База от Рэнда Фишкина:
5 причин, по которым я так скептически отношусь ко всей индустрии ИИ-трекинга
1. Мы знаем, что ИИ дает разные ответы каждый раз, когда ему задают один и тот же вопрос. Другие бренды, другой порядок, другая тональность, разная степень рекомендации.
2. Мы знаем, что не существует достоверного источника данных об объеме промптов. Данные кликстрим-панелей — самое близкое к этому, но они видят только первый промпт, не могут заглянуть внутрь поведения в приложении, не видят промпты, отправленные через API. А компании, занимающиеся ИИ-трекингом, даже не раскрывают, у каких вендоров они покупают данные (не удивлюсь, если некоторые вообще врут, что используют кликстрим-панели в оценках объема).
3. Мы знаем, что каждое прошлое взаимодействие меняет ответ ИИ. Поэтому даже те эксперименты, которые показывали «% видимости бренда», не могут учесть масштабную персонализацию.
4. Все, кто утверждает, что измеряет влияние через цитирование URL, должны доказать, что модели используют эти цитаты для формирования ответа, а не просто для постфактум-обоснования.
5. Отсутствует возможность аудита. Невозможно доказать, что конкретный запрос привел к рекомендации бренда. Невозможно доказать, что такая рекомендация обеспечила дополнительный прирост продаж (инкрементальный эффект). Невозможно определить, какое влияние — и было ли оно вообще — конкретный диалог с ИИ оказал на конкретную продажу. Даже корреляция между такими показателями, как опросы в духе «откуда вы о нас узнали?» или рост «процента видимости» в отчетах инструментов, и продажами от «прямых» заходов выглядит, мягко говоря, сомнительно. Если вы доверяете этим метрикам, то почему не допускаете такой же «нечеткой логики» для других каналов? Почему от PR, мероприятий, коммуникаций, контента, органического SEO и прочего требуют железобетонных доказательств эффективности, в то время как в сфере ИИ царит полная вольница?
Мой подход таков: инвестировать в упоминания и отслеживать их, наблюдать за приростом показателей, а на остальное не обращать внимания.
5 причин, по которым я так скептически отношусь ко всей индустрии ИИ-трекинга
1. Мы знаем, что ИИ дает разные ответы каждый раз, когда ему задают один и тот же вопрос. Другие бренды, другой порядок, другая тональность, разная степень рекомендации.
2. Мы знаем, что не существует достоверного источника данных об объеме промптов. Данные кликстрим-панелей — самое близкое к этому, но они видят только первый промпт, не могут заглянуть внутрь поведения в приложении, не видят промпты, отправленные через API. А компании, занимающиеся ИИ-трекингом, даже не раскрывают, у каких вендоров они покупают данные (не удивлюсь, если некоторые вообще врут, что используют кликстрим-панели в оценках объема).
3. Мы знаем, что каждое прошлое взаимодействие меняет ответ ИИ. Поэтому даже те эксперименты, которые показывали «% видимости бренда», не могут учесть масштабную персонализацию.
4. Все, кто утверждает, что измеряет влияние через цитирование URL, должны доказать, что модели используют эти цитаты для формирования ответа, а не просто для постфактум-обоснования.
5. Отсутствует возможность аудита. Невозможно доказать, что конкретный запрос привел к рекомендации бренда. Невозможно доказать, что такая рекомендация обеспечила дополнительный прирост продаж (инкрементальный эффект). Невозможно определить, какое влияние — и было ли оно вообще — конкретный диалог с ИИ оказал на конкретную продажу. Даже корреляция между такими показателями, как опросы в духе «откуда вы о нас узнали?» или рост «процента видимости» в отчетах инструментов, и продажами от «прямых» заходов выглядит, мягко говоря, сомнительно. Если вы доверяете этим метрикам, то почему не допускаете такой же «нечеткой логики» для других каналов? Почему от PR, мероприятий, коммуникаций, контента, органического SEO и прочего требуют железобетонных доказательств эффективности, в то время как в сфере ИИ царит полная вольница?
Мой подход таков: инвестировать в упоминания и отслеживать их, наблюдать за приростом показателей, а на остальное не обращать внимания.