Интересная статья о видимости в системах генеративного ИИ. Трендом стало измерение того, что весьма опосредовано влияет на коммерческий результат.

"Компания Profound является лидером в категории измерения GEO и AEO, привлекла 96 миллионов долларов венчурного капитала и обслуживает более 700 корпоративных клиентов, включая 10% компаний из списка Fortune 500. AthenaHQ — наиболее технически совершенный конкурент. На этой неделе Profound опубликовала подробное сравнение своей платформы с AthenaHQ.
Сравнение интересное. Но это неправильная конкурентная модель. Обе платформы измеряют, может ли ИИ увидеть ваш бренд — частоту упоминаний при первом запросе, долю упоминаний ИИ, частоту упоминаний бренда на основных платформах. Это реальные и измеримые сигналы. Но они не связаны с коммерческим результатом, который бренды получают, инвестируя в повышение видимости с помощью ИИ.
Коммерческий результат — эффективность рекомендаций по покупке, основанных на ИИ, — определяется на 3-м и 4-м этапах последовательности покупки. Ни Profound, ни AthenaHQ не измеряют его. Не потому, что они решили этого не делать, а потому, что для его измерения требуется принципиально иная методология: структурированные четырехэтапные последовательности покупки, которые имитируют полный процесс совершения покупки и классифицируют состояние бренда на каждом этапе.
...
Категория GEO и AEO измеряет частоту цитирования, поскольку частота цитирования измерима, может быть улучшена в короткие сроки и представлена ​​в виде отчета на панели мониторинга. Результаты рекомендаций на этапе принятия решения требуют структурированной методологии анализа последовательности покупки — проведения полного процесса покупки, классификации состояния бренда на каждом этапе, записи дословных критериев, примененных моделью на третьем этапе, и расчета дохода, подверженного риску, на основе результатов анализа. Это отличается от подсчета цитирований. Это не функция, которую можно добавить к платформе мониторинга — это другой продукт.
...
GEO оптимизирует тот показатель, который она может улучшить. Вопрос о том, улучшает ли это коммерческий результат — эффективность рекомендаций по покупке с помощью ИИ — не задается, поскольку на него нельзя ответить с помощью созданной в рамках категории инфраструктуры измерения."