Chatbot Tasarımı: 2025’te Daha İyi Botlar Oluşturmak İçin Bilmeniz Gereken Her Şey

Çocukken saatlerce Lego kasabaları tasarlardım: küçük dükkanlar, dolambaçlı yollar ve her zaman mutlu minifigürler. O zamanlar, sadece bir kova Lego yeter sanıyordum. Ama gerçek şu ki, Legolar bile tasarım düşüncesi gerektiriyor.

Meğerse, o çocukluk içgüdüsü şu an yaptığım işin temeliymiş: yapay zeka chatbotları geliştirmek.

UI/UX geçmişim ve şu anda Botpress’te yapay zeka araştırmacısı olarak çalışmam sayesinde — yüz binlerce chatbot’un arkasındaki platform ve ödüllü botların geliştiricisi — teknolojinin tek başına yeterli olmadığını bizzat gördüm.

Harika chatbot’ları diğerlerinden ayıran şey, chatbot tasarımıdır.

Bu yazıda, gerçekten işe yarayan chatbot’lar tasarlamak için kullandığım kanıtlanmış planı paylaşıyorum. Chatbot tasarımının temel botları nasıl harika hale getirdiğini, sohbetlerin nasıl akıcı olduğunu ve insanların kullanmaktan keyif aldığı chatbot’ların nasıl inşa edildiğini anlatacağım.

Chatbot tasarımı nedir?

Chatbot tasarımı, kullanıcı deneyimi (UX), kullanıcı arayüzü (UI) ve konuşma yapay zekası gibi yapay zeka teknolojilerinin birleştiği noktadır; etkili yapay zeka chatbot’ları ve yapay zeka asistanları oluşturmak için kullanılır.

Chatbot tasarımının amacı, sohbetleri daha akıcı hale getirerek kullanıcıların ihtiyaçlarına kolayca ulaşmasını sağlamak ve kaybolmuş hissetmelerini önlemektir.

Chatbot tasarımı neden önemlidir?

Chatbot tasarımı önemlidir çünkü her chatbot etkileşimi, kullanıcıların ürününüzü nasıl algıladığını belirler.

Deneyim kafa karıştırıcıysa, kullanıcılar vazgeçer. Daha kötüsü, markanız hakkında olumsuz bir izlenimle ayrılırlar. Öte yandan, tasarım iyi olduğunda müşteriler tekrar gelir.

Ve bu, artık her zamankinden daha önemli çünkü insanların %67’si son bir yılda müşteri desteği için bir chatbot kullandı.

Botpress olarak, VR Bank’a karmaşık mortgage ve emeklilik süreçlerini yöneten bir yapay zeka chatbot’u geliştirmede yardımcı olduk — ikisi de oldukça düzenlenmiş ve geleneksel olarak manuel süreçlerdi.

Kullanıcı deneyimi uzmanlığı, konu bilgisi ve akıllı doğal dil anlama sayesinde, kullanıcıları hassas finansal kararlar konusunda yönlendiren ve verileri doğrudan CRM’e aktaran bir chatbot oluşturduk.

Bu chatbot sayesinde VR Bank’ın yılda 530.000 €’dan fazla tasarruf etmesini sağladık.

İşte harika chatbot tasarımı budur. Etkileşimleri gerçekten faydalı hissettirir ve doğrudan kurumun gelirine etki eder.

Chatbot UI tasarımı ile chatbot UX tasarımı arasındaki fark nedir?

Chatbot UI tasarımı, kullanıcının ne gördüğüyle ilgilidir; chatbot UX tasarımı ise kullanıcının etkileşim sırasında ne hissettiğiyle ilgilidir.

UI (kullanıcı arayüzü), sohbet penceresi, butonlar, renkler, simgeler ve mesaj balonları gibi unsurları kapsar.

Kısacası: UI, chatbot’un iyi görünmesini sağlar.

UX (kullanıcı deneyimi), tüm kullanıcı yolculuğunu kapsar. Botun ne kadar net iletişim kurduğunu ve kullanıcının A’dan Z’ye ne kadar kolay ulaştığını içerir. UX ayrıca botun hatalara nasıl yanıt verdiğini de kapsar.

Kısacası: UX, chatbot’ların kolay ve keyifli kullanılmasını sağlar.

