“Ok, Google, làm thế nào để tôi có thể tích hợp phần Chatbot vào chiến dịch nội dung hiện tại mà không cần dựa vào may mắn, không làm phiền đến khách hàng của mình đây?”

Có rất nhiều các thương hiệu đã rơi vào một trong hai cạm bẫy sau:

• Thiếu quyết đoán – Tiếp cận theo cách đợi bot được tích hợp AI gửi phản hồi, trong khi đó vẫn tiếp tục sản xuất nội dung mà không có kế hoạch cho phần back-end. Điều này đột nhiên làm nảy sinh ra nhiều vấn đề khi áp dụng giao thức trò chuyện AI với khách hàng.
• Ứng dụng bừa bãi – không bình tĩnh trước những thành quả hào nhoáng đã vội vã áp dụng và triển khai các công cụ mà chưa xem xét kỹ lưỡng cách tích hợp với hệ sinh thái nội dung tổng thể.

Trong cuộc hội thảo về nội dung thông minh của mình năm 2018 “Chatbots: Tích hợp thế nào vào chiến dịch nội dung hiện tại của bạn”, Noz đã chỉ ra làm cách nào bạn có thể tái mục tiêu vào các chiến dịch nội dung hiện có để sử dụng cho Chatbots.

Trước tiên mặc mù Noz gợi ý mọi người hãy bắt đầu từ việc tìm hiểu Chatbots là gì và công dụng của chúng.

Chatbot là gì? Các loại hình và định nghĩa 

Theo định nghĩa của Kristina Podnar, Chatbot đơn giản là “phần mềm tự động hóa quá trình trò chuyện với con người, đặc biệt thông qua Internet”. Chatbot phù hợp từng loại chuyên mục giao diện đàm thoại hoặc các giao diện người dùng dựa trên ngôn ngữ, và dạng văn bản, giọng nói hoặc cả hai.

Dưới đây là ví dụ về dạng tương tác Chatbot điển hình.

Người dùng sẽ gõ hoặc hỏi: “Nhiệt độ hôm nay thế nào?”

Nếu bạn hỏi thông qua Siri, Cortana, Alexa, hoặc các công cụ nhận diện giọng nói khác, câu trả lời cũng sẽ bằng lời nói.

Nếu sự tương tác cũng xảy ra trên cửa sổ chat văn bản, Chatbot sẽ trả lời trở lại bằng văn bản, gồm bảng biểu và các hình ảnh.

Với dạng thức hiển thị phức hợp, Chatbot sẽ nói về nhiệt độ ngày hôm nay là bao nhiêu, đồng thời hiển thị biểu đồ dự báo thời tiết, với gợi ý click vào để biết thêm chi tiết.

Cách tương tác này mang đến vừa câu hỏi vừa câu trả lời, buộc Chatbot hiểu mục đích tìm kiếm của người dùng và trả lời câu hỏi theo đúng ngữ cảnh.

Để tìm ra được mục đích, Chatbot hiểu được mệnh lệnh từ ngữ pháp được định sẵn hoặc dùng cơ chế xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân giải dữ liệu đầu vào.

Chatbot giới hạn các cấu trúc ngữ pháp trong các câu lệnh được lưu, ví dụ “thời tiết”. Noz giải thích rằng cách hoạt động này rất hữu dụng cho các công cụ Chatbot trong xe hơi hoặc các trường hợp khác mà mục đích là để giải quyết các nhu cầu tương tác vật lý.

“Thời tiết” là ví dụ phản hồi bao gồm các phần tử cố định và các biến thể. “Nhiệt độ lúc này ở mức” là một câu trả lời cố định.

Các bot dựa trên NLP thuộc về Front-end sẽ phù hợp hơn với dạng hệ thống nhận thức, như Val Swisher đã giải thích trong một bài thuyết trình về quy trình ngôn ngữ tự nhiên ở cuộc Hội thảo nội dung thông minh.

NLP sẽ phân tích các câu ra từng thành phần nhỏ. Để dễ hình dung, bạn hãy tưởng tượng mỗi câu giống như một chiếc bánh mỳ. Mỗi chữ hoặc cụm từ sẽ giống như một lát bánh.

Val giải thích: 

“Một bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ xem xét từng câu từng chữ và tìm ra điểm phân biệt giữa các phần, để có thể hiểu được ý nghĩa và mục đích của câu”.

