέρει ενημερωτική, πλοήγηση, εμπορική ή συναλλακτική πρόθεση. Η αντιστοίχιση περιεχομένου με την πρόθεση καθορίζει τόσο την κατάταξη όσο και τη μετατροπή.

4. Ποιος είναι ο σκοπός του να ζητάς μια «συγκεκριμένη παραλλαγή της πλατφόρμας» κατά την παραγωγή μιας ανάρτησης στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης;

• Α) Επικόλληση του ίδιου κειμένου σε όλες τις πλατφόρμες
• Β) Αλλαγή μόνο του αριθμού των hashtag
• Γ) Συντομεύστε το κείμενο σε κάθε πλατφόρμα
• Δ) Προσαρμογή του κειμένου στις διαφορές σε μήκος, τόνο και μορφή κάθε πλατφόρμας ✔

Περιγραφή: Κάθε πλατφόρμα έχει διαφορετικά όρια χαρακτήρων, προσδοκίες τόνου και μορφές. Η επανεγγραφή του ίδιου μηνύματος σε μήκος και στυλ κατάλληλο για την πλατφόρμα αυξάνει την αφοσίωση.

5. Ποιος πρέπει να είναι ο κύριος σκοπός του πρώτου email σε μια αλληλουχία καλωσορίσματος email;

• Α) Καθιερώστε προσδοκίες, παρουσιάστε τη μάρκα και δώστε ένα ξεκάθαρο επόμενο βήμα ✔
• Β) Προσπάθεια πώλησης όλων των προϊόντων σε ένα email
• Γ) Απλώς στείλτε τον εκπτωτικό κωδικό και τίποτα άλλο
• Δ) Γράψτε όσο το δυνατόν μεγαλύτερο κείμενο

Περιγραφή: Ο σκοπός του ηλεκτρονικού ταχυδρομείου καλωσορίσματος είναι να δημιουργήσει προσδοκίες, να παρουσιάσει την επωνυμία και να μεταφέρει ένα ξεκάθαρο επόμενο βήμα. Η προσπάθεια να πουλήσετε τα πάντα στο πρώτο email μειώνει τις μετατροπές.

6. Ποια είναι η προτεινόμενη προσέγγιση κατά την παραγωγή μιας μεγάλης ανάρτησης ιστολογίου με τεχνητή νοημοσύνη;

• Α) Χωρισμός σε βήματα σκελετού, προσχέδιο, επεξεργασίας και εμπλουτισμού ✔
• Β) Ζητώντας 2000 λέξεις ταυτόχρονα με μία μόνο προτροπή
• Γ) Δημιουργήστε μόνο έναν τίτλο και αφήστε τα υπόλοιπα κενά
• Δ) Γράψιμο κάθε παραγράφου σε ξεχωριστή συνομιλία χωρίς πλαίσιο

Περιγραφή: Αντί να ζητάτε ταυτόχρονα μεγάλο περιεχόμενο, μια ροή εργασίας πολλαπλών βημάτων που αναλύεται σε βήματα όπως σκελετός, πρόχειρο κεφάλαιο προς κεφάλαιο, επεξεργασία και εμπλουτισμός βελτιώνει τη συνέπεια και την ποιότητα.

7. Ποιο είναι το πιο κρίσιμο στοιχείο κατά τη σύνταξη σλιπ για εργαλεία οπτικής παραγωγής;

• Α) Απλώς λέγοντας "ωραία οπτική"
• Β) Καθορίστε μόνο χρώμα
• Γ) Καθορίστε ξεκάθαρα το θέμα, το στυλ, τη σύνθεση, το χρώμα, το φως και τη διάθεση ✔
• Δ) Μένοντας όσο πιο αφηρημένο γίνεται

Περιγραφή: Μια καλή οπτική σύντομη. ορίζει σαφώς το θέμα, τη σύνθεση, το στυλ, το χρώμα, τον φωτισμό, τη διάθεση και τις τεχνικές λεπτομέρειες. Τα ασαφή αιτήματα παράγουν απρόβλεπτα αποτελέσματα.

