AI ile yazılmış bir ürün açıklamasını değerlendirirken ilk baktığım şey akıcılık değildir. Metnin doğru ürünü, doğru özelliklerle ve desteklenebilir iddialarla anlatması gerekir. Güzel yazılmış yanlış bir açıklama, müşterinin uygun olmayan ürünü seçmesine ve operasyonun bu beklentiyi düzeltmek zorunda kalmasına yol açabilir.
Bu yazı, yayın öncesi kontrol düzeni önerir. Buradaki örnekler varsayımsaldır; herhangi bir projede otomatik içerik üretiminin ölçülmüş başarısı olarak okunmamalıdır. Model çıktısı, doğrulanmış ürün bilgisinin yerine geçmez.
Ürün gerçeğini ayrı bir kayıtta tutmak
Açıklama üretilmeden önce ürün adı, model, varyant, malzeme, ölçü, paket içeriği, kullanım koşulu ve bilinen sınırlamalar yapılandırılmış biçimde hazırlanır. Bilinmeyen alanlar boş veya açıkça bilinmiyor olarak kalır. Modelin eksik özelliği benzer ürünlerden tahmin ederek doldurmasına izin verilmez.
NIST’in üretken AI profili, bu sistemlerin yanlış bilgiyi kendinden emin biçimde sunabilmesini risklerden biri olarak ele alır. Bu nedenle düzgün bir cümle doğruluk kanıtı değildir. NIST üretken AI profili bu riskin resmi çerçevesini verir.
Her iddiayı kaynağıyla karşılaştırmak
| Kontrol alanı | İncelenecek soru |
|---|---|
| Kimlik | Metin doğru model ve varyantı mı anlatıyor? |
| Sayısal bilgi | Ölçü, adet ve kapasite kaynakla aynı mı? |
| Uyumluluk | Desteklenmeyen cihaz veya kullanım eklenmiş mi? |
| Malzeme ve bakım | Kaynakta olmayan özellik uydurulmuş mu? |
| Paket içeriği | Aksesuarların dahil olduğu yanlış ima ediliyor mu? |
| Performans iddiası | “En iyi”, “garantili” gibi ifadelerin kanıtı var mı? |
Kontrol yalnız açık cümleleri kapsamaz. “Her koşulda kullanılır” gibi geniş bir ifade, teknik özellikleri doğru yazılmış bir metinde de sorun yaratabilir. Belirsizliği gizleyen sıfatları çıkarır, sınırları müşterinin anlayacağı biçimde açıklarım.
Varyant ve dil tutarlılığını sınamak
Aynı ürünün farklı renk, beden veya kapasite seçenekleri arasında bilgi sızıntısı olabilir. Bir varyantın ölçüsü diğerine taşınmışsa metin kendi içinde tutarlı görünse de yanlıştır. Varyant kimliğini kontrolün sabit noktası yaparım.
İki dilde metin varsa sayısal bilgi, birim, paket içeriği ve koşullar karşılaştırılır. Kelimesi kelimesine çeviri şart değildir; fakat farklı dilde farklı ürün sözü oluşmamalıdır. Yerel bir kullanım terimi anlaşılmıyorsa tahmin yerine insan incelemesine yönlendirilir.
Sayfada kullanılabilirliğini kontrol etmek
Doğru bilgi bulunması, müşterinin onu bulabildiği anlamına gelmez. Açıklamayı temel karar sorularına göre düzenlerim: kim için uygun, hangi ölçü veya seçenek gerekli, neler dahil ve hangi sınırlama önemli? Uzun girişler bu bilgiyi aşağı itmemelidir.
Aynı metnin onlarca üründe küçük kelime değişiklikleriyle tekrarlanması da yararı azaltır. Ürüne özgü bilgi bulunmuyorsa önce veri eksikliği giderilir. Özgün ürün açıklaması rehberi ürün bilgisinin kullanıcı açısından nasıl farklılaştırılabileceğini anlatıyor.
Yayın kapısını ve geri dönüşü tanımlamak
Yayın kaydında kaynak sürümü, taslak sürümü, kontrol eden kişi ve onay tarihi tutulur. Kontrolden sonra ürün verisi değişirse eski onay otomatik olarak yeni bilgiye taşınmamalıdır. Hatalı açıklama fark edildiğinde düzeltilecek ürünler ve önceki güvenilir sürüm bulunabilir olmalıdır.
Ürün sayfasındaki karar engelleri metnin ticari göreve hizmet edip etmediğini değerlendirmeyi tamamlıyor. AI burada yazım hızına yardımcı olabilir; ürün gerçeğini belirleyen ve yayın kararını taşıyan düzenin yerini almamalıdır.