چتبات (Chatbot) یک سیستم خودکار و مکالمهمحور است که کاربران سایت شما میتوانند برای دریافت پاسخ سؤالهایشان و رفع نیازهای مختلف با آن گفتوگو کنند. چتباتها میتوانند اطلاعاتی مثل مشخصات و قیمت محصولات، شرایط خرید و ارسال یا وضعیت سفارش را در اختیار مشتریان قرار دهند و حتی بخشی از فرایندهای پشتیبانی، فروش و ارتباط با مشتری را خودکار کنند.
در این مطلب بررسی میکنیم چتبات چیست، چگونه کار میکند، چه انواع و کاربردهایی دارد و چه تفاوتی با هوش مصنوعی و ChatGPT دارد. همچنین در ادامه میبینیم یک چتبات اختصاصی برای کسبوکار چگونه ساخته میشود و برای راهاندازی آن به چه چیزهایی نیاز دارید.
چت بات (Chatbot) چیست؟
چتبات یا Chatbot یک سیستم مکالمهمحور است که میتواند از طریق متن یا صدا با کاربران سایت شما ارتباط برقرار کند و بهصورت خودکار به سؤالها و درخواستهای آنها پاسخ دهد.
چتباتها میتوانند ساده باشند و فقط بر اساس چند قانون و پاسخ از پیش تعیینشده به کاربران جواب دهند؛ یا از هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدلهای زبانی استفاده کنند تا سؤال کاربران را بهتر درک کرده و مانند یک پشتیبان سایت با آنها گفتوگو کنند.
برای مثال، وقتی وارد سایت یک فروشگاه میشوید و پنجرهای باز میشود که میپرسد «چطور میتوانم کمکتان کنم؟»، ممکن است با یک چتبات روبهرو باشید. اگر سؤال شما فقط با انتخاب چند گزینه پاسخ داده شود، سیستم قانونمحور است؛ اما اگر بتوانید سؤال را آزادانه مطرح کنید و پاسخ متناسب با مفهوم آن بگیرید، از فناوریهای هوش مصنوعی مکالمهای استفاده شده است.
چت بات چگونه کار میکند؟
نحوه کار چتبات به پیچیدگی و فناوری استفادهشده در آن بستگی دارد. برای مثال، در نسخههای ساده، چتبات بر اساس مجموعهای از قوانین و پاسخهای از پیش تعیینشده ساخته میشود. وقتی کاربر روی گزینه موردنظر کلیک میکند، چتبات پاسخ مرتبط با همان گزینه را نمایش میدهد.
اما این فرایند در سیستمهای مبتنی بر LLM متفاوت است. در این سیستمها، مدل زبانی پیام کاربر را پردازش میکند، مفهوم و context آن را در نظر میگیرد و سپس بر اساس اطلاعاتی که در اختیار دارد، پاسخ مناسب را تولید میکند.
- چتباتهای مبتنی بر مدلهای زبانی برای پردازش درخواستها و تولید پاسخ به زیرساخت مناسب نیاز دارند. اگر میخواهید بیشتر با زیرساخت اجرای سرویسهای هوش مصنوعی آشنا شوید، مقاله سرور هوش مصنوعی چیست؟ را بخوانید.
مراحل پردازش یک پیام در چت بات
فرض کنید کاربر در چت پشتیبانی یک فروشگاه بنویسد:
«سفارشم هنوز به دستم نرسیده، میتونید پیگیریش کنید؟»
در یک چتبات هوشمند، ابتدا پیام کاربر پردازش میشود تا Intent یا هدف درخواست مشخص شود. در این مثال، Intent میتواند «پیگیری سفارش» باشد. سپس چتبات با استفاده از Context مکالمه و در صورت نیاز با اتصال به API یا پایگاه داده فروشگاه، اطلاعات سفارش کاربر را دریافت میکند.
- این ارتباط میان چتبات و سرویسهای دیگر میتواند با API یا Webhook انجام شود. برای آشنایی بیشتر با این دو روش و تفاوت آنها، مقاله Webhook چیست؟ را ببینید.
در نهایت، سیستم اطلاعات دریافتشده را به مدل میدهد تا پاسخ مناسب تولید و برای کاربر ارسال شود.
اجزای اصلی یک چت بات
یک چتبات از چند بخش تشکیل میشود:
- رابط کاربری: محلی که کاربر از طریق آن با چتبات صحبت میکند؛ مانند وبسایت، اپلیکیشن یا پیامرسان.
