Переосмислення воронки за допомогою аналітики відстеження LLM

Протягом десятиліття маркетингова стратегія була розроблена, щоб освоїти “безладну середину” Google.

Сьогодні мандрівка для розвідки та оцінки замовника переміщалася з відкритої Інтернету (PPC, Reddit, YouTube, веб -сайти) у закриті середовища AI (Chatgpt, режим AI, здивування), що робить пряме спостереження неможливим.

Ваш маркетинговий аналітичний стек стикається з сліпотою. Ви повинні реконструювати подорожі клієнтів з роздроблених даних, пропонованих інструментами видимості LLM.

Реконструкція воронки спирається на два первинні потоки даних

У поспіху вимірювати продуктивність LLM є постачальники, які обіцяють інформаційні панелі, щоб допомогти вам “проаналізувати видимість AI прямо зараз”. Ця робота вимагає узгодження двох принципово різних потоків даних:

• Синтетичні дані (підказки, які ви вирішите відстежувати як бренд).
• Дані спостереження (дані Clickstream).

Кожна платформа відстеження видимості LLM забезпечує продукцію, побудовану з вилучення, рекомбінації або брокерства цих даних.

Реконструкція воронки спирається на два первинні потоки даних

Питання, команди та сценарії, які ви хочете відстежувати, за своєю природою – синтетичні.

Дані лабораторії за своєю суттю синтетичні. Дані лабораторії не надходять з реального світу; Це прямий вихід, який ви отримуєте, коли вводите обрані підказки в LLM.

Такі інструменти, як оптимізація штучного інтелекту Semrush (також відомі як AIO) та глибокий куратор списку підказок для брендів, які допоможуть скласти теоретичні межі присутності вашого бренду у генеративних відповідях AI.

Компанії використовують лабораторні дані для орієнтир продуктивності, точкових помилок або зміщення та порівняння результатів у різних запитах або моделях. Він показує, як різні моделі реагують на саме те, що бренд хоче перевірити.

Цей підхід відображає лише те, як система працює в умовах тестів, а не те, що відбувається в реальному використанні. Дані, які ви отримуєте, витягуються з світу, який не існує, без постійного контексту користувача (спогади Chatgpt зберігає звички своїх користувачів, наприклад). Ці інженерні сценарії ідеалізовані, повторювані та віддалені від безладного середнього та реального попиту.

Показники в лабораторії показують вихід “Найкращий випадок”, який ви отримуєте від підказок, які ви ретельно розробляєте. Вони говорять вам, що можливо, а не те, що є реальним. Вони не можуть передбачити або відображати результати реального світу, конверсії чи ринкові зміни.

Єдині діючі результати походять із спостережуваних даних поля: що насправді відбувається, коли анонімні користувачі стикаються з вашим брендом у неконтрольованих умовах.

Синтетична введення персони та насичення системи

Деякі постачальники використовують дві сміливі стратегії-насичення на рівні системи та моделювання на рівні користувачів-для компенсації відсутності реальних даних клієнтів.

“Іноді персони призначаються до цих підказок. Іноді це зводиться до жорстокого примушення тисячі оперативних варіантів, щоб побачити, як реагують на LLM”,-сказав Джеймі Індіго, технічний орган SEO.

Одна стратегія, яка використовується такими постачальниками, як Brandlight,-це насиченість на рівні системи. Цей підхід грубої сили відображає всю екосистему цитування бренду, аналізуючи мільйони відповідей на ШІ.

Насичення на рівні системи призначене для максимізації впливу шляхом виявлення структурного сліду самої системи, а не моделювання поведінки користувачів. Цей підхід призначений для максимізації впливу та опромінення в середовищах ШІ, орієнтуючись на найбільш вражаючі джерела, а не інструмент для моделювання або прогнозування справжньої поведінки користувачів.

Альтернативною стратегією є моделювання на рівні користувача, яке використовується такими інструментами, як ковдра. Це передбачає введення тисяч синтетичних персон у середовище тестування. Ін'єкція особистості означає створення імітованих користувачів для ваших підказок (окремих типів, пріоритетів, сценаріїв краю) та подання їх індивідуальних підказок до LLM у тестувальних середовищах.

