Ola Bilińska 03.10.2019

Jak zbudowaliśmy pierwszego Asystenta Google – Semilac case study

Popularność asystentów głosowych rośnie z dnia na dzień, tak jak liczba narzędzi do ich budowy. Odkąd Dialogflow obsługuje język polski, postanowiliśmy sprawdzić na konkretnym przykładzie, jak z naszym językiem poradzi sobie Google Asystent. Stworzyliśmy więc pierwsze rozwiązanie głosowe dla marki Semilac i dziś poznacie jego losy. 

Historia lubi się powtarzać. Nieco ponad rok temu publikowałam dla marki Semilac jednego ze swoich pierwszych chatbotów, a dziś opowiadam Wam o tym jak stworzyliśmy pierwszego asystenta głosowego, właśnie dla tego brandu. Od roku obserwuję, jak niesamowicie zaangażowana społeczność zgromadzona wokół Semilaca pozytywnie reaguje na chatbota. Dzięki zebranym wnioskom, mogliśmy pójść krok dalej, dobrze wiedząc, które z funkcji najlepiej sprawdzą się wśród użytkowniczek marki. Nawet najlepiej przeprowadzony research nie dałby nam tego samego, co stała obecność w życiu brandu i poznawanie w ten sposób grupy docelowej.

Nie oznacza to jednak, że od razu przeszłam do działania. Chociaż rzeczywiście etap dokładnego researchu marki nie był w tym wypadku aż tak konieczny, musiałam przeprowadzić go od innej strony – typowo narzędziowej. Wszystko po to, by odkryć, jak Semilac może korzystać z asystenta głosowego, odpowiadając na potrzeby swoich użytkowniczek. 

Asystent Google – co to jest?

Google Assistant to wirtualny asystent głosowy opracowany przez Google, który jest dostępny na urządzeniach mobilnych i inteligentnych domach, z których korzystają miliony gospodarstw na całym świecie.

Od czego zacząć przygodę z Asystentem Google?

Etap pierwszy poświęciłam na naukę narzędzia (a właściwie dwóch narzędzi) – DialogFlow oraz Google Actions. Pierwsze pozwala na układanie konwersacji z użyciem NLP (przetwarzania języka naturalnego), którą z kolei publikujemy przez Google Actions w Asystencie Google. 

Google Actions – co to jest?

To platforma programistyczna pozwalająca tworzyć oprogramowanie rozszerzające funkcje Asystenta Google na ponad 500 milionów urządzeń, w tym inteligentne głośniki, telefony, samochody, telewizory, słuchawki, zegarki itp.

Nie chcę tu pisać, że była to prosta przeprawa. Praca w platformie KODA Bots, stworzonej przez naszych deweloperów, którzy tak jak programowanie uwielbiają UX, jest naprawdę przyjemna. W Dialogflow było trudniej, bo dopiero odkrywałam prawdziwy potencjał tego narzędzia. Nie chcę, abyście zrozumieli mnie źle – oczywiście w Google pracują świetni specjaliści, ale podobnie jak sam Asystent amerykańskiego giganta, tak i platformy, na których obecnie go tworzymy, cierpią na choroby wieku dziecięcego.

Co ważne, Semilac to marka, z której możemy być dumni, bo bardzo prężnie rozwija się na arenie międzynarodowej. Dlatego wystartowaliśmy od razu z rozwiązaniem dwujęzycznym. Asystentem po polsku oraz nieco uproszczoną wersją po angielsku, która z pewnością w najbliższym czasie będzie rozwijana.

Wspólnie z naszymi deweloperami nauczyliśmy się działania obu platform, aby móc porozmawiać z klientem o tym, co możemy wspólnie w nich stworzyć. Postanowiliśmy zacząć od podstaw, które zadziałały także w chatbocie – FAQ oraz inspiracjach. Do tego dodaliśmy wyszukiwanie najbliższych stoisk z wykorzystaniem Google Maps oraz kilka dodatkowych smaczków, takich jak ciekawostki paznokciowe czy historia marki.

Intencje w Asystencie Google
Intencje w Asystencie Google na przykładzie inspiracji

Jeśli czytają mnie teraz kobiety – przyznajcie, jak bardzo niewygodne jest korzystanie z telefonu podczas malowania paznokci. Głównym celem projektu było stworzenie praktycznego narzędzia, które pozwoli dziewczynom w jak najmniej destrukcyjny dla paznokci sposób znaleźć odpowiedź na swoje pytanie. Wyobrażaliśmy sobie od razu sytuację, w której np. lakier podczas malowania paznokci zaczyna się marszczyć. Zamiast wpisywać własne pytanie (przy okazji niszcząc sobie manicure), dużo łatwiej jest włączyć asystenta i zadać pytanie głosowo.

