Kas ir LLM zīmola uzraudzība?

Fakts, ka ChatGPT šodien pieminēja zīmolu atbildē, nenozīmē, ka tas darīs to atkal nākamnedēļ. Mēs arī nezinām, vai Gemini, Claude, Perplexity vai cita sistēma sniegtu to pašu ieteikumu.

Viena atbilde var sniegt vērtīgu novērojumu. Tomēr tā nav uzraudzība.

Lai noteiktu, vai zīmola klātbūtne, attēlojums vai pozīcija attiecībā pret konkurentiem mainās, mums ir jāatkārto salīdzināmi pētījumi. Tikai mērījumu sērija var atklāt, vai rezultāts ir atsevišķs gadījums, īslaicīga svārstība vai izmaiņas, kas saglabājas laika gaitā.

LLM zīmola uzraudzība ir definēta pētījuma atkārtota veikšana un tā rezultātu salīdzināšana laika gaitā. Pētījumam jāaptver tās pašas entītijas, scenārijus, auditorijas, tirgus un novērtēšanas kritērijus, savukārt visas izmaiņas pētījuma apstākļos ir jādokumentē.

Uzraudzība tādējādi nav jautājums par modeļa neregulāru izjautāšanu par uzņēmumu. Tas ir pētniecības process, kas prasa konsekventu metodoloģiju, saglabātus pierādījumus un rūpīgu interpretāciju.

Ko mēs patiesībā uzraugām?

Vienkāršākā atbilde ir, ka mēs uzraugām, kā ģeneratīvās sistēmas atbild uz jautājumiem, kas ir svarīgi zīmolam.

Tas neaprobežojas tikai ar pārbaudi, vai parādās zīmola nosaukums. Kā mēs skaidrojam mūsu rakstā par zīmola reprezentāciju lielos valodu modeļos, zīmola reprezentācija var ietvert:

• vai zīmols ir klāt vai nav atbildē;

• vai tas tiek pieminēts spontāni, bez nosaukuma norādīšanas uzvednē;

• vai tas tiek ieteikts lietotājam;

• ar to saistītos atribūtus, produktus un iespējas;

• atbildes toni un kontekstu;

• auditorijas un lietošanas gadījumus, ar kuriem zīmols ir saistīts;

• konkurentus, kas parādās tajā pašā kontekstā;

• sistēmas izmantotos vai citētos avotus;

• faktiskās kļūdas, novecojušu informāciju un halucinācijas.

Uzraudzība tādējādi var aptvert gan zīmola redzamību, gan zīmola reprezentācijas kvalitāti. Šai atšķirībai ir nozīme. Zīmols var tikt bieži pieminēts, tomēr parādīties nepareizā kontekstā, būt saistīts ar novecojušu piedāvājumu vai tikt ieteikts auditorijai, kuru tas vairs neapkalpo.

Tāpēc ir vērts atsevišķi mērīt zīmola klātbūtni, ieteikumus, kontekstu, faktu precizitāti un attiecības ar konkurentiem. Atbilžu procentuālais daudzums, kas satur uzņēmuma nosaukumu, nesniedz pilnīgu priekšstatu. Mēs sīkāk pētām šo atšķirību mūsu ceļvedī par AI zīmola redzamību.

Uzraudzība pret vienreizēju auditu

Audits un nepārtraukta uzraudzība nav viens un tas pats, lai gan labi izstrādāts audits var kļūt par uzraudzības sākumpunktu.

Audits galvenokārt atbild uz jautājumu: kā zīmols tiek reprezentēts šodien? Tas nosaka sākuma punktu, identificē problēmas un izceļ jomas, kurām nepieciešama turpmāka novērošana.

Uzraudzība pievieno laika dimensiju:

• Vai zīmols tiek pieminēts biežāk vai retāk?

• Vai ir palielinājusies tā ieteikumu daļa?

• Vai iepriekš atklātās kļūdas ir pazudušas?

• Vai atbildēs sāk parādīties jauni produkti?

• Vai konkurents ir pārņēmis kādu konkrētu tēmu vai scenāriju?

• Vai komunikācijas aktivitātes ir radījušas izmaiņas, ko var novērot turpmākajos mērījumos?

Ja sākotnējais audits tika veikts bez skaidri definēta jautājumu paneļa, novērtēšanas kritērijiem un atbilžu ierakstiem, to vēlāk var būt grūti reproducēt. Tāpēc sākotnējam pētījumam jau no paša sākuma jāizmanto metodoloģija, kas paredzēta atkārtošanai.

Brand Semantics apraksta praktisku pieeju šāda sākuma punkta izveidei savā ceļvedī Kā veikt AI redzamības auditu.