Thay vì trả lời theo cấu trúc bộ các câu hỏi đã soạn trước, Chatbot NLP có thể trả lời một cách tự nhiên hơn vì chúng cho phép Bot ghi nhớ các chủ đề và ngữ cảnh của câu hỏi trước đó. 

Trong đoạn hội thoại bên dưới, Chatbot hiểu được “họ” ở câu hỏi thứ 2 khi nhắc đến “những chú voi” nhờ ngữ cảnh của câu trước đó. Sự tương đồng giữa các đại từ và danh từ dựa trên ngữ cảnh được gọi là phép lặp (anaphora resolution).

Noz nói rằng: “Cách giao diện đàm thoại xử lý ngôn ngữ, giống như cách lập trình viên xử lý mã code.”

Nhưng điều đó không có nghĩa là những người lập chiến lược nội dung phải trở thành lập trình viên ngay lập tức. Phần lớn công việc chuẩn bị cho quá trình tương tác Chatbot đã đan xen với các nhiệm vụ lập chiến lược nội dung để nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng, giữ vững thứ hạng tìm kiếm và tiến trình cá nhân hóa. 

Phác thảo chiến lược nội dung cho Chatbot từ sơ đồ hành trình và phân tích nhu cầu khách hàng

Không nên khiến các Content Marketer hoang mang trước công nghệ Chatbot, những người có khả năng xử lý thành thạo các yêu cầu và đáp ứng hành trình khách hàng.

Hãy nhìn lại lịch sử của ngành Content Marketing và những nỗ lực nâng cao trải nghiệm nội dung. Đội ngũ của bạn đã từng tỉ mẩn trong từng giai đoạn của hành trình khách hàng, trong đó phải phân tích từng câu hỏi mà khách hàng có khả năng đặt ra. Những câu hỏi đó đóng vai trò không nhỏ trong kế hoạch nội dung, dù Chatbot còn chưa hề xuất hiện.

Noz nói “chúng tôi tạo ra nó, khi xem lướt qua một hành trình khách hàng, cả về câu hỏi và câu trả lời. Cho dù là câu hỏi tự nghĩ ra hay của khách hàng chúng tôi thu thập được, chúng tôi đều trả lời tất cả ”.

Nếu bạn chưa tiến hành việc phân tích các nhiệm vụ yêu cầu, giờ chính là lúc đó. Theo như Noz nói, một cách nhanh chóng và không tốn nhiều công sức là kiểm tra ngay nhật ký tìm kiếm để xem mọi người đang tìm kiếm những gì, hay hỏi bộ phận chăm sóc khách hàng của bạn những câu hỏi mọi người thường xuyên đề cập.

Để học làm cách nào phân tích nhiệm vụ chính xác, Noz đề xuất một số nguồn sau:

• Làm sao để tạo ra kết quả phân tích nhiệm vụ hàng đầu
• Vấn đề thực sự: tập trung vào những nhiệm vụ hàng đầu

Một khi đã phát triển tập hợp các tác vụ người dùng, bạn có thể quyết định được nhiệm vụ nào nào có thể dùng để tiến hành thực hiện Chatbot. Một cạm bẫy thường được tin rằng, vì tất cả nội dung đều là thông tin cũ, vậy nên hãy lập một Chatbot mới. Nhưng hãy nhớ rằng: một Chatbot thành công là khi nó thực hiện tốt một công việc, còn hơn một Chatbot thứ gì cũng biết tàm tạm.

Một phân tích nhiệm vụ kỹ lưỡng có thể giúp bạn quyết định nơi đặt kênh đó. Nơi đặt kênh là vị trí mà người dùng có thể hỏi Chatbot của bạn những thứ mà họ không hiểu hoặc không thể tìm thấy câu trả lời. Đó là cơ hội để tăng tính minh bạch hoặc trung thực khiến người dùng tin tưởng doanh nghiệp của bạn hơn. Thay vì hỏi những câu hỏi phân định rõ ràng, chương trình sẽ đánh dấu cờ những người đại diện để hỗ trợ hoặc cung cấp đường dẫn tới nơi người dùng có thể tự mình tìm hiểu kỹ hơn.

Dựa vào khả năng của Chatbot và đối tượng mục tiêu của bạn để quyết định sẽ dùng đến sự hỗ trợ của Chatbot ở mức hẹp và sâu, hay nông mà rộng. Chatbot không thể giúp bạn giải quyết tất cả các câu hỏi sâu và rộng bởi không có nguồn thông tin của ai là vô hạn cả, theo Noz giải thích.

