Kaj je prepoznavnost blagovne znamke v umetni inteligenci?

Blagovna znamka se lahko dobro uvršča v Googlu, objavlja avtoritativno vsebino in je kljub temu odsotna, ko nekdo vpraša sistem umetne inteligence, katere ponudnike, izdelke ali organizacije naj upošteva.

Prav tako se lahko pogosto pojavlja pri vprašanjih, ki jo imenujejo po imenu, medtem ko ostaja nevidna pri neoznačenih scenarijih odkrivanja in priporočil. Obe situaciji vključujeta prepoznavnost v umetni inteligenci, vendar opisujeta zelo različne oblike le-te.

Prepoznavnost blagovne znamke v umetni inteligenci torej ni univerzalna ocena, pritrjena na blagovno znamko. Je opazovanje, narejeno znotraj določenega nabora vprašanj, sistemov in pogojev.

Definicija prepoznavnosti blagovne znamke v umetni inteligenci

Prepoznavnost blagovne znamke v umetni inteligenci je opazna prisotnost blagovne znamke, izdelka, domene ali sorodne entitete znotraj določenega nabora odgovorov, scenarijev in sistemov, ki jih generira umetna inteligenca.

Najpreprosteje odgovarja na vprašanje: ali se je blagovna znamka pojavila? Koristna meritev mora tudi navesti, kje, zakaj in pod kakšnimi pogoji je bilo opazovanje narejeno.

Zaradi tega je prepoznavnost v umetni inteligenci ožja od predstavitve blagovne znamke v velikih jezikovnih modelih. Predstavitev zajema tudi vlogo, dodeljeno blagovni znamki, priporočila, atribute, razpoloženje, konkurente, vire in dejansko točnost. Prepoznavnost je vstopna točka v to širšo analizo.

Kaj se lahko šteje za prepoznavnost blagovne znamke?

Štetje imena podjetja je koristno, vendar ne zajema vseh načinov, na katere se lahko entiteta pojavi. Študija bi morala razlikovati vsaj štiri oblike prepoznavnosti.

Spodbujena prisotnost blagovne znamke

Blagovna znamka se pojavi, ker jo vprašanje izrecno imenuje: »Katere storitve ponuja podjetje X?« ali »Ali je podjetje X primerno za ta projekt?«

To lahko preizkusi prepoznavanje, identifikacijo entitete in dejanski opis. Je šibka mera odkrivanja, ker sistem blagovne znamke ni izbral neodvisno.

Spontana prisotnost blagovne znamke

Blagovna znamka se pojavi v scenariju kategorije, problema ali priporočila, čeprav je vprašanje ne imenuje. Na primer: »Katere platforme lahko spremljajo, kako sistemi umetne inteligence opisujejo blagovno znamko?«

Ta oblika je bolj relevantna za odkrivanje, ker sistem blagovno znamko vključi v odgovor. Še vedno pa to avtomatično ne pomeni, da je blagovna znamka priporočena.

Prisotnost samo izdelka

Izdelek se lahko pojavi brez jasne povezave s svojo matično blagovno znamko. Lahko se zgodi tudi obratno: podjetje je imenovano, vendar ustrezen izdelek manjka.

Ta razlika je pomembna za organizacije z več linijami izdelkov, lokalnimi podružnicami, pridobljenimi blagovnimi znamkami ali izdelki, katerih imena so bolj znana kot njihovi lastniki.

Prisotnost samo vira

Domena blagovne znamke se lahko navede kot vir, čeprav podjetje ni omenjeno v generiranem odgovoru. To je vidna prisotnost vira, ne priporočilo blagovne znamke.

Kako se meri prepoznavnost blagovne znamke v umetni inteligenci?

Odstotek prepoznavnosti je smiseln le, če sta njegov števec in imenovalec eksplicitna.

Začnite z enoto opazovanja

Praktična enota je en odgovor, generiran za en določen scenarij v enem določenem sistemu pod zabeleženimi pogoji. Če je analiziranih 100 ustreznih odgovorov in je blagovna znamka pravilno identificirana v 28 od njih, je njena opažena stopnja omembe za to študijo 28 %.

Stopnja omembe = odgovori, ki vsebujejo veljavno omembo blagovne znamke ÷ vsi ustrezni odgovori × 100 %

To ni verjetnost, da bo kateri koli uporabnik videl blagovno znamko. To je delež, opažen v določenem raziskovalnem vzorcu.

