Ayzeo
ວັດແທກການເບິ່ງເຫັນ, ການອ້າງອີງ ແລະ ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງແບຣນໃນລະບົບ AI ຕ່າງໆ ພ້ອມທերສິດທິບັດລາຍງານແບບ White-label.
ນີ້ແມ່ນຫຍັງ
Ayzeo ແມ່ນເຄື່ອງມືວິເຄາະການເບິ່ງເຫັນ AI ທີ່ໃຊ້ເພື່ອວັດແທກຜົນງານຂອງແບຣນໃນລະບົບ AI ຕ່າງໆ ລວມທັງການເບິ່ງເຫັນ, ຈຳນວນຄັ້ງທີ່ຖືກອ້າງອີງ, ການຖືກກ່າວເຖິງ, ຕະຫຼອດຈົນຮອດທ່າອ່ຽງຄວາມຮູ້ສຶກ (Sentiment) ວ່າເປັນບວກ ຫຼື ລົບໃນຄຳຕອບ. ມັນມີຟັງຊັນລາຍງານແບບ White-label ໂດຍສະເພາະ ຊຶ່ງຊ່ວຍໃຫ້ ఏజెన్సీ (ອາຍແກນຊີ) ສາມາດໃສ່ແບຣນຂອງຕົນເອງເພື່ອມອບໝາຍໃຫ້ລູກຄ້າໄດ້.
ແກ້ໄຂບັນຫາຫຍັງ
ຄຳຖາມ-ຄຳຕອບ AI ກໍາລັງค่อยໆ ປ່ຽນແທນການຊອກຫາແບບດັ້ງເດີມບາງສ່ວນ, ແຕ່ແບຣນຍາກທີ່ຈະຮູ້ວ່າ "ຕົນເອງມີຮູບຮ່າງໜ້າຕາແນວໃດ" ໃນຄຳຕອບເຫຼົ່ານັ້ນ - ຖືກກ່າວເຖິງຈັກຄັ້ງ, ຖືກອະທິບາຍແນວໃດ, ແລະ ຊື່ສຽງດີ ຫຼື ບໍ່ດີ. Ayzeo ໄດ້ເຮັດໃຫ້ສັນຍານເຫຼົ່ານີ້ທີ່ສັງເກດເຫັນຍາກກາຍເປັນຕົວເລກທີ່ວັດແທກໄດ້, ໂດຍສະເພາະການເພີ່ມການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ ຊຶ່ງຊ່ວຍໃຫ້ແບຣນບໍ່ພຽງແຕ່ຮູ້ວ່າຖືກກ່າວເຖິງ ຫຼື ບໍ່, ແຕ່ຍັງຮູ້ວ່າຖືກເວົ້າເຖິງດີປານໃດ. ສຳລັບອາຍແກນຊີ, ລາຍງານ White-label ສາມາດກາຍເປັນການບໍລິການທີ່ສາມາດມອບໝາຍ ແລະ ເກັບເງິນໄດ້ໂດຍົງ.
ເໝາະສຳລັບອາຍແກນຊີການຕະຫຼາດ, ທີ່ປຶກສາແບຣນ ແລະ ທີມງານທີ່ຕ້ອງລາຍງານຜົນງານໃຫ້ພາຍນອກ. ສຳລັບອາຍແກນຊີທີ່ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຫຼາຍລາຍພ້ອມກັນ, ລາຍງານ White-label ສາມາດຊ່ວຍປະຫັດປະຫຍັດເວລາໃນການເຮັດຮູບແບບໃໝ່; ສຳລັບຝ່າຍແບຣນ, ມິຕິຄວາມຮູ້ສຶກຈະມາຕື່ມເຕັມດ້ານຊື່ສຽງທີ່ຕົວເລກປະລິມານຢ່າງດຽວບໍ່ສາມາດເບິ່ງເຫັນໄດ້.
