Bir sosyal paylaşım iyi bir reklam fikri doğurabilir. Fakat müşterinin şikâyeti, işletmenizin o sorunu çözdüğünü göstermez. AI destekli araştırmada bu iki adımın arasına küçük bir doğrulama koymak gerekir.
Gösterimin sınırını koruyun
Julian Goldie’nin Scout örneği, kurgusal bir göl oteli için X paylaşımlarından ihtiyaç ve tanıtım fikri çıkarmayı gösteriyor. Anlatıcı yaklaşık iki düzine kaydı gerçek misafir görüşü olarak sınıflandırdığını söylüyor. Paylaşım bağlantıları ve sınıflama bu çalışma tarafından bağımsız doğrulanmadı; örnek, bütün otel müşterileri adına sonuç değildir. Hesapsız yerleşik X araması iddiasını da her hesapta çalışacak ürün garantisi olarak almıyoruz.
Araştırma sorusunu daraltın
Önerilen ilk denemede tek bölge, tek hizmet türü ve belirli tarih aralığı seçin. AI’dan her bulgu için özgün bağlantı, tarih ve bulgunun neden ilgili olduğunu isteyin. Gerçek müşteri deneyimi, reklam, tekrar paylaşım ve belirsiz anlatımı ayrı sınıflasın. Kimlikten müşteri olduğunu tahmin etmesin.
X’in arama yardımı, anahtar sözcükleri ve sonuç filtrelerini açıklıyor. Top ile Latest gibi seçimler ve güvenli arama, görülen sonuçları değiştirebilir. Bu nedenle sorgu ve görünüm tercihini bulguyla birlikte kaydedin.
İhtiyaçtan vaade doğrudan atlamayın
“Oda fotoğraftaki gibi olsun” isteği, araştırmada bir tema olabilir. Reklamda aynı sözü vermek için işletmenin oda türü, fotoğraf ve rezervasyon bilgisini ayrıca kontrol edin. Kanıt yoksa AI yalnız içerik sorusu veya geliştirme önerisi çıkarsın. Kurgusal örneğin sloganını gerçek işletmenin vaadi gibi kopyalamayın.
Küçük bir denemede toplanan bağlantıları bir kişi açsın; yinelenenleri ve yanlış sınıflananları ayırsın. Kaç geçerli kaydın kaldığını, hangi temaların yalnız bir kayda dayandığını yazın. Çıktı müşteriyle iletişim kurmadan ve reklam yayımlamadan incelensin. Bu önerilen yöntemdir; burada bir X veri toplama deneyi çalıştırılmadı.
Grant’in değerlendirmesi: Kullanışlı sonuç, en parlak sloganı bulmak kadar o sloganı söylemeye hakkımız olup olmadığını da açığa çıkarır.