Izraz »veljavna omemba blagovne znamke« zahteva tudi pravilo. Mimogrede omembe drugega podjetja s podobnim imenom ne bi smeli šteti. Prav tako izdelka ne bi smeli avtomatično pripisati njegovi matični blagovni znamki, če ta povezava v odgovoru manjka ali je napačna.

Določite, kateri odgovori so ustrezni

Pred izračunom odstotka se odločite, kako ravnati z:

• nedostopnimi sistemi ali neuspešnimi zahtevami;

• odgovori, ki zavračajo nalogo;

• scenariji, v katerih blagovna znamka ni resnično relevantna;

• podvojenimi scenariji;

• odzivi v različnih jezikih ali trgih;

• spodbujenimi in spontanimi omembami.

Spreminjanje teh pravil spremeni imenovalec in lahko bistveno spremeni rezultat. Dva odstotka prepoznavnosti nista primerljiva zgolj zato, ker sta oba izražena v odstotkih.

Izmerite pokritost scenarijev

En sam povprečni podatek lahko prikrije, kje obstaja prepoznavnost. Ista blagovna znamka je lahko pomembna pri informativnih vprašanjih, vendar odsotna pri primerjavah in scenarijih, usmerjenih v nakup.

Koristne skupine scenarijev lahko zajemajo:

• odkrivanje kategorij;

• prepoznavanje problemov;

• primerjavo izdelkov ali ponudnikov;

• priporočila za določeno občinstvo;

• preverjanje trditev, ugleda ali primernosti;

• različne faze procesa odločanja.

Pokritost scenarijev kaže, kje blagovna znamka vstopi v odgovor, ne le, kako pogosto se pojavi v celotni študiji.

Izmerite pokritost sistema

Ni enega samega univerzalnega rezultata umetne inteligence. Klepetalni vmesniki, funkcije iskanja z umetno inteligenco in API-ji lahko uporabljajo različne modele, navodila, mehanizme pridobivanja in izvorna okolja.

Google navaja, da lahko AI Overviews in AI Mode uporabljata različne modele in tehnike ter lahko prikazujeta različne odgovore in povezave. Rezultatov iz enega sistema zato ne bi smeli obravnavati kot nadomestek za vsako platformo umetne inteligence.

Primerjava med sistemi bi morala ohraniti isto raziskovalno vprašanje, hkrati pa dokumentirati razlike v vmesnikih in razpoložljivih zmogljivostih.

Previdno dodajte konkurenčni kontekst

Prepoznavnost se lahko primerja z določenim naborom konkurentov, vendar mora metrika povedati, kaj se šteje. »Delež glasu v umetni inteligenci« se lahko nanaša na:

• delež odgovorov, v katerih se pojavi vsaka blagovna znamka;

• delež vseh omemb blagovnih znamk znotraj konkurenčnega nabora;

• delež dogodkov priporočil;

• pokritost v scenarijih ali platformah.

To so različne mere. Nobena ni avtomatično enakovredna tržnemu deležu, preferencam strank ali prodajnemu potencialu.

Prepoznavnost v umetni inteligenci ni enaka priporočilu

Blagovna znamka se lahko omenja kot:

• ponudnik;

• vir informacij;

• primer v ozadju;

• konkurent;

• neprimerna možnost;

• podjetje, vpleteno v polemiko;

• entiteta, zamenjana z drugo organizacijo.

Le nekatere od teh vlog predstavljajo priporočilo. Visoka stopnja omembe lahko zato sobiva z nizko stopnjo priporočila ali neugodno predstavitvijo.

Zato je treba omenjanje, vključitev v ožji izbor, priporočilo in primarno priporočilo obravnavati kot ločena opazovanja. Imenovanje vseh teh kot prepoznavnost je morda priročno v povzetku za vodstvo, vendar odstrani razliko, potrebno za diagnozo rezultata.

Prepoznavnost v umetni inteligenci ni uvrstitev v iskanju

Tradicionalna prepoznavnost v iskanju je pogosto zgrajena okoli uvrščenih strani, prikazov, klikov in ocenjenega povpraševanja po poizvedbah. Generativni odgovori ne zagotavljajo vedno stabilnega urejenega seznama. Blagovno znamko lahko omenijo v prozi, jo postavijo v tabelo, jo uporabijo kot vir ali jo pogojno priporočijo po opozorilu.

