Проблемы измерения в эпоху AI: Как правильно отслеживать видимость и атрибуцию

В последние годы с развитием искусственного интеллекта и его внедрением в поисковые системы возникли новые вызовы в области SEO и атрибуции. Одним из ключевых вопросов, поднятых Томом Каппером, директором по стратегии поисковых продуктов в компании STAT, на вебинаре "Тактические решения для самых больших проблем измерения AI-поиска", стало то, как правильно оценивать видимость брендов и их влияние на бизнес-результаты.

Проблема нулевых кликов

Каппер акцентировал внимание на том, что нулевые клики не являются лишь проблемой трафика, но и вызовом для атрибуции. Он предложил измерять видимость наряду с бизнес-результатами, вместо того чтобы полагаться исключительно на клики для описания всего пути клиента. Это означает, что важно учитывать не только количество переходов на сайт, но и то, как часто бренд упоминается в ответах AI.

Разделение упоминаний бренда и источников цитирования

Каппер привел пример с рекомендацией автомобиля Audi, где упоминание бренда не всегда связано с его доменом. Если отчет сосредоточится только на том, заработал ли домен Audi цитирование, он упустит само упоминание. Это подчеркивает необходимость четко определять сущности бренда, которые необходимо отслеживать, включая подбренды, и применять тот же подход к конкурентам для более значимого сравнения. Каппер отметил: "Цитаты имеют URL. Это все еще ценная тактическая информация, но я не думаю, что это должно быть вашим KPI. Упоминания имеют сущности."

Создание более репрезентативной выборки запросов

Разные ответы на один и тот же запрос не делают измерение видимости AI невозможным. Каппер рассматривал эту изменчивость как проблему выборки, сравнивая ее с результатами, которые SEO-специалисты уже отслеживают по местоположению и устройству. Небольшой набор запросов может дать нестабильную картину, особенно если бизнес уже отслеживает гораздо более широкий набор ключевых слов. Цель состоит не в том, чтобы воспроизвести точный разговор каждого человека, а в том, чтобы достаточно широко охватить релевантные ситуации для выявления паттернов.

Использование цитат для анализа изменений

Несмотря на то что Каппер призвал не рассматривать цитаты как основной KPI, он подчеркнул их важность для конкретизации работы кампании. Он предложил начинать с страниц, на которых упоминаются конкуренты, чтобы выявить третьи стороны, которые стоит исследовать, такие как сайты отзывов или отраслевые публикации. Это создает более полезный вопрос: какие источники изменились, какую работу команда провела и как изменились отслеживаемые ответы?

Добавление метрик видимости наряду с бизнес-результатами

Каппер рекомендовал использовать более широкий набор ведущих индикаторов, чтобы поддержать традиционную отчетность по производительности. К ним относятся:

Присутствие: Появляется ли бренд в соответствующем поисковом результате или ответе AI.

Рекомендация и контекст: Рекомендуется ли бренд, просто упоминается или ассоциируется с определенной силой или проблемой.

Яркость SERP: На сколько низко на странице появляется результат и сколько видимого пространства он занимает.

Эти различия важны даже в тех случаях, когда органический рейтинг не изменился. Каппер привел примеры, когда результат с более низким рейтингом был виден выше на странице, чем результат с более высоким рейтингом, который оказался ниже.

Использование опросов для улучшения истории атрибуции

Во время сессии вопросов и ответов Каппер предложил комбинировать доказательства, а не ожидать, что одна аналитическая модель объяснит все. Постпокупочные опросы могут выявить клиентов, которые отметили, что рекомендация AI помогла им открыть или выбрать бренд. Отслеживание кампаний может отдельно показать, рекомендовали ли этот бренд чаще. Он предложил передавать ответы опросов в аналитику как измерение, чтобы команда могла сравнивать самоотчет о открытии с каналом, который был зафиксирован аналитикой.

Внедрение более полезного плана измерения

Полная сессия связала эти выборы измерения с примерами и вопросами аудитории. Чтобы применить обсуждение на практике, начните с нескольких конкретных изменений в вашем следующем цикле отчетности:

Аудит того, что пропускает ваш отчет: Определите, где текущая панель измеряет посещение или цитирование домена, но не упоминание или рекомендацию бренда.

Определите последовательное сравнение: Документируйте свои сущности бренда и подбрендов, конкурентов, контексты запросов и среду сбора перед сравнением результатов со временем.

Свяжите исследование источников с работой кампании: Записывайте цитируемые страницы, которые вы исследуете или влияете на них, затем отслеживайте, как эти источники и соответствующие рекомендации бренда изменяются.

Возвращайте бизнес-доказательства: Сравнивайте тенденции видимости с доходами, конверсиями и ответами постпокупочных опросов, вместо того чтобы представлять видимость как замену коммерческим результатам.

Присоединяйтесь к нашему следующему вебинару!

Не пропустите возможность узнать больше о том, как AI-агенты уже решают, какие продукты рассматривают покупатели. Вебинар "AI Shopping: Get Your Products Found in Google & ChatGPT" проведут Крис Сакс, вице-президент по обеспечению ценности, и Арис Вракас, руководитель продукта в seoClarity.