8. Ποιος είναι ο πιο σημαντικός κανόνας κατά τη δημιουργία παραλλαγών για δοκιμές A/B;

• Α) Αλλαγή πολλών στοιχείων ταυτόχρονα σε κάθε παραλλαγή
• Β) Απομόνωση και αλλαγή μιας μεταβλητής κάθε φορά ✔
• Γ) Τυχαία δημιουργία παραλλαγών
• Δ) Παραγωγή μόνο κειμένων δύο λέξεων

Εξήγηση: Για να έχει νόημα το τεστ, μια μεταβλητή (π.χ. μόνο ο τίτλος ή μόνο το CTA) θα πρέπει να αλλάζει κάθε φορά. Η αλλαγή πάρα πολλών πραγμάτων ταυτόχρονα κάνει το αποτέλεσμα ανερμήνευτο.

9. Ποιο είναι το πιο σημαντικό βήμα που πρέπει να κάνετε πριν δημοσιεύσετε ένα κείμενο μάρκετινγκ που έχει παραχθεί με τεχνητή νοημοσύνη;

• Α) Έκδοση απευθείας, γιατί το μοντέλο είναι πάντα σωστό
• Β) Απλά ψάχνω για ορθογραφικά λάθη
• Γ) Συντόμευση του κειμένου με τεχνητή νοημοσύνη για άλλη μια φορά και δημοσίευση
• Δ) Ανθρώπινος έλεγχος για ακρίβεια, αξίωση και συμβατότητα επωνυμίας ✔

Εξήγηση: Το μοντέλο μπορεί να παράγει εσφαλμένα στατιστικά στοιχεία, ανύπαρκτα χαρακτηριστικά ή δηλώσεις που αντιβαίνουν στις αξίες της επωνυμίας. Ως εκ τούτου, η ανθρώπινη έγκριση και ο έλεγχος ασφάλειας ποιότητας/μάρκας είναι υποχρεωτικοί.

10. Ποια είναι η καταλληλότερη προφύλαξη έναντι του κινδύνου «παραισθήσεων» (κατασκευασμένων πληροφοριών) στο περιεχόμενο μάρκετινγκ;

• Α) Ζητώντας και ελέγχοντας για τη λήψη συγκεκριμένων αξιώσεων και στοιχείων μόνο από επαληθευμένες πηγές ✔
• Β) Χρησιμοποιώντας όλα τα στατιστικά στοιχεία που παράγονται από το μοντέλο ως έχουν
• Γ) Μη βάζοντας κανέναν αριθμό στο περιεχόμενο
• Δ) Λέγοντας στο μοντέλο να είναι πιο δημιουργικό

Αποκάλυψη: Το μοντέλο μπορεί να παράγει μη τεκμηριωμένα στατιστικά στοιχεία ή ισχυρισμούς προϊόντος. Η απαίτηση από την ομάδα να ανακτήσει συγκεκριμένους αριθμούς, χαρακτηριστικά και ισχυρισμούς μόνο από επαληθευμένες πηγές που παρέχονται από την ομάδα και ο έλεγχος της παραγωγής μειώνει τον κίνδυνο.

11. Ποια είναι η σωστή προσέγγιση κατά την εισαγωγή των προσωπικών δεδομένων ενός πελάτη ή των εμπιστευτικών πληροφοριών της εταιρείας στο μήνυμα τεχνητής νοημοσύνης;

• Α) Επικόλληση όλων των ακατέργαστων δεδομένων πελατών απευθείας για γρήγορα αποτελέσματα
• Β) Ανωνυμοποίηση ή μη εισαγωγή δεδομένων και έλεγχος της πολιτικής απορρήτου του εργαλείου σύμφωνα με τους κανόνες ✔
• Γ) Αρκεί απλώς να διαγράψετε τα ονόματα και να μοιραστείτε όλα τα άλλα
• Δ) Η εμπιστευτικότητα δεν είναι σημαντική, το μοντέλο δεν αποθηκεύει δεδομένα

Επεξήγηση: Προσωπικά και εμπιστευτικά δεδομένα είτε δεν πρέπει να καταχωρούνται καθόλου είτε θα πρέπει να είναι ανώνυμα. Επιπλέον, η πολιτική επεξεργασίας και αποθήκευσης δεδομένων του εργαλείου πρέπει να συμμορφώνεται με τους εταιρικούς κανόνες απορρήτου.

