コンテンツギャップ推奨は、チームメンバーがFinのパフォーマンスを改善するための具体的なアクションを提供します。Finが回答できなかった理由は、ヘルプコンテンツが不足、曖昧、重複、または矛盾している場合です。
何を修正すべきか、そしてどう修正するかを把握 – コンテンツギャップ推奨はFinが苦戦した箇所を示し、明確で具体的なコンテンツ更新を推奨します。
手動QAを省略 – コンテンツギャップ推奨は未解決のFin会話をスキャンし、人間の返信と比較して修正すべき点を抽出します。文字起こしを掘り下げる必要はありません。
最も重要な修正を優先 – 各推奨は影響度でランク付けされ、最も多くの会話を改善する修正を優先できます。
コントロールを維持 – 推奨は公開前に編集、承認、拒否が可能で、変更はあなたの条件で行われます。
注意: 推奨にはPro add-onが必要です。
コンテンツギャップ推奨へのアクセス方法
コンテンツギャップ推奨を見るには、Analyze > Optimizeに移動し、Reason is Content gapsでフィルターしてください。
コンテンツギャップ推奨の使い方
コンテンツギャップ推奨は以下を分析して生成されます:
失敗したFinの応答（例：エスカレーションや質の低い返信）と、類似質問に対する成功した人間の返信との比較。
チームメンバー対応の応答でknowledge baseのギャップをチェック。
複数のソースにおける重複コンテンツ。
異なるソース間の矛盾コンテンツ。
各コンテンツギャップ推奨について、以下が可能です:
AI生成の作成または編集推奨をレビュー。
推奨を引き起こした正確な会話を確認。
将来の解決を改善するために、公開記事やスニペットを直接更新。
コンテンツギャップ推奨の種類
アクション | 目標 | 利用可能性 |
新しいコンテンツを追加 |
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既存コンテンツを編集 |
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矛盾するコンテンツをレビュー |
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重複コンテンツをレビュー |
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コンテンツギャップ推奨をオーディエンス別にセグメント化
推奨の精度と効果を高めるために、オーディエンス別にセグメント化してください。これにより、Finは特定の顧客グループに関連する会話とコンテンツのみを分析し、矛盾する情報による混乱（例：EUと米国の異なるデータポリシー）を防ぎます。
Optimizeページ上部の設定アイコンをクリックし、設定したFin audiencesでコンテンツ推奨をセグメント化してください。
注意:
セグメンテーションは現在、コンテンツ推奨のみに対応しています。
保存すると、現在のコンテンツ推奨はクリアされます。新しいセグメント化されたコンテンツ推奨が生成されるまで数時間かかる場合があります。
ヒント: マルチブランドワークスペースでは、Fin audiencesにbrand属性を追加することを推奨します。これにより、各ブランドに適したコンテンツを使って推奨が生成されます。
コンテンツギャップ推奨のレビュー
Finのために有効化する前に、すべてのコンテンツギャップの推奨事項を確認できます。各推奨事項には以下が含まれます：
影響スコア
要約説明
作成日
ソース会話
関連コンテンツ
必要なレビューアクション
右上のサイドドロワーを開くと、推奨事項に直接影響を与えた会話が見つかります。
これにより、以下が容易になります：
推奨事項の背後にある正確な顧客の質問を理解する。
修正が解決を意味のあるものに改善するかどうかを検証する。
変更を計画する際に、具体的な例をチームメイトと共有する。
レビューオプション：
新しいコンテンツ： 推奨事項を承認または拒否する
編集： 以下を含む複数の変更をスクロールして確認：
赤字（削除提案）
緑字（追加提案）
推奨事項を承認すると、すぐにFinの利用可能なコンテンツに追加されます。
ヒント： 推奨事項を承認または拒否する前に、コンテンツを直接編集できます。
Zendeskと同期された記事の編集をレビューする
FinをZendeskで使用している場合、コンテンツギャップの推奨事項を受け取り、Zendeskと同期された記事を編集し、Finのワークスペース内からhelp centerに記事を公開できます。