Chatbot UX Tasarımı En İyi Uygulamaları

Kullanıcıların botunuzla nasıl etkileşime geçtiği, ihtiyaç duydukları yardımı alıp almayacaklarını veya tamamen vazgeçip vazgeçmeyeceklerini belirler.

Aşağıdaki en iyi uygulamalar, gerçek dünyadaki bot uygulamalarında en büyük farkı yarattığını gördüklerimdir. Bunlar, chatbot uygulaması için pratik ve gereklidir.

Kullanıcı Yolculuğuna Entegre Edin

Chatbot uygulamalarında en sık gördüğüm hata, botun ek bir özellik gibi ele alınmasıdır.

Chatbot’lar ancak kullanıcı yolculuğuna entegre edildiğinde, insanları zaten gitmek istedikleri yere yönlendirdiğinde değer yaratır.

Bunun mükemmel (ve lezzetli) bir örneği, Les Producteurs de lait du Québec için geliştirdiğimiz Fromeo chatbot’udur.

Fromeo, Fromages d’ici ana sayfasında öne çıkarak dijital bir “peynir danışmanı” gibi davranır ve kullanıcıları ihtiyaçlarının farkında olmadıkları bir deneyime davet eder.

Fromeo’nun görevi? Yüzlerce Quebec peynirini kişiselleştirilmiş önerilerle sohbet yoluyla keşfetmelerine yardımcı olmak. İnsanları sonsuz peynir kategorilerinde dolaştırmak yerine, Fromeo onlara kolayca “Bugün ne yemek istersiniz?” deneyimi sunar.

Bu, bir chatbot’un kullanıcı akışına entegre edilmesinin ders niteliğinde bir örneğidir. Pasif bir gezinme oturumunu etkileşimli ve değerli bir yolculuğa dönüştürür.

Başlangıçta Net Beklentiler Belirleyin

Ruby Labs, bu yaklaşımı altı abonelik tabanlı uygulamada desteği ölçeklendirirken kullandı.

Bir kullanıcı destek chatbot’unu açtığında, hemen dört basit seçenekle karşılaşıyor:

• Hesabımı iptal et
• Faturalandırma soruları
• Teknik bir sorunu gider
• Genel bir soru sor

Bu butonlar, kullanıcıları en yaygın ihtiyaçları hemen öne çıkararak başarılı sonuçlara yönlendirir.

Burada amaç gelişmiş teknoloji değil. İnsanlara botun nelerle yardımcı olabileceğini açıkça göstermek.

Bu yaklaşım, Ruby Labs’in her ay %98 çözüm oranı ile 4 milyondan fazla destek oturumunu otomatikleştirmesinde büyük rol oynadı.

Ayrıca, chatbot’un nelerle yardımcı olamayacağı konusunda da dürüst olmak önemlidir. Eğer iade işlemleri veya detaylı hesap yardımı gibi konuları desteklemiyorsa, bunu baştan belirtin.

Konuşma Akışı Tasarlayın

ChatGPT’yi sıkça kullanmamın nedenlerinden biri, sohbetlerin doğal hissettirmesi.

ChatGPT, gerçek bir diyalog gibi duraklayıp yanıt veriyor. Bu tempo, özellikle karmaşık sorular sorduğumda bilgiyi anlamamı ve ilgimi korumamı kolaylaştırıyor.

İşte iyi bir konuşma akışı böyle görünür ve ben de chatbot’ların daha insana benzer konuşmasını bu şekilde sağlıyorum.

Konuşma akışı tasarlarken kullandığım bazı diğer ipuçları şunlardır:

• Yanıtları kısa ve öz tutmak
• Kullanıcıların gördüklerini sindirebilmesi için mesajlar arasında küçük duraklamalar eklemek

Bir Chatbot’un UX Tasarımı Nasıl Yapılandırılır?

1. Kullanıcı Araştırması ve Niyet Keşfinde Derinleşin

Bir akış çizmeden veya tek bir mesaj yazmadan önce, kimin için tasarım yaptığınızı bilmeniz gerekir. Belirsiz persona’larla değil—gerçek kullanıcılar, gerçek hedefler, gerçek sıkıntılar.

Çoğu botun başarısız olma nedeni budur: varsayımlara göre yapılırlar, kanıta göre değil.

Öncelikle şu üç temel soruyu yanıtlayın:

• Tipik kullanıcılar kimler? (örn. yeni ziyaretçiler, geri dönen müşteriler, çalışanlar?)
• Hedefleri neler? (örn. yardım almak, alışveriş yapmak, bir şeyi takip etmek, aboneliği iptal etmek?)
• Mevcut deneyimde onları ne rahatsız ediyor?

