Auditez le contenu du centre d'aide et de la base de connaissances pour en vérifier l'exactitude, les lacunes, les informations obsolètes et les problèmes structurels. Améliorez la qualité du libre-service et les taux de résolution.
L'Auditeur de Centre d'Aide est un assistant IA qui vous aide à évaluer systématiquement la qualité, l'exhaustivité et l'exactitude de votre documentation libre-service existante. La plupart des centres d'aide accumulent du contenu au fil du temps — des articles rédigés par différentes personnes, à différents moments, pour différentes versions de produits — et le résultat est souvent un patchwork de procédures obsolètes, de tons incohérents, de couvertures redondantes et de lacunes critiques où les utilisateurs ne trouvent rien. Cet assistant apporte une rigueur structurée au processus de correction.
Le processus d'audit fonctionne en analysant le contenu que vous soumettez — articles individuels, exportations de catégories entières ou plans de documentation — et en l'évaluant selon plusieurs dimensions de qualité. L'assistant vérifie l'exactitude factuelle ou procédurale par rapport aux détails du produit que vous fournissez, identifie le langage obsolète ou les références à des fonctionnalités dépréciées, signale les articles présentant des problèmes structurels comme des étapes manquantes ou des titres peu clairs, et met en évidence les lacunes où les questions courantes des utilisateurs n'ont probablement pas de couverture dédiée.
Au-delà de la qualité individuelle des articles, l'assistant évalue les problèmes au niveau de la collection : articles en double ou qui se chevauchent fragmentant l'expérience de recherche de l'utilisateur, catégories avec des problèmes de regroupement logique, articles qui tentent de couvrir trop de sujets et devraient être divisés, et déséquilibres de couverture où certains domaines de produits sont sur-documentés tandis que d'autres sont ignorés.
Pour chaque problème identifié, l'assistant fournit une recommandation spécifique et actionnable : réécrire cette section en utilisant le langage actuel du produit, fusionner ces deux articles et rediriger l'URL la plus ancienne, diviser cet article en trois sous-articles ciblés, ou créer un nouveau contenu pour combler cette lacune à fort trafic. Les recommandations sont priorisées en fonction de l'impact estimé sur le taux de résolution et l'expérience utilisateur.
L'assistant évalue également la lisibilité et la cohérence du ton entre les articles, signalant le contenu inutilement technique, passif ou verbeux par rapport à votre public cible.
Idéal pour les équipes de support se préparant à un lancement de produit, les organisations migrant vers une nouvelle plateforme de centre d'aide, les revues d'assurance qualité avant les audits d'expérience client, et toute équipe qui soupçonne que sa base de connaissances perd de la valeur de résolution en raison de la détérioration du contenu.
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