ຄຸນສົມບັດເດ่น
- ວັດແທກການເບິ່ງເຫັນຂອງແບຣນໃນລະບົບ AI
- ຕິດຕາມການອ້າງອີງ ແລະ ຈຳນວນຄັ້ງທີ່ຖືກກ່າວເຖິງ
- ວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກຂອງແບຣນໃນຄຳຕອບຂອງ AI
- ລາຍງານອາຍແກນຊີແບບ White-label
- ລວບລວມຂໍ້ມູນຂ້າມລະບົບ AI ຫຼາຍລະບົບ
ຂໍ້ດີ
- ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກຊ່ວຍຕື່ມເຕັມມິຕິຄຸນນະພາບດ້ານຊື່ສຽງ
- ລາຍງານ White-label ສະດວກໃຫ້ອາຍແກນຊີມອບໝາຍໃຫ້ລູກຄ້າໄດ້ໂດຍົງ
- ຕົວຊີ້ວັດຫຼາຍມິຕິເຮັດໃຫ້ການເບິ່ງເຫັນມີຄວາມຊັດເຈນຂຶ້ນ
ຂໍ້ເສຍ
- ການຕີຄວາມໝາຍຄວາມຮູ້ສຶກອາດມີຄວາມຜິດພາດຕາມບໍລິບົດ
- ຟັງຊັນຂັ້ນສູງເຊັ່ນ White-label ມັກຈະຕ້ອງມີແຜນການຈ່າຍເງິນ
ກໍລະນີການນำໃຊ້
- ອາຍແກນຊີໃຊ້ລາຍງານ White-label ເພື່ອລາຍງານຜົນສຳເລັດການເບິ່ງເຫັນ AI ໃຫ້ລູກຄ້າ
- ຕິດຕາມຊື່ສຽງຄວາມຮູ້ສຶກຂອງແບຣນໃນຄຳຕອບຂອງ AI
- ຕິດຕາມການອ້າງອີງ ແລະ ການກ່າວເຖິງເພື່ອປະເມີນຜົນສຳເລັດດ້ານການຕະຫຼາດ
ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ
ການມີມິຕິຄວາມຮູ້ສຶກ ແລະ ລາຍງານ White-label ເຮັດໃຫ້ມັນມີປະໂຫຍດຫຼາຍເປັນພິເສດສຳລັບອາຍແກນຊີທີ່ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຫຼາຍລາຍ.
ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກຂອງ Ayzeo មានປະໂຫຍດຫຍັງ?
ມັນສາມາດຕັດສິນວ່າທ່າອ່ຽງໃນຄຳຕອບຂອງ AI ທີ່ກ່າວເຖິງແບຣນແມ່ນໄປໃນທາງບວກ ຫຼື ລົບ, ເຮັດໃຫ້ທ່ານບໍ່ພຽງແຕ່ເຫັນຈຳນວນຄັ້ງທີ່ຖືກກ່າວເຖິງ, ແຕ່ຍັງກຳມະສິດດ້ານຊື່ສຽງອີກດ້ວຍ.
ລາຍງານ White-label ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດ?
ໝາຍເຖິງລາຍງານທີ່ສາມາດໃສ່ແບຣນ ແລະ ຮູບແບບຂອງອາຍແກນຊີເອງໄດ້, ສະດວກໃນການມອບໝາຍໃຫ້ລູກຄ້າປາຍທາງໂດຍົງໂດຍບໍ່ຕ້ອງເປີດເຜີຍເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ.
ເໝາະສຳລັບໃຜໃຊ້?
ເໝາະເປັນພິເສດສຳລັບອາຍແກນຊີການຕະຫຼາດ, ທີ່ປຶກສາແບຣນທີ່ຕ້ອງລາຍງານຜົນງານໃຫ້ລູກຄ້າ, ລວມທັງຝ່າຍແບຣນທີ່ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຊື່ສຽງໃນ AI.
