O que é um gatilho de linguagem natural?

Um gatilho de linguagem natural é qualquer entrada de texto inserida de forma proativa pelo usuário no canal de conversação. Geralmente têm uma ligação direta com os produtos e serviços que oferecemos, além de poderem exigir a atenção de um consultor humano de maneira direta. 

Como funciona o modelo preditivo da Botmaker?

O modelo preditivo de inteligência artificial da Botmaker reconhece tokens das palavras da frase ou a frase curta enviada pelo usuário. De acordo com a correspondência destes tokens e também tendo em conta os sinônimos, prioridades das palavras-chave e requisitos que definimos, se decide qual  fluxo executar.

Como adiciono gatilhos de linguagem natural?

Na seção Bot Designer, podemos adicionar blocos de linguagem natural em pontos do fluxo que acharmos adequados. Basta passar o cursor sobre a seção “Adicionar entrada do usuário” e escolher a primeira opção “Linguagem natural”.  Exemplo:

Abaixo, trazemos algumas das ideias e métodos mais convencionais para melhorar e desenvolver a compreensão de nossos bots.

1. Divisão da maior para a menor complexidade (5-4-3-2-1)

Um dos métodos mais comuns para treinar o bot é usar uma frase de diferentes maneiras, dividindo-a da maior a menor complexidade, para abranger todas as variantes possíveis nas quais um usuário pode comunicar sua intenção. 

Assim, podemos pensar em mudar uma frase com até 5 palavras-chave para uma palavra que consideramos a mais importante de todas. Como vemos no exemplo:

5. Ao modificar meu plano hoje, quando a alteração se torna ativa?

4. Quando a mudança do meu plano é ativada 

3. Detalhes específicos do meu plano 

2. meu plano 

1. plano

2. Diferença entre palavras-chave e palavras obrigatórias

Para aprofundar a compreensão do bot, é importante estabelecer uma distinção clara entre as palavras que consideraremos como “chave” e aquelas que definiremos como “obrigatórias”.

Palavras-chave são aquelas que o bot lerá para executar o gatilho e às quais também podemos atribuir sinônimos ou palavras semelhantes. Por exemplo, se um usuário escrever “Preciso ver meu plano”, podemos configurá-las para que o gatilho também seja executado quando o usuário disser “Quero ver meu plano”.

• Exemplo de palavra-chave: [Foto en portugues]

Palavras obrigatórias são aquelas em que o usuário deve digitar especificamente essa palavra para que o gatilho seja executado. Temos que configurá-las na caixa “É obrigatória”, em cada uma das palavras que escolhemos como obrigatórias para cada gatilho. 

No exemplo anterior, se definirmos “plano” como uma palavra obrigatória e um usuário escrever “Quero ver meu serviço” ou “Preciso de detalhes do meu serviço”, o gatilho não será executado, pois não menciona “ plano".

Exceção: existe a possibilidade de associar sinônimos às palavras solicitadas. Assim, se configurarmos “plano” como palavra obrigatória, e adicionarmos uma variação que seja “serviço”, toda vez que um usuário escrever “plano” ou “serviço”, o bot interpretará que o usuário está se referindo à mesma coisa.

Em geral, não é recomendável incorporar sinônimos às palavras obrigatórias, pois as variações podem ser muitas e o objetivo de definir uma palavra como “obrigatória” é justamente delimitar um campo de compreensão mais específico e limitado.

• Exemplo de palavra obrigatória:

3. Defina grupos de palavras semelhantes

Outra forma de melhorar a assertividade do bot é trabalhar cuidadosamente com as palavras-chave e seus sinônimos. Como dissemos no ponto 2., podemos atribuir grupos de palavras-chave semelhantes às palavras-chave que executarão o mesmo fluxo toda vez que o usuário digitar uma ou outra.

Dessa forma, a plataforma interpretará automaticamente que se um usuário escreveu “Preciso de detalhes do meu plano” ou “Quero detalhes do meu plano”, é porque está se referindo à mesma coisa e decidirá executar o mesmo fluxo configurado para esse fim.