Bu cevapları beyin fırtınasında bulamazsınız. Kullanıcıların en çok nerede zorlandığını öğrenmek için müşteri desteği, satış ve ürün ekipleriyle konuşun.

Daha sonra destek taleplerine, sohbet kayıtlarına veya yardım merkezi aramalarına bakarak kalıpları bulun.

Bu araştırma sayesinde bir niyet haritası oluşturuyorsunuz: botunuzun hangi konuları ele alması gerektiğini ve kullanıcıların bu talepleri nasıl ifade ettiğini belirliyorsunuz.

2. Chatbot’unuz İçin Net Bir Amaç Belirleyin

Chatbot’unuzun her şeyi yapmasına gerek yok. Sadece bir şeyi gerçekten iyi yapması yeterli.

Tek bir mesaj yazmadan önce, en yüksek etkiye sahip kullanım senaryosunu belirleyin — kullanıcıların gerçekten ihtiyaç duyduğu ve ekibinizin güvenle otomatikleştirebileceği bir şey.

Aradığınız süreç şu özelliklere sahip olmalı:

• Sık tekrarlanıyor
• Kullanıcıları rahatsız ediyor
• Tahmin edilebilir bir yapıya sahip

Örneğin, e-ticarette genellikle sipariş takibi veya ürün arama: ikisi de sık, yapısı öngörülebilir ve otomasyona uygun, düşük riskli işlemlerdir.

Odaklandığınız alanı belirledikten sonra, bot için tek cümlelik bir misyon yazın. Örneğin: “Kullanıcıları, iki dakikadan kısa sürede, hiç temsilciye ihtiyaç duymadan hesap iptali sürecinde yönlendirin.”

Şimdi, başarıyı sayısal olarak tanımlayın. Amacınız %80 otomasyon mu? Ortalama işlem süresinde azalma mı? Daha az yönlendirme mi?

3. Uçtan Uca Sohbet Yolculuğunu Tasarlayın

Tek bir mesaj yazmadan önce tüm kullanıcı yolculuğunu planlayın. Bu, sohbet botu kullanıcı deneyiminin temelidir.

Bir Sohbet Botu Yolculuğu Nasıl Profesyonelce Haritalanır

Her projede izlediğim süreç şu şekilde, ister müşteri desteği, ister onboarding, ister potansiyel müşteri toplama olsun:

1. Kullanıcı botla nerede karşılaşıyor? Ana sayfa mı? Yardım merkezi mi? Ödeme sayfası mı?
2. Bot, kullanıcının ne istediğini nasıl anlayacak? (anahtar kelimeler, butonlar, kullanıcı girişleri)
3. Her niyetten sonra ne olacak? Tüm olasılıkları taslak olarak çıkarın
4. Akış ne zaman ve nasıl sona eriyor? Yönlendirme mi yapıyor, bir görevi mi tamamlıyor, yoksa veri mi döndürüyor?
5. Bir şeyler ters gittiğinde ne oluyor?

Örnek Yolculuk: Sipariş Takip Botu

Referans olması için temel bir akış:

1. [Karşılama mesajı]: “Merhaba 👋 Siparişinizi takip etmek, teslimat durumunu kontrol etmek veya bir soru sormak ister misiniz?”
   → Hızlı yanıtlar: “Siparişimi takip et”, “Teslimat bilgisi”, “Destekle konuş”‍
2. [Kullanıcı ‘Siparişimi takip et’i seçer]
3. [Bot sipariş numarası ister]: “Tabii! Sipariş numaranızı girebilir misiniz?”‍
4. [Veritabanını kontrol et]
   → Bulunursa: “Siparişiniz teslimata çıktı ve bugün saat 16:00'ya kadar ulaşacak.”
   → Bulunamazsa: “Hmm, bu numarayı bulamadım. Tekrar denemek ister misiniz ya da destekle iletişime geçebilirsiniz.”‍
5. [Kullanıcı eylemi]
   → Tekrar deneyin veya bir temsilciye yönlendirin‍
6. [Sohbet sonu]: “Yardımcı olabildiğim için sevindim. Gitmeden önce başka bir şey ister misiniz?”

