Empfehlungen zu Inhaltslücken bieten konkrete Maßnahmen, um Teammitgliedern zu helfen, die Fin-Leistung zu verbessern. Sie zeigen auf, wo Fin nicht antworten konnte, weil Hilfsinhalte fehlten, unklar, doppelt oder widersprüchlich waren.
Wissen, was zu beheben ist und wie – Empfehlungen zu Inhaltslücken zeigen, wo Fin Schwierigkeiten hatte, und schlagen klare, spezifische Inhaltsaktualisierungen vor.
Überspringen Sie die manuelle QA – Empfehlungen zu Inhaltslücken durchsuchen ungelöste Fin-Gespräche, vergleichen sie mit menschlichen Antworten und zeigen auf, was zu beheben ist – kein Durchsuchen von Transkripten nötig.
Beheben Sie, was am wichtigsten ist – Jede Empfehlung wird nach Wirkung bewertet, sodass Sie die Korrekturen priorisieren können, die die meisten Gespräche verbessern.
Behalten Sie die Kontrolle – Bearbeiten, akzeptieren oder lehnen Sie Empfehlungen ab, bevor sie live gehen – so erfolgen Änderungen nach Ihren Bedingungen.
Hinweis: Um auf Recommendations und andere KI-gesteuerte Einblicke zuzugreifen, benötigen Sie das Pro Add-on.
So greifen Sie auf Empfehlungen zu Inhaltslücken zu
Um Ihre Empfehlungen zu Inhaltslücken zu sehen, gehen Sie zu Fin AI Agent > Analyze > Recommendations und filtern Sie nach Reason is Content gaps.
Hinweis: Wenn Sie auf einen direkten Link zu einer bestimmten Empfehlung klicken und einen Fehler wie „Diese Daten konnten nicht geladen werden“ erhalten, bedeutet dies, dass der zugrunde liegende Inhalt nicht mehr existiert. Ausstehende Vorschlagsüberprüfungen verfallen automatisch nach 4 Wochen, um die Relevanz der Vorschläge zu gewährleisten.
So verwenden Sie Empfehlungen zu Inhaltslücken
Empfehlungen zu Inhaltslücken werden durch Analyse generiert:
Fehlgeschlagene Fin-Antworten (z. B. Eskalationen oder qualitativ schlechte Antworten) und deren Vergleich mit erfolgreichen menschlichen Antworten auf ähnliche Fragen.
Von Teammitgliedern bearbeitete Antworten, um zu prüfen, ob es Lücken in Ihrer knowledge base gibt.
Duplikate desselben Inhalts in mehreren Quellen.
Widersprüche von Inhalten in verschiedenen Quellen.
Für jeden Vorschlag zu Inhaltslücken können Sie:
KI-generierte Erstellungs- oder Bearbeitungsempfehlungen überprüfen.
Die genauen Gespräche sehen, die den Vorschlag ausgelöst haben.
Öffentliche Artikel oder Snippets direkt aktualisieren, um zukünftige Lösungen zu verbessern.
Arten von Empfehlungen zu Inhaltslücken
Aktion | Ziele | Verfügbarkeit |
Neuen Inhalt hinzufügen |
| Artikel Snippets
|
Bestehenden Inhalt bearbeiten |
| Artikel Snippets
|
Widersprüchliche Inhalte überprüfen |
| Artikel Snippets Webseiten |
Doppelte Inhalte überprüfen |
| Artikel Snippets Webseiten |
Empfehlungen zu Inhaltslücken nach Zielgruppe segmentieren
Um Ihre Empfehlungen genauer und wirkungsvoller zu machen, sollten Sie sie nach Zielgruppen segmentieren. So stellt Fin sicher, dass nur Gespräche und Inhalte analysiert werden, die für eine bestimmte Kundengruppe relevant sind, und verhindert Verwirrung durch widersprüchliche Informationen (z. B. unterschiedliche Datenschutzrichtlinien für EU- vs. US-Kunden).
Klicken Sie auf das Einstellungen-Symbol oben auf der Empfehlungsseite, um Inhalte nach Fin-Zielgruppen zu segmentieren, die Sie eingerichtet haben.
Hinweis:
Die Segmentierung funktioniert derzeit nur für Inhalts-Empfehlungen.
Wenn Sie speichern, werden Ihre aktuellen Inhaltsvorschläge gelöscht. Neue segmentierte Inhaltsvorschläge werden generiert, was einige Stunden dauern kann.
Tipp: Für Multi-Brand-Arbeitsbereiche empfehlen wir, ein brand-Attribut zu Ihren Zielgruppen hinzuzufügen. Dies stellt sicher, dass Vorschläge mit dem richtigen Inhalt für jede Marke generiert werden. Weitere Informationen finden Sie im Artikel create a branded experience with Fin Identities.
Überprüfung der Empfehlungen zu Inhaltslücken
Sie können alle Empfehlungen zu Inhaltslücken überprüfen, bevor Sie sie für Fin aktivieren.