- موتور پردازش زبان: پیام کاربر را تحلیل میکند تا منظور آن مشخص شود.
- مدیریت مکالمه: تعیین میکند در ادامه گفتگو چه پاسخی داده شود.
- پایگاه دانش یا داده: اطلاعاتی که چتبات برای پاسخگویی به آنها نیاز دارد.
- لایه اتصال به سیستمهای دیگر: برای ارتباط با سرویسهایی مانند پایگاه داده، CRM یا سیستم سفارشها.
در چتباتهای مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ، این معماری پیچیدهتر است و بخشهایی مانند مدل زبانی، RAG و سیستمهای کنترل پاسخ نیز به آن اضافه میشوند.
مزایا و معایب چت بات را بشناسید
|
مزایا |
معایب |
|
✓ پاسخگویی شبانهروزی |
✕ انعطاف کم چتباتهای ساده در برابر سؤالات خارج از سناریو |
|
✓ سرعت بالا در پاسخ به سؤالات ساده |
✕ احتمال تولید پاسخ نادرست در چتباتهای مولد |
|
✓ مدیریت همزمان تعداد زیادی مکالمه |
✕ نیاز به داده و نگهداری مناسب برای سیستمهای هوشمند |
|
✓ کاهش فشار روی تیم پشتیبانی |
✕ افزایش پیچیدگی پروژه هنگام اتصال به سیستمهای داخلی |
|
✓ دسترسی سریعتر به اطلاعات |
✕ نیاز به دخالت نیروی انسانی در مسائل حساس یا پیچیده |
انواع چت بات را بشناسید!
چتباتها را میتوان بر اساس نحوه پردازش و تولید پاسخ در سه گروه کلی قرار داد: Rule-Based، چتباتهای مبتنی بر AI/NLU و چتباتهای مولد مبتنی بر LLM.
۱. چت بات مبتنی بر قوانین یا Rule-Based
چتباتهای مبتنی بر قوانین، از مجموعهای از دستورها و سناریوهای از پیش تعیینشده ساخته شدهاند که مشخص میکند ربات به ازای ورودی مشخصی چه پاسخی ارائه دهد یا کاربر را به کدام مسیر هدایت کند.
برای مثال، چتبات یک فروشگاه میتواند سه گزینه زیر را در اختیار کاربر قرار دهد:
- پیگیری سفارش
- شرایط ارسال
- بازگشت کالا
کاربر با انتخاب هر گزینه وارد مسیر مشخصی میشود و پاسخهای از قبل نوشتهشده را دریافت میکند. مزیت اصلی استفاده از این مدلها سادگی و قابل پیشبینی بودنشان است. از این رو ربات نمیتواند خارج از قوانین و سناریوهای تعریفشده پاسخ دهد و اگر کاربر سؤال متفاوتی مطرح کند، ممکن است نتواند پاسخ مناسبی ارائه کند.
۲. چت بات مبتنی بر هوش مصنوعی و NLU
در مدلهای پیشرفتهتر که در ساخت چتبات از هوش مصنوعی استفاده میشود، منظور و پیام کاربر باید توسط سیستم تحلیل و بررسی شود و سپس بر اساس هدف شناساییشده، پاسخ مناسب ارائه شود.
مثلاً کاربر برای پیگیری سفارش یکی از این جملهها را مینویسد:
- «بستهام کجاست؟»
- «سفارشم به کجا رسیده؟»
- «میخوام بدونم سفارشم ارسال شده یا نه.»
یک سیستم مجهز به پردازش زبان طبیعی میتواند متوجه شود که هر سه جمله یک هدف مشابه دارند. سپس با ارجاع دادن درخواست به سیستم سفارشها، میتواند اطلاعات مربوط به همان سفارش را دریافت و پاسخی متناسب با درخواست کاربر ارائه کند.
در این مدل، کاربر لازم نیست حتماً از عبارتهای مشخص و از پیش تعیینشده استفاده کند و میتواند سؤال خود را با زبان طبیعی مطرح کند.
۳. چت بات مبتنی بر هوش مصنوعی مولد و LLM
جدیدترین نسل چتباتها از مدلهای زبانی بزرگ یا LLM مثل GPT و Gemini برای تولید پاسخ استفاده میکنند. این مدلها مولد هستند و میتوانند کاملاً بر اساس ورودی و زمینه مکالمه، نیاز کاربر را پاسخ دهند.