推奨事項を確認して承認した後、公開をクリックすると、確認モーダルが表示され、Zendesk内の記事へのリンクが表示されて変更をプレビューできます。
Zendeskに公開をクリックすると、記事はZendeskのhelp centerで公開され、通常通りZendeskで編集できます。
注意：
Zendesk記事同期とticketデータ同期の両方が有効な場合にのみ利用可能です。
ticketを同期するために使用される主要な統合サブドメインを通じて同期された記事のみが利用可能です。他のサブドメインで同期された記事は編集の推奨を受けません。
Finでサポートされているフォーマットの記事のみ利用可能です（例：テーブル内のテーブルはサポートされていません）。
Zendeskからコンテンツを同期する際、画像はIntercom domainに再アップロードされます。編集を公開すると、Zendesk記事内のすべての画像URLがIntercom domainに更新されます。
この機能は、すべての顧客が利用できるスニペットを通じたコンテンツ作成の推奨に加えて提供されます。提供される推奨の種類は、利用可能な編集可能な記事によって異なります。
Salesforceと同期された記事の編集をレビューする
FinをSalesforceで使用している場合、コンテンツギャップの推奨事項を受け取り、Salesforce knowledge articlesを編集し、Finのワークスペース内からhelp centerに変更を公開できます。
この機能を使用するには、contentフィールドをSalesforceフィールドにマッピングする必要があります。これにより、Salesforceで記事を公開するフィールドがわかります。Train > Contentに移動し、3点メニューをクリックしてSalesforce knowledge articlesを管理します。Manage syncを選択し、ContinueをクリックしてSalesforce記事のフィールドをマッピングします。
ここで新しいSalesforceフィールドを追加し、Salesforce記事に対応するフィールドを選択して、Finのcontentフィールドにマッピングします。完了したら、Update sync from Salesforceをクリックします。
推奨事項を確認して承認した後、公開をクリックすると、確認モーダルが表示され、Salesforce内の記事へのリンクが表示されて変更をプレビューできます。公開後、記事はSalesforceのhelp centerで公開され、通常通りSalesforceで編集できます。
注意：
Salesforce knowledge articles syncとcase history syncの両方が有効で、contentフィールドがSalesforceフィールドにマッピングされている場合にのみ利用可能です。
ケースを同期するために使用される主要な統合サブドメインを通じて同期された記事のみが利用可能です。他のサブドメインで同期された記事は編集の推奨を受けません。
Finでサポートされているフォーマットの記事のみ利用可能です（例：テーブル内のテーブルはサポートされていません）。
Salesforceからコンテンツを同期する際、画像はIntercom domainに再アップロードされます。編集を公開すると、Salesforce記事内のすべての画像URLがIntercom domainに更新されます。
この機能は、すべての顧客が利用できるスニペットを通じたコンテンツ作成の推奨に加えて提供されます。提供される推奨の種類は、利用可能な編集可能な記事によって異なります。
重複コンテンツの削除・統合
重複コンテンツの推奨は、同じ情報を含むコンテンツの断片を見つけます。これを解決することで、コンテンツを整理し、Finのコンテキストウィンドウが冗長な情報で混雑するのを防ぎ、より良い回答を提供できるようになります。
例えば、推奨はパスワードリセット方法について非常に似た指示を含む2つの記事を示すことがあります。
矛盾するコンテンツの修正
矛盾するコンテンツの推奨は、互いに矛盾する情報を含むコンテンツを特定するのに役立ちます。これにより、矛盾点を迅速に確認・解決でき、knowledge baseが単一の信頼できる情報源となるようにします。これらの矛盾を修正することで、Finが顧客に明確で正確かつ信頼性の高い回答を提供できるようになります。
関与状況と解決策も各コンテンツごとに表示され、対応方法の判断に役立ちます。