4. Örnek Diyaloglar Yazın ve Test Edin

Sohbet botunuzun akışını haritaladıktan sonra, en önemli detaylara yani botunuzun gerçekten söyleyeceği ifadelere geçme zamanı.

Her zaman şu kuralı uygularım: Bir niyet için gerçekçi bir örnek konuşma yazamıyorsanız, onu inşa etmeye hazır değilsiniz demektir.

En önemli kullanım senaryolarınız için 3 ila 5 örnek diyalog yazarak başlayın: Kullanıcı araştırmanıza dayalı gerçek, özgül senaryolar. Bunlar insanların gerçekten kullandığı dili yansıtmalı, steril iş metinleri değil.

Örneğin:

• Çifte ücretlendirilmiş ve sinirli bir kullanıcı.
• Şifresini sıfırlamaya çalışan ama e-posta alamayan biri.
• Deneme süresini nasıl iptal edeceğini bilmeyen ilk kez kullanan bir kullanıcı.

Tüm etkileşimi yazın, uç durumlar ve beklenmedik sapmalar dahil. Biri yarım cevap verirse veya akış dışına çıkarsa, bot bunu nasıl yönetiyor?

Mesajları kısa ve net tutun. Açıklamaları mantıklı adımlara bölün ve okunabilirliği artırmak için satır araları kullanın.

Yazdıktan sonra, diyalogları ekibinizle ya da daha iyisi gerçek kullanıcılarla canlandırarak test edin.

Yüksek sesle okuyun.

Kullanıcıların botla etkileşim kayıtlarını izleyerek, nerede tereddüt ettiklerini, yanlış anladıklarını veya senaryonuzun öngörmediği takip soruları sorduklarını görebilirsiniz. Bu, akışları geliştirmenin en iyi yoludur.

5. Sohbet Botunuzu Oluşturun

Artık akışınız ve içeriğiniz hazır olduğuna göre, AI sohbet botunuzu oluşturma zamanı.

İhtiyacınız olanlar:

• Karşılama mesajı
• Temel niyetler (SSS, hesap yardımı, sipariş sorgulama vb.)
• Destek devri mantığı
• Tekrar deneme ve yedekleme yönetimi

Ekibiniz ayrıca botun sipariş numarası veya kullanıcı tercihleri gibi verileri nasıl saklayacağına karar vermeli. Kargo verisi veya takvim uygunluğu almak için API çağrısı yapması gerekecek mi? Geçmiş etkileşimleri hatırlamalı mı?

Planlama için Calendly veya Google Takvim, destek için Zendesk, işlemler için Stripe veya Shopify gibi araçlarla entegre edin. Özel API’ler, dahili sistemlerinizle bağlantı kurmanıza yardımcı olabilir.

6. Sürekli Test Edin ve İyileştirin

Botunuz yayına girdikten sonra, neyin işe yaradığını ve neyin yaramadığını hızla öğrenirsiniz.

Ve bunun için şunu diyebiliriz: teşekkürler, sohbet botu analitiği.

Botunuzu geliştirmenin en iyi yolu, gerçek kullanıcılardan gelen gerçek dünya verileridir.

Yayından Sonra İzlenmesi Gereken Bazı Temel Metrikler:

• En sık karşılaşılan niyetler
• Yüksek terk edilen düğümler
• Yedeklemeye takılan tekrar eden ifadeler
• Oturum başına süre / başarı oranları

İpucu: Bir "Bot Geliştirme Günlüğü" oluşturun.

Bu günlüğü iki haftada bir gözden geçirmenizi öneririm. Yapılan güncellemeleri ve etkilerini takip edin. Yeni kalıplar ortaya çıktıkça niyet tanımayı yeniden eğitin.

Sohbet Botu UX Tasarımı için En İyi Araçlar

Planlama & Haritalama Araçları

Bunlar, kod yazmadan önce bir sohbet botunun mantığını taslak olarak çıkarmanıza yardımcı olur. Akışları görselleştirmek ve uç durumları belirlemek için idealdir.

Lucidchart

‍

Sohbet botları geliştiren biri olarak (ve bir yapay zeka şirketinde çalışan biri olarak), bu kesinlikle konuşma planlamak için en sevdiğim araçlardan biri.

Detaylı konuşma ağaçları, yedekleme yolları ve karar mantığı oluşturmak için harika.