Jede Empfehlung enthält:
Auswirkungsbewertung
Eine zusammenfassende Erklärung
Erstellungsdatum
Quellgespräche
Verwandte Inhalte
Erforderliche Überprüfungsaktionen
Wenn Sie die Seitenleiste oben rechts öffnen, finden Sie die Gespräche, die direkt eine Empfehlung beeinflusst haben.
Das erleichtert es:
Die genauen Kundenfragen hinter einer Empfehlung zu verstehen.
Zu überprüfen, ob die Lösung die Problemlösung wirklich verbessert.
Konkrete Beispiele mit Teamkollegen zu teilen, wenn Änderungen geplant werden.
Überprüfung von Änderungen
Überprüfungsoptionen:
Neuer Inhalt: Neuen Inhalt als Snippet oder Artikel hinzufügen
Änderungen: Durch mehrere Änderungen scrollen, einschließlich:
Roter Text (vorgeschlagene Löschungen)
Grüner Text (vorgeschlagene Ergänzungen)
Eine Empfehlung annehmen:
Snippets werden sofort zu Knowledge hinzugefügt und Fin zur Verfügung gestellt.
Artikel-Änderungen können als Entwurf gespeichert oder veröffentlicht werden, um sie Fin verfügbar zu machen.
Tipp: Sie können Inhalte direkt bearbeiten, bevor Sie eine Empfehlung annehmen oder ablehnen.
Neue Artikel oder Snippets erstellen
Einige Empfehlungen zu Inhaltslücken passen möglicherweise nicht natürlich in Ihre bestehenden Inhalte. Verwenden Sie die Hinzufügen-Schaltfläche auf der Empfehlungskarte, um sie als neues Snippet oder neuen Artikel hinzuzufügen, den Sie sofort in Ihrem bevorzugten Help Center und Ihrer Sammlung veröffentlichen können.
Empfehlungen zu Inhaltslücken in eine andere Quelle verschieben
Wenn die Empfehlung nützlich, aber an der falschen Quelle platziert ist, können Sie sie in andere Inhalte verschieben oder in neue Inhalte umwandeln.
Suchen und wählen Sie das Ziel-Snippet oder den Ziel-Artikel aus.
Das System versucht, den bestehenden Inhalt mit der Empfehlung neu zu schreiben (normalerweise innerhalb von 20-45 Sekunden).
Wenn eine Platzierung nicht möglich ist, wird der Inhalt am Ende angehängt.
Wenn als neuer Inhalt hinzugefügt, öffnet sich der Editor mit der eingefügten Empfehlung.
Hinweis: Sie können eine Empfehlung nicht in Inhalte verschieben, die bereits eine ausstehende Empfehlung haben.
Doppelte Inhalte entfernen/zusammenführen
Empfehlungen zu doppelten Inhalten finden Inhalte, die dieselben Informationen enthalten. Das Beheben dieser hilft, Ihre Inhalte zu bereinigen und verhindert, dass Fin's Kontextfenster mit redundanten Informationen überladen wird, sodass es bessere Antworten liefern kann.
Zum Beispiel könnte eine Empfehlung Ihnen zwei Artikel zeigen, die sehr ähnliche Anweisungen zum Zurücksetzen eines Passworts enthalten.
Widersprüchliche Inhalte beheben
Unser Tool für widersprüchliche Inhalte hilft Ihnen, Inhalte zu finden, die sich widersprechen. So können Sie schnell die Diskrepanzen überprüfen und beheben, damit Ihre knowledge base eine einzige verlässliche Quelle ist. Durch das Beheben dieser Widersprüche helfen Sie Fin, klare, genaue und verlässliche Antworten für Ihre Kunden zu liefern.
Beteiligungen und Lösungen werden auch pro Inhalt angezeigt, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, wie Sie vorgehen.
Wie man bei widersprüchlichen Empfehlungen vorgeht
Um einen Widerspruch zu beheben, können Sie:
Klicken Sie auf Bearbeiten, um den Inhalt zu öffnen und zu aktualisieren.
Klicken Sie auf Artikel löschen oder Snippet löschen, um den Inhalt zu entfernen.
Lehnen Sie die Empfehlungen ab, um den Vorschlag aus Ihrer Ansicht zu entfernen.
Markieren Sie die Empfehlungen als erledigt, wenn Sie die notwendigen Aktualisierungen vorgenommen haben.
Hinweis: Empfehlungen sind statisch zum Zeitpunkt ihrer Erstellung. Da Sie Ihre Inhalte vor der Überprüfung einer Empfehlung bearbeiten können, wird die letzte Aktualisierungszeit über dem Inhalt mit einem Tooltip angezeigt, der darauf hinweist, dass die angezeigte Vorschau veraltet sein könnte.
FAQs
Wie oft werden Empfehlungen zu Inhaltslücken erstellt?
Wie oft werden Empfehlungen zu Inhaltslücken erstellt?
Erstellen/Bearbeiten von Inhalts-Empfehlungen wird täglich oder wöchentlich ausgelöst, basierend auf:
Volumen: Hohe Anzahl von Gesprächen, in denen eine Frage und Antwort gefunden werden kann.
