ننقل لكم في مدونة مؤسسة إشراق العالم مقالاً بعنوان “62% من توصيات العلامات التجارية للذكاء الاصطناعي تختفي بعد سؤال أحد المشترين – بيانات Clovion الجديدة
“ يفيدك في تنفيذ تجربتك في تحسين SEO موقعك ومتجرك الإلكتروني.
لم يكن على زاهر حسن أن يخبرني أن أرقام شركته كانت خاطئة.
لقد أرسلت إلى حسن، المدير التنفيذي للعمليات في شركة الأبحاث Clovion AI ومقرها أوسلو، قائمة من الأسئلة المنهجية حول “Surviving the AI Funnel”، وهي دراسة جديدة أجرتها Clovion حول كيفية قيام كلود وChatGPT وGemini بالتوصية بالعلامات التجارية عبر المحادثة. كان السؤال العاشر روتينيًا، وهو السؤال الذي تطرحه على كل فريق بحث. يقول التقرير إن مساعدي الذكاء الاصطناعي الثلاثة يتناقضون بشكل قاطع مع بعضهم البعض بشأن حقائق العلامة التجارية بنسبة 15% من الحالات، بناءً على 33 تناقضًا تم التحقق منه. هل كان الرقم 33 كافيًا حقًا لدعم الادعاء حول النموذج الذي يميل إلى التقليل من ميزات العلامة التجارية والنموذج الذي يميل إلى المبالغة في بيعها؟
لم تكن إجابة حسن دفاعًا عن الرقم. لقد كان تصحيحا. وكتب قائلاً: “الرقم الحقيقي هو 330”. “لقد أسقط المصمم صفرًا في التصميم.” وقال إن نفس العلامة العشرية المنزلقة قد حولت أيضًا 2040 علامة تجارية إلى “204” في الصفحة السابعة من ملف PDF الذي أرسلته لي قبل نشره. سيتم إصدار نسخة منقحة هذا الأسبوع. لذلك، حصلت على الأرقام المصححة أولا.
هذه طريقة غريبة لبدء عمود حول تقرير بحثي حول الذكاء الاصطناعي، والاعتراف قبل أي شيء آخر بوجود خطأ في مسودة التقرير. لكنها الطريقة الأكثر صدقًا، لأن التصحيح يقول شيئًا لا يمكن لإحصائيات العناوين الرئيسية للدراسة أن تقوله أبدًا. قراءة إجابات الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح، سواء كنت مسوقًا تحاول معرفة ما إذا كان ChatGPT يوصي بمنتجك أو باحثًا يقوم بإنشاء دراسة حوله، يتلخص في التقاط العلامة العشرية قبل بناء استراتيجية عليها.
القمع، ملخص
ضع الخطأ المطبعي جانبًا للحظة وسيصمد البحث الأساسي. أجرى Clovion 69,120 محادثة متعددة الأدوار عبر المساعدين الثلاثة في 36 برنامج B2B وفئة التكنولوجيا المالية، وطرح سؤالًا افتتاحيًا مثل “أفضل أدوات إدارة علاقات العملاء؟” ومن ثم متابعة واقعية واحدة. إن إعادة طرح نفس السؤال أبقى 90% من القائمة الموصى بها سليمة. وبإضافة تفاصيل مشتري عادي، وهو شيء واضح مثل “لفريق صغير”، احتفظ بنسبة 28% فقط. اثنان وستون بالمائة من العلامات التجارية التي قدمت الإجابة الأولى اختفت من الإجابة الثانية.
سألت حسن ما إذا كان قد تم اختيار “فريق صغير” لإنتاج هذا الهبوط. لم يكن كذلك. قام فريقه أيضًا باختبار “لمؤسسة كبيرة” وحصل على معدل مماثل تقريبًا، حوالي 72% في كلتا الحالتين، مقابل 10% تقريبًا عندما تم تكرار السؤال ببساطة. القائمة ليست غير مستقرة. إنها سريعة الاستجابة، وفي الغالب تتعلق بما إذا كان النموذج قد قرر من هي العلامة التجارية بالفعل.
هذا هو الجزء الذي يستحق الجلوس معه إذا كنت تقوم بتحسين محركات البحث أو استراتيجية العلامة التجارية لكسب لقمة العيش. إن ذكر الاسم في إجابة الذكاء الاصطناعي لا يعني الوثوق بها. النموذج الذي يضعك في أول قائمة لإدارة علاقات العملاء (CRM) لا يزال بإمكانه أن يقطع الطريق عليك في اللحظة التي يحدد فيها المشتري، وتشير بيانات Clovion إلى أن هذا يحدث في معظم الأوقات، وليس في بعض الأحيان.
يؤدي التصحيح إلى تغيير شكل الرقم الأصغر والأكثر ذكرًا
هذا هو المكان الذي يهم فيه العلامة العشرية الثابتة لكيفية قراءة هذه الدراسة. كان الرقم القديم، وهو 33 تناقضًا تم التحقق منه، صغيرًا بدرجة كافية بحيث كان أي ادعاء لكل نموذج مبني عليه يقف على جليد رقيق. تم تصحيحه، إنه 330، والتفصيل الذي شاركه حسن لكل نموذج هو أكثر دلالة بكثير من الرقم الإجمالي 15٪ الذي تقوده مسودة التقرير: يقلل كلود من ميزات العلامة التجارية الخاصة 160 مرة مقابل 10 مطالبات زائدة. ChatGPT يقلل من مطالبته 70 مرة ولا يبالغ أبدًا. يسير الجوزاء في الاتجاه الآخر، ويبالغ في الادعاء 80 مرة مقابل 30 ادعاءً ناقصًا.
نظرية عمل حسن، المستمدة من دراسة Clovion منفصلة لم تُنشر بعد حول مصدر كل نموذج لإجاباته، هي أن Gemini يعتمد بشكل أكبر على المواد التسويقية والفيديو، لذلك يميل إلى نسب الفضل إلى العلامة التجارية بكل ما يروج له. يعتمد كلود وChatGPT بشكل أكبر على التوثيق وصفحات المنتج، ويصفان المنتج الأساسي بدقة، ويتحوطان تجاه