Kate Yaroshyna
Мы выясняем, насколько полно и корректно видят бренд нейросети. Это (хоть какая-то) гарантия того, что на любые вопросы пользователей будет дан корректный полезный ответ.
Что именно спрашивают пользователи — это огромный пласт НЧ запросов, как их мониторить за вменяемое время/деньги — еще, по-моему, не придумали. Статистика в Метрике/GA покажет, идет ли оттуда трафик.
и вопросы с ответами
Логика есть. Ну как гипотеза.
а какая связь?
Да, с ассистентами сложно, только надеяться, что со временем трафик из них получится отслеживать.
вы правы, по сути все иишные запросы — это супер-НЧ с персонализацией, поэтому можно снимать только общую картину и опираться на замеченные тренды. А как иначе. НЧ вы никогда и не отслеживали, это "прочее" в стате)
Это мы с вами о разном.
Но да, ИИ-мониторинг, как мне кажется, пока нужен только крупным брендам, чтобы как раз успеть развернуть всю оптимизацию вовремя. И он показывает существенно больше, чем наличие судов и размер оборотки )
Смысл в том, чтобы начать бежать, пока другие покупают кроссовки и подбирают приложение для бега.
Так или иначе, как бы что ни прыгало, бренду полезно знать, как он представлен в нейросетях, и вовремя принимать меры. Даже если аудит будет с погрешностями, это все равно информация, которой у конкурентов пока нет.
Из нашего опыта — меры не так-то быстро и легко принимать, лучше начинать сейчас.
В нашей статье их нет, потому эмбединги полезны для технического анализа и кластеризации, и почти бесполезны для "живого" мониторинга. Нашей задачей была автоматизация создания максимально разговорных запросов с деталями, которые важны реальным людям и коммерчески пригодны.
пока всё под NDA, что смогли дали
а где вы видели внятную модель для мониторинга AI-выдачи? что нейро-ответов, что ботов, что LLM-ответов?
"я попробовала Перплексити, и вот что увидела" — классика. дальше пока мало кто зашел.
хотя у нас был недавно большой эксперимент на предмет вранья в нейро-ответах, готовим статью.