12. Τι πρέπει να γίνει για να μειωθεί ο κίνδυνος «παραπλανητικής διαφήμισης» κατά την παραγωγή διαφημιστικού αντιγράφου;

• Α) Προσθήκη υπερβολικών υποσχέσεων για αύξηση της μετατροπής
• Β) Χρησιμοποιώντας τη φράση «καλύτερο» παντού για να είστε πιο δυναμικοί από τους ανταγωνιστές
• Γ) Αποφυγή αναπόδεικτων ισχυρισμών και βασισμός κάθε συγκεκριμένου ισχυρισμού σε επαληθεύσιμη πηγή ✔
• Δ) Μετακινήστε τους ισχυρισμούς στις υποσημειώσεις με μικρή γραμματοσειρά

Εξήγηση: Οι αναπόδεικτοι ή παράνομοι ισχυρισμοί όπως «καλύτερα», «εγγυημένα αποτελέσματα», «επιστημονικά αποδεδειγμένα» πρέπει να αποφεύγονται. Κάθε πραγματικός ισχυρισμός πρέπει να βασίζεται σε επαληθεύσιμη πηγή.

13. Τι είναι σωστό κατά την παραγωγή τίτλων και μετα-περιγραφών σε περιεχόμενο SEO;

• Α) Γέμισμα της μετα-περιγραφής με επανάληψη λέξεων-κλειδιών (γέμιση λέξης-κλειδιού)
• Β) Αφήνοντας τη μετα-περιγραφή εντελώς κενή
• Γ) Γράψτε μια περιγραφή που να περιλαμβάνει τη λέξη-κλειδί φυσικά, να ενθαρρύνει τα κλικ και να παραμένει εντός του ορίου μήκους ✔
• Δ) Βάζοντας την ίδια μετα-περιγραφή σε κάθε σελίδα

Περιγραφή: Η μετα-περιγραφή είναι η περίληψη που εμφανίζεται στο αποτέλεσμα αναζήτησης. Θα πρέπει να περιέχει φυσικά τη λέξη-κλειδί-στόχο, να ενθαρρύνει τα κλικ και να παραμένει εντός του συνιστώμενου ορίου μήκους (περίπου 150-160 χαρακτήρες).

14. Ποια είναι η πιο ακριβής προσέγγιση κατά την ανάλυση της απόδοσης περιεχομένου με τεχνητή νοημοσύνη;

• Α) Ζητώντας γενικές συμβουλές από το μοντέλο χωρίς να μοιράζεστε ποτέ τις μετρήσεις
• Β) Εμφάνιση μόνο περιεχομένου που αρέσει στο μοντέλο
• Γ) Ζητώντας μόνο μια συμπληρωματική περίληψη από το μοντέλο.
• Δ) Δώστε ακατέργαστες μετρήσεις στο πλαίσιο και ζητήστε προτάσεις για επόμενες δοκιμές ✔

Περιγραφή: Δίνοντας στο μοντέλο μη επεξεργασμένες μετρήσεις (όπως αναλογία ανοίγματος, αναλογία κλικ προς αριθμό εμφανίσεων, μετατροπές) με περιεχόμενο και ερώτηση "τι πρέπει να μάθουμε και τι πρέπει να αλλάξουμε στην επόμενη δοκιμή;" βασίζει την ερμηνεία σε αριθμητικά στοιχεία και βελτιώνει τη ροή εργασίας.