از این رو، مکالمه با این سیستمها منعطفتر است و کاربران میتوانند آزادانه سؤالهای مربوط به نیازهایشان را مطرح کنند و پاسخ متناسب با همان درخواست دریافت کنند. چتباتهای مبتنی بر LLM همچنین میتوانند اطلاعات موجود در پایگاه دانش یا سیستمهای داخلی کسبوکار را در پاسخهای خود به کار بگیرند.
نکته مهمی که در استفاده از این چتباتها باید در نظر داشته باشید این است که گاهی میتوانند جوابهای نادرست یا اطلاعاتی غیرواقعی تولید کنند. بنابراین باید از پایگاه دانش معتبر، معماریهایی مانند RAG و روشهای کنترل و بررسی پاسخ استفاده کنید تا دقت و قابل اعتماد بودن پاسخهای چتبات تا حد امکان افزایش پیدا کند.
مقایسه کلی سه نوع چت بات در یک نگاه!
|
نوع چتبات |
نحوه پاسخدهی |
مزیت اصلی |
محدودیت اصلی |
|
Rule-Based |
قوانین و پاسخهای از پیش تعیینشده |
ساده و قابل پیشبینی |
انعطاف پایین |
|
AI/NLU |
تحلیل معنای پیام و تشخیص منظور |
درک بهتر زبان طبیعی |
پیچیدگی و هزینه بیشتر |
|
Generative/LLM |
تولید پاسخ بر اساس مدل زبانی |
مکالمه طبیعی و انعطافپذیر |
احتمال پاسخ نادرست |
تفاوت چت بات با سایر هوش مصنوعیها مثل چت جی پی تی
چتبات یکی از شکلهای استفاده از هوش مصنوعی برای برقراری ارتباط مکالمهای با کاربران است. اما چتبات و هوش مصنوعی یک مفهوم نیستند. در ادامه میخواهیم تفاوت چتبات با هوش مصنوعی، ChatGPT و دستیارهای مجازی را بررسی کنیم.
تفاوت چت بات و هوش مصنوعی چیست؟
چتبات و هوش مصنوعی یک مفهوم نیستند. خیلی از افراد این دو را با هم اشتباه میگیرند، اما هوش مصنوعی یک حوزه بسیار گسترده از فناوریها است که برای انجام کارهایی مانند تحلیل داده، تشخیص الگو، پردازش زبان، تولید محتوا و تصمیمگیری استفاده میشود.
اما چتبات یکی از کاربردهای این فناوریها در ارتباط مکالمهای با کاربر است. البته همانطور که گفتیم، حتی همه چتباتها هم از هوش مصنوعی استفاده نمیکنند. یک چتبات ساده میتواند فقط با قوانین ثابت کار کند و در پاسخ به عبارتهای مشخص، جوابهای از پیش تعیینشده ارائه دهد.
تفاوت چت بات و ChatGPT چیست؟
ChatGPT یک محصول از OpenAI است، در حالی که چتبات نام یک دسته کلی از نرمافزارهای مکالمهای است.
یعنی میتوان چتبات را یک مفهوم کلی در نظر گرفت که ChatGPT یکی از نمونههای پیشرفته آن در حوزه گفتوگو است. بنابراین تمامی چتباتها از ChatGPT استفاده نمیکنند و میتوانند از فناوریها و مدلهای زبانی دیگری نیز استفاده کنند یا حتی بدون مدل زبانی و بر اساس قوانین از پیش تعیینشده کار کنند.
یک فروشگاه اینترنتی میتواند چتبات اختصاصی خودش را داشته باشد که فقط درباره محصولات و سفارشها پاسخ دهد، در حالی که ChatGPT کاربرد عمومیتری دارد و میتواند در موضوعات مختلف با کاربر گفتوگو کند.
تفاوت چت بات و دستیار مجازی چیست؟
یکی دیگر از اشتباههای رایج، یکی دانستن چتبات و دستیار مجازی است. چتبات برای گفتوگو با کاربر و انجام وظایف مشخص در یک محیط یا حوزه مشخص طراحی میشود، در حالی که دستیار مجازی میتواند مجموعه گستردهتری از وظایف را انجام دهد و به امکانات و سیستمهای مختلف دسترسی داشته باشد.