Audits sniedz atskaites punktu. Uzraudzība atklāj izmaiņu virzienu un mērogu. Tomēr bez ticama sākuma punkta ir grūti noteikt, vai vēlāks rezultāts atspoguļo patiesu uzlabojumu.

Uzraudzība pret atbilžu stabilitāti

Šī ir viena no svarīgākajām metodoloģiskajām atšķirībām.

Uzraudzība salīdzina rezultātus, kas savākti dažādos laika punktos. Stabilitātes tests pārbauda, cik ļoti atbildes atšķiras līdzīgos apstākļos vienā un tajā pašā pētījuma periodā.

Ja zīmols janvārī parādījās sešās no desmit atbildēm un februārī astoņās no desmit, mēs nevaram automātiski secināt, ka tā redzamība ir palielinājusies. Vispirms mums ir jāsaprot dabiskā mainīgums katrā mērījumu periodā.

Modeļu novērtēšanas pētījumi liecina, ka rezultāti var būt jutīgi pat pret pārfrāzētām instrukcijām. Raksta State of What Art? A Call for Multi-Prompt LLM Evaluation autori apgalvo, ka novērtēšana, kas balstīta uz vienu uzvednes formulējumu, var novest pie pārlieku pārliecinātiem secinājumiem.

Tas nenozīmē, ka katrs pētījums ir jāatkārto bezgalīgi. Tas nozīmē, ka metodoloģijai jāatspoguļo lēmuma risks un nozīmīgums, ko pētījums ir paredzēts atbalstīt.

Atšķirība starp diviem mērījumu periodiem nav automātiski tendence. Tā var norādīt uz to, taču vispirms mums tā jāatšķir no ģeneratīvā mainīguma un pētījuma apstākļu izmaiņām.

Kāpēc rezultāti var mainīties?

Rādītāja izmaiņas ne vienmēr nozīmē, ka pats zīmols ir mainījies. Atbildīgi var būt vairāki mehānismi.

Zīmola informācijas vide ir mainījusies

Var būt parādījušies jauni raksti, ziņojumi, produktu lapas, atsauksmes, PR materiāli un konkurentu saturs. Citi avoti var būt pazuduši vai novecojuši.

Šīm izmaiņām nav jābūt no paša zīmola. Konkurents var publicēt skaidrāku, pilnīgāku vai labāk savienotu informāciju un līdz ar to sākt biežāk parādīties atbildēs.

Sistēma vai tās informācijas iegūšanas process ir mainījies

Ģeneratīvās sistēmas var izmantot dažādus modeļus, meklēšanas komponentus, vaicājumu paplašināšanas metodes un avotu atlases mehānismus. Google skaidro, ka AI pārskati un AI režīms var izmantot dažādus modeļus un metodes, kas nozīmē, ka gan atbildes, gan atbalsta saites var atšķirties.

Ja mainās modeļa versija, saskarne vai piekļuve pašreizējai tīmekļa informācijai, tas jādokumentē kā daļa no pētījuma apstākļiem.

Pētījuma apstākļi ir mainījušies

Valoda, atrašanās vieta, konta iestatījumi, piekļuve tīmekļa meklēšanai, jautājumu formulējums un nosaukto konkurentu kopums var ietekmēt atbildi.

“Kuru rīku man izvēlēties?” un “Kurš ir labākais rīks?” var šķist līdzīgi, taču tie var aktivizēt dažādus novērtēšanas kritērijus. Ja uzvednes mainās starp mērījumu periodiem, mēs vairs nestrādājam ar tieši to pašu paneli.

Ģeneratīvā mainīgums ir ietekmējis rezultātus

Valodu modeļi ne vienmēr sniedz identiskas atbildes. Tie var izvēlēties dažādus piemērus, mainīt saraksta secību vai izlaist zīmolu, ko tie pieminēja iepriekšējā izpildē.

Ne katra atšķirība ir pierādījums mainītai zīmola reprezentācijai.

Kam vajadzētu palikt nemainīgam?

Mēs nevaram iesaldēt pētāmās sistēmas, taču mēs varam kontrolēt pētījuma kodolu.

Šādiem elementiem jāpaliek pēc iespējas konsekventākiem:

• zīmols un tā nosaukuma varianti;

• pētījumā iekļautie produkti, pakalpojumi un citas entītijas;

• auditorijas un personas;

• lietošanas gadījumi;

• lēmumu pieņemšanas procesa posmi;

• jautājumu panelis un tā izpildes noteikumi;

• valoda, tirgus un atrašanās vieta;

• testējamās sistēmas;

• atbilžu klasifikācijas noteikumi;

• indikatoru aprēķināšanas veids;

• pilnas atbildes un katra mērījuma datumi.

