𝗔𝗜 𝗽𝗼𝗹𝗲𝗰𝗮 𝗻𝗮 𝗽𝗼𝗱𝘀𝘁𝗮𝘄𝗶𝗲 𝘀ł𝗮𝘄𝘆. 𝗔𝗹𝗲 𝘀ł𝗮𝘄𝗮 𝗻𝗶𝗲 𝘄𝘆𝗷𝗮𝘀𝗻𝗶𝗮 𝘄𝘀𝘇𝘆𝘀𝘁𝗸𝗶𝗲𝗴𝗼.
Większość rozmów o AI skupia się na widoczności. Ludzie pytają, czy AI może przeszukać witrynę lub wymienić markę. Te pytania są istotne. Ale nie wyjaśniają, dlaczego AI wybiera jedną markę zamiast innej.
Przeanalizowaliśmy 20 000 rekomendacji produktów przez AI w pięciu kategoriach:
- Uroda
- Suplementy
- Kawa
- Zwierzęta domowe
- Dom i życie
Dane obejmowały 1490 marek. Chcieliśmy dowiedzieć się, co napędza te wybory.
Najpierw przetestowaliśmy jakość sklepu. Użyliśmy naszego AI Commerce Score, aby zmierzyć czytelność dla maszyn oraz strukturę techniczną. Spodziewaliśmy się, że wysoka jakość przełoży się na więcej rekomendacji. Dane pokazały, że się myliliśmy. Jakość sklepu wyjaśnia tylko 2,1% częstotliwości rekomendacji.
Następnie przetestowaliśmy powszechną sławę. Przyjrzeliśmy się liczbie czytelników Wikipedii, obecności w mediach i wzmiankom o marce. Sława wyjaśnia 24,9% częstotliwości rekomendacji. Sława ma znacznie większe znaczenie niż jakość sklepu. Jednak wciąż nie wyjaśnia większości wyników.
Porównaliśmy 50 najczęściej rekomendowanych marek z 50 najmniej rekomendowanymi. Luka w rekomendacjach była ogromna. Najlepsze marki otrzymywały sześciokrotnie więcej rekomendacji. Mimo to ich wyniki jakości sklepu były niemal identyczne jak w przypadku marek z dołu listy.
Czy zachowanie AI jest losowe? Każde zapytanie uruchomiliśmy dwadzieścia razy, aby sprawdzić stabilność. Wyniki nie były losowe. Te same marki pojawiały się w tych samych miejscach w 78% do 91% przypadków. System jest stabilny. To po prostu zagadka.
Wyniki pokazują wyraźny podział:
- Widoczność pyta: Czy AI cię widzi?
- Rekomendacja pyta: Czy AI cię wybierze?
Jakość sklepu wyjaśnia 2,1%. Sława wyjaśnia 24,9%. Co wyjaśnia pozostałe 73%?
Mogą to być sygnały zaufania, ekspozycja w danych treningowych lub autorytet semantyczny. Jeszcze nie wiemy. Obecnie to badamy.
Źródło: https://dev.to/atom_foundry/-ai-recommends-by-fame-but-fame-doesnt-explain-most-recommendations-3dgh