برای مثال، یک دستیار مجازی مانند Siri یا Alexa میتواند در کنار پاسخگویی، کارهایی مانند تنظیم یادآور، پخش موسیقی یا اجرای برخی دستورات دستگاه را انجام دهد.
بنابراین تفاوت اصلی همیشه در مکالمهای بودنشان نیست و بیشتر به سطح دسترسی، دامنه وظایف و نحوه تعامل آنها با سیستمهای دیگر مربوط میشود.
کاربردهای چت بات چیست؟
امروزه چتباتها در بسیاری از فرایندهایی استفاده میشوند که در آنها کاربر سؤال تکراری دارد یا نیاز است پاسخ در زمان کوتاهی ارائه شود.
پشتیبانی مشتریان
یکی از رایجترین کاربردها، پاسخگویی به سؤالات مشتریان است. چتبات میتواند اطلاعاتی مانند شرایط ارسال، وضعیت سفارش، قوانین بازگشت کالا یا ساعت کاری را در اختیار کاربر قرار دهد. در سیستمهای پیشرفتهتر، چتبات میتواند کاربر را شناسایی کرده و اطلاعات مرتبط با حساب یا سفارش او را از سیستمهای داخلی دریافت کند.
فروش و بازاریابی
چتبات میتواند در مرحله قبل از خرید به سؤالات مشتری درباره محصولات پاسخ دهد، ویژگیهای چند محصول را توضیح دهد یا کاربر را به صفحه مناسب هدایت کند.
چت بات سایت چیست؟
چتبات سایت یک رابط مکالمهای است که داخل وبسایت قرار میگیرد و به بازدیدکننده اجازه میدهد سؤال خود را مستقیماً مطرح کند. برای مثال، کاربری میتواند سؤال کند که هزینه ارسال به شهر من چقدر میشود و بات با استفاده از اطلاعات موجود در سیستم، هزینه ارسال را به او اعلام کند.
بسته به نوع چتبات، این پاسخ میتواند از میان جوابهای از پیش تعیینشده انتخاب شود یا با استفاده از هوش مصنوعی و اطلاعات موجود در پایگاه دانش تولید شود..
چت بات در واتساپ و تلگرام
چتباتها میتوانند در پیامرسانها نیز استفاده شوند؛ برای مثال، برای پاسخ به سؤالات مشتریان، دریافت درخواستها، ارسال وضعیت سفارش یا مدیریت برخی فرایندهای خدماتی.
تفاوت اصلی در اینجا محیطی است که چتبات در آن قرار میگیرد. بهجای اینکه کاربر وارد سایت شود، میتواند در همان پیامرسان با چتبات گفتوگو کند و خدمات مورد نیاز خود را دریافت کند.
سایر کاربردها
چتباتها در حوزههایی مانند آموزش، بانکداری، خدمات سازمانی و سلامت نیز کاربرد دارند. البته در حوزههای حساس، کیفیت داده، امنیت، حریم خصوصی و نظارت انسانی اهمیت بیشتری پیدا میکند.
چت بات با چه فناوریهایی کار میکند؟
چتباتها در حوزههایی مانند آموزش، بانکداری، خدمات سازمانی و سلامت نیز کاربرد دارند. البته در حوزههای حساس، کیفیت داده، امنیت، حریم خصوصی و نظارت انسانی اهمیت بیشتری پیدا میکند.
NLP و NLU
پردازش زبان طبیعی یا NLP به سیستمهای کامپیوتری کمک میکند زبان انسان را پردازش کنند. همچنین NLU یا درک زبان طبیعی، روی درک مفهوم و منظور کاربر از یک جمله تمرکز دارد.
برای مثال، وقتی کاربر در سایت شما از جملههایی مثل «سفارشم کجاست؟» یا «میخواهم وضعیت سفارش را ببینم» استفاده میکند، سیستم میتواند با کمک NLP و NLU تشخیص دهد که منظور کاربر پیگیری سفارش است؛ حتی اگر جملهها دقیقاً یکسان نباشند.
یادگیری ماشین و LLM
در چتباتهای هوشمند، مدلهای یادگیری ماشین میتوانند برای تحلیل داده و تشخیص الگوها استفاده شوند.
یادگیری ماشین زمانی استفاده میشود که سیستم باید از دادهها الگوهایی را یاد بگیرد و بر اساس آنها عملکرد خود را بهبود دهد. برای مثال، میتوان از آن برای تشخیص نوع درخواست کاربران یا دستهبندی پیامها استفاده کرد.
