AI-ul tău chiar performează, sau ești păcălit de metrici vechi?!
Modul în care înțelegem impactul inteligenței artificiale (AI) asupra afacerilor este adesea distorsionat. Până la 90% din lead-urile generate de AI sunt, în prezent, clasificate eronat ca fiind organice.
Culture picks
Google rescrise în liniște Chrome
Reducere de 900 $ la MacBook Pro de top la Best Buy: Semn al schimbărilor pe piață?
Victorie pentru Perplexity: Curtea de Apel anulează interdicția de cumpărături pe Amazon
Inteligența Artificială: Rapidă, dar nu întotdeauna mai bună în productivitateUrmărirea directă a prompturilor oferite modelelor de AI ne poate oferi o perspectivă mult mai clară.
În loc să se bazeze pe metrici învechite, companiile ar trebui să monitorizeze o paletă mai largă de date. Experții cer o schimbare radicală în felul în care firmele își măsoară prezența în ecosistemul AI.
AI-ul îți distorsionează indicatorii de performanță, știai?!
Multe dintre metodele actuale etichetează greșit o parte semnificativă a traficului generat de AI. Metricele tradiționale, cum ar fi citările și traficul de referință provenit de la modelele lingvistice mari (LLM), se dovedesc a fi nesigure. Este nevoie urgentă de o nouă abordare pentru a urmări cu precizie vizibilitatea și implicarea AI.
Această nouă abordare ar arăta exact cum interacționează utilizatorii cu modelele AI și cum caută informații. Ulterior, ei ar putea căuta direct compania, ceea ce face ca traficul să pară organic.
De ce metricile actuale sunt insuficiente?
O altă zonă crucială este vizibilitatea transversală. Atunci când un AI oferă un Dependența de metricile vechi va duce la înțelegeri eronate și la decizii de afaceri slabe.
Companiile trebuie să-și adapteze strategiile de analiză. Adoptarea acestor noi metode de urmărire va oferi o înțelegere mult mai precisă a impactului real al AI. Acest lucru le va permite companiilor să își optimizeze strategiile AI într-un mod mai eficient.
O problemă majoră este incapacitatea de a distinge traficul generat de AI de cel organic, ceea ce duce la o evaluare eronată a performanței. De asemenea, lipsa unor instrumente specifice pentru a măsura impactul direct al interacțiunilor cu AI asupra deciziilor consumatorilor complică și mai mult situația. Fără o înțelegere clară a acestor aspecte, investițiile în AI pot fi subestimate sau direcționate greșit.