Özellikle mühendisler veya destek ekipleriyle çalışırken kullanmayı seviyorum çünkü her şey çok görsel ve ortak noktada buluşmak kolay.

Ekstra: Gerçek zamanlı işbirliği, uzaktan ekip çalışması için harika.

Miro

Genellikle sohbet botu tasarım atölyelerine Miro’da başlarım. Niyetler ve örnek ifadeler gibi ham fikirleri görsel bir alana dökmek için harika.

Lucidchart’ta işleri resmileştiriyorsam, Miro’da yaratıcı ve dağınık düşünme gerçekleşiyor. Ayrıca, erken ekip beyin fırtınaları yapmak veya araştırma sonrası kullanıcı içgörülerini toplamak için de mükemmel.

Whimsical

Hızlıca bir konuşma taslağı oluşturmak veya küçük bir özellik akışını çizmek istediğimde başvurduğum araç bu.

Tek başıma çalışırken ya da bir konsepti birine büyük bir 'araç kurulumu' gerektirmeden göstermek istediğimde mükemmel.

Ayrıntılara çok erken dalmadan işleri sade ve üst düzey tutmak için de harika.

Test ve Araştırma Araçları

Gerçek kullanıcı etkileşimleri olmadan hiçbir sohbet botu stratejisi tamamlanmış sayılmaz. Bu araçlar, konuşma tasarımınızı doğrulamanıza ve lansman öncesi geri bildirim toplamanıza yardımcı olur.

PlaybookUX

‍

PlaybookUX'u sohbet botu prototiplerinde denetimsiz testler yapmak için kullandım ve her seferinde çok değerli geri bildirimler aldım.

Kullanıcı tepkilerini ve gezinme davranışlarını, görüşme planlamaya gerek kalmadan elde ediyorsunuz.

Özellikle kullanıcıların botu yanlış anladığı veya akışta beklenmedik yönlere saptığı noktaları tespit etmek için çok faydalı.

Maze

Maze’i hızlı sinyal testleri için kullanmayı seviyorum.

Sadece şunu öğrenmek istediğinizde: Bu akış mantıklı mıydı?

Lookback

Lookback, canlı görüşmeler ve ekran kayıtlarıyla gerçek zamanlı tepkileri ve kullanılabilirlik sorunlarını gözlemlemenizi sağlar.

Şahsen, bir kullanıcının konuşma ortasında üç saniye tereddüt etmesini izleyerek küçük zamanlama sorunlarını veya belirsiz ifadeleri fark ettim.

Yapay Zekâ Sohbet Botu Platformları

Bunlar, sohbet botu uygulaması sırasında gerçekten konuşma deneyimleri oluşturmak ve dağıtmak için kullanılan uçtan uca platformlardır. Genellikle mantık, entegrasyonlar ve doğal dil işleme için araçlar içerirler.

Botpress

‍

Her şeyi Botpress’te inşa ediyorum: kodsuz kullanım ile tam geliştirici esnekliği arasında mükemmel bir denge sunuyor.

Botpress, NLU, RAG ve özel akışlar desteğiyle kapsamlı bir konuşma yapay zekası platformu sunar.

Görsel oluşturucu tasarımcılar için sezgiseldir ve platform gerçek zamanlı test ve hata ayıklamayı destekler.

Ve kavramdan üretime minimum kodla geçmek isteyen ekipler için çok uygun.

En güzeli? Ücretsiz!

Rasa

Teknik olmayan bir geçmişten gelen biri olarak, Rasa’nın daha çok mühendislik gerektirdiğini söyleyebilirim. Rasa’yı, niyet modelleri üzerinde tam kontrol gerektiğinde, daha fazla makine öğrenimi içeren özel botlar için kullandım.

Ama ekibinizin Python deneyimi varsa ve sürükle-bırak mantığının ötesinde bir şey inşa etmeniz gerekiyorsa, Rasa inanılmaz derecede güçlü.

Dialogflow

Dialogflow, basit botlar veya altyapınız zaten Google Cloud’a entegre ise harika bir seçenek.

Bir keresinde, Google Takvim ve Sheets ile entegre, sesli özellikli bir BT yardım botu oluşturmak için kullanmıştım.

Gelişmiş akışlar veya özel mantıklar için o kadar esnek değil, ancak ihtiyaçlarınız basitse gerçekten sorunsuz çalışıyor.

