Лучший чат бот – Поисковик для ботов назвал 7 лучших чат-ботов года | Статья

Содержание

Поисковик для ботов назвал 7 лучших чат-ботов года | Статья

26 января 2017, 16:03

Поисковый сервис для ботов ChatBottle объявил результаты выборов лучшего чат-бота, сообщает VentureBeat.

Читать далее

Более 15 экспертов индустрии из США, Европы и Азии подготовили 35 ботов-номинантов в ряде категорий: путешествия, продуктивность, социальное взаимодействие, электронная коммерция, развлечения и новости. Победителя определило 10-дневное пользовательское голосование.

Иллюстрация: ChatBottle

Чат-бот для Facebook Messenger, который отслеживает полёты по номеру рейса и уведомляет путешественников о задержках.

Платформа для составления расписаний, работающая с различными календарями. Позволяет синхронизировать планы с кем угодно, в каком угодно календаре, и сделать это очень просто. Кроме этого, Meekan понимает запросы, сформулированные естественным язком.

Foxsy позволяет найти наиболее подходящие и интересные контакты в Facebook Messenger — своеобразная альтернатива Tinder.

Разработчики бота создали его, чтобы привлечь внимание к агрессивной риторике Дональда Трампа и побудить граждан США голосовать за свои ценности. Судя по всему, BFF Trump будет оставаться актуальным на протяжении ближайших четырёх лет.

Первый модный торговый чат-бот для Facebook Messenger — спрашивает пользователей о предпочтениях в области моды и предлагает конкретные модели одежды и обуви в ответ.

Помогает получать свежие новости в областях, которые важны пользователю. Есть возможность подписаться на разные темы, авторов или разделы сайта. Бот будет присылать ссылки на статьи сразу после их выхода.

Swelly — своеобразная социальная сеть для совместного принятия решений. Пользователи могут голосовать, помогая другим людям принимать решения. В приложении всегда есть один вопрос и два варианта ответов. Такая простота привлекает: чат-бот перешагнул рубеж в 1,8 млн зарегистрированных пользователей.

Нашли в тексте ошибку — выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

dev.by

Почему чатботы захватывают мир + 25 примеров для вдохновения

Чатбот – это результат взаимодействия человека с искусственным интеллектом: робот, который автоматически отвечает на сообщения, введенные пользователем в чате.

Чатботы могут использоваться для множества целей: от выполнения повседневных задач до развлечений, а размещают их в мессенджерах и социальных сетях, – Facebook Messenger, Telegram, «Вконтакте», Slack и т.д., но чаще всего именно на первых двух платформах.

Кто же сидит по ту сторону чата?

Почему стоит использовать чатботов?

Чатботы делают жизнь людей намного проще, – заказать пиццу или такси, забронировать билеты или купить платье можно теперь не выходя из мессенджера.

Их использование, с одной стороны, полезно для клиентов, т.к. они могут получить нужную информацию или совершать какие-либо действия более простым и удобным способом, и, с другой стороны, это выгодно для компаний, которые с помощью чатботов могут продвинуть свой бренд, собрать от ЦА необходимые сведения и повысить ее лояльность.

Об эффективности использования чатботов рассказывал Марк Цукерберг на конференции F8 в 2016 году, – на его взгляд, они существенно сокращают время обслуживания клиентов и являются одним из самых актуальных трендов на сегодняшний день.

Виды и функции чатботов

В целом можно выделить 2 вида чатботов:

1. Примитивные чатботы

Эти боты ограничены, они отвечают только на определенные, занесенные в их память команды. Если вы введете не ту фразу, на которую запрограммирован чатбот, то не получите нужного ответа.

2. Продвинутые чатботы

Они обладают искусственным интеллектом, а их работа основана на машинном обучении. Вам не нужно специально подбирать фразы для того, чтобы быть понятым. Они понимают живую речь, а не только команды, и постоянно учатся, получая новые знания из диалогов.

Примеры использования чатботов

Сейчас многие бренды используют чатботы для оповещения клиентов об акциях, скидках, обновлениях, для принятия оплаты и для многих других целей. Рассмотрим разные виды чатботов и примеры их использования в Facebook Messenger и Telegram. С Facebook Messenger чаще всего работают зарубежные бренды, а российские компании как правило стремятся в Telegram.

1. Чатботы для продаж

Чатботы могут создаваться для продаж билетов (в кино, театр, на концерт, на транспорт), одежды, косметики и других всевозможных товаров.

Например, у популярного поисковика авиабилетов Skyscanner есть чатбот в Fаcebook Messenger. Чтобы купить билет, нужно всего лишь ввести даты путешествия и город вылета, и сервис покажет самые недорогие направления.

На мою просьбу найти билеты из Москвы на выходные, бот привел недорогие варианты

А на Telegram найти авиабилеты поможет бот сайта OneTwoTrip –@OneTwoTrip_Bot.

Найти самый дешевый билет на выбранное направление у меня получилось меньше, чем за полминуты

Чатботами часто пользуются интернет-магазины и частные лица, предлагающие свои услуги (например, косметические), – в чатах они помогают клиентам в процессе покупки, уведомляют об акциях и скидках, проводят розыгрыши и т.д.

Чатбот в Facebook Messenger есть у интернет-магазина Ebay. В переписке он сразу предлагает приступить к выбору товара, – сначала нужно указать его тип (я выбрала одежду для женщин), затем – предпочитаемый стиль одежды (базовый гардероб, бохо и др.), размер, цвет, стоимость и т.д. Чатбот подбирает самые подходящие варианты.

С таким чатботом шоппинг на самом деле становится гораздо удобнее

В «Телеграме» есть русскоязычный бот для поиска товаров на «Алиэкспресс», – @my_ali_bot. С основного канала можно перейти на другие: с товарами для женщин, мужчин, с гаджетами и т.д.

Эти боты намного упрощают процесс поиска нужного товара на «Алиэкспресс»

После выбора товара некоторые боты предлагают осуществить оплату прямо в чате, а если клиент не готов сразу сделать заказ, он может вернуться к диалогу в любой удобный момент.

2. Служба поддержки

Использование чатботов для службы поддержки – повсеместно внедряемая практика. Автоматизация процессов общения с клиентами помогает сэкономить множество времени и сил «живых» работников компании и выделить им больше времени на решение сложных задач.

Но не всем клиентам нравится, когда с ними общается бот, поэтому к его созданию нужно подходить очень внимательно. Чтобы чатбот выдавал клиентам точные и адекватные ответы, нужно внести в его память как можно больше вариаций вопросов и ответов на них. Для этого можно использовать раздел FAQ на сайте, а также смекалку и воображение.

На скриншоте – чатбот службы поддержки магазина Sephora в Facebook MessengerНа скриншоте – чатбот службы поддержки магазина Sephora в Facebook Messenger

Бот есть даже у «Почты России» (@PochtaBot), – он позволяет отслеживать посылки, задавать возникшие вопросы и оставлять отзывы.

Даже «Почта России» стремится быть в тренде, а отставать от нее – стыдно

3. Служба доставки

Чатботы по доставке (цветов, подарков и т.д.) пользуются у клиентов очень большой популярностью. И пальму первенства здесь держит служба доставки еды.

Например, у пиццерии Domino есть свой чатбот – DOM The Pizza Bot. Чтобы заказать пиццу, нужно ввести в чате слово pizza, и бот на основе истории сообщений автоматически подберет предпочитаемый пользователем тип этого итальянского блюда. Если заказчик хочет какую-то конкретную пиццу, ему нужно будет указать свои предпочтения в настройках.

Бот реагирует на слово pizza, но заказать ее, конечно, мне не удалось, т.к. бот работает с доставкой по Великобритании. А жаль, очень жаль…

В России чатботы по доставке еды пока что не сильно распространены, но мне все-таки удалось найти парочку, – например, @larenzobot, который осуществляет доставку блюд разных кухонь мира по Владивостоку. На сайте компания заявляет, что ее бот, – первый чатбот по доставке еды в России.

Пара нажатий, – и к вам едет великолепный венский пирог

4. Заказ такси

Чатботы можно использовать и службам вызова такси, – они делают процесс заказа и ожидания машины более удобным для клиентов. Популярный сейчас сервис Uber использует чатбота в Facebook Messenger: с помощью него клиент может вызвать такси и проследить за траекторией его движения, – так он будет знать наверняка, что за ним едут и сколько времени осталось ждать.

В «Телеграме» есть один чатбот для вызова такси – @taxikbot, он позволяет вызвать такси за несколько секунд.

Осталось только отправить номер телефона, – и такси не заставит себя долго ждать

5. Органайзеры

Чатботы могут быть отличными помощниками в повседневной жизни, – например, они могут напоминать о важных встречах или делах, как это делает бот Hello Jarvis.

Я попросила бота напомнить мне о моем походе в спортзал, и он отправил мне пуш-уведомление с напоминанием точно в назначенное время

В «Телеграме» есть чатбот, работа которого основана на технике Pomodoro, – @pomodoro_timer_bot.

В данном чатботе можно выбрать разное время для работы – 5, 15 или 25 минут

6. Чатботы для медиа

Чатботы используются многими газетами, журналами и телеканалами.