Izvirna, strokovno pregledana raziskava o optimizaciji generativnih motorjev je formalizirala prepoznavnost znotraj generiranih odgovorov in vključevala mere, prilagojene položaju. Tekstualna pomembnost je lahko pomembna, vendar ni enaka običajni organski uvrstitvi.

SEO ostaja del podporne infrastrukture. Googlova navodila navajajo, da se obstoječi temelji SEO še naprej uporabljajo za njegove funkcije umetne inteligence in da ni potrebna posebna shema umetne inteligence. Močna organska prepoznavnost pa ne zagotavlja, da bo blagovna znamka omenjena v vsakem generativnem sistemu ali scenariju.

Zakaj se prepoznavnost blagovne znamke v umetni inteligenci razlikuje?

Spremenita se besedilo in namen

»Katere platforme spremljajo prepoznavnost blagovne znamke v umetni inteligenci?« in »Kako lahko ekipa za odnose z javnostmi zazna netočne trditve umetne inteligence o podjetju?« se nanašata na sorodne probleme, vendar lahko ustvarita različne nize blagovnih znamk.

Velika študija TACL je ugotovila, da različne parafraze navodil lahko povzročijo bistveno različne rezultate modela. Študija ni bila omejena na poizvedbe o blagovnih znamkah, vendar dokazuje, zakaj prepoznavnosti ne bi smeli sklepati iz ene priročne besedne zveze.

Spremenita se sistem in izvorno okolje

Nekateri sistemi uporabljajo trenutno spletno pridobivanje; drugi se zanašajo na različne kombinacije znanja modela, iskanja in navodil za izdelke. Nekateri prikazujejo citate, drugi ne. Potrošniški vmesnik in API, ki nosita isto ime ponudnika, lahko zato vrneta različne odgovore.

Spremenijo se jezik, trg in čas

Blagovna znamka je lahko vidna v angleščini, vendar odsotna v poljščini, globalno prepoznana, vendar ni povezana z lokalno podružnico, ali opisana z informacijami, ki so se medtem spremenile. Vsak rezultat bi moral vsebovati datum, jezik in tržni kontekst.

Sama generacija se lahko razlikuje

Ponovitev istega scenarija pod podobnimi pogoji lahko povzroči drugačen odgovor. To se razlikuje od spreminjanja poziva in se spet razlikuje od ponavljanja študije mesec dni kasneje.

En sam rezultat je opazovanje. Ni dokaz stabilne prepoznavnosti. Spremljanje spreminja meritve med seboj, medtem ko stabilnost zahteva namensko ponavljanje pod nadzorovanimi pogoji.

Kako izvesti obrambno študijo prepoznavnosti v umetni inteligenci

1. Določite entiteto

Zabeležite uradno ime, variante, izdelke, podružnice, trge in odnose, ki omogočajo razlikovanje veljavne omembe od zmede entitet.

2. Določite namen raziskave

Odločite se, ali se študija nanaša na odkrivanje, priporočila, prepoznavnost izdelkov, prisotnost vira, konkurenčno primerjavo ali dejansko prepoznavanje. Od enega vzorca ne bi smeli pričakovati, da bo odgovoril na vsako vprašanje.

3. Zgradite scenarije okoli resničnih potreb

Uporabite občinstva, probleme, izdelke, faze odločanja in merila izbire. Ne začnite z naključnim seznamom pozivov, izbranih zgolj zato, ker jih je enostavno preizkusiti.

4. Izberite sisteme in zabeležite pogoje

Dokumentirajte platformo, model ali končno točko, kjer je na voljo, jezik, datum, dostop do iskanja, predpostavke o lokaciji in ali scenarij imenuje blagovno znamko.

5. Ohranite celotne dokaze

Ohranite odgovor, ustrezen izvleček, vidne vire, citate in klasifikacijo. Odstotek brez dostopa do osnovnih opazovanj je težko revidirati.

6. Poročajte o imenovalcih in omejitvah

Navedite število scenarijev, sistemov in odgovorov, pravila upravičenosti in kaj ni bilo preizkušeno. Izogibajte se predstavitvi enkratnega vzorca kot stabilne lastnosti modela.

Za širši operativni proces Brand Semantics pojasnjuje, kako izvesti revizijo prepoznavnosti v umetni inteligenci na platformah za iskanje z umetno inteligenco.

Kako interpretirati rezultat?

