जब कोई ChatGPT से पूछे तो अपने प्रोडक्ट की सिफारिश करवाना

OpenAI कहता है कि वह क्या विचार करता है, प्रोडक्ट स्तर पर लागू किया गया

OpenAI का दस्तावेज़ीकरण संरचित मेटाडेटा, मूल्य, समीक्षाएँ, और उपयोग में आसानी को उन कारकों के रूप में नाम देता है जिन पर ChatGPT किन प्रोडक्ट्स को दिखाना है यह चुनते समय विचार कर सकता है। एक एकल प्रोडक्ट पेज पर लागू किया गया, यह चार ठोस चीज़ों में तब्दील होता है जिनकी जाँच करने लायक है: क्या पेज में पूर्ण संरचित डेटा है, क्या मूल्य स्पष्ट रूप से बताया गया है, क्या प्रोडक्ट की वास्तविक समीक्षाएँ हैं, और क्या किसी के पहुँचने के बाद वास्तविक खरीद प्रक्रिया सीधी है।

इनमें से कोई भी गुप्त या काल्पनिक नहीं है — यह इस बात की सीधी व्याख्या है कि OpenAI का अपना दस्तावेज़ीकरण क्या कहता है कि वह देखता है।

स्पेक्स: सिस्टम को उद्धृत करने के लिए कुछ विशिष्ट दें

एक अस्पष्ट विवरण ("रोज़मर्रा के उपयोग के लिए बढ़िया") वाला प्रोडक्ट पेज एक AI सिस्टम को दोहराने के लिए कुछ भी विशिष्ट नहीं देता। ठोस विशिष्टताओं — सटीक आयाम, सामग्री, संगतता, क्षमता — वाला पेज इसे ऐसे तथ्य देता है जिन्हें यह आत्मविश्वास से बता सकता है और विशेष रूप से आपके प्रोडक्ट से जोड़ सकता है, बजाय एक सामान्य दावे के जो लगभग किसी भी प्रतिस्पर्धी वस्तु का वर्णन कर सकता है।

यह अन्य सामग्री की तुलना में प्रोडक्ट्स के लिए अधिक मायने रखता है, क्योंकि खरीदार का सवाल आमतौर पर विशिष्ट होता है ("एक बैकपैक जिसमें 15 इंच का लैपटॉप फिट हो और एक अलग जूता कम्पार्टमेंट हो") — एक प्रोडक्ट पेज जो उन सटीक तथ्यों को स्पष्ट रूप से बताता है वही है जो वास्तव में उस सवाल का जवाब दे सकता है। यह प्रोडक्ट संरचित डेटा पर Google के अपने मार्गदर्शन के पीछे का वही अंतर्निहित तर्क भी है, जो एकल वर्णनात्मक ब्लॉब के बजाय विशिष्ट, सूचीबद्ध विशेषताओं का समर्थन करता है।

मूल्य स्पष्टता: सिस्टम को अनुमान न लगाने दें

चूंकि OpenAI स्पष्ट रूप से मूल्य को एक ऐसे कारक के रूप में नाम देता है जिस पर वह विचार करता है, अस्पष्ट मूल्य निर्धारण एक सीधा, टालने योग्य जोखिम है। एक आवश्यक लॉगिन के पीछे छिपा हुआ मूल्य, किसी वस्तु को कार्ट में जोड़ने के बाद ही प्रकट होना, या बिना संदर्भ के एक भ्रमित करने वाली सीमा के रूप में प्रस्तुत किया जाना, प्रोडक्ट पेज पर ही स्पष्ट रूप से प्रदर्शित वर्तमान मूल्य की तुलना में सिस्टम को आत्मविश्वास से बताने के लिए कम देता है।

यह AI से स्वतंत्र रूप से भी बस अच्छी ईकॉमर्स प्रथा है — लेकिन यहाँ विशेष रूप से इसे इंगित करना उचित है क्योंकि यह उन कुछ कारकों में से एक है जिन्हें OpenAI ने निहित छोड़ने के बजाय सीधे नाम दिया है।

उपलब्धता संकेत: एक विश्वास कारक, न कि सिर्फ एक इन्वेंटरी विवरण

सटीक और वर्तमान शिपिंग जानकारी के साथ विश्वसनीय रूप से स्टॉक में एक प्रोडक्ट, किसी भी सिस्टम के लिए पुरानी या अस्पष्ट उपलब्धता वाले प्रोडक्ट की तुलना में अधिक सुरक्षित सिफारिश है — स्टॉक से बाहर या अस्पष्ट वस्तु की सिफारिश करना एक खराब अनुभव बनाता है जो इसकी सिफारिश करने वाली किसी भी चीज़ पर प्रतिबिंबित होता है। इन्वेंटरी और शिपिंग जानकारी को वर्तमान रखना सिर्फ एक परिचालन विवरण नहीं है; यह इस बात का हिस्सा है कि प्रोडक्ट को उद्धृत करने के लिए एक विश्वसनीय चीज़ क्या बनाता है।

यह OpenAI द्वारा नामित "उपयोग में आसानी" कारक से जुड़ता है: एक प्रोडक्ट जिसे कोई निर्णय लेने के बाद वास्तव में खरीदना आसान है, इस बात का हिस्सा है कि इसकी सिफारिश करना एक अच्छा परिणाम क्या बनाता है, न कि सिर्फ एक तकनीकी रूप से सटीक परिणाम।

वास्तविक समीक्षाएँ: प्रोडक्ट स्तर पर पुष्टिकरण

समीक्षाओं को OpenAI द्वारा स्पष्ट रूप से एक कारक के रूप में नाम दिया गया है, और प्रोडक्ट स्तर पर, इसका मतलब है कि उस व्यक्तिगत वस्तु के लिए विशिष्ट समीक्षा मात्रा और सामग्री मायने रखती है, न कि सिर्फ स्टोर की समग्र प्रतिष्ठा। अभी तक कोई समीक्षा न होने वाला प्रोडक्ट किसी भी सिस्टम के लिए वास्तविक ग्राहक प्रतिक्रिया के ट्रैक रिकॉर्ड वाले प्रोडक्ट की तुलना में समर्थन करना कठिन है, चाहे अन्यथा स्टोर की प्रतिष्ठा कितनी भी अच्छी हो।

समीक्षा इतिहास के बिना नए प्रोडक्ट्स के लिए, ईमानदार समाधान बस समय और खरीद के बाद एक जानबूझकर समीक्षा अनुरोध है — कोई शॉर्टकट नहीं है जो विशिष्ट वस्तु पर वास्तविक, संचित ग्राहक प्रतिक्रिया का विकल्प बन सके। AI प्रोडक्ट खोज क्षमता पर Shopify का अपना मार्गदर्शन ऊपर कवर किए गए संरचित-डेटा और विश्वास कारकों के साथ-साथ, इस तरह के जुड़ाव संकेतों को उन कारकों में नाम देता है जिन्हें वह जेनेरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन कहता है।

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