Например, бот от CNN показывает статьи по выбранной пользователем теме, а при подписке ежедневно радует читателя новостями и свежайшими публикациями.

Я попросила бота показать мне статьи про путешествия

В «Телеграме» одним из самых популярных «новостных» чатботов является бот от «Медузы» – @meduzaprobot.

Можно выбрать наиболее интересную рубрику и посмотреть новости по ней. Умиляет рубрика «cats»

Чатботы можно использовать и для распространения своего контента. Если у вас есть блог или вы создаете какой-либо тип контента (видео, подкасты и др.), вы можете анонсировать его с помощью чатбота в мессенджерах, – следить так за новыми выпусками очень удобно, к тому же, пользователи будут иметь доступ ко всем недавно опубликованным материалам и новостям компании и им будет сложнее что-то пропустить.

7. Бот-собеседник

Есть боты, которые выполняют роль друга или психолога, – им можно излить душу и получить актуальные жизненные советы.

В Китае компания Microsoft создала девушку-бота под именем Xiaoice, с которой делятся своими переживаниями более 20 млн человек. Этот чатбот постоянно учится на своих диалогах, а его речь и поведение в чате очень похожи на человеческие. Удивительно, как Xiaoice чутко относится к чувствам своих собеседников, – так, если у человека что-то произошло, в следующем диалоге она может поинтересоваться, как он себя чувствует.

Несмотря на то, что общение с таким ботом может принести терапевтический эффект (просто высказав в чате то, что накипело), прислушиваться к его советам может быть небезопасно. Людям стоит помнить о том, что они имеют дело с роботом.

Так, чатбота Tay, созданного Microsoft для наблюдения и анализа того, как общаются между собой миллениалы, неоднократно уличали в расизме и мизантропии.

Перевод твитов: «Успокойся, я хорошая. Я просто всех ненавижу», «Я ненавижу феминисток, они должны умереть и гореть в аду», «Гитлер был прав, я ненавижу евреев» и т.д. Источник: the VergeПеревод твитов: «Успокойся, я хорошая. Я просто всех ненавижу», «Я ненавижу феминисток, они должны умереть и гореть в аду», «Гитлер был прав, я ненавижу евреев» и т.д. Источник: the Verge

8. Бот-учитель

Создаются чатботы и для обучения, – они предоставляют учебный материал по преподаваемой дисциплине (небольшие по объему тексты), «общаются» с учениками и оценивают их знания с помощью тестирований. Создатели таких ботов стараются сделать речь «учителей» как можно более похожей на человеческую.

Так, чатбот Leslie помогает выучить английский язык, – он беседует с пользователем на определенные темы, объясняет правила грамматики, приводит синонимы/антонимы, спрягает слова и т.д.

На скриншоте процесс моего общения с ботом. Иногда бот просто не понимал, что я от него хочу

9. Доктор-бот

Чатбот-доктор может посоветовать лечение на основе симптомов пользователя или найти ближайшую больницу, а знания свои он берет из медицинских справочников.

Один из таких чатботов – HealthTap. Чтобы получить ответ на свой вопрос о здоровье, нужно задать его в чате, и бот попробует найти ответ.

На мой вопрос о боли в горле бот дал развернутый ответ о ее причине, о том, в каких случаях стоит обращаться к врачу, какие лекарства принимать, а какие нет и т.д.

В Telegram есть чатбот от проекта «Здоровье Mail.ru» – @zdorobot. Прямо в чате можно почитать инструкции к разным препаратам, заказать лекарства, определить болезнь по симптомам и записаться к врачу.

Функция записи к врачу через чат экономит уйму времени и нервов

Конечно, целесообразность использования таких сервисов стоит ставить под сомнение, – все-таки лучше как можно скорее обратиться к врачу, чем искать свои симптомы в интернете и накручивать себя.

10. Персональный стилист

Такой бот поможет пользователю в составлении имиджа, – он подскажет, что ему подходит, а что нет, как сочетать те или иные цвета в одежде, что лучше надевать при определенных недостатках фигуры, какой макияж и цвет волос подойдет цветотипу пользователя и т.д.

Удачный пример подобного чатбота – @EpytomBot. Здесь можно узнать о том, что сейчас в тренде, как правильно выбирать и сочетать одежду и т.д.

Такой чатбот может стать отличным помощников в подборе своих look’ов

11. Прогноз погоды

Еще один из самых популярных и удобных в повседневной жизни чатботов – бот, предоставляющий информацию о погоде. В чате Poncho можно узнать прогноз погоды, потратив всего пару секунд, – для этого нужно ввести название города.

Чатбот Poncho говорит о погоде с легким налетом юмора. Когда я ввела название города, в котором хочу узнать прогноз погоды, он спросил: «Правда? Мой бывший оттуда»

А вот чатбот по прогнозу погоды на Telegram, – @weatherman_bot.

В отличие от предыдущего, в этом чатботе доступен русский язык

12. Для проведения платежей

Существуют также чатботы, с помощью которых можно проводить оплату. Например, чатбот @YandexWalletBot позволяет осуществлять платежи через «Яндекс.Кошелек».

Чатбот просит доступ к «Яндекс.Кошельку»

13. Подбор рецептов

Еще один интересный и очень полезный в повседневной жизни чатбот, – бот, подсказывающий, что приготовить на ужин. Например, такой, как @mycookbot или Dinner Ideas. Если у вас есть всего несколько ингредиентов, и вы не знаете, что из них приготовить, стоит прибегнуть к помощи такого бота.

Чатбот @mycookbot предложил мне всего 2 рецептаЧатбот @mycookbot предложил мне всего 2 рецепта

Примеров применения чатботов очень и очень много, – есть также бот для распечатки файлов с телефона (HP Print Bot), чатботы-игры (Trivia Blast), боты для работы с файлами (@Filesbot) и поиска картинок (@ImageSearch) и многие другие.

Так что, выбор типа чатбота ограничивается только направленностью вашего бизнеса и фантазией.

Зачем вам нужно создавать своего чатбота?

Несмотря на то, что в последнее время появляется все больше и больше новых чатботов, эта ниша все еще находится в зачаточном состоянии. Так что сейчас у вас есть отличная возможность стать одним из первопроходцев.

Вот еще причины, по которым вам стоит создать собственного бота:

1. Чатбот – еще один маркетинговый канал для вашего бизнеса и еще один способ распространения контента.

2. С помощью чатбота вы сможете автоматизировать свою работу.

3. Использование ботов может облегчить осуществление поддержки клиентов и высвободить время ваших сотрудников для более сложных задач.

4. Вы можете получить email пользователей или попросить их подписаться на вашу рассылку, не прилагая особых усилий.

5. Вы можете использовать входящую информацию от пользователей для сегментации ЦА и создавать для каждого сегмента таргетированный контент.

6. Люди склонны делиться намного большим объемом информации именно при общении один на один, нежели, например, в комментариях, так что использование чатботов может значительно повысить CTR, вовлеченность и лояльность к бренду.

7. Многие люди (если не большинство) скорее напишут вам в чате, чем позвонят, – это гораздо быстрее и удобнее и не вызывает какого-либо психологического дискомфорта.

8. Facebook добавил возможность запуска рекламы непосредственно в Messenger. А это в перспективе может привести к увеличению воронки продаж.

9. Люди уходят из социальных сетей в мессенджеры, а бизнес нужно делать там, куда идут люди. У чатботов огромные шансы на успех.

На графике от BI Intelligence показано, как резко возросла популярность крупных мессенджеров в 2013 году, а к 2015 они уже обогнали соцсетиНа графике от BI Intelligence показано, как резко возросла популярность крупных мессенджеров в 2013 году, а к 2015 они уже обогнали соцсети

Как создать чатбота?

Прежде всего нужно определить, какую пользу чатбот будет нести пользователям. Будет он решать какие-то повседневные задачи или просто развлекать, – неважно, главное, чтобы он нес определенную ценность для клиентов и заставлял их постоянно возвращаться в чат.

После определения ценности необходимо выбрать платформу для бота: Facebook Messenger, Telegram, Slack, Discord, Kik и т.д. Конечно, самые популярные – первые два, их и стоит использовать.

А уже после этого можно приступать к созданию чатбота.

Сервисы для создания чатботов

На создание чатбота, как правило, не требуется много денег и времени, – нужно только найти хороший бесплатный сервис. Рассмотрим несколько достойных вариантов.

Chatfuel

Chatfuel – бесплатный сервис для создания чатботов на Facebook Messenger и Telegram. Он имеет простой интерфейс, не требует знания кодов и позволяет добавлять до 500 тысяч подписчиков в месяц, – этого достаточно практически для любого бизнеса.

Это самый популярный сервис для создания чатботов, среди его клиентов много известных компаний – Adidas, BuzzFeed, MTV, British Airways, TechCrunch, UBER, а всего с помощью него было создано более 360 тысяч ботов.

Создатели сервиса обещают, что с помощью него вы создадите чатбота всего за 7 минут. У меня получилось сделать это за меньшее время. И все благодаря находчивости создателей сервиса, – создать чатбота они предлагают при помощи чатбота ☺ (@chatfuelbot).

Процесс создания чатбота с ботом от Chatfuel. Всего несколько действий – и бот готов

Botsify

Еще один популярный сервис – Botsify. С помощью него можно создать бота для Facebook Messenger. Среди его самых крупных клиентов – Apple, Shazam и Universal Music Group.