 

Malowanie paznokci w domu czy salonie angażuje nasze dłonie, dlatego nie zawsze możemy sobie pozwolić na sprawdzenie w sieci odpowiedzi na nurtujące nas pytania. Wprowadzając voicebota, uwalniamy ręce naszych klientek i za pomocą głosu odpowiadamy zarówno na ich pytania, jak i potrzeby związane z optymalizacją czasu, oczekiwaniem udzielenia pomocy czy responsywnością. Marketing głosowy to przyszłość! Dlatego marki tak chętnie korzystają z narzędzi z funkcją głosową do budowania relacji z klientami oraz utrzymywania z nimi regularnego i “realnego” kontaktu. Wyzwaniem, któremu muszą sprostać, jest opracowanie funkcjonalnych i inteligentnych rozwiązań, które dotrzymują kroku nieustannie i dynamicznie zmieniającej się konsumenckiej rzeczywistości.

Joanna Przybylska, Innovation Manager marki Semilac

Co ludzie powiedzą? 

To kluczowe pytanie, które zadaliśmy sobie jeszcze przed rozpoczęciem zbierania materiału. Ludzie mówią w zupełnie inny sposób, niż piszą (i po kilku tygodniach działania Asystenta potwierdzam, to prawda). 

  • Język mówiony jest zdecydowanie bardziej bezpośredni.
  • Asystent jest narzędziem, w którym użytkownicy szukają innych informacji, niż w chatbocie messengerowym, do którego trafiają często przez “Wyślij wiadomość” na fanpage’u.

Google Asystent to mimo rosnącej popularności wciąż świeża aplikacja, w przeciwieństwie do największego komunikatora w Polsce. Miało to wpływ nie tylko na zakres materiału, który do Asystenta wprowadziliśmy, ale przede wszystkim na sposób, w jaki zadawane mogą w nim być pytania. 

Wyzwanie

Bezpośrednie przekształcenie bota tekstowego w głosowy, ze względu na wspomniane różnice w mowie i piśmie, nie jest moim zdaniem najlepszym pomysłem. Musieliśmy więc myśleć głosem, co stało się fundamentem naszych działań nad pierwszym projektem asystenta Google. 

ProTipPosiadanie precyzyjnego skryptu głosowego pomaga poprawić wrażenia użytkownika. Musi być prosty, konkretny i bardziej bezpośredni, by skutecznie dopasować odpowiedź do zadanego pytania. 

Czas start, czyli Google Asystent w praktyce

W Dialogflow ustawiamy procent prawdopodobieństwa, po którym system może uznać, że użytkownik zadaje pytanie na konkretny temat. Im niższy procent, tym większe prawdopodobieństwo, że Asystent przypisze odpowiedź na pytanie. Co za tym idzie – zwiększa się także ryzyko pomyłki. Szczególnie na początku warto o tym pamiętać, jeśli zakres wiedzy, który wkładamy do narzędzia, nie jest duży. Prawdopodobnie bardzo szybko okaże się, że domyślnie ustawiony przez Google procent dopasowania odpowiedzi do pytań będzie zbyt niski. Nawet jeśli nie stanie się to w testach wewnętrznych (gdy wiemy czego i jak możemy szukać), to w pierwszych testach, które ujrzą światło dzienne. 

Encje w Asystencie Google
Przykład encji w Asystencie Google Semilaca

Dzięki temu, że w Asystencie Semilaca już na starcie wprowadziliśmy kilkadziesiąt zagadnień, na które ten potrafi odpowiedzieć, procent dopasowywania odpowiedzi podniósł się tylko nieznacznie i od czasu uruchomienia narzędzia i pokazania go użytkowniczkom, nie musieliśmy go podwyższać. Już wkrótce będziemy mogli iść w drugą stronę i pozwolimy mu z większą swobodą dopasowywać odpowiedzi.

