مقابلة الخروج عبر نموذج لغوي كبير: ماذا يقول المستخدمون عند إغلاق جدار الدفع
OpenAI
تصف مقالة إخبارية باللغة الإنجليزية حول الذكاء الاصطناعي كيف أن دمج مقابلة قصيرة مدعومة بنموذج لغوي كبير بعد إغلاق جدار الدفع حقق معدل استجابة بلغ 34 بالمئة وكشف عن اعتراضات رئيسية من المستخدمين، بما في ذلك اكتشاف أن العديد من المستخدمين وصلوا عبر البحث متوقعين منتجًا مجانيًا. توفر المقالة البنية المعمارية، والموجهات، وإطار العمل البرمجي المستخدم، بالإضافة إلى رؤى من بيانات أسبوعين.
قام مطوّر ببناء روبوت دردشة للمقابلات النهائية (Exit Interview) يعتمد على نموذج لغوي كبير (LLM) لصالح لعبة أونلاين مجانية بنظام Freemium. عندما يُغلق المستخدم نافذة الدفع، تظهر محادثة منفصلة تطرح 5 أسئلة كحد أقصى. على مدى أسبوعين، حدثت 59 جلسة مع 20 ردًا (34%). كانت النتيجة الرئيسية أن جزءًا كبيرًا من المستخدمين جاءوا من البحث بكلمة 'مجاني' في العنوان. يستخدم النظام جدول قاعدة بيانات منفصل، وسقف ردود يعتمد على المعاملات، ومسحًا للجلسات القديمة، واستدعاءً ثانيًا لنموذج LLM لإنشاء ملاحظة منظمة، وخطاف ويب إلى تطبيق تيليغرام (Telegram). يشارك المقال مخطط قاعدة البيانات، والكود الخاص بحد المعاملات، وكلاً من موجه النظام وموجه الملاحظة. أظهرت النتائج أن 7 من أصل 20 مستجيبًا توقعوا أن يكون المنتج مجانيًا، مما أدى إلى إصلاح سريع لعنوان الموقع. يوصى بهذه الأداة لأي منتج لديه لحظة خروج مثل جدار الدفع، أو سلة التسوق المهجورة، أو الإلغاء، طالما بقي المستخدم على الصفحة.
المصدر: Habr — хаб ИИ —
الأصلي
