AI, sohbetlerde kullanıcı davranışını nasıl analiz eder

AI, sohbetlerdeki kişilerin tam olarak ne yaptığını, neden yaptıklarını ve ekibin bu konuda ne yapması gerektiğini anlamanıza yardımcı olur. Bu, "gözetleme'ile ilgili değil, kuralları, onboarding'i, desteği ve güvenliği iyileştirmek için sinyalleri yapılandırmakla ilgilidir.

1) Sohbetlerden AI özlerinin sinyalleri

Metin:

Amaç: soru, geri bildirim, şikayet, şükran, offtop, UGC, toksisite/alev.
Temalar/alt temalar: ürün, ödemeler, hatalar, turnuvalar, RG (limitler, zaman aşımları), güvenlik.
Ton/duygular: pozitif/nötr/negatif + kaygı, öfke, neşe, güven.
Argümanlar/gerçekler: ekranların/kimlik biletlerinin mevcudiyeti, özel durumlar.

Davranışsal:

Katılım ritmi: günün saati, frekans, "sessizlik"> X gün.
Etkileşim biçimi: tartışmaların başlatıcısı, yeni başlayanlara cevaplar, dallar arasında "köprü".
Gerçekte roller: mentor (birçok cevap), yaratıcı (UGC), fiili moderatör.

Yapısal:

İletişim grafiği: kim kiminle konuşuyor, kim kümeleri birbirine bağlıyor.
Konu dallanması: Çatışmaların/fikirlerin ortaya çıktığı, cevaplanmamış soruların yapıştığı yer.
Anomaliler: spam, koordineli saldırılar, tekrarlayan kalıplarda ani artışlar.

2) Boru hattı: "Ham mesajlardan" eyleme

1. Koleksiyon: Discord/Telegram/forumlardaki olaylar (mesaj, yazar, kanal, zaman, ekler).

2. Temizleme: botları/kopyaları kaldırma, dili ve emojiyi normalleştirme.

3. Zenginleştirme: dil, saat dilimi, yazar türü (başlangıç/yardımcı/moderatör).

4. Modeller:

Niyetin/temaların/tonalitenin/toksisitenin sınıflandırılması.
BERTopic/plot kümeleme.
Etki sütunları (merkeziyet, topluluk algılama).
Tahmin edici (çalkalanma, tırmanma riski, olaya katılma olasılığı).
5. Depolama: "event lake" + gün/kanal/tema ile vitrinler.
6. Aktivasyon: panolar, uyarılar (SLA/toksisite/tırmanma), kanban "sorular/fikirler/şikayetler", yanıt şablonları.

3) Model katmanı: ne seçilir ve neden

Niyet/tonalite/toksisite: kompakt transformatörler, örnekleriniz üzerinde daha fazla eğitilmiş; eşikler ayarlanabilir.

Temalar: Otomatik kısayollarla BERTopic (gömme + kümeleme); Sözlüğün aylık güncellenmesi.

İletişim grafiği: NetworkX; PageRank/Betweenness metrikleri, "köprüler" bulma.

Olayların dizileri: basit Markov devreleri veya LSTM/Transformer kullanıcı oturumları tarafından "soru" için - cevap - memnun/gitti "kalıpları.

Tahmini: çalkalanma/yükselmeler için gradyan artırma/lojistik regresyon (açıklanabilir).

Anomaliler: Zaman serilerinde STL/Prophet + uyarı kuralları.

4) Günlük ve haftalık gösterge panoları

Günlük (RAM):

Yeni başlayanlara yanıt SLA (medyan/p95), "hangmen"> X saat.
Toxicity/1000 mesajlar, aktif anlaşmazlıklar, phishing/bot modelleri.
Günün en önemli konuları, hatalar/ödemeler/RG'deki ani artışlar.

Haftalık (strateji):

Yeni tema kümeleri, dinamikleri geçen haftaya karşı.
"Köprüler've liderler: grupları birbirine bağlayan, yapıcı üreten.
Fikir hunisi: planda - çalışmada - dürtüde.
Risk segmentleri: düşen katılım, artan olumsuzluk, "sessizlik".

5) Pratik uygulama senaryoları

A. Onboarding'i hızlandırmak

AI, yeni başlayanların, ping mentorlarının sorularını işaretler, bilgi tabanından hazır cevaplar sunar.

Etki: ilk yanıt için azaltılmış zaman, artan acemi - aktif dönüşüm.

B. Çatışmaların tırmanmasının önlenmesi

Duyguların + toksisitenin sınıflandırıcısı bayrağa "risk: yüksek" verir, moderatöre yumuşak bir şablon sunar, kodun bir maddesini gösterir.

Etki: Daha az kamusal "savaş", daha az yapıcı katılımcı çıkışı.

C. Ürün Analizleri

BERTopic, UX/ödemelerde tekrarlayan ağrıyı çeker; Sahibi ve son tarihi ile kanban otomatik ihracat.

Etki: hızlı düzeltmeler, görünür geri bildirim'ne değişti ".

D. Çıkış tahmini

Mesajların sıklığını azaltma + negatif anahtar + cevap yok - "yeniden yükleme" tetikleyicisi (ilgili kanalların/etkinliklerin seçimi).

Etkisi: "kenarda" tutmak, ilginin erken dönüşü.

E. Dolandırıcılıkla mücadele/güvenlik

Aynı kalıpların sinyalleri (zaman/cihaz/kelime hazinesi) + phishing ile bağlantılar - otomatik uyarı, yeni başlayanların haklarının kısıtlanması.

Etki: Daha az spam ve koordineli saldırılar.