Zdobyta wiedza i ustalenia co do tego, w którą stronę zmierzamy, pozwoliły nam przejść do wprowadzania treści. Wiedzieliśmy, że czeka nas sporo pracy przy wybieraniu typów elementów pokazujących zarówno proste wiadomości tekstowe, jak i inspiracje, w których musieliśmy zaprezentować: zdjęcie (zakładając, że wciąż bardzo dużo osób korzysta z Asystenta na telefonie), opis stylizacji i przekierowanie do sklepu online. 

Co ważne, według zasad tworzenia Asystenta Google, który domyślnie nasłuchuje użytkownika po wyświetleniu zaplanowanych elementów, każde mini flow musi zakończyć się pytaniem, które np. podpowie użytkownikowi, co może zrobić dalej. 

ProTip: Warto użyć wtedy również podpowiedzi, które na telefonie wyświetlają się w formie przycisków. Wyglądają trochę jak quick replies w chatbotach, z taką różnicą, że podczas ich tworzenia nie wybieramy, do którego miejsca użytkownik ma zostać przekierowany. Kliknięcie w przycisk sprawia, że Asystent sam dopasowuje jego treść do swojej zawartości i wyświetla userowi najbardziej podobny element.

Artykuł jest dla Ciebie wartościowy?

Sprawdź nasze usługi.
Dowiedz się jak voicebot pomoże twojej firmie w komunikacji z klientem.

Wprowadzając wiadomości tekstowe, w większości zdecydowałam się na użycie Google Assistant Simple Response zamiast Default Text Response. Z tego względu, że w tym pierwszym przypadku mamy dostępną opcję “Customize Audio Output”. W Asystencie Semilaca sporo odpowiedzi jest dłuższych, typowo poradnikowych. Użycie tej funkcji pozwoliło mi na podzielenie treści na to, co użytkowniczki zobaczą na ekranie oraz to, co usłyszą. Treści są podobne, ale różnią się długością. 

Przykład doboru odpowiedzi w Asystencie Google Smilaca
Przykład doboru odpowiedzi w Asystencie Google Smilaca

To, w jaki sposób Asystent Google dobiera odpowiedzi na pytania, ustalamy przez wpisywanie Training phrases. Wspaniałą funkcją Dialogflow jest zakładka Training. Pozwala ona nie tylko na przejrzenie historii rozmów (już od samych testów) użytkowników z Asystentem, ale także na zaznaczenie, czy ten dobrze zareagował na każdą z wiadomości. 

  • Dobra reakcja Asystenta Google – zaznaczamy odpowiedź na zielono, 
  • Zła reakcja Asystenta Google – możemy wybrać każdą inną, którą mamy wprowadzoną w bocie. 
Trenowanie fraz w Asystencie Google
Trenowanie fraz w Asystencie Google

Dzięki temu rozwiązaniu, nie musimy samodzielnie wyszukiwać każdej intencji w zbiorze i wprowadzać kolejnych fraz. Po zaznaczeniu poprawności odpowiedzi, frazy wypowiedziane przez użytkownika automatycznie zostaną przeniesione do Training phrases. Gdy z Asystenta korzysta kilka tysięcy osób, to naprawdę ogromna oszczędność czasu.

Wprowadzenie materiałów nie tylko po polsku, ale także po angielsku pozwoliło mi na przetestowanie opcji, których nie ma jeszcze w polskiej wersji Dialogflow, np. small talk. Small talk to zakładka, w której mamy domyślnie kilkadziesiąt pytań i sformułowań, według Google często zadawanych podczas rozmów z Asystentem. Wpisujemy tam odpowiedzi, które będą pasować do naszej marki. Jest to związane z tym, co pisałam powyżej – ludzie rozmawiając z chatbotem głosowym robią to bardzo bezpośrednio, dużo chętniej też testują jego “inteligencję” niż w przypadku wpisywania wiadomości na czacie. Odpowiedzi na takie wiadomości jak “zaśpiewaj mi coś” warto wprowadzić już na początku.

Small Talk w Asystencie Google
Small Talk w Asystencie Google

Integracje z Asystentem Google

W rozwiązaniu głosowym Semilaca umieściliśmy także wyszukiwanie najbliższych stoisk Semilaca oraz inspiracji. Zintegrowaliśmy bazę danych sklepów ze strony www oraz stylizacji, które różnią się od tych pokazywanych w chatbocie. 

