एलएलएम के माध्यम से एग्जिट इंटरव्यू: पेवॉल बंद करते समय उपयोगकर्ता क्या कहते हैं
OpenAI
एक अंग्रेज़ी भाषा के एआई समाचार लेख में बताया गया है कि कैसे पेवॉल खारिज करने के बाद एक छोटे एलएलएम-संचालित इंटरव्यू को एकीकृत करने से 34% प्रतिक्रिया दर मिली और उपयोगकर्ताओं की प्रमुख आपत्तियों का पता चला, जिसमें यह खोज शामिल थी कि कई उपयोगकर्ता खोज के माध्यम से आए थे और उन्हें मुफ्त उत्पाद की उम्मीद थी। लेख में उपयोग की गई वास्तुकला, प्रॉम्प्ट और कोड ढांचा प्रदान किया गया है, साथ ही दो सप्ताह के डेटा से अंतर्दृष्टि भी दी गई है।
एक डेवलपर ने एक फ्रीमियम ऑनलाइन बोर्ड गेम के लिए LLM-आधारित एक्ज़िट इंटरव्यू बॉट बनाया। जब उपयोगकर्ता पेवॉल बंद करता है, तो एक अलग चैट दिखाई देती है जो अधिकतम 5 प्रश्न पूछती है। दो सप्ताह में, 59 सत्र हुए और 20 प्रतिक्रियाएँ मिलीं (34%)। मुख्य निष्कर्ष यह था कि उपयोगकर्ताओं का एक महत्वपूर्ण हिस्सा शीर्षक में 'मुफ्त' शब्द के साथ खोज से आया था। सिस्टम एक अलग डेटाबेस तालिका, एक लेनदेन-आधारित उत्तर सीमा, पुराने सत्रों के लिए एक स्वीप, एक संरचित नोट उत्पन्न करने के लिए दूसरा LLM कॉल, और टेलीग्राम के लिए एक वेबहुक का उपयोग करता है। लेख डेटाबेस स्कीमा, सीमित लेनदेन के लिए कोड, और सिस्टम प्रॉम्प्ट और नोट प्रॉम्प्ट दोनों साझा करता है। परिणामों से पता चला कि 20 उत्तरदाताओं में से 7 उत्पाद को मुफ्त होने की उम्मीद करते थे, जिससे साइट शीर्षक का त्वरित सुधार हुआ। यह उपकरण किसी भी उत्पाद के लिए अनुशंसित है जिसमें पेवॉल, परित्यक्त कार्ट या रद्दीकरण जैसा एक्ज़िट क्षण हो, जब तक उपयोगकर्ता पृष्ठ पर बना रहता है।
स्रोत: Habr — хаб ИИ —
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