الذكاء الاصطناعي يوصي بناءً على الشهرة. لكن الشهرة لا تفسر كل شيء.

تركز معظم المحادثات حول الذكاء الاصطناعي على مدى الظهور. يتساءل الناس عما إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي زحف المواقع أو الاستشهاد بعلامة تجارية ما. هذه الأسئلة مهمة. لكنها لا تفسر سبب اختيار الذكاء الاصطناعي لعلامة تجارية دون غيرها.

قمنا بتحليل 20,000 توصية لمنتجات من قبل الذكاء الاصطناعي عبر خمس فئات:

  • التجميل
  • المكملات الغذائية
  • القهوة
  • الحيوانات الأليفة
  • المنزل والمعيشة

تضمنت البيانات 1,490 علامة تجارية. أردنا معرفة المحرك وراء هذه الاختيارات.

أولاً، اختبرنا جودة المتجر. استخدمنا AI Commerce Score الخاص بنا لقياس مدى قابلية القراءة الآلية والهيكل التقني. توقعنا أن تؤدي الجودة العالية إلى المزيد من التوصيات. لكن البيانات أثبتت خطأ توقعاتنا. جودة المتجر تفسر 2.1% فقط من تكرار التوصيات.

بعد ذلك، اختبرنا الشهرة العامة. نظرنا في عدد القراء على ويكيبيديا، والتغطية الإعلامية، والإشارات إلى العلامة التجارية. تفسر الشهرة 24.9% من تكرار التوصيات. الشهرة تهم أكثر بكثير من جودة المتجر. لكنها لا تزال لا تفسر معظم النتائج.

قارنا بين أفضل 50 علامة تجارية موصى بها وأقل 50 علامة تجارية. كانت فجوة التوصيات هائلة. حصلت العلامات التجارية الرائدة على توصيات أكثر بـست مرات. ومع ذلك، كانت درجات جودة متاجرها متطابقة تقريبًا مع العلامات التجارية في ذيل القائمة.

هل سلوك الذكاء الاصطناعي عشوائي؟ قمنا بتشغيل كل استعلام عشرين مرة للتحقق من الاستقرار. لم تكن النتائج عشوائية. ظهرت العلامات التجارية نفسها في المواقع نفسها في 78% إلى 91% من عمليات التشغيل. النظام مستقر، لكن الأمر لا يزال لغزًا.

تظهر النتائج انقسامًا واضحًا:

  • الظهور يسأل: هل يستطيع الذكاء الاصطناعي رؤيتك؟
  • التوصية تسأل: هل سيختارك الذكاء الاصطناعي؟

جودة المتجر تفسر 2.1%. الشهرة تفسر 24.9%. فما الذي يفسر الـ 73% المتبقية؟

قد تكون إشارات الثقة، أو التعرض لبيانات التدريب، أو السلطة الدلالية (semantic authority). لا نعرف بعد. نحن نحقق في الأمر الآن.

المصدر: https://dev.to/atom_foundry/-ai-recommends-by-fame-but-fame-doesnt-explain-most-recommendations-3dgh