4. Treine sugestões de IA

Cada vez que carregamos um novo gatilho de linguagem natural, a inteligência artificial da Botmaker sugerirá outras variações da mesma coisa que estamos inserindo. Às vezes isso pode ser benéfico, porque nos mostra variantes que não havíamos considerado, mas que deve ser usado com moderação. 

A IA pode nos dar uma variedade de frases úteis e outras que se desviam da intenção principal que queríamos transmitir. É sempre aconselhável realizar uma verificação manual destas sugestões e eliminar aquelas que não fazem muito sentido para o nosso objetivo principal.

• Exemplo de sugestões automáticas:

Para cada nova sugestão feita pela IA, aparecerá a legenda “Sugestão adicionada automaticamente!”.

5. Fluxo de desambiguação e gatilhos conflitantes

Os blocos de linguagem natural aos quais carregamos os gatilhos de texto serão utilizados pela plataforma para o “Fluxo de Desambiguação”. Este fluxo padrão é ativado quando o usuário digita uma mensagem que ativa dois ou mais gatilhos de texto que estão em conflito.

Isso acontece quando temos gatilhos muito semelhantes, embora não sejam exatamente iguais em dois blocos diferentes. Assim, o bot pega os títulos que configuramos nesses blocos e os apresenta ao usuário em forma de menu para que ele escolha entre um ou outro. 

O fluxo de desambiguação é uma ferramenta útil, portanto, para garantir a experiência correta para o usuário, os títulos dos blocos de linguagem natural que ativam funções devem ser tratados com o mesmo tipo de linguagem de um botão de qualquer menu. Ou seja, indicando uma ação no infinitivo.

• Exemplo de boas práticas para um bloco com gatilhos:

Caso não queiramos que o bloco seja mostrado como opção pelo Fluxo de Desambiguação, podemos marcar a opção “Impedir que o bot sugira esta opção”, encontrada em cada bloco. Desta forma, garantimos que, mesmo que o bot não tenha entendido, ele não oferecerá o bloco de linguagem como opção para o usuário.

• Exemplo de como evitar que o bot sugira o bloco como opção:

Algumas definições de boas práticas de UX

Conheça nossos usuários

Recomendamos sempre a realização de um estudo de UX para entender como nossos usuários se comunicam e quais palavras utilizam para se referir aos produtos e serviços que oferecemos no canal digital. 

Ter um conhecimento mais profundo sobre palavras e usos frequentes no canal, permite treinar o bot com mais precisão com base nessas expressões comuns utilizadas pela maioria dos nossos usuários.

Defina o contexto de compreensão

É importante definir todas as funcionalidades que queremos oferecer ao usuário por gatilho de linguagem. Nesse sentido, nós criamos o contexto de compreensão a partir do qual definimos a experiência global por meio de gatilhos para o usuário.

Nos casos em que o bot não consegue interpretar o texto escrito pelo usuário, seja porque foi escrito algo que não conseguiu entender ou se referiu a algo que estava fora da definição de experiência, o fluxo Quando Não Entende será ativado. Aqui, uma boa prática é pedir ao usuário que digite novamente o que deseja ou oferecer a opção de retornar ao menu principal.

Conclusões

Treinar o bot usando gatilhos de linguagem natural é uma tarefa progressiva com melhorias contínuas. Quanto mais conversas tivermos e mais casos de uso pudermos analisar, mais precisão alcançaremos  em relação à forma como os usuários utilizam nossos canais de conversação e como se referem aos nossos produtos e serviços. 

Por outro lado, é sempre aconselhável realizar testes prévios antes de implementar alterações nos gatilhos para o ambiente produtivo.  É importante dar uma atenção especial a todas aquelas alterações sutis, como trabalhar com grupos de sinônimos, palavras obrigatórias e recomendações de IA.

Para obter mais informações, você também pode visitar nossa Central de Ajuda.