Jebkuras neizbēgamas izmaiņas jāreģistrē. Ja jāievieš jauni jautājumi, bieži vien ir labāk tos pievienot kā atsevišķu moduli, saglabājot fiksēto salīdzinošo paneli.

Praktisks noteikums ir pielāgot pētījumu, kad to prasa bizness, bet nekad nepārrakstīt tā vēsturi. Saglabājiet agrākās definīcijas un rezultātus, lai varētu noteikt, vai mainījās zīmols, mainījās metodoloģija vai mainījās abi.

Cik bieži jāveic zīmola uzraudzība?

Nav vienas frekvences, kas būtu piemērota katrai organizācijai.

Ikmēneša uzraudzība var būt piemērota, ja:

• tirgus strauji mainās;

• zīmols veic intensīvas komunikācijas;

• tiek laisti klajā jauni produkti vai pakalpojumi;

• konkurenti ir ļoti aktīvi;

• reputācijas risks ir ievērojams.

Ceturkšņa uzraudzība var būt pietiekama organizācijām ar stabilu piedāvājumu, garākiem pirkšanas cikliem un lēnāku komunikācijas tempu.

Papildu mērījumi var būt pamatoti pēc:

• pozicionēšanas maiņas;

• produkta laišanas tirgū vai ienākšanas jaunā tirgū;

• lielas tīmekļa vietnes vai satura arhitektūras pārveides;

• reputācijas krīzes;

• apvienošanās, iegādes vai zīmola maiņas;

• lielas komunikācijas kampaņas;

• būtiskām izmaiņām kādā no uzraudzītajām sistēmām.

Biežāka mērīšana ne vienmēr ir labāka. Ja rezultāts svārstās katru dienu, bet organizācija pieņem lēmumus reizi ceturksnī, pārmērīga mērīšana var radīt brīdinājumus, nevis noderīgu informāciju.

Uzraudzības grafikam jāatspoguļo izmaiņu temps, riska līmenis un organizācijas lēmumu pieņemšanas cikls.

Vienā no mūsu projektiem mēs uzraudzījām gada sākumā veikto sociālo kampaņu. Tas bija īpaši prasīgs komunikācijas logs: Ziemassvētku labdarības ziedojumu sezonas vilnis tikai atkāpās, savukārt intensīva reklāma ap Lielā Ziemassvētku orķestra (WOŚP) finālu jau dominēja sabiedrības un mediju uzmanībā. Tāpēc kampaņai bija jākonkurē par redzamību starp diviem īpaši spēcīgiem sociālās komunikācijas viļņiem.

Parasts mērījums pirms kampaņas un vēl viens pēc tās nebūtu atklājis pietiekami daudz par izmaiņu dinamiku. Mēs palielinājām mērījumu biežumu, lai precīzāk varētu novērot, kad kampaņas stāstījums sāka parādīties ģeneratīvo sistēmu atbildēs. Tajā pašā laikā mēs veicām papildu izpētes pārbaudes un mainījām atlasītos pētījuma parametrus, aizstājot dažus scenārijus, vienlaikus saglabājot fiksētu salīdzinošo kodolu.

Tas ļāva mums atšķirt kustību galvenajos rādītājos no signāliem, kas parādījās jaunākos, aktuālākos kontekstos. Projekts parādīja, ka augstāka mērījumu frekvence var būt nepieciešama ārkārtas apstākļos, taču tas nedrīkst nozīmēt visas metodoloģijas maiņu bez kontroles. Pētījuma stabilā daļa saglabāja salīdzināmību, savukārt mainīgie scenāriji palīdzēja mums uztvert, kā sistēmas reaģēja kampaņas attīstības gaitā.

Kā interpretēt rezultātu izmaiņas?

Mums nekad nevajadzētu skatīties tikai uz vidējo rādītāju.

Ja redzamība palielinās no 40% līdz 50%, mums ir jāpārbauda:

• kuras sistēmas radīja izmaiņas;

• kuras personas un scenāriji bija atbildīgi;

• vai zīmols tika tikai pieminēts vai aktīvi ieteikts;

• vai informācija bija pareiza;

• kas notika ar konkurentiem;

• vai uzlabojums bija plašs vai ierobežots ar nelielu jautājumu skaitu;

• vai novērojumu skaits bija pietiekams, lai pamatotu secinājumu.

Katrs rādītājs jāuzrāda kopā ar tā saucēju. Izmaiņas no vienas pozitīvas atbildes uz divām ir 100% pieaugums, taču tas joprojām balstās tikai uz divām atbildēm.