Ông nói: “Bạn buộc phải chọn. Lý do chúng ta làm theo công thức T và không phải hình vuông vì chúng ta không thể ôm tất cả vào người. Làm như vậy rất vô nghĩa.”

Tái sử dụng những “khối” nội dung cho Chatbot

Đây là lúc những đầu tư vào nội dung thông minh của bạn được đền đáp: thay vì viết lại nội dung mới cho Chatbot, hãy sử dụng lại những khối nội dung bạn có trong CMS.

Đợi chút, khối nội dung là gì? Câu hỏi hay đó.

Khối nội dung là những ý tưởng nội dung nhỏ – những phần nhỏ của một công việc lớn. Dưới đây là ví dụ phác thảo theo như Noz viết ra một vài năm trước. Bản sửa đổi mới đã thay đổi 

những đoạn văn dày đặc trước kia thành những mảnh nhãn dán nhỏ hơn để nội dung dễ hiểu hơn.

Các khối nội dung có thể đã được dùng trực tiếp vào Chatbot để trả lời những câu hỏi khác nhau và thậm chí phục vụ được cả những ý định khác nhau của người dùng khi nội dung được thu thập và tái sử dụng. Miễn là họ lưu trữ dưới dạng nội dung có cấu trúc trong kho lưu trữ nội dung chia sẻ.

Khối nội dung có thể đưa ra một câu trả lời đơn giản cho Chatbot đối với những câu hỏi văn bản:

Cũng phù hợp để đưa ra những câu trả lời giọng nói:

Nhưng đó chưa phải tất cả: Khối nội dung cũng như SEO và đặc biệt thân thiện với các Snippet:

Siêu dữ liệu và các vấn đề thời hiện đại

Một nguồn nội dung cho Chatbot cực kỳ hữu ích khác là mô hình nội dung hiện tại, khuôn khổ cấu trúc nội dung của bạn (loại nội dung, siêu dữ liệu và thẻ tag).

Trưởng cố vấn chiến lược CMI, Robert Rose, nói: “Chiến dịch siêu dữ liệu lớn, bản thân nó quan trọng như việc tạo nội dung.”

Có thể bạn cần tạo siêu dữ liệu của riêng bạn và phân loại cụ thể hơn để hỗ trợ Chatbot. Vì tương tác chat cũng giống như đoạn hội thoại con người điều được đánh giá cao bởi công cụ tìm kiếm, nhưng các công cụ tìm kiếm không giống với não bộ con người.

“Khi bạn nói gì đó, tôi sẽ suy nghĩ trong đầu và nảy ra câu trả lời. Tôi càng hiểu rõ tình huống của bạn bao nhiêu thì càng đưa ra cho bạn một câu trả lời đúng bấy nhiêu ngay trong lần đầu”.

Tương tự với công cụ tìm kiếm. Việc phân định giúp tăng trao đổi giữa các thẻ siêu dữ liệu. Kiểu trao đổi và nội dung thông qua phân định sẽ giúp Chatbot đưa ra đúng câu trả lời.

Một trong những khách hàng của Noz đã cảm nhận trải nghiệm gia tăng 70% độ chính xác các câu trả lời của Chatbot chỉ nhờ tinh chỉnh đúng sự phân định, mà không cần thay đổi phần nội dung cơ bản.

Sẽ đạt hiệu quả khi chỉnh sửa siêu dữ liệu và sự phân định cho Chatbot. Nhưng Noz đề xuất lời giải: “Những gì bạn làm với Chatbot bây giờ sẽ không uổng phí cho sau này đâu.”

Chiến dịch nội dung hỗ trợ chiến dịch Chatbot (và ngược lại)

Thương hiệu của bạn càng áp dụng nhiều được công nghệ Chatbot, công việc sẽ càng nhàn hạ hơn về sau này, khi khách hàng mong muốn được tương tác với doanh nghiệp một cách tự động. Nói một cách khác, càng nhiều nội dung không thích ứng với công nghệ đàm thoại, sau này càng khó khăn hơn để chuyển đổi nội dung khi bạn khi muốn bắt kịp với xu thế.

Thật may mắn nếu như nội dung của bạn đã được cấu trúc và phân loại theo những quan điểm này, thì đội ngũ sau đó sẽ càng sớm sẵn sàng để xuất phát.