در چتباتهای مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ یا LLM نیز مدل میتواند متن کاربر را درک و بر اساس الگوهایی که در فرایند آموزش یاد گرفته است، پاسخ تولید کند.
RAG و پایگاه دانش
یکی از روشهای رایج برای استفاده سازمانی از مدلهای زبانی، اتصال آنها به پایگاه دانش اختصاصی است. پایگاه دانش اختصاصی میتواند شامل اطلاعات محصولات، مستندات، قوانین، سؤالات متداول یا سایر اطلاعات مورد نیاز کسبوکار باشد.
در کنار این پایگاه دانش از معماری RAG هم استفاده میشود. در معماری RAG، سیستم میتواند اطلاعات مرتبط را از اسناد یا منابع داخلی پیدا کند و آن اطلاعات را در اختیار مدل قرار دهد تا پاسخ بر اساس داده مرتبطتری تولید شود.
این روش برای کسبوکارهایی که میخواهند چتبات بر اساس اطلاعات اختصاصی خودشان پاسخ دهد، کاربرد زیادی دارد.
چت بات چگونه ساخته میشود و هزینه آن چقدر است؟
ساخت چتبات بستگی به نیازی دارد که دارید و اینکه قرار است چتبات چه کاری انجام دهد.
فرایند کلی با تعیین هدف آغاز میشود. باید مشخص شود چتبات قرار است چه مسئلهای را حل کند؛ مثلاً پاسخگویی به سؤالات مشتری یا دریافت درخواستهای فروش.
بعد از آن، میتوان میان پلتفرم آماده و توسعه اختصاصی انتخاب کرد. در پروژههای هوشمند، آمادهسازی داده، اتصال به پایگاه دانش، طراحی سناریوها، تست پاسخها و بهبود مستمر نیز اهمیت دارد.
اگر چتبات قرار باشد به سیستمهای داخلی مانند CRM، سیستم سفارش یا پایگاه داده متصل شود، طراحی و پیادهسازی این ارتباطها نیز به فرایند ساخت اضافه میشود.
- بعد از توسعه، چتبات باید روی زیرساخت مناسب مستقر و راهاندازی شود. اگر درباره روشهای سادهتر دیپلوی سرویسهای SaaS کنجکاو هستید، راهنمای دیپلوی SaaS بدون DevOps را بخوانید.
هزینه ساخت بات
همانطور که گفتیم، چتباتها انواع مختلفی دارند و برای همین هم قیمت یکسانی ندارند. هزینه ساخت بات به عواملی مانند نوع چتبات، امکانات مورد نیاز، میزان شخصیسازی، اتصال به سیستمهای دیگر و استفاده از هوش مصنوعی بستگی دارد.
به طور میانگین هزینه ساخت چتبات بین 5 تا 50 میلیون تومان است. البته باتهای ساده و آماده هزینه کمتری دارند، در حالی که توسعه یک چتبات اختصاصی با قابلیتهای پیشرفته میتواند هزینه بیشتری داشته باشد.
آیا کسبوکار شما به چت بات نیاز دارد؟
اگر کسبوکار شما تعداد زیادی سؤال تکراری دریافت میکند، مشتریان خارج از ساعت کاری به پاسخ نیاز دارند یا تیم پشتیبانی زمان زیادی را صرف پاسخهای مشابه میکند، چتبات میتواند گزینه مناسبی باشد.
برای تصمیمگیری، این سؤالها را از خودتان بپرسید:
- آیا بخش زیادی از سؤالات مشتریان تکراری است؟
- آیا پاسخگویی سریع برای مشتری اهمیت زیادی دارد؟
- آیا به پشتیبانی خارج از ساعات کاری نیاز دارید؟
- آیا اطلاعات مشخص و قابل اتکایی برای پاسخگویی دارید؟
- آیا امکان اتصال چتبات به سیستمهای مورد نیاز وجود دارد؟
اگر پاسخ بیشتر این سؤالها مثبت باشد، بررسی یک راهکار چتبات میتواند منطقی باشد.
آینده چت باتها
چتباتها از سیستمهای ساده مبتنی بر منو و قوانین به سمت تجربههای مکالمهای طبیعیتر حرکت کردهاند. مدلهای زبانی بزرگ نیز این روند را سرعت بخشیدهاند.