Kvantitatīvajiem rezultātiem jāpievieno arī kvalitatīvi pierādījumi: pilna atbilde, tās konteksts, pieminētie konkurenti, citētie avoti un sistēmas izmantotā argumentācija.

Uzraudzība nav sabiedriskās domas pētījums. Tā nepierāda, ka klienti zīmolu uztver tāpat, nedz arī demonstrē, ka izmaiņas tieši pārvērtīsies pārdošanā. Tā parāda, ko atlasītās sistēmas ģenerēja definētos pētījuma apstākļos.

Viens no mūsu pētījumiem pirmajā izpildē uzrādīja ārkārtīgi augstu viesmīlības zīmola redzamības rādītāju. Rezultāts bija daudz spēcīgāks, nekā mēs varējām pamatoti sagaidīt, ņemot vērā īpašuma pozīciju tirgū un tā īso vēsturi – tas bija atvērts tikai pirms dažiem mēnešiem.

No pirmā acu uzmetiena dati izskatījās kā pierādījums neparasti straujiem komunikācijas panākumiem. Tikai pilnu atbilžu pārskats atklāja, ka valodu modeļi nepareizi attiecināja īpašumu uz daudz lielāku starptautisku viesnīcu ķēdi. Pamatojoties uz daļēju līdzību nosaukumā vai kontekstā, sistēmas secināja attiecības, kas nepastāvēja.

Tādējādi īpašums saņēma redzamību, ko nebija radījis tā paša informācijas nospiedums. Tā bija redzamība, ko radīja entītijas nepareiza identifikācija. Modeļu pārmērīgā interpretācija radīja būtisku pamatā esošo veiktspējas rādītāju pārvērtēšanu.

Šis gadījums parādīja, kāpēc analīze nevar apstāties pie procentuālā daudzuma. Ja mēs nebūtu pārskatījuši atbildes un veidu, kādā entītija tika identificēta, mēs būtu klientam prezentējuši pievilcīgu, bet fundamentāli maldinošu attēlu. Augsts rādītājs ne vienmēr norāda uz spēcīgu pozīciju – dažreiz tas atklāj entītijas izšķirtspējas problēmu.

Kas jādara, ja tiek konstatētas izmaiņas?

Noderīgam uzraudzības procesam jānoved pie lēmuma, nevis tikai pie vēl viena grafika.

1. Apstipriniet rezultātu

Atkārtojiet attiecīgos scenārijus vai veiciet papildu stabilitātes pārbaudi. Nosakiet, vai izmaiņas saglabājas visās sistēmās un līdzvērtīgās uzvedņu formulācijās.

2. Atrodiet izmaiņas

Identificējiet sistēmas, auditorijas, produktus, scenārijus un lēmumu pieņemšanas ceļa posmus, kuros radās atšķirība.

3. Klasificējiet izmaiņas

Nosakiet, vai tās attiecas uz:

• zīmola klātbūtni;

• ieteikumu;

• faktu precizitāti;

• kontekstu vai noskaņojumu;

• konkurentu pozicionēšanu;

• avotiem;

• halucinācijām vai entītijas nepareizu identifikāciju.

4. Salīdziniet rezultātu ar paredzēto zīmola identitāti

Jautājiet, vai jaunā reprezentācija atbilst tam, kā organizācija vēlas tikt saprasta.

5. Analizējiet avotus un informācijas trūkumus

Pārbaudiet, vai attiecīgā informācija ir pieejama, aktuāla, skaidra un konsekventa visā zīmola digitālajā ekosistēmā.

Šeit pakalpojumi, piemēram, Semantic Health, var palīdzēt identificēt pretrunas, trūkstošās attiecības un vājās vietas zīmola informācijas infrastruktūrā.

6. Izvēlieties atbilstošo darbību

Atkarībā no diagnozes, nākamais solis var ietvert faktu informācijas labošanu, entītiju attiecību stiprināšanu, produktu satura atjaunināšanu, satura arhitektūras uzlabošanu vai jaunu, uz pierādījumiem balstītu materiālu publicēšanu.

Ja problēma attiecas uz to, kā informācija ir strukturēta un interpretēta AI sistēmās, AI-First Content Engineering nodrošina ietvaru satura veidošanai ap entītijām, attiecībām un skaidri izteiktiem apgalvojumiem.

Šīs infrastruktūras plašāka loma ir izskaidrota rakstā Zīmola semantika kā infrastruktūra AI meklēšanai.

7. Mēriet vēlreiz

Korektīvā darbība nav pabeigta, kad saturs ir publicēts. Nākamajam mērījumam jānovērtē, vai parādās gaidītās izmaiņas un vai citur nav radušās neparedzētas sekas.