Themenaktivität: Regelmäßige Anfragen (1+ pro Tag) zum gleichen Thema für mindestens 7 Tage.
Spitzen: Rasche Zunahmen verwandter Anfragen über 4 Tage.
Doppelte/widersprüchliche Inhalts-Empfehlungen werden jeden Sonntag überprüft. Dies scannt Ihre Inhalte und bereitet bis zu 20 neue Empfehlungen zur Überprüfung am Montag vor. Diese können eine Mischung aus potenziellen Widersprüchen (ca. 15) und Duplikaten (ca. 5) enthalten, abhängig davon, was in Ihren Inhalten gefunden wird.
Warum zeigen einige Empfehlungen einen Fehler an, wenn ich sie über einen Link öffne?
Warum zeigen einige Empfehlungen einen Fehler an, wenn ich sie über einen Link öffne?
Direkte Links zu einzelnen Empfehlungen können ungültig werden, wenn die zugrunde liegenden Empfehlungen oder Inhalte abgelaufen oder gelöscht wurden. Dies ist erwartetes Verhalten.
Um aktive Empfehlungen anzusehen, öffnen Sie diese im Optimize-Dashboard in Intercom statt über gespeicherte URLs.
Was wird beim Generieren von Content-Gap-Empfehlungen herausgefiltert?
Was wird beim Generieren von Content-Gap-Empfehlungen herausgefiltert?
Gespräche ohne Antworten von Teammitgliedern
Abgebrochene Gespräche
Gespräche, in denen ein Teammitglied dieselbe Antwort wie Fin wiederholt hat
Gespräche, die sich hauptsächlich auf eine Funktionsanfrage oder Bug-Meldung konzentrieren
Bestehende Inhalte in Ihren öffentlichen Artikeln und Snippets
Warum wird eine Content-Gap-Empfehlung als hochwirksam angesehen, wenn sie nur mit einem Gespräch verknüpft ist?
Warum wird eine Content-Gap-Empfehlung als hochwirksam angesehen, wenn sie nur mit einem Gespräch verknüpft ist?
Eine Empfehlung kann als hochwirksam angesehen werden, auch wenn sie nur mit einem Gespräch verknüpft ist, wenn dieses einzelne Gespräch eine kritische Lücke, einen Widerspruch oder ein Versagen in Fin’s Fähigkeit zur Lösung von Kundenproblemen aufzeigt. Dies liegt daran, dass der Wirkungsscore nicht nur die Anzahl der betroffenen Gespräche berücksichtigt, sondern auch die potenzielle Schwere oder Bedeutung des entdeckten Problems.
Das System beschleunigt oder markiert einzelne Gespräche für Empfehlungen nicht manuell; es basiert auf Mustern und Schwellenwerten, aber ein einzelnes Gespräch kann dennoch eine hochwirksame Empfehlung auslösen, wenn es bestimmte Kriterien erfüllt.
Nicht alle Einzelgesprächsempfehlungen sind hochwirksam – nur diejenigen, die bedeutende Probleme aufdecken.
Wie erkenne ich, ob Inhalte von AI generiert wurden?
Wie erkenne ich, ob Inhalte von AI generiert wurden?
Sie können nach Inhalten Created by Fin in Knowledge filtern, um alle von AI generierten Inhalte zu sehen.
Wer kann Content-Gap-Empfehlungen annehmen oder ablehnen?
Wer kann Content-Gap-Empfehlungen annehmen oder ablehnen?
Teammitglieder mit der Berechtigung „Can create and manage content in Knowledge“ permission.
Gibt es Einschränkungen für Content-Gap-Empfehlungen?
Gibt es Einschränkungen für Content-Gap-Empfehlungen?
Empfehlungen werden nur für Gespräche generiert, denen ein AI topic zugewiesen ist.
Keine Möglichkeit, einzelne Gespräche für Empfehlungen zu beschleunigen oder manuell zu markieren.
Kunden mit geringem Volumen (weniger Gespräche) erhalten möglicherweise weniger oder keine Empfehlungen.
Warum sehe ich ältere Gespräche in meinen Content-Gap-Empfehlungen?
Warum sehe ich ältere Gespräche in meinen Content-Gap-Empfehlungen?
Sie werden möglicherweise feststellen, dass einige Empfehlungen auf Gespräche verweisen, die mehrere Wochen oder Monate alt sind. Dies ist erwartetes Verhalten und Teil des Designs der Empfehlungen, um bedeutende Muster zu erkennen. Empfehlungen werden für ein Thema erstellt, sobald genügend Gespräche gesammelt wurden, um eine klare Wissenslücke oder Verbesserungschance zu signalisieren.
Für einige Themen kann es länger dauern, eine ausreichende Anzahl von Gesprächen zu sammeln, um diese Schwelle zu erreichen. Daher kann eine einzelne Empfehlung auf einer Mischung aus aktuellen und älteren Gesprächen basieren. Dies stellt sicher, dass jede Empfehlung gut informiert ist und ein wiederkehrendes Thema anspricht, anstatt auf einer einzelnen, isolierten Interaktion zu basieren.