प्राधिकार और तृतीय-पक्ष Mentions

दूसरे आपके बारे में क्या कहते हैं, यह मायने रखता है

Assistants शायद ही सिर्फ़ किसी brand के अपने दावों पर निर्भर करते हैं। वे स्वतंत्र स्रोतों पर झुकते हैं: प्रतिष्ठित प्रकाशन, review व तुलना साइटें, community चर्चाएँ (जैसे forums और Q&A साइटें), विश्वकोशीय पन्ने, आधिकारिक directories, शैक्षणिक या उद्योग रिपोर्ट और ग्राहक reviews। जिस brand की ऐसी जगहों पर नियमित और विश्वसनीय चर्चा होती है, उसके उल्लिखित और अच्छी तरह वर्णित होने की संभावना ज़्यादा है। यह कमाया जाता है, तरकीब से ख़रीदा नहीं जाता: यह असली उत्पाद, असली ग्राहकों, ईमानदार reviews और उपयोगी योगदानों से आता है। अपनी श्रेणी के उत्तरों में कौन-से स्रोत उद्धृत होते हैं यह देखें और वहाँ सचमुच उपस्थित होने पर ध्यान दें।

कौन-से स्रोत उद्धृत होते हैं, चलाकर

मैंने यह पाँच गढ़े उद्धृत URLs पर चलाया। एक community साइट दो बार आती है और आपका अपना domain 20% उद्धरण है। कई उत्तरों में domains गिनना दिखाता है कि ध्यान कहाँ लगाएँ।

from collections import Counter
from urllib.parse import urlparse

cites = ["https://reddit.com/r/pm/x", "https://acme.example/blog/a",
         "https://g2.com/products/acme", "https://reddit.com/r/saas/y",
         "https://en.wikipedia.org/wiki/Kanban"]
dom = Counter((urlparse(u).hostname or "").removeprefix("www.") for u in cites)
print(dom.most_common(2), round(dom["acme.example"] / len(cites), 2))

Output:

[('reddit.com', 2), ('acme.example', 1)] 0.2

योगदान दें, spam नहीं

Community चर्चाओं में तभी शामिल हों जहाँ आप सचमुच मददगार हो सकें और अपने जुड़ाव के बारे में पारदर्शी रहें। स्पैम जैसा आत्म-प्रचार हटा दिया जाता है, भरोसा बिगाड़ता है और models को नकारात्मक जुड़ाव सिखा सकता है।

त्वरित जाँच: किस तरह के स्रोत पर assistants आम तौर पर brand के अपने दावों से ज़्यादा भरोसा करते हैं?

• यादृच्छिक strings
• अनाम spam
• आपके पन्ने पर छिपा text
• स्वतंत्र reviews, प्रतिष्ठित प्रकाशन और community चर्चा