矛盾する推奨への対応方法
矛盾を解決するには、以下の方法があります：
編集をクリックしてコンテンツを開き、更新します。
記事を削除またはスニペットを削除をクリックしてコンテンツを削除します。
推奨を拒否して、推奨を表示から完全に削除します。
必要な更新を行ったら、推奨を完了としてマークしてください。
注意：提案は生成時点で静的です。推奨を確認する前にコンテンツを編集することがあるため、最新の更新時間がコンテンツの上に表示され、表示されているプレビューが古い可能性があることを示すツールチップが付いています。
よくある質問
推奨はどのくらいの頻度で作成されますか？
推奨はどのくらいの頻度で作成されますか？
作成/編集コンテンツの推奨は、以下に基づいて毎日または毎週トリガーされます：
ボリューム：質問と回答が見つかる会話の数が多い。
トピックの活動：同じトピックに関して少なくとも7日間、1日1回以上の定期的な問い合わせ。
急増：関連する問い合わせが4日間で急増。
重複/矛盾するコンテンツの推奨は毎週日曜日にチェックされます。これはコンテンツをスキャンし、月曜日にレビュー用の最大20件の新しい推奨を準備します。これには、コンテンツ内で見つかった内容に応じて、潜在的な矛盾（約15件）と重複（約5件）が混在する場合があります。
注意：システムは「5,000会話」などの固定数値に依存せず、明確で繰り返されるギャップのパターンの特定に重点を置いています。
厳密な閾値なし：システムは特定の数値ではなく、有意義なクラスターに基づいてデータの十分性を評価します。
量より質：大量の会話だけでは一貫したパターンが検出されない限り推奨は生成されません。最も重要なのは、システムが実行可能な推奨を可能にするために十分で一貫した意味のある会話データを収集することです。
推奨を生成する際に何が除外されますか？
推奨を生成する際に何が除外されますか？
チームメイトの応答がない会話
放棄された会話
チームメイトがFinと同じ回答を繰り返した会話
主に機能リクエストやbug報告に焦点を当てた会話
Finが利用可能な既存のコンテンツ（外部ソースを含む）
なぜ1つの会話にしか関連しないコンテンツギャップの推奨が高い影響力と見なされるのですか？
なぜ1つの会話にしか関連しないコンテンツギャップの推奨が高い影響力と見なされるのですか？
1つの会話にしか関連しなくても、その会話がFinの顧客問題解決能力の重大なギャップ、矛盾、または失敗を明らかにした場合、推奨は高い影響力と見なされます。影響スコアは影響を受ける会話数だけでなく、発見された問題の潜在的な重大性や重要性にも基づいています。
システムは推奨のために個別の会話を迅速処理したり手動でフラグを立てたりしません。パターンと閾値に依存していますが、特定の条件を満たす単一の会話が高影響の推奨を引き起こすことがあります。
すべての単一会話の推奨が高影響というわけではなく、重大な問題を明らかにしたものだけです。
コンテンツギャップの推奨に制限はありますか？
コンテンツギャップの推奨に制限はありますか？
提案はAI topicが割り当てられた会話に対してのみ生成されます。
推奨のために個別の会話を迅速処理または手動でフラグを立てるオプションはありません。
会話数の少ない顧客は、推奨が少ないか全くない場合があります。
なぜ承認前にFinとCopilot向けにコンテンツギャップの推奨が有効になるのですか？
なぜ承認前にFinとCopilot向けにコンテンツギャップの推奨が有効になるのですか？
推奨が生成されると、レビューキューに表示され、FinとCopilot向けにデフォルトで「Enabled」に設定されますが、承認するまではFinとCopilotがアクセスできません。明示的な承認なしに公開されることはありません。
なぜ推奨に古い会話が表示されるのですか？
なぜ推奨に古い会話が表示されるのですか？
一部の推奨が数週間または数か月前の会話を参照していることがありますが、これは期待される動作であり、コンテンツギャップの推奨が意味のあるパターンを特定するために設計されているためです。提案は、十分な会話が蓄積されて明確なknowledge baseのギャップや改善の機会を示すトピックに対して作成されます。トピックによっては、この閾値を満たすのに十分な会話数を集めるのに時間がかかることがあります。その結果、単一の推奨は最近の会話と古い会話の混合に基づくことがあります。これにより、すべての推奨が十分に情報に基づき、単一の孤立したやり取りではなく、繰り返されるテーマに対応していることが保証されます。