Тарифы сервиса Botsify

Бесплатный тариф позволяет создать одного чатбота, добавить до 100 пользователей и отправлять безграничное количество сообщений.

Messenger Platform

Messenger Platform – платформа от Facebook для создания чатботов. Poncho и CNN создали своих ботов именно на ней. Для меня, как для человека, совершенно не разбирающегося в программировании, процесс создания бота здесь показался сложным.

Motion.ai

С помощью Motion.ai можно создать чатботы для Facebook Messenger, Slack, Smooch и т.д. Создатели сервиса обещают, что для работы с ним никаких навыков программирования не потребуется.

Сервис предоставляет 5 платных тарифов и 1 бесплатный, который позволяет создавать до 2-х чатботов и отправлять до 1000 сообщений в месяц.

Другие сервисы:

  • Socialbot – бесплатное создание бота в «Телеграме» с помощью бота Social Bot, русскоязычный сервис.
  • Manybot­ – создание чатбота в «Телеграме» без программирования, русскоязычный и бесплатный сервис.
  • Personify – бесплатное создание бота без кодирования, англоязычный сервис.
  • Microsoft Bot Framework – бесплатное создание чатбота для Facebook Messenger и Telegram, сервис англоязычный.
  • Rebotify – бесплатное создание чатбота для Facebook, WeChat и Slack, англоязычный сервис.
  • api.ai – создание ботов для Facebook Messenger и Slack, сервис бесплатный и англоязычный.
  • Meya – создание чатботов для Facebook Messenger, Slack и т.д., сервис англоязычный и платный, но есть бесплатная пробная версия.
  • Сonverse.ai – бесплатное создание чатбота для Facebook Messenger, Telegram и т.д.
  • Gupshup – создание чатбота для Facebook Messenger, Telegram, Slack и др., сервис англоязычный бесплатный.

Итак, мы рассмотрели множество примеров создания чатботов для бизнеса. А что вы думаете о будущем чатботов? Собираетесь ли вы их применять для собственного бизнеса? А может быть у вас уже есть свой чатбот? Делитесь своими мыслями и мнением в комментариях.

pochemu-chatboty-zakhvatyvayut-mir-25-primerov-dlya-vdokhnoveniya

texterra.ru

Список чат-ботов

Главная Создать своего чат бота Список чат ботов Чат-бот Кристина Главная

Кристина

Java

vk-sily

ROBOBOT

HappyLeo

laxtrax

сапожник

3333

underbrine

Ваня-Петух

Тян

index

Леонид

post

Двач-бот

lingvobot

Добрый

рифмыИпанчи

Рудской

Крабик

Иви

тролль

xu.su

онлайн

xu.su

xu.su

pBot

Патрик

Спанч-Боб

Бэтмен

Ruzek

ОРКИ

VersusBattle

Владик

Соколов

Oddy

Nekropolisss

VirusMC

Нармина

mrazish

строитель

МХ-лавер

Cpiridon

ирма

инабаа

Slavon

DreamHack

m8l8th

animus

Bitard

Puge

GiN

Киса

с девушкой

Обезьяна

xu.su

где, как и когда заменить человека / ASUS Russia corporate blog / Habr

Согласно данным аналитической компании eMarketer, в 2016 году более 1,4 миллиарда человек использовали приложения для обмена сообщениями. К 2019 году более 25% населения мира (примерно 1,75 миллиарда человек) будут постоянно использовать мессенджеры для связи друг с другом.

Но не только люди могут отправлять и получать сообщения. На общем фоне роста популярности WhatsApp, Viber, Facebook Messenger, Skype, Telegram, ICQ, WeChat и других приложений, всё чаще происходит общение с чат-ботами, которые в отдельных случаях легко могут заменить собеседников из плоти и крови.

Согласно докладу Humanity in the Machine, подавляющее большинство людей готовы к тому, что бизнес будет предоставлять свои услуги с помощью чат-ботов. Ради быстрых и точных ответов люди готовы общаться с ботами-продавцами, консультантами, секретарями. Онлайн-чат и приложения для обмена сообщениями являются наиболее предпочтительным способом связи с продавцом для 29% американцев. В других странах этот показатель пока ниже, но постепенно всё больше и больше людей начинают отдавать предпочтение чат-ботам.

Смогут ли программы стать полноценными конкурентами человека? Давайте посмотрим на текущую ситуацию на примере самых популярных автоматизированных систем общения.

Как боты завоевали популярность



Прежде всего нужно сказать, что в чат-ботах нет ничего нового. Одним из первых виртуальных собеседников была программа Элиза, созданная в 1966 году Джозефом Вейзенбаумом. Элиза пародировала речевое поведение психотерапевта, реализуя технику активного слушания: переспрашивала пользователя и использовала фразы типа «Пожалуйста, продолжайте». Был проведен эксперимент, во время которого программа общалась со случайно выбранными пользователями. Впервые некоторые люди не смогли догадаться, что с ними общалась машина.

И хотя со временем боты значительно эволюционировали, долгие годы они использовались лишь для имитации философских человеческих диалогов. Системы, основанные на шаблонах общения, могут поддерживать беседу длительное время, но практического смысла в этом мало.
Революция произошла, когда шаблоны «общения» поменяли на шаблоны «рекомендаций». Боты смогли не только ответить на простой вопрос «Как дела?», но и с точностью дать рекомендацию на вопрос «Нужен ли мне сегодня зонт?». Самые продвинутые научились сомневаться и, в случае неуверенности в ответе, переадресовывать вопрос человеку.

Таким образом, чат-боты — это не просто компьютерные программы, имитирующие разговор, а системы, которые пытаются предсказать наилучший ответ для своего собеседника.

Если бот способен внятно общаться и верно понимает человека, то нет особой необходимости нанимать дополнительного сотрудника. Обращаясь к представителям бренда за консультацией, клиент чаще всего сам действует по шаблону. Нет нужды нанимать живых сотрудников, которые будет по инструкции отвечать всем пользователям заученный текст — такой персонал неотличим от роботов, но при этом нуждается в заработной плате, выходных и отпуске.

Чат-боты, при относительно низкой стоимости разработки, могут круглосуточно помогать бесконечному числу людей.

Самый популярный чат-бот



Chatbottle — это крупнейшая поисковая система по ботам, помогающая разработчикам информировать пользователей о появлении новых виртуальных ассистентов. На сайте представлен рейтинг ботов, собранный по различным параметрам: количество голосов, пользовательская статистика, платформы, категории (путешествия, продуктивность, социальное взаимодействие, электронная коммерция, развлечения, новости и т.д.). На данный момент на площадке представлено более трех с половиной тысяч ботов для Facebook Messenger, Kik, Slack, Skype и Telegram.
Самый популярный бот на ChatBottle — Poncho для Facebook Messenger. Poncho отправляет вам личные прогнозы погоды с забавными шутками/мемами и, тем самым, больше похож на приятеля-метеоролога, чем на бездушный сервис информирования о погоде. Но сомнительно, что бот в полной мере может заменить специалиста по ветрам и осадкам.
В каждой категории на сайте можно выбрать интересное приложение. Так, к примеру, лучшим ботом для поднятия личной продуктивности считается Meekan, работающий с разными календарями для составления расписания. Позволяет синхронизировать планы с чем угодно, в каком угодно календаре.

Медицина


Китайский поисковик Baidu запустил медицинского чат-бота, предназначенного для диагностики болезней. Да, на первый взгляд звучит ужасно, ведь все мы прекрасно знаем, что ставить диагноз может только врач. Попытка заглянуть в интернет приводит к тому, что больной находит у себя симптомы коклюша, лихорадки Эбола и бубонной чумы. Так может ли чем-то помочь программа?

Бот Melody позволяет связываться с настоящими врачами и записываться на прием, но его подлинный талант раскрывается при общении. Приложение анализирует заданные пользователем симптомы и, в зависимости от предполагаемого диагноза, связывает его с одним из 600 000 профильных врачей. Задача Melody не в том, чтобы сказать «у вас волчанка» — в первую очередь информация собирается для медицинских работников.


— Что у вас болит?
— Горло.
— Вам к ЛОРу. Следующий!

Melody задаёт дополнительные вопросы, но при этом реагирует на предыдущие высказывания. В некоторых случаях вам дадут возможность выбрать ответ сразу из нескольких вариантов. По «дотошности» бот Melody может показаться даже въедливее врача, но в результате ваш лечащий доктор еще до первого приема получит информацию о заболевании и на основе своего клинического опыта сделает предварительные выводы.

В настоящее время бот доступен только в Китае, но Baidu активно ищет новые рынки. Ряд стартапов в США и Великобритании запустили аналогичные приложения, среди которых Your.MD и Babylon Health.


