Yapay Zekâ Görünürlük Raporunda Ne Bulunur? Bir Bulgunun Anatomisi

Güzel bir PDF rapor, uygulanmadığında masada kalır. Bunu engelleyen şey raporun uzunluğu değil, her bulgunun yazılış biçimidir.

Bir bulgu altı parçadan oluşur

• Kanıt: ne gözlendi, hangi sayfada ya da sorguda, hangi tarihte?
• Sorun: bu kanıt neyin eksik ya da tutarsız olduğunu gösteriyor?
• Olası etki: bu sorun müşteriyi ya da sayfanın anlaşılmasını nasıl etkileyebilir?
• Önerilen işlem: ne yapılmalı?
• Sorumlu ekip: işi kim üstlenecek?
• Kabul ölçütü: iş bittiğinde nasıl doğrulanacak?

Örnek bir bulgu (örnek amaçlı, kurgusaldır)

Kanıt: İncelenen beş ürün sayfasında kullanım uyumluluğu belirtilmiyor. Sorun: Müşterinin sık sorduğu 'bu ürün benim X'imle çalışır mı?' sorusu sayfada yanıtsız. Olası etki: Müşteri karar veremeyebilir; sayfanın amacı net anlaşılmayabilir. Önerilen işlem: Uyumluluk bilgisini ürün açıklamasına yazılı metin olarak eklemek. Sorumlu: Kategori yöneticisi bilgiyi doğrular, içerik ekibi ekler. Kabul ölçütü: Yayınlanan sayfada uyumluluk bilgisi görünür metinde yer alıyor ve ürün verisiyle tutarlı.

Rapor başka neleri içerir?

• Seçili sorgulardaki görünürlüğün tarih ve test koşullarıyla kaydı
• Kanıtlarla açıklanan teknik, içerik ve (gerektiğinde) ürün verisi bulguları
• Öncelik ve sorumlu ekip bazında 90 günlük görev planı
• Önerilerin tamamlandığını kontrol etmek için kabul ölçütleri
• Bulguların anlatıldığı bir teslim görüşmesi

Raporun içermediği şeyler

Rapor sonuç garantisi vermez. Uygulama desteği ve uygulama sonrası tekrar ölçüm ayrıca kapsamlandırılır. Platformlar, sorgular, rakipler ve sayfalar ön görüşmede belirlenir.

Raporun nasıl çalıştığını ve ön görüşmeyi öğrenmek için Yapay Zekâ Görünürlük Raporu sayfamıza bakabilirsiniz.

Bu yazı TalyNext'in kendi yöntemine dayanır; dış kaynak iddiası içermez.