Kā Semantio atbalsta zīmola uzraudzību?

Viena testa veikšana manuāli ir vienkārša. Sarežģītība palielinās, ja pētījums ietver vairākas auditorijas, produktus, konkurentus, scenārijus un ģeneratīvās sistēmas – un ja salīdzināmi ieraksti ir jāsaglabā laika gaitā.

Semantio organizē pētījumu ap zīmola identitāti. Tas ļauj komandām definēt produktus, auditorijas un konkurentus, un pēc tam veidot testa scenārijus, pamatojoties uz šīm entītijām.

Rezultātus var analizēt visā pētījumā, kā arī atsevišķu jautājumu un sistēmu līmenī. Tas ļauj pārsniegt vienkāršus pieminējumu skaitļus un pārbaudīt pierādījumus, kas slēpjas aiz rādītājiem.

Platforma neatceļ interpretācijas nepieciešamību. Tā atbalsta konsekventu mērīšanu, strukturētu salīdzināšanu un pētījumu ierakstu saglabāšanu – elementus, kas nepieciešami, lai uzraudzība kļūtu par atkārtojamu biznesa procesu, nevis ekrānuzņēmumu kolekciju.

Vai vēlaties noteikt, kā jūsu zīmols tiek reprezentēts AI sistēmās šodien, un uzraudzīt, kā šī reprezentācija mainās? Izveidojiet savu Semantio kontu un iestatiet savu pirmo sākuma mērījumu.

Bieži uzdotie jautājumi

Vai LLM zīmola uzraudzība ir tas pats, kas sociālā klausīšanās?

Nē. Sociālā klausīšanās analizē saturu, ko publicē cilvēki un organizācijas sociālajās platformās un citos publiskos kanālos. LLM uzraudzība pēta AI sistēmu ģenerētās atbildes uz definētiem scenārijiem.

Abas pieejas var papildināt viena otru, taču tās mēra dažādas parādības.

Vai pietiek regulāri uzdot ChatGPT vienu jautājumu?

Nē. Viens jautājums neatspoguļo zīmolam atbilstošo auditoriju, vajadzību, produktu, lēmumu pieņemšanas posmu un konkurences kontekstu diapazonu. Tas arī nenodrošina pietiekamu pamatu, lai atšķirtu tendenci no parastā atbilžu mainīguma.

Vai augsta redzamība vienmēr ir labvēlīga?

Nē. Zīmols var būt ļoti redzams, jo tas tiek nepareizi attēlots, sajaukts ar citu entītiju vai pieminēts nelabvēlīgā kontekstā. Redzamība vienmēr jāanalizē kopā ar precizitāti, atbilstību un ieteikuma raksturu.

Vai tīmekļa vietnes atjaunināšana nekavējoties mainīs modeļa atbildes?

Ne obligāti. Izmaiņas var tikt atklātas, apstrādātas un atspoguļotas ar dažādu ātrumu, atkarībā no sistēmas un tās izmantotajiem mehānismiem. Dažas atbildes var arī balstīties uz ārējiem avotiem, nevis uz zīmola paša tīmekļa vietni.

Vai uzraudzība var identificēt katras izmaiņas cēloni?

Nē. Tā var atklāt, kur un kā mainījās rezultāts, taču tā ne vienmēr var sniegt galīgus pierādījumus par cēloņsakarību. Daudzos gadījumos cēlonis jāsecina, apvienojot atbilžu analīzi, avotu pārskatu un zināšanas par izmaiņām zīmola informācijas vidē.

Ko mums patiesībā vajadzētu uzraudzīt?

LLM zīmola uzraudzība ir atkārtojams pētījums, nevis ad hoc tērzēšanas robotu sarunu kolekcija.

Tās vērtība ir atkarīga no:

• skaidri definēta sākuma punkta;

• stabila entītiju un scenāriju paneļa;

• dokumentētiem pētījuma apstākļiem;

• ilgtermiņa izmaiņu atšķiršanas no atbilžu mainīguma;

• gan rādītāju, gan pilnu pamatā esošo pierādījumu analīzes;

• secinājumu saistīšanas ar konkrētiem biznesa un komunikācijas lēmumiem.

Tāpēc vissvarīgākais jautājums nav vienkārši: “Vai modelis pieminēja mūsu zīmolu?”

Tam vajadzētu būt:

Vai AI sistēmu veids, kā tās reprezentē mūsu zīmolu, mainās laika gaitā – un, ja jā, tad kur, kādā virzienā un ar kādām sekām auditorijai?