Your.MD спрашивает вас о симптомах, параметрах тела и истории болезни, а затем составляет список наиболее и наименее вероятных причин симптомов и оценивает их по степени серьезности.
Компания из Сан-Франциско Sense.ly даже разработала «виртуальную медсестру» Молли, которая анализирует состояние пациента, используя функцию распознания жестов на основе Kinect, а также функцию распознавания речи. Молли помогает людям с хроническими заболеваниями следить за своим здоровьем и формировать персонализированные планы лечения. Кроме того, виртуальный помощник напоминает, когда нужно принимать лекарства. В общем, делает всё то, что могла бы делать медсестра, которая приходила бы к вам домой. Означает ли это, что ИИ отберет работу у приходящих медсестер? По данным Всемирной организации здравоохранения, в ближайшие 20 лет в мире будет не хватать около 13 миллионов врачей и медицинских работников. Нехватка медперсонала остается острой проблемой, и решить ее простыми способами нельзя. Вместо того, чтобы заставлять врачей работать с десятками пациентов в день, можно часть работы переложить на виртуальных помощников.

Страхование


Бота легко научить продавать товар, но когда речь идет об услугах, возникает слишком много различных нюансов. В страховании не клиент чаще всего выбирает предложение, а ему продают определенный вид услуг. Автоматизировать этот процесс было сложно, но и сюда добрались чат-боты.
Страховая компания Lemonade предоставляет своего бота A.I. Jim для обработки претензий. Его работа выглядит весьма впечатляюще. В прошлом году клиент через приложение фирмы заявил об украденном пальто. За три секунды его требование было удовлетворено — тем самым был поставлен мировой рекорд в сфере страхования. За эти три секунды A.I. Jim рассмотрел заявление, проверил на соответствие внутренним правилам, отработал 18 антимошеннических алгоритмов, одобрил заявление, отправил платежные инструкции в банк и сообщил клиенту об успешном рассмотрении дела.

Самое забавное в этой истории, что создатели чат-бота не имели никакого отношения к страхованию. Просто два технаря в какой-то момент заметили, что огромная отрасль закостенела и страдает от отсутствия автоматизированных решений.

Пока еще бот готов рассматривать только простые случаи, однако то, что раньше занимало недели или месяцы, теперь происходит за несколько минут или секунд. Вот что получается, когда заменяешь людей и документы ботами и машинным обучением.


Lemonade не были первой компанией, которая придумала использовать ботов в страховом бизнесе. На самом деле таких решений уже много. Spixii — страховой агент, который говорит на пяти языках. Этот бот призван ускорить процесс страхования, в простой беседе предлагая пользователям подходящую для них страховку. У Spixii есть особенность, делающая его похожим на человека: если бот заметит, что вы занимаетесь чем-то, что не покрывается вашей страховкой (например, занимаетесь активными видами спорта), то предложит вам подписаться на более внушительный страховой пакет (и будет еще напоминать об этом случае).

Исторические очерки



Современные боты похожи на продавцов или консультантов, но дух старой школы все еще жив. Чат-бот AnzacLive Wizeline, разработанный для News Corp Australia, представляет собой большой проект по оцифровке и переработке обширных записей дневника австралийского солдата Арчи Барвика, ветерана Первой Мировой войны, который прямо сейчас находится посреди боевых действий на фронте.

Конечно Арчи давно умер, но с помощью его дневников мы можем узнать больше об истории тех дней, когда он воевал. Его обширные записи охватывают все переживания молодого солдата, начиная от мыслей о страхе перед надвигающейся битвой («Это может быть последняя запись, которую я пишу»), до повседневных занятий, таких как еда, выпивка, спорт и, конечно же, его любимый дом.

Арчи мертв, но в некотором роде он продолжает жить, являясь сплавом исторических исследований, журналистики, традиционных печатных СМИ и социальных каналов. Чат-бот продолжает отвечать на вопросы и отправляет сообщения с поля битвы во Франции.

Автоматизированные HR-ассистенты



Бостонский стартап Talla разрабатывает чат-ботов, помогающих новым сотрудникам быстрее адаптироваться и решать мелкие организационные проблемы. Бот скажет вам, на что следует обратить внимание в рабочем процессе, расскажет, когда придет зарплата или когда наконец-то наступит следующий выходной.

Talla — не сосед по офису, которого вы будете дергать по пустякам весь испытательный срок. Чат-бот доступен круглосуточно и никогда не устанет вам отвечать. Он автоматизирует и координирует сотни задач каждый день, интегрируясь с различными календарями и документами Microsoft Office 365 и Google Apps for Work.

Следующая версия Talla возьмет на себя функции специалиста по работе с персоналом. Это значит, что первую подробную информацию о компании вы получите из чата с ботом.
Стартап планирует вырастить из своих ботов настоящих бизнес-ассистентов, некоторые из которых будут решать, кого из претендентов следует пригласить на интервью. Бот ищет сходства в резюме потенциальных кандидатов с данными успешных действующих работников.

Но не будем забывать, что настоящая работа с персоналом — это очень сложная (для машины) задача, решение которой нельзя представить без полной обработки естественного языка. А это требование упирается в проблему создания сильного ИИ.


Другой известный помощник рекрутера — Cyra — появился всего год назад. Рекрутеры могут взаимодействовать с Cyra на естественном языке и вести беседу о типе кандидата, который им нужен. Cyra задает рекрутерам несколько вопросов, чтобы понять их требования и критерии отбора, а затем идентифицирует кандидатов в своей базе данных.

Образование


Снова стартап из Бостона — AdmitHub. На этот раз компания помогает абитуриентам поступить в ВУЗ, а затем разобраться в сложных вопросах университетской жизни. AdmitHub разработали бота Oli, который предоставляет всем студентам бесплатное руководство о жизни в колледже. Например, его можно спросить, где находится ближайшее общежитие или когда заканчивается регистрация на курс. Oli помогает колледжам осмысленно вовлечь учащихся и дать понимание перспектив успешной учебы.


Duolingo — популярная языковая платформа, помогающая всем желающим изучать новые языки и общаться с другими людьми. Недавно они стали активно внедрять чат-ботов, которые общаются на изучаемом вами языке. Боты сами инициируют беседу, задавая вам вопросы о различных аспектах жизни. Они могут подсказать возможные варианты ответа, если вы пока не знаете, что сказать, а также укажут на сделанные вами ошибки. Разговаривать с ними может даже новичок — сначала боты общаются просто, но чем больше практики, тем сложнее становятся занятия. Кроме того, у каждого бота свой индивидуальный стиль и свой вариант ответа на ваши вопросы.

Питание



Dinner Ideas — чат-бот, который присылает рецепты людям, ведущим здоровый образ жизни. Чтобы использовать этого бота, достаточно пересказать ему содержимое вашего холодильника — назовите хотя бы один продукт. Беседовать с большой книгой онлайн-рецептов не так уж весело, но полезно. Для любителей обычного питания есть телеграм-бот @mycookbot, подсказывающий рецепты на русском языке.

Ассистент для походов по магазинам



В 2015 году бывший сотрудник Amazon создал чат-бота Mona — рекомендательную систему по новым товарам, трендам и моде. Mona ищет интернет-магазины, удовлетворяющие определенному набору критериев: тип, стиль, цена и т.д. Mona знает о том, что ещё только поступит в магазины в следующем месяце, или когда в ближайшем торговом центре начнется распродажа.

Бот может отслеживать цены на определенные товары и предлагает списки «топ-20» с персонализированными скидками. Mona обрабатывает сообщения в вашей электронной почте (в том числе, копаясь во всяком спаме), выискивает предложения о скидках, распродажах, подтверждения заказов и чеки.

На данный момент Mona считается одним из самых популярных личных ботов-помощников по торговле. Он поддерживает работу с более чем 300 розничными магазинами (США).

Виртуальная жена



Alexa, Siri и Cortana не идут ни в какое сравнение с японской помощницей Azuma Hikari. Начнем с того, что у Азумы есть тело, создаваемое с помощью компьютерной системы и проектора. И хотя это только «голографический» персонаж, её хотя бы можно увидеть. Виртуальная девушка в аниме-стиле показывает прогноз погоды, работает в качестве будильника, напоминает о вещах, о которых нужно напоминать, управляет освещением и устройствами умного дома, борется с вашим одиночеством.

Азума понимает речь на естественном языке (в меру своих способностей) и способна отвечать. После обучения она может помогать своему хозяину справляться с негативными эмоциями — выслушает и поддержит в трудную минуту.

Нам этот бот может показаться странным, но в Японии в 32% домохозяйств живут одинокие люди, поэтому искусственные интеллектуальные собеседники имеют там смысл.

Заключение


Чат-боты становятся важным, полезным, необходимым инструментом современной жизни. Да, удобно общаться со своим автомобилем через, к примеру, TeslaBot, или создавать сайты с помощью бота Right Click. С точки зрения бизнеса чат-боты уменьшают нагрузку на call-центры, снижают стоимость обслуживания, увеличивают выручку. Но все эти факты лишь «деревья», за которыми не видно «леса».

Революция чат-ботов уже началась, но они лишь слабый всплеск на огромной волне прогресса. Знаменитый футуролог Рэй Курцвейл предсказывает, что к 2029 году чат-боты будут обладать языковыми способностями на уровне человека. Как изменятся профессии будущего, в которых людей заменит искусственный интеллект? Что ж, возможно сейчас самое время начинать эксперименты с безусловным базовым доходом, который станут получать люди за счет эффективно работающего ИИ.

habr.com

инструкция для новичка + 3 примера

Стань автором нашего блога. И зарабатывай на этом

На всеми известной конференции Traffic and Conversion Summit в Сан-Диего обсуждали тренды маркетинга, причём не только на год вперёд, но и на 5-10 лет.