6) Gerçekten yardımcı olan metrikler

Yardım: İlk reaksiyonun SLA'sı (medyan/p95), 1 yanıt için çözülen oran.

Kalite: Yapıcı mesajların oranı (kılavuzlar/cevaplar/raporlar), UGC/hafta, yazar sayısı.

Güven/güvenlik: toksisite/1000, tartışmalı durumlar, verilen itirazların oranı.

Ürün üzerindeki etkisi: fikirler - plan - iş - üretim (dönüşümler), hataları düzeltme zamanı.

Tutma: tutma D7/D30/M3, "yapışkanlık" (DAU/MAU), ritüellere geri dönen oran.

Tahmini: modellerin doğruluğu (ROC-AUC/F1) churn/escalations tarafından; Kaydedilen vakaların paylaşımı.

7) Etik, Gizlilik, Sorumlu Oyun

Veri minimizasyonu: Yalnızca moderasyon/yardım için ihtiyacınız olanı saklayın.

Şeffaflık: Kapalı "AI'yı nasıl uygularız" + itiraz kanalı (SLA ≤ 72 h).

Döngüdeki insan: İnsanlar yaptırımlar konusunda nihai kararlara sahiptir.

Varsayılan RG: Botlar riskli davranışları zorlamaz; Sınırlara hızlı bağlantılar, zaman aşımları, kendini dışlama.

Silme hakkı: kullanıcının isteği üzerine açık prosedür.

8) 90 günlük yol haritası

Gün 1-30 - Vakıf

AI/gizlilik/RG politikasını açıklayın; # appeals kanalını açın.

Sohbet etkinliklerinin toplanmasını etkinleştir; Temel modeller: niyet/tonalite/toksisite.

Mini pano: SLA, "hangmen", toksisite, en önemli konular, spam uyarıları.

31-60. günler - Öngörüler ve birlikte yaratma

BERTopic/kümelerini etkinleştir; İletişim grafiği (köprüler/liderler).

Sahipler ve son tarihler ile bir kanban "sorular/fikirler/şikayetler" oluşturun.

Moderatör yanıt şablonları, Haftanın UGC Planı/Digest otomatik taslağı.

Gün 61-90 - Öngörü ve sebat

Çıkış/tırmanma riski modelleri; Yeniden yerleştirme ve gerilimi azaltma senaryoları.

Toksisite/botlar için anomali uyarıları; Konu sözlüğünün aylık revizyonu.

Üç Aylık Rapor: SLA Öncesi/Sonrası, Toksisite, Retention, ideyam - v Prod.

9) Kontrol listeleri

AI moderasyonuna hazırlık

İhlaller ve yaptırımlar tablosu örnekleri ile kod.
Kod maddesine atıfta bulunan mod yanıt şablonları.
Moderasyon günlüğü ve itiraz politikası.
Test süresi "otomatik eylemsiz ipuçları".
Metrikler: toksisite/1000, tartışmalı durumlar, SLA ayrıştırma.

Q & A/onboarding bot

Bilgi tabanı (SSS, kılavuzlar, RG) yapılandırılmış ve ilgilidir.
Bot yanıtı = kısa çıktı + kılavuz referansı.
Güven düşük olduğunda mentor düğmesini arayın.
Soru günlükleri - haftalık veritabanı yenileme.
Bot yanıtından sonra CSAT.

10) Hazır prompts (kopya)

a) Konu toplamı:

💡 "7-10 puan topla: ana tezler, çözümler, çözülmemiş sorunlar, hatalar/ödemeler/RG'den bahseder. "Ses tonu tarafsız"

b) Fikir özü:

💡 "Benzersiz fikirleri vurgulayın, kopyaları birleştirin, haftalık yayınlardan sıklığı ve karmaşıklığı değerlendirin. Tablo: fikir/frekans/karmaşıklık/sonraki adım"

c) Kibar mod-yanıt:

💡 "Kodun X.Y paragrafına göre kısa bir silme mesajı formüle edin. Yeniden formüle etmeyi ve kurallara bir bağlantı vermeyi teklif edin. 3 cümleye kadar"

d) "Sessiz" katılımcılar için yeniden yerleştirme:

İlgi alanlarına ve son faaliyetlere dayalı kişisel 3 adım oluşturun: Konuyla ilgili 2 kanal, 1 etkinlik, 1 rehber. Tonu dostça"

11) Sık yapılan hatalar ve bunlardan nasıl kaçınılacağı

Bir kişi olmadan araba yaptırımları: Özellikle tartışmalı durumlarda, döngüde insan tutun.

Modellerin'kara kutusu ": açıklanabilir özellikler ve hata raporları kullanın.

Eylemsiz anketler: Her zaman özgeçmişleri ve sonuçlardaki değişiklikleri gönderin.

"Mesajlar" metriklerinin aşırı ısınması: kaliteyi ölçmek (konstruktiv/UGC/idei - v prod).

Yerelleştirme göz ardı eder: Dil ve asal zaman bölgeleri model doğruluğu ve katılımı için kritik öneme sahiptir.

Sohbetlerdeki AI, aynı zamanda bir büyüteç ve bir pusuladır: önemli sinyalleri vurgular ve nerede hareket edeceğinizi söyler - ılımlılık, onboarding, ürün ve güvenlik. Açık kurallar, gizlilik ve RG'ye saygı ve metriklerden önce/sonra anlaşılabilir olan AI, iletişimin "canlı" doğasını kaybetmeden toplumu daha sakin, daha sağlıklı ve daha istikrarlı hale getirmeye yardımcı olur.