در آینده چتباتها میتوانند در کنار پاسخگویی به سؤالها، اطلاعات را از چند منبع مختلف دریافت کنند، فرایندهای بیشتری را بهصورت خودکار انجام دهند و با سیستمهای داخلی کسبوکار ارتباط داشته باشند.
همچنین با پیشرفت مدلهای زبانی، انتظار میرود گفتوگو با چتباتها طبیعیتر شود و این سیستمها بتوانند درخواستهای پیچیدهتر کاربران را بهتر درک و مدیریت کنند. با این حال، در فرایندهای حساس همچنان نظارت انسانی و کنترل کیفیت پاسخها اهمیت خواهد داشت.
جمعبندی
چتبات یک سرویس مکالمهای است که کاربران میتوانند برای دریافت اطلاعات، مطرح کردن سؤال یا انجام برخی فرایندها از آن استفاده کنند. این سیستم میتواند از فناوریهایی مثل NLP، یادگیری ماشین، LLM و RAG استفاده کند تا تعامل طبیعیتری با کاربر داشته باشد.
برای کسبوکارها، ارزش واقعی چتبات زمانی مشخص میشود که یک مسئله واقعی مانند پاسخگویی به سؤالات تکراری، پشتیبانی سریع یا دسترسی به اطلاعات را حل کند. انتخاب فناوری مناسب نیز باید بر اساس هدف، نوع کاربران، دادههای موجود و میزان پیچیدگی فرایند انجام شود.
سوالات متداول (FAQ)
1. آیا همه چتباتها از هوش مصنوعی استفاده میکنند؟
خیر. چتباتهای Rule-Based میتوانند فقط بر اساس قوانین، کلیدواژهها و پاسخهای از پیش تعیینشده کار کنند. چتباتهای هوشمندتر از فناوریهایی مانند NLP، یادگیری ماشین یا مدلهای زبانی بزرگ استفاده میکنند.
2. چت بات و ChatGPT چه فرقی دارند؟
چتبات یک مفهوم عمومی برای نرمافزارهای مکالمهای است، اما ChatGPT یک محصول مشخص مبتنی بر مدل زبانی بزرگ از OpenAI محسوب میشود. بنابراین ChatGPT را میتوان نمونهای از چتباتهای مولد دانست، نه مترادف کل مفهوم چتبات.
3. چت بات و دستیار مجازی چه تفاوتی دارند؟
چتبات معمولاً برای مکالمه و پاسخگویی در یک محیط یا حوزه مشخص طراحی میشود. دستیار مجازی علاوه بر مکالمه، به دستگاهها و سرویسهای دیگر متصل است و میتواند اقداماتی مانند تنظیم یادآور یا کنترل برخی قابلیتهای دستگاه را انجام دهد.
4. آیا چت بات میتواند فارسی صحبت کند؟
بله، بسیاری از چتباتهای امروزی میتوانند فارسی را پردازش و تولید کنند؛ اما کیفیت پاسخ به فناوری مورد استفاده، مدل زبانی، دادههای آموزشی و نحوه طراحی سیستم بستگی دارد.
5. آیا چت بات جای نیروی انسانی را میگیرد؟
در بسیاری از کاربردها، چتبات بیشتر نقش مکمل نیروی انسانی را دارد. میتواند سؤالات ساده و تکراری را مدیریت کند و موارد پیچیدهتر را به کارشناس ارجاع دهد. میزان اتکا به چتبات باید بر اساس نوع کسبوکار و حساسیت درخواستها تعیین شود.
6. اولین چت بات دنیا چه بود؟
ELIZA یکی از نخستین نمونههای شناختهشده چتبات بود که جوزف ویزنبام در MIT توسعه داد و در سال ۱۹۶۶ معرفی شد.
7. چت بات رایگان است یا پولی؟
بسته به نوع سرویس متفاوت است. برخی سرویسها نسخههای رایگان یا پایه دارند، اما چتباتهای اختصاصی و سازمانی هزینه توسعه، زیرساخت، استفاده از مدل، اتصال به سیستمهای داخلی و نگهداری دارند.
8. چت بات سایت با چت بات واتساپ چه تفاوتی دارد؟
تفاوت اصلی در کانال ارتباطی و نحوه یکپارچهسازی است. چتبات سایت داخل وبسایت قرار میگیرد، در حالی که چتبات واتساپ از بستر واتساپ برای ارتباط با کاربر استفاده میکند. فناوری پشت هر دو میتواند مشابه باشد.