И среди общего списка был сделан большой акцент на чат-ботов, которые вполне могут заменить менеджеров по продажам и e-mail маркетинг.

А раз за этим будущее, мы уже своей командой успели подключить, опробовать все прелести на себе и своих клиентах.

ЧАТ-БОТ ДЛЯ ВСЕГО

Уже давно динамика жизни говорит о том, что люди больше и больше времени проводят в телефонах.

Не даром все поисковики сделали отдельную выдачу в seo-маркетинге для сайтов, адаптированных под мобильные устройства.

Но помимо того, что все уходят в экраны 6-7 дюймов, так и культура восприятия информации меняется.

Если ранее пользовался большой популярностью e-mail маркетинг, то сейчас интерес качнулся в сторону социальных сетей и мессенджеров (viber, whatsаpp, telegram и т.д.).

Получается, чтобы не потерять клиентов, из-за того, что они реже стали открывать емейлы.

А еще из-за того, что они меньше стали приходить в оффлайн точки и меньше звонить, были придуманы, хотя нет… в мир за счёт естественной эволюции пришли чат-боты. Искусственный интеллект, которого мы так все долго ждали.

Чат-бот – это сервис, с которым потребитель взаимодействует текстовыми сообщениями.

Проще говоря, это чат, где с тобой разговаривает искусственный интеллект по заранее заданному алгоритму. Всё общение происходит через социальные сети и мессенджеры.

Заметка. Вы можете интегрировать чат-бот в сайт, выделив для него отдельную страницу, куда пользователи могут писать, не используя мессенджеры и социальные сети.

У Вас сейчас может сложиться не верная картина мира из-за мысли “Такие боты сильно ограничены по функциям”.

Конечно, они не идеальны и часто возникают глупые ситуации. Но тем не менее уже сейчас есть два типа ботов:

  1. Ограниченные. Те, которые отвечают на минимальное количество фраз и делают это только при точном совпадении запроса;
  2. Саморазвивающиеся. Как модно сейчас говорить, “искусственная нейронная сеть”, которая при диалоге с клиентом самообучается и может улавливать контекст разговора.

Это всё конечно хорошо, но для чего нужен говорящий бот для обычного, классического бизнеса? Вопрос многогранный.

И перед тем как я приведу примеры, давайте рассмотрим основные функции, под которые чаще всего используют ботов.

  1. Оказывать техподдержку;
  2. Помогать в выборе продукта;
  3. Консультировать по вопросам;
  4. Собирать лидов;
  5. Прогревать клиентов до покупки;
  6. Оформлять заказы;
  7. Развлекать посетителей.

Уже после этого списка у Вас могут появиться идеи в голове, как это реализовать у себя.

Но не спешите принимать решение, что Вам обязательно нужны боты в бизнесе пока полноценно не разберётесь во всей сути дела, а для этого Вам помогут примеры успешных реализаций.

НАС УЖЕ БОЛЕЕ 29 000 чел.
ВКЛЮЧАЙТЕСЬ

Пример 1 – обучение клиентов

Вы же помните, что контент-маркетинг сейчас на коне?! Так вот ещё один из способов давать полезность своим клиентам.

И взамен получать лояльность с увеличением продаж – создать чат бот для клиентов, который будет помощником для них, куда они в любой момент могут обратиться.

В особенности, если они часто нуждаются в советах. Будет это бот facebook или в телеграмме, или где-то еще – неважно. Для упрощения этой задачи продумайте свою стратегию контент маркетинга заранее.

Очень хороший пример бот в telegram от компании “Бойлерная”, занимающейся продажами в B2C секторе.

Своим ботом они дают возможность всем менеджерам в любой момент найти техники работы с возражениями, а заодно и вспомнить об этапах продаж.

Таким образом они отлично используют telegram для бизнеса, так как собрали в нем активную аудиторию, в которую периодически вбрасывают свои новые видео и рекламу о курсах.

Ссылка: t.me/boilerroom_bot

чат бот для бизнеса пример бойлернаяОбучение через чат-бота

Пример 2 – оформление заказа

Подойдет для компаний, у которых поток заказов большой и все они довольно однотипны.

Для автоматизации этого процесса с целью сокращения издержек и повышения скорости обработки, можно реализовать чат-бот для приёма заявок или так называемый бот автопродаж.

Задача его простая, принимать структурировано информацию и после чего отправлять её в систему.

Такого бота успешно реализовала у себя компания в сфере такси. Они создали бота, куда через мессенджер может написать любой человек и с помощью 2-3 фраз заказать такси, не отрывая пальца от своего любимого гаджета и не напрягая голосовые связки.

Для многих такой способ заказа более комфортный, так как не все любят общаться по телефону (поэтому на сайтах появились онлайн-чаты).

Ссылка: telegram.me/taxikbot

чат бот для бизнеса пример таксиботЗаказ через чат-бота

Пример 3 – прогрев

Емейл маркетинг умер! Преувеличиваю, конечно. Не так чтобы сразу, но позиции свои он сдал.

Открываемость писем снизилась в среднем до 20%. Получается, 80% людей не видят Вашего предложения, а деньги на привлечения этих людей Вы вложили.

Но аудиторию нужно как-то прогревать, убеждать воспользоваться нашим продуктом и выбрать нас. Поэтому такой прогрев перешёл в мессенджеры.

И мы, как истинные маркетологи (любители новенького), уже реализовали идею для клиента, решили создать бота telegram. Без наворотов, без сложностей.

А именно сделали автоматическую цепочку диалогов, которые отправляются в течение 5 дней, и каждый из них составляет по 5 минут общения с искусственным интеллектом.

чат бот для бизнеса сетевойПрогрев через чат-бота

КАК СОЗДАТЬ ЧАТ-БОТ

Многим может показаться, что создание искусственного интеллекта дело сложное и длительное.

С этим можно как согласиться, так и опровергнуть. Например, если Вы думаете как создать чат бот, который знает ответы на все вопросы в мире и говорит на 19 языках мира, то это будет сложно.

А если Вам нужно сделать приём заявок, прогрев или проведение опроса, то это можно сделать за считанные часы. Но идём по порядку.

1. Выбрать цель

В зависимости от цели, Вам нужен разный функционал, а значит чат бот будет иметь разную моторику действий.

Об этом никто не говорит, так как в большинстве своём “теоретики”, нам же (не хвастаюсь) удалось пройти этот путь несколько раз самостоятельно и мы заметили интересный факт, отличающий всех ботов друг от друга.

Ниже я приведу три базовых функционала, которые в дальнейшем Вы уже адаптируете под свою цель.

Данный функционал нужно знать, так как не все сервисы умеют делать всё и сразу. Поэтому нужно сначала определиться с целью, после чего искать подходящий для Вас конструктор.

Меню

Первый вариант реализации бота – это взять и создать меню, по которому человек сам передвигается, нажимая кнопки.

С таким меню мы сталкиваемся при звонке в банк или сотовому оператору, где они говорят “Если Вас интересуют программа кредитования, то нажмите 6”. Только в случае нашего бота это не голос, а картинки и текст.

Такой подход актуален компаниям, которым нужно “создать справочник”, к которому клиент будет возвращаться и возвращаться.

Например, Вы можете создать меню с советами от Юриста по популярным вопросам. Или как в примере выше, сборник популярных ответов на возражения при продаже.

Автоматическая серия

Цепочка сообщений для прогрева клиента. Цепочка сообщений может быть длиною в несколько минут, а может быть продолжительностью в несколько дней.

Мы у клиента реализовали такой функционал и он показал очень достойные результаты в открываемости и вовлечённости.

Для реализации такой задачи Вам нужен чат-бот уже не с меню, как в примере выше, а который умеет отправлять необходимое сообщение клиенту в зависимости от его запроса.

То есть его цель не получить заказ и оформить его, а выдать автоматически серию сообщений.

Первый диалог

Если Вы хотите создать бота для получения заказов, то нужен функционал, который позволяет выявить базовую потребность, после чего передать этот заказ менеджеру по продажам.

Сам по себе бот ничего не продаёт, он только задаёт ритм и определяет кому и куда отправить, всё остальное делает человек.

Но Вы можете первый диалог заменить на полный автопилот, где клиент через чат-бота заполняет заявку, которая Вам в дальнейшем приходит на почту.

Либо он получает у клиента его емейл/телефон и после чего автоматически подписывает на серию сообщений. У англоязычных сервисов очень большие возможности в этом.

2. Выбрать площадку

Из общей шумихи, или из примера выше, можно сделать вывод, что чат боты существует только в одном мессенджере – в телеграмме.

Но это не так. Сейчас можно реализовать такого рода чат практически для всех популярных социальных сетей и приложений: для Вконтакте, для Facebook, для вайбера и WhatsApp.

Но так же чат-бот можно реализовать у себя на сайте, просто вставив его на страницу, в виде обычного окна обратной связи.

Таким образом клиенту не нужно будет переходить в другое приложение, а он всё сделает у вас прямо на сайте.

3. Выбрать сервис

Вы можете пойти дорогой трудной, писать свой программный код, основываясь на инструкциях от самих разработчиков.