Analitik ve Optimizasyon Araçları

Chatbot'unuz yayına girdikten sonra, nasıl bir performans gösterdiğini anlamanız gerekir. Analitik araçları, kullanıcı davranışını, konuşma başarısını, terk noktalarını ve daha fazlasını izler.

Botpress (yerleşik)

‍

Botpress'te sevdiğim bir diğer özellik ise yerleşik analiz sekmesi.

Akışları bağlam içinde hata ayıklamak ve botun kafasının karıştığı noktadan önce kullanıcıların ne yazdığını görmek gerçekten çok kolay.

Dashbot

Birden fazla bot çalıştırıyorsanız veya etkileşim ve performans için özel bir kontrol paneli istiyorsanız, Dashbot harika bir seçenek.

Kullanıcı tutma oranı ve geri dönüş tetikleyicileri gibi konularda yapılandırılmış içgörüler sunar.

Google Analytics (özel olaylar)

Botun dönüşümleri, hemen çıkma oranlarını veya genel sayfa etkileşimini nasıl etkilediğini görmek isteyen pazarlama ekipleri için Google Analytics'i kesinlikle öneririm.

Chatbot'a özel olmasa da, daha geniş funnel (satış hunisi) analizleri için harikadır.

Daha Akıllı Chatbotlar Tasarlayın

Chatbot tasarımı, her başarılı chatbot deneyiminin temelidir.

Botpress, herkesin doğal diyaloglarla akıllı ajanlar oluşturup dağıtmasını sağlayan bir yapay zeka ajan platformudur.

Yerleşik tasarım araçları, tekrar kullanılabilir şablonlar ve güçlü bir NLU motoru ile Botpress, sadece çalışan değil, aynı zamanda insana yakın hissettiren botlar oluşturmayı kolaylaştırır.

Hemen oluşturmaya başlayın. Ücretsiz.

Sıkça Sorulan Sorular

Bir chatbot tasarlamak ve yayına almak ne kadar sürer?

İyi çalışan bir chatbot tasarlamak ve yayına almak, karmaşıklığa bağlı olarak birkaç saatten birkaç haftaya kadar sürebilir. Basit SSS botları 2-3 saat içinde yayına alınabilirken, karmaşık görevleri yöneten daha gelişmiş botlar için kalite ve güvenilirlik sağlamak adına birkaç gün veya daha fazla zaman gerekebilir.

Bir chatbot tasarlamak için kodlama bilgisi gerekir mi?

Botpress (veya Dialogflow) gibi platformların sunduğu görsel oluşturucular ve kodsuz araçlar sayesinde, chatbot tasarımı için kodlama bilgisi şart değildir. Ancak, karmaşık entegrasyonlar veya özel özellikler için geliştirici desteğiyle botun yeteneklerini genişletmek faydalı olabilir.

Bir chatbot aynı bot içinde birden fazla dili veya lehçeyi yönetebilir mi?

Bir chatbot, çok dilli doğal dil anlama (NLU) modelleriyle tasarlanmışsa ve dile özel eğitim verisi destekliyorsa, aynı bot içinde birden fazla dili veya lehçeyi yönetebilir. Birçok modern chatbot platformu yerleşik çoklu dil desteği sunar, ancak çevirileri dikkatlice planlamanız ve farklı bölgelerdeki deyim, kültürel bağlam ve kullanıcı beklentileri için test yapmanız gerekir.

Chatbot tasarımımın yayına alındıktan sonra başarılı olup olmadığını nasıl ölçebilirim?

Chatbot tasarımının başarısı, yayına alındıktan sonra görev tamamlama oranı, kullanıcı memnuniyeti puanları, geri dönüş oranları ve ortalama çözüm süresi gibi metriklerle ölçülür. Konuşma kayıtları ve kullanıcı geri bildirimleri, sorunlu noktaları ve genel etkinliği belirlemenize yardımcı olur.

Chatbot konuşmaları tasarlarken hangi yaygın hatalardan kaçınmalıyım?

Chatbot tasarımında yapılan yaygın hatalar arasında robotik veya aşırı resmi bir dil kullanmak, botun yeteneklerini netleştirmemek, beklenmedik girdileri göz ardı eden katı akışlar oluşturmak ve etkili geri dönüş mesajlarının eksikliği yer alır. Gerçek kullanıcılarla test yapmak, doğal konuşmalar ve sorunsuz, faydalı etkileşimler sağlamaya yardımcı olur.