Експерти, такі як Indigo, визнають цінність цього підходу, що допомагає розкрити прогалини в ясності та виявити ремінь поведінку. Інші, як і Кріс Грін, стратег SEO Fortune 500, підкреслює його довільну природу, вказуючи, що він залишається відключеним від реальних моделей поведінки.

Ці синтетичні персони можуть запропонувати структурне розуміння та допомагати брендам стрес-тест, але робити не Прогнозувати результат аудиторії або ROI кампанії.

Ці методи корисні для команд продуктів, які потребують швидких, дешевих відгуків про їх логіку, мову та взаємодії. Вони не можуть відтворити випадковість та непередбачуваність фактичних користувачів.

Реальна поведінка користувачів, як фіксована в даних Clickstream, рідко відповідає лабораторних персоналів або виникає в будь -якій значущій послідовності. Справа в суті: люди зараз починають покладатися на агентські АІ, щоб здійснити покупки в Інтернеті.

Дані Clickstream: перевірка того, що реально

Якщо дані лабораторії відображають можливості, польові дані підтверджують реальність.

Ці дані – це дані Clickstream, запис про те, як користувачі взаємодіють з цифровими платформами:

• Сторінки вони переглядають.
• Результати вони натискають.
• Шляхи, яких вони йдуть.

Такі компанії, як AnytherWeb або Datos (компанія Semrush), пропонують дані, що фіксують справжні дії користувачів, зібрані за допомогою розширень браузера, погоджені панелі, телеметрія додатків та мережі постачальників.

Інструменти видимості, такі як AIO та глибокі Semrush, побудовані на цьому принципі, використовуючи дані кліків, послідовні показники, що показують, які результати AI бачать, займаються або ігноруються.

Це єдина основна правда, що розкриває вплив вашого бренду в реальному світі та визначаючи точні моменти тертя чи успіху.

Цілісність базових даних кліків будь -якого інструменту видимості LLM є центральною для перевірки реального.

Більшість платформ аналітики купують дані у брокерів, тому якість ваших поглядів продиктована якістю їх джерела.

Ви повинні зосередитись на масштабі та якості, коли мова йде про дані Clickstream. Задайте наступні питання будь -якої платформи/інструменту, який ви розглядаєте:

• Яка шкала? Націліться на десятки мільйонів анонімізованих користувачів у відповідному пристрої/регіоні.
• Чи очищаються дані, дедуалізовані та підтверджені?
• А як щодо виключення та дотримання бота?

Жодному інструменту для приладів чи звітності не можна довіряти, якщо він не побудований на сильних сигналах кліків. Слабкі панелі кліків, невеликі зразки, обмежені географії, приховують поведінку меншин та тенденції, що виникають.

Більшість AI аналітики не володіють своїми панелями Clickstream (крім AIO Semrush); Вони купують у брокерів, які витягують із глобальних даних браузера/додатків. Сегмент постачальників лише до того, як їх панелі розтягуються.

Datos встановлює поточний стандарт для надійних, в режимі реального часу, діючих даних Clickstream. Як найбільший глобальний оператор панелі, він забезпечує основу для платформ видимості, включаючи Semrush AIO та глибокі.
Десятки мільйонів анонімізованих користувачів відстежуються в 185 країнах та кожному відповідному класі пристроїв. Ці дані гарантують, що ви закріплюєте ринкові рішення таким чином, щоб синтетичні персони або мільйони кураторних брендів не можуть.

Де стратегія підроблена

Дані лабораторії, включаючи всі підказки, які ви курате та відстежуєте, – це лише половина історії. Без перевірки польових даних (дані Clickstream) ваші лабораторні дані залишаються ідеалізованою маркетинговою воронкою.

Дані поля без контексту карти лабораторії – це лише дзеркало заднього виду, що забезпечує “що”, але ніколи “чому”.

Керуйте дельтою між ними, узгоджуйте та калібруйте карту того, що можливо в ідеальному сценарії проти доказів того, що насправді працює, і приносить дохід. Це цикл зворотного зв'язку, який ви повинні шукати від інструментів видимості LLM. Діючий інтелект, фактична стратегія, підроблений у розриві між ними.

Ви повинні вважати “безладну середину” динамічним циклом зворотного зв’язку з інтелектом, а не статичним аналізом воронки.

Сучасний інтернет -маркетинг означає відображення того, що можливо з вигідним.