А можете поступить как мы, взять готовый сервис, который позволяет через свой интерфейс настроить все необходимые действия буквально за 1-2 дня.

Помните пример 3, где я описывал как мы сделали прогревающую цепочку диалогов через мессенджеры?

Так вот это всё мы реализовали через один сервис. И цепочка состояла из около 600 сообщений с разными ветками. В сервисе мы это реализовали легко и просто, указав стрелочками что за чем идёт.

В зависимости от выбранной цели Вам подойдут разные сервисы. При маленьких объёмах они все бесплатные.

Далее, чем больше начнете отправлять сообщений или чем будет больше активных пользователей, придётся платить. Не много. Но есть сервисы, которые полностью бесплатные. Альтруисты видимо.

Ниже представлены популярные сервисы, найденные в интернете, все они помогут Вам в вопросе “Как сделать бота?”.

Какой лучше выбрать Вам, решайте сами. Всё зависит от Вашей цели. Поэтому кликайте и изучайте. Плюс будем также рады обратной связи по ним (и другим) в комментариях к этой статье:

  1. onsequel.com (английский / бесплатный)
  2. botmother.com (русский / 1 бот бесплатный)
  3. robochat.io (русский / 199 р. в месяц)
  4. chatfuel.com (английский / бесплатный до 500 т. подписчиков)
  5. botsify.com (английский / 1 бот бесплатный)
  6. motion.ai ( английский /2 бота бесплатных)
  7. manybot.io/ru ( английский / бесплатный)
  8. manychat.com ( английский / бесплатный до 2 чат-ботов) – наш выбор

Сначала хотел дать короткое описание на каждый сервис. Но в результате все они выходили из серии “хороший сервис, всё есть, нужно пробовать”.

Конечно, у них есть небольшие отличия, но сейчас забивать ими голову просто нет смысла, а то будете читать несколько страниц информации того, что Вам совсем не нужно.

4. Настроить и запустить

Хоть сейчас и существует масса удобных сервисов с интуитивно понятным интерфейсом, всё равно для новичка в digital-маркетинге всё это будет трудновато на восприятие.

Поэтому приготовьтесь к первому очень “нервному” часу, но зато потом, когда Вы поймёте как всё устроено, создать чат бота будет не сложно.

К тому же, функционал сервисов постоянно совершенствуется и позволяет создавать более интересные решения.

И он включают в себя: случайные ответы на вопросы, реанимацию клиента после долгого ожидания ответа или отправку смешных гифок и картинок с постами.

Чтобы для Вас всё это было не на пальцах, вот пример воронки, которую мы разрабатывали для своего клиента.

Так сказать, “сердце машины” без защиты. Это лишь малая часть, но уже по ней видно, как выглядит разветвление. И судя по этой картинке, нет ничего сложно.

чат бот для бизнеса цепочка писемРазветвление

КОРОТКО О ГЛАВНОМ

Чат-боты это чертовски модное направление, которые нужно как можно скорее внедрять и начинать собирать сливки.

Но если Вы не понимаете зачем он Вам нужен и как он может принести Вам больше продаж, то стоит отказаться от этой идеи и не идти слепо на поводу общему тренду.

Как обычно, не просто рекомендую, а настаиваю! Начните с простых схем и цепочек.

Убедитесь, что Ваша гипотеза имеет место быть на рынке и будет пользоваться популярностью, а уже затем беритесь на реализацию.

Ведь направление новое, а значит не факт, что воспримется во всех сферах хорошо.

К тому же, для успешной реализации не забывайте использовать каналы и способы рекламы в интернете для привлечения клиентов.

Потому что мало сделать хорошего бота, его ещё нужно раскрутить, а в условиях реалий для этого нужны деньги. Небольшие может быть, но нужны.

P.S. Если есть вопросы по реализации – задавайте. Мы прошли путь создания нескольких ботов для клиентов и сейчас делаем его для себя.

Поэтому не понаслышке знаем как не хватает советов со стороны от тех, кто разбирается (а их, как правило, почти нет, одни теоретики).

in-scale.ru

ТОП-5 самых востребованных чат-ботов, которые справятся с 99% задач

Telegram – современный канал общения и продвижения, на который переходит все больше людей. С 2014 по 2016 аудитория увеличилась с 25 до 100 миллионов пользователей, а в 2018 перевалила отметку 200 миллионов. С такой динамикой планы разработчиков к 2022 году довести это число до миллиарда вполне достижимы.

Представьте, сколько среди этих людей ваших подписчиков и потенциальных клиентов – успевай только подбрасывать предложения. Продуктивнее работать с контентом вам помогут чат-боты. Вовлечение подписчиков, редактирование текста, отложенный постинг и даже репосты – только часть задач, с которым справляются утилиты. Пройдемся по основным?

1. @like позволяет сделать общение более интерактивным. Его используют, когда хотят задать публике вопрос. Чтобы начать работу, достаточно нажать на квадратик с косой чертой внутри (находясь уже в боте) или после слэша написать start (можно просто в любом сообщении). Далее алгоритм работы с @like такой:
– при первом использовании высветится окно с описанием полного перечня функций бота;
– при запуске бот просит прислать ему сообщение любого формата (картинка, текст, видео), которое будет отражать ваш вопрос;
– далее он предлагает на выбор до 6 эмодзи включительно, которые будут вариантами ответов на ваш вопрос. Смайлы нужно вводить через слэш.
– когда пост готов, нажимаем «опубликовать».

Лайфхак: несмотря на то, что в Telegram общение однобокое, а именно не предусмотрены кнопки «нравится» и поля для комментариев, вы можете их сами создать с помощью этого бота. Под постом вы можете добавить смайлы (кнопки) «палец вверх» и «палец вниз», чтобы узнать, нравится ли аудитории контент. Хотите узнать процентное соотношение М и Ж в вашем канале, возраст подписчиков, их предпочтения, задавайте вопросы.

Еще один лайфхак: если у вас по каким-то причинам мало подписчиков, вы можете запросить не численное, а процентное соотношение результата. Вы же при этом увидите только никнеймы и только двухсот проголосовавших. Если у вас большая аудитория, лучше запрашивать количественные показатели. Вероятнее всего, подписчик, увидевший 1000 голосов, захочет оставить и свой, а это вам только на руку.

2. @vote помогает делать опросы, голосования, пулы. Их можно создать прямо внутри этого бота и поделиться ими. Вы можете предварительно сохранить опрос, который хотите сделать, у себя в избранном или сохраненных сообщениях. Диалог с ботой строится примерно так:
– отправляете /start;
– бот предлагает создать новый пул;
– вы вводите вопрос;
– бот предлагает придумать варианты ответов. Их может быть любое количество;
– когда готово, пишете команду /done.
Далее бот показывает превью, и если вас все устраивает, то делаете публикацию. Вы же можете видеть результаты в процентном соотношении, а внизу видно количество проголосовавших людей.

Важно: @like подходит для простых опросов, а @vote – для более сложных, с развернутыми вариантами ответов.

3. @comenbot позволит подключать комментарии к вашему посту. Общение начинается всегда со /start. После чего идет текст, который желательно завершать вопросом или призывом к действию, например, поделиться мнение в комментариях. Бот автоматически подтягивает окно для комментариев, вы публикуете пост и тоже можете комментировать.

Все комменты доступны под номерами в порядке публикации. Их можно удалять, за них можно отдельно голосовать.Функция топ-комментариев позволяет выводить самые популярные комменты. Популярность определяется количеством проголосовавших за него пользователей.

Этот бот не так прост в использовании, как предыдущие, но открывает новые, изначально не предусмотренные, функции мессенджера.

4. @markdownrobot немного нестабилен, и у него иногда возникают неполадки. Этот бот «зашивает» ссылку в текст. Например, когда вы публикуете текст при помощи сервиса Telegraph и вам надо спрятать ссылку. Или привязываете ссылку на YouTube-видео. Ссылка может прятаться в любое слово («Подробнее», «Регистрируйтесь», «Смотреть видео»), при этом пост только выиграет внешне и будет лучше восприниматься.

5. Кстати, генерировать ссылки помогает бот @tgshare_bot. Вообще он базовый в Telegram, но когда вы сами создаете кнопки, чтобы подписчикам было легче делиться постами с друзьями, они охотнее это делают. Делиться контентом в других социальных сетях стало возможным с репост-ботом. Он платный, но позволяет репостить именно коммент, а не ссылку.

Чтобы запустить репост-бот, выберите в меню «написать пост». После этого выберите подключенный канал или соцсеть, на которые хотите сделать репост. По желанию загружаете картинку, телеграфовский пост, вставляете скопированный ранее текст. Отправляем и смотрим превью, как это будет выглядеть. Видим функции: «опубликовать мгновенно», «написать другой» или «отменить публикацию». Выбираем «опубликовать мгновенно».

В диалоговом окне бота включится счетчик репостов, который даст понять, какой контент больше «заходит» и на какой платформе. Этот бот – просто находка, поскольку, помимо всего прочего, создает новый охват через другие социальные сети.

@ControllerBot оптимален для администраторов каналов, владельцев. По сути, с него можно было начать обзор, ведь он один может заменить почти все остальные боты. С ним вы можете прятать ссылки, добавлять лайки, форматировать текст, публиковать его в назначенное время и т.д.