W Asystencie wykrywamy rodzaj stylizacji (manicure, pedicure lub makijaż) i dzięki temu pobieramy dane zdefiniowanych kategorii. Nie wykorzystaliśmy żadnych magicznych sztuczek, a jedynie użyliśmy dostępnych rozwiązań. Ustawiliśmy precyzyjnie typy encji (czyli danych niezbędnych do realizacji polecenia użytkownika) dla kategorii stylizacji oraz ich odpowiednich synonimów (np. mani czy pedi). Dzięki temu użytkownik w efekcie otrzymuje dobraną stylizację z interesującej go kategorii. 

Przy integracji lokalizacji wykorzystaliśmy funkcję jej udostępnienia. Od Google pobieramy współrzędne użytkownika, porównujemy je z bazą lokalizacji sklepów, liczymy dystans między userem a daną placówką i dostosowujemy odpowiedź do zapytania. 

ProTip: Przed rozpoczęciem prac developerskich warto skupić się na analizie zmiennych. Z prostego powodu. W chatbocie na Messengerze bloki składają się z różnych elementów, takich jak tytuł, URL czy obrazek, ale również opis, który może różnić się w Asystencie, gdy tekst jest czytany lub wyświetlany. Kiedy te dane są ujednolicone, tworzenie elementów w rozwiązaniu głosowym pozwala uniknąć przerabiania struktury danych na późniejszych etapach prac. 

Asystent Google – rozwój przede wszystkim 

Rozwiązanie, które przygotowaliśmy dla marki Semilac, jest dostępne zarówno na urządzeniach Google Home jak i na smartfonach. Jego powstanie było przyjemnym wyzwaniem. Narzędzia, z których korzystaliśmy, wciąż są w fazie beta, co odczuliśmy na własnej skórze, gdy w trakcie prac Google wprowadził zmiany, które mocno namieszały nam w działaniach. Droga była wymagająca, ale jesteśmy bardzo zadowoleni z efektu. A najlepszą nagrodą jest zadowolenie użytkowniczek, które tłumnie testują rozwiązanie, pozwalając nam jednocześnie regularnie uzupełniać treści i sposoby zadawania pytań. Dla Asystenta Semilaca, choć już teraz wyposażonego w materiały i zintegrowanego z zewnętrznym systemem, to dopiero początek. Bogaci o doświadczenia i z głowami pełnymi pomysłów, ułożyliśmy precyzyjny plan tego, co w kolejnych miesiącach pojawi się w rozwiązaniu. Bądźcie czujni, dopiero się rozkręcamy 😉

 

Innowacyjne podejście wpisane jest w DNA marki Semilac. Wcześniej z sukcesem wdrożyliśmy aplikację mobilną, chatbota i efekt AR na Facebooku oraz personalizację oferowanych produktów. Wprowadzenie asystenta głosowego Google traktujemy poniekąd jako formę przygotowania nas na sztuczną inteligencję, którą na pewno wykorzystamy w praktyce. 

Joanna Przybylska, Innovation Manager marki Semilac

asystenta głosowego Semilac można korzystać na telefonach i tabletach z systemem Android 5.0 lub wyższym, obsługujących Usługi Google Play, a także na urządzeniach z iOS po zainstalowaniu pobranej z App Store aplikacji Google Assistant. Aby rozpocząć rozmowę z voicebotem, wystarczy zwrócić się do niego słowami ‘’Porozmawiaj z Semilac!’’ [komenda w wersji angielskiej brzmi „Talk to Semilac”]. 

Kluczowe wnioski po wprowadzeniu Asystenta Google 

  • Obsługa głosowa chatbota tekstowego nie działa na zasadzie ON/OFF. Jeśli konwertujesz chatbota do rozwiązania głosowego, od samego początku projektu kieruj się zasadą “voice first”. 
  • Nie rozmawiamy w ten sam sposób, w jaki piszemy. Nie używaj tego samego skryptu, bo trafisz na minę już na początku prac.
  • Zadbanie o to, by produkt był łatwy w użyciu, jest niezbędne. Zasada “mniej znaczy lepiej”, pasuje tu idealnie i ma realne przełożenie na efekt, szczególnie w pierwszym etapie prac nad rozwiązaniem głosowym.
  • Informowanie użytkownika o funkcjach voice bota jest podczas rozmowy kluczowe. Ważne, aby po każdej odpowiedzi wskazywać kolejne ścieżki, po których użytkownik może się poruszać.

Spodobał Ci się artykuł? Podziel się!

Komentarze

Zobacz inne artykuły Oli

Przewodnik po świecie chatbotów 12 rozdziałów porządkujących wiedzę o chatbotach w jednym miejscu