Visoka prepoznavnost ni avtomatično pozitivna

Pogosto omenjena blagovna znamka je lahko dodeljena napačni kategoriji, povezana z zastarelim izdelkom, uporabljena samo kot vir ali večkrat kritizirana. Prepoznavnost vzpostavlja prisotnost; ne vzpostavlja točnosti ali vrednosti.

Nizka prepoznavnost ni vedno problem

Odsotnost je pomembna le v scenarijih, kjer je blagovna znamka resnično relevantna. Dodajanje širokih, a nepomembnih vprašanj lahko zmanjša odstotek prepoznavnosti, ne da bi razkrilo pomembno poslovno vrzel.

Primerjave zahtevajo skupni obseg

Blagovne znamke je treba primerjati z uporabo istih scenarijev, sistemov, jezikov, datumov in pravil štetja. Tudi takrat rezultat opisuje vzorec študije in ne celotnega trga.

En rezultat ni diagnoza

Sestavljena ocena je lahko koristna za poročanje, vendar dejanje zahteva dimenzije pod njo. Model revizije predstavitve v umetni inteligenci 5P podjetja Brand Semantics ločuje prisotnost, položaj, izvor, natančnost in vztrajnost, tako da se omemba ne zamenja za popolno oceno.

Kaj lahko blagovna znamka stori s podatki o prepoznavnosti?

Prva naloga ni »optimizirati za oceno«. Gre za prepoznavanje vrste vrzeli:

• entiteta ni prepoznana;

• ustrezen izdelek manjka;

• konkurenti se pojavijo v scenarijih, kjer blagovna znamka ne;

• blagovna znamka je vidna, vendar ni priporočena;

• njeno spletno mesto je citirano, ne da bi podjetje vstopilo v odgovor;

• prepoznavnost je odvisna od ozkega nabora pozivov ali sistemov;

• blagovna znamka se pojavi z netočnimi ali zastarelimi informacijami.

Možni odzivi vključujejo pojasnjevanje odnosov med entitetami, posodabljanje lastnih informacij, izboljšanje pokritosti resničnih vprašanj občinstva, usklajevanje opisov izdelkov med viri in pridobivanje avtoritativnih zunanjih referenc. Noben založnik ne more neposredno nadzorovati vsakega odgovora, ki ga generira zunanji model, zato bi morale spremembam slediti nove meritve in ne predpostavljeno izboljšanje.

Kako Semantio meri več kot prisotnost

Semantio je raziskovalna platforma za analizo in spremljanje, kako veliki jezikovni modeli opisujejo, primerjajo in priporočajo blagovne znamke. Omogoča ekipam, da preučijo omembe blagovnih znamk skupaj s priporočili, razpoloženjem, pripisanimi značilnostmi, izdelki, občinstvi, konkurenti, vidnimi viri in težavami pri predstavitvi.

Uporabniki lahko pregledajo posamezne odgovore in njihove podporne dokaze, namesto da se zanašajo samo na agregirano oceno. To omogoča razlikovanje manjkajoče omembe od napačne kategorije, neugodne primerjave ali nepodprte trditve.

Ustvarite račun in izmerite prepoznavnost svoje blagovne znamke v umetni inteligenci v Semantiu.

Pogosto zastavljena vprašanja

Kaj je najpreprostejša definicija prepoznavnosti blagovne znamke v umetni inteligenci?

To je opazna prisotnost blagovne znamke ali sorodne entitete znotraj določenega nabora odgovorov, ki jih generira umetna inteligenca.

Ali je prepoznavnost v umetni inteligenci enaka citiranju?

Ne. Domena se lahko prikaže kot vir, ne da bi se blagovna znamka pojavila v odgovoru. Blagovna znamka se lahko tudi omenja brez vidnega citata.

Ali je omemba enaka priporočilu?

Ne. Blagovna znamka se lahko pojavi kot vir, primer, konkurent, opozorilo ali naključna referenca. Priporočilo je treba razvrstiti ločeno.

Ali se prepoznavnost v umetni inteligenci lahko izrazi v odstotkih?

Da, pod pogojem, da so navedeni števec, imenovalec, pravila veljavne omembe in obseg raziskave. Odstotek opisuje vzorec, ne univerzalne verjetnosti.

Ali spremljanje dokazuje, da je prepoznavnost stabilna?

Ne. Spremljanje primerja meritve skozi čas. Stabilnost zahteva ponavljajoča se opazovanja pod dovolj nadzorovanimi pogoji.