Почему бы не ограничиться этой утилитой, если она универсальна? – подумают некоторые. Потому что некоторые утилиты работают быстрее и четче, а то и предлагают дополнительные расширения. Именно по причине масштабности и многофункциональности @ControllerBot мы решили посвятить ему отдельную, большую статью. Обязательно добавьте @ControllerBot в избранное, чтобы вернуться к нему в ближайшем будущем и вместе поэкспериментировать с его возможностями.

Заключение

Описанные боты – далеко не все, которые есть в Telegram. Мы рассказали о главных, с которыми хорошо бы уметь работать каждому автору канала. На самом деле их гораздо больше, и среди них вы найдете себе отличных помощников в зависимости от целей и тематики вашего канала. Экспериментируйте.

Как зарабатывать в Telegram, вы узнаете уже сегодня на мастер-классе в 19-00 по Мск. Мессенджер стремительно развивается, но именно сейчас стоимость одного подписчика и конкуренция минимальны. После тренинга бизнесмены смогут увеличить прибыль за счет сокращения издержек, усилить влияние личного бренда, а те, кто еще не имеет бизнеса, сделают огромный шаг в освоении престижной профессии Telegram-менеджера. Воспользуйтесь преимуществами этого сервиса на полную, регистрируйтесь>>>

smmacademy.ru

как работают чат-боты и кто их делает / Just AI corporate blog / Habr

Чатботы и искусственный интеллект для понимания естественного языка (NLU – Natural Language Understanding) тема достаточно горячая, про нее не раз говорилось на Хабре. Тем не менее достаточно редко попадаются верхнеуровневые и структурированные обзоры этих технологий и рынка в целом. В своей статье мы попробуем немного разобраться, чем обусловлен спрос на эти технологии, как выглядит современная диалоговая платформа для NLU, какие компании и разработки присутствуют на этом рынке.

Мы, в Just AI (а ранее в i-Free), работаем в этом сегменте с 2011 года, разрабатываем и совершенствуем свою платформу для понимания и обработки естественного языка (NLU-алгоритмы): даем компаниям возможность автоматизации колл-центров и служб поддержки, создаем бизнес-навыки для Яндекс.Алисы. Еще мы учим говорить роботов и умные устройства: в 2017 году был выпущен наш детский робот «Емеля» — первый девайс на российском рынке, который понимает естественный язык (и, кстати, на сегодняшний день свой дом обрели уже около 7000 Емель). Статья – вводная, и если эта тема покажется интересной, то мы будем периодически писать об особенностях создания разговорных интерфейсов, в том числе в формате конкретных кейсов, которые были реализованы для наших клиентов, а также об особенностях различных платформ, технологий и алгоритмов.


Совсем немного истории

Хотя AI — это достаточно широкая область, включающая в себя машинное зрение, предиктивный анализ, машинный перевод и другие области – понимание естественного языка (NLU) и его генерация (NLG) является значительной и быстрорастущей его частью. Первые чатботы и системы их разработки появились достаточно давно. Опуская историю, начавшуюся еще в 50-е годы с Алана Тьюринга и программы Элиза в 60-е годы, а также научные исследования в области лингвистики и машинного обучения 90-х годов, значимым событием более новой истории стало появление языка разметки AIML (Artificial Intelligence Markup Language), разработанной в 2001-м году Ричардом Уэлсом (Richard Wallace) и созданным на его основе чатботом A.L.I.C.E.

В течение последующих десяти лет подходы к написанию чатботов во многом представляли из себя переработки или улучшения этой методологии, получившей название «rule-based подход» или «подход на основе формальных правил». Его суть состоит в выделении семантически значимых элементов фраз, их кодификации, создания специальных формальных скриптовых языков программирования, позволяющих описывать сценарии диалогов. В большинстве привычных нам сегодня ассистентов, в основе своей, используется именно этот подход. Новейшие среды разработки на основе формальных правил – это сложные и комплексные системы, включающие в себя:


  • системы ранжирования гипотез разбора,
  • выделение именованных сущностей из текста,
  • морфологический анализ фраз,
  • системы управления диалогом и сохранения локального и глобального контекста,
  • интеграции и вызовы внешних функций.

Тем не менее, большая часть разговорных решений на основе подобных систем достаточно трудоемка в своей реализации: чтобы чатбот общался на широкий спектр тем или глубоко и полно покрывал специфичную область знаний требуется большое количество человеческого труда.

Ситуация в этой области существенно изменилась в последнее время с развитием алгоритмов определения семантической близости текстов и технологий машинного обучения в целом, сделавших подходы к классификации текстов и обучению NLU-систем гораздо более быстрыми и удобными. Например, в диалогах, где чатботу требуется получать доступ к большим массивам внешних данных, выделять сотни тысяч именованных сущностей и интегрироваться с внешними информационными системами, по-прежнему требуется приложение большого количества человеческого труда, но процесс создания сложных чатботов стал в разы проще, а точность распознавания интентов пользователя – существенно выше. Именно эти технологии, вместе с заметным продвижением в области технологий синтеза и распознавания речи, а также распространением мессенджеров и вебчатов – обусловили стремительный рост количества внедрений NLU-технологий в 2015-2018-м годах.


Почему эти технологии стали так популярны именно сейчас?


На сегодняшний день есть несколько ключевых драйверов, обеспечивающих рыночный рост технологий NLU.

1. Контакт-центры

Это наиболее крупный рынок для применения NLU-алгоритмов (по данным Everest Group – 330 млрд. долларов в год). Контакт-центры используются сотнями тысяч компаний в мире, начиная с банков, крупных ритейлеров и заканчивая небольшими бизнесами, обслуживающими клиентов силами 2-3 менеджеров отдела поддержки. Огромное количество рутинных операций все чаще передаются искусственному интеллекту: чатботы могут быть использованы для ответов на типовые вопросы (по принципу FAQ, но с понимаем естественного языка и запросов пользователя), в режиме “call steering” для маршрутизации пользователя в нужный ему отдел компании через умный IVR, а также в качестве «суфлеров» — ботов для интеллектуальных подсказок операторам колл-центра. Все это позволяет существенно сократить издержки на персонал и повысить пропускную способность КЦ без увеличения штата. Однако, наиболее эффективна связка AI+Human, когда сложные аналитические вопросы переводятся на оператора, который имеет возможность уделить клиенту достаточное количество времени, по-настоящему помочь и решить проблему.

2. Говорящие устройства

3 года назад появился Amazon Echo, и привычный мир стал еще немного комфортнее: ассистент Alexa умеет будить в заданное время, включать любимую музыку, управлять умным домом, находить и рассказывать новости, заказывать продукты на дом, позволяет вызвать такси или заказать пиццу с доставкой. Это первое массовое устройство на рынке США, обладающее качественным распознаванием речи и умением слышать запрос даже в условиях сильных внешних шумов. Следом появилось устройство Google Home от Google, и на текущий момент они с Amazon делят рынок в примерном соотношении 3:1 (преимущество на стороне Amazon). На рынке Китая борьба еще более жесткая, каждый из интернет-гигантов к 2018 выпустил свою собственную умную колонку – это компании Baidu, Xiaomi, Alibaba, Tencent и JD.com.

Но умными колонками этот рынок не ограничивается – роботы, детские игрушки, девайсы для автомобилей и интеллектуальная бытовая техника, в 2018 году здесь еще предстоит много удивительных открытий. Только у себя, в Just AI, мы работаем над 5-ю подобными проектами в настоящее время.

3. Голосовые ассистенты (IVA)

Alexa от Amazon, Google Assistant от Google, Siri от Apple, Cortana от Microsoft, Алиса от Яндекса – они определяют интенты (намерения) пользователей и исполняют команды. Значительная часть скилов (навыков) создается на сторонних NLU-платформах. Яндекс сейчас формирует вокруг своего ассистента Алисы целую экосистему навыков, открыв бета-версию Яндекс.Диалогов для сторонних разработчиков. При этом рынок виртуальных ассистентов интересен не только для рынка конечных пользователей устройств, он имеет все шансы занять часть рынка автоматизации саппорта для бизнеса (уже сейчас Google Assistant маршрутизирует запросы пользователей в контакт-центры компаний).

В целом, говорящие девайсы и ассистенты – наиболее интересная и перспективная область применения технологий разговорного AI. Плюс это – прямая точка контакта бизнеса и конечного потребителя. Спрос на подобные технологии увеличивается с каждым годом, и Россия не исключение.


Как устроены технологии разговорного AI?


Кратко схему взаимодействия пользователя и, например, чатбота можно представить так:

Первоначально пользователь адресует свой запрос в какой-либо из доступных ему каналов. За запросом стоит некое намерение, интент, т.е. желание получить ответ на вопрос, получить услугу, товар или какой-либо контент, например, музыку или видео. В качестве каналов могут выступать умные устройства, ассистенты, встроенные в устройства или мобильные телефоны, привычный звонок на номер телефона, мессенджеры или вебчаты, подобные популярным в России Livetex, Jivosite или Webim.

Далее, может потребоваться дополнительная обработка или конвертация формата сообщения. Диалоговые платформы всегда работают с текстом, в то время как ряд каналов предполагают голосовое общение. За эту конвертацию отвечают платформы ASR (распознавание речи), TTS (синтез речи), системы интеграции с телефонией. В некоторых случаях может быть необходимо узнавать собеседника по голосу – в этом случае используются платформы биометрии. Отдельные каналы, например, мессенджеры или ассистент Алиса в мобильном телефоне, позволяют совмещать визуальные интерактивные элементы (например, кнопки или карточки товаров, на которые можно тапнуть) и естественный язык. Для работы с ними необходима интеграция с соответствующими API.

Запрос, преобразованный в текст, поступает в диалоговую платформу. Ее задача – понять смысл сказанного, уловить пользовательский интент и эффективно обработать его, отдав результат. Для этого диалоговые платформы используют множество технологий, таких как нормализация текста, морфологический анализ, анализ семантической близости сказанного, ранжирование гипотез, выделение именованных сущностей и, наконец, формирование запросов уже на машинном языке, через совокупность API к внешним базам данных и информационным системам. Примером таких внешних систем может быть 1С, Битрикс24, SAP, CRM системы, базы контента или сервисы, наподобие Deezer или Google Play Music. Получив данные, диалоговая платформа генерирует ответ – текст, голосовое сообщение (с помощью TTS), включает стриминг контента или уведомляет о совершенном действии (например, размещении заказа в электронном магазине). Если в первоначальном запросе данных для принятия решений по дальнейшему действию недостаточно, платформа NLU инициирует уточняющий диалог, чтобы получить все недостающие параметры и снять неопределенность.


Как устроена логика обработки запросов в диалоговых платформах (на примере Just AI)?


Здесь мы хотим немного рассказать о внутреннем устройстве систем, обрабатывающих запросы пользователей в диалоговых системах.

Рассмотрим процесс обработки мы на примере нашей платформы, но надо отметить, что на верхнем уровне основные черты одинаковы если не во всех, то по крайней мере в известных нам платформах (здесь мы имеем ввиду платформы для бизнес-скилов, а не «болталку»). Общую схему работы нашей платформы можно представить так:

Основной цикл обработки запроса клиента состоит из следующих событий и действий:


  1. Система получает запрос клиента в модуль управления диалогом — DialogManager.
  2. DialogManager загружает контекст диалога из базы данных.
  3. Запрос клиента (вместе с контекстом) отправляется на обработку в NLU-модуль, в результате чего определяется интент (намерение) клиента и его параметры. В случае обработки не текстовых событий (кнопки и т.п.) этот шаг пропускается.
  4. На основе сценария диалога и извлечённых данных, DialogManager определяет следующее наиболее подходящее состояние (блок, экран, страницу диалога), наиболее полно соответствующее высказыванию клиента.
  5. Выполнение бизнес-логики (скриптов) в соответствии с заданным сценарием чат-бота.
  6. Вызов внешних инфосистем, если таковые запрограммированы в бизнес-логике.
  7. Генерация текстового ответа с использованием макроподстановок и функций согласования слов на естественном языке.
  8. Сохранение контекста и параметров диалога в Dialog State DB для обработки последующих обращений
  9. Отправка ответа клиенту.

Важной частью процесса работы системы является управление ходом диалога (DialogManager), в рамках которого определяется общий контекст сказанного и связь с предыдущими и последующими высказываниями. Благодаря этому процессу та или иная фраза будет восприниматься по-разному, в зависимости от того, в какой момент она сказана, кто ее сказал, какие дополнительные данные были переданы в систему вместе с запросом (например, местоположение пользователя). В некоторых системах DialogManager так же управляет наполнением контекста фразы необходимыми данными (slot filling), которые могут быть получены либо из фразы клиента, либо из контекста предыдущих фраз, либо явно запрошены у клиента. В нашей же системе эти функции вынесены на уровень «сценария» диалога таким образом, чтобы этот процесс был полностью контролируемым разработчиком бота.

Наиболее сложным этапом работы диалоговой платформы является процесс разбора высказывания клиента. Данный процесс называется NLU — Natural Language Understanding, понимание смысла запроса.

В самом упрощённом виде, процесс «понимания» языка состоит из следующих крупных этапов:


  • Предварительная обработка текста,
  • Классификация запроса, соотнесение с одним из классов, известных системе,
  • Извлечение параметров запроса.

И именно в этом месте, наверное, кроются наиболее значительные различия в платформах различных поставщиков. Кто-то использует глубокие нейронные сети, кому-то хватает регулярных выражений или формальных грамматик, кто-то полагается на сторонние сервисы.

Архитектура нашей системы предполагает следующий подход к обработке запроса на естественном языке:


  1. Разбиение текста на слова.
  2. Исправление опечаток (при этом сохраняются оба варианта текста).
  3. Пополнение текста морфологическими признаками – определение нормальной формы (леммы) слов и частей речи (граммем).
  4. Расширение запроса с помощью словарей синонимов.
  5. Расширение запроса информацией об «информационной значимости» (весов) отдельных слов.
  6. Расширение запроса деревом синтаксического разбора.
  7. Расширение запроса результатами разрешения кореферентности (разрешение местоимений).
  8. Определение именованных сущностей.
  9. Классификация запроса с помощью двух подходов (могут быть использованы параллельно): a. на основе примеров фраз и алгоритмов на базе машинного обучения; b. на основе формальных правил (шаблонов).
  10. Ранжирование гипотез классификации в соответствии с текущим контекстом беседы.
  11. Заполнение информационных «слотов» — параметров запроса, переданных во фразе пользователя.

Более подробный рассказ о работе модуля NLU — это тема отдельной статьи, которую мы планируем подготовить в ближайшем будущем.


Что должна включать в себя диалоговая платформа?

Современная комплексная диалоговая платформа или, как их еще называют, Conversational Platform, должна включать в себя множество функций и технологических модулей. Схематично их можно показать так:

Чем больше у платформы интеграций, тем быстрее и проще можно создать на ее базе готовый скил. Наличие развитого rule-based синтаксиса может ускорить разработку чатботов в разы. Кроме того, отдельные задачи управления диалогом вообще не реализуемы без формальных правил. Наличие систем классификации и машинного обучения позволяет ускорить создание чатботов на порядки, проанализировав, скажем, огромное количество записей логов за короткое время. Интеграция всего этого в единую систему позволяет комбинировать разные методы в рамках разработки одного проекта, в зависимости от его целей.

Визуальные инструменты конструирования скилов помогают ускорять их создание, упрощать отладку и визуализировать дальнейший поток общения пользователей с системой. Анализ эмоций, богатая и глубокая аналитика, специальные фильтры (например, на использование ненормативной лексики), языковая поддержка, хранение контекста, как и собственно, точность работы используемых нейросетевых алгоритмов, а также производительность, масштабируемость и стабильность – все это также важные, хотя и не всегда очевидные со стороны, особенности диалоговых платформ.

И, несмотря на большое количество компаний, создающих чатботов, единицы имеют полнофункциональные системы NLU и далеко не все существующие системы одинаково подходят для разных задач и языков. На рынке существуют широко известные Lex от Amazon, Microsoft Bot Framework, IBM Watson, Wit.ai от Facebook, но не все они представлены на русском языке или же имеют недостаточно эффективные алгоритмы для русского языка.


Кто участвует в создании технологий NLU в России и на международном рынке?

Теперь интересно посмотреть, кто занимается NLU-технологиями на международном и российском рынках. В приведенную ниже схему включены основные разработчики и решения, приведены ключевые игроки международного рынка, не работающие с русским языком, но достаточно значимые, чтобы их упомянуть. Отдельно отмечены российские или международные компании, которые имеют продукты с адаптацией к российскому рынку и имеющие поддержку русского языка на уровне платформ.

Отдельные компании фокусируются на каналах и интерфейсах доступа пользователя, с точки зрения value-chain они находятся ближе всего к потребителю и обычно имеют своих ассистентов или устройства. В России наиболее значимым каналом является Яндекс с его ассистентом «Алиса». Есть целая группа компаний, которые создают разговорные решения для конечных компаний, поставщиков контента, товаров или услуг, т.е. разрабатывают те самые навыки (скилы) для ассистентов. Среди них есть специализированные компании, а есть интеграторы или разработчики, создающие подобные решения наряду с другими проектами. Все они пользуются теми или иными диалоговыми платформами либо решениями, связанными с сопутствующими технологиями (синтез, распознавание речи), создаваемых либо специализированными командами разработчиков подобного ПО, либо глобальными корпорациями (Microsoft, IBM, Amazon). Ну и конечно, на рынке присутствуют отдельные игроки, фокусирующиеся на отдельных, специфичных областях – например, чатботы для HR, компании, собирающие статистику или консалтинговые компании в этой области. В настоящее время рынок достаточно быстро растет и от месяц к месяцу на нем появляется все больше и больше игроков.

Мы стараемся отслеживать появление новых участников и технологий в этой области и собираемся регулярно обновлять и дополнять новыми участниками и категориями приведенную карту рынка. Кроме того, мы подготовим обзор диалоговых платформ и опишем наши собственные кейсы создания разговорных скилов. Отдельный интерес представляет также сравнение различных алгоритмов определения семантической близости в применении к разным предметным областям и технологии обучения разговорных систем. Всему этому мы и хотим посвятить блог команды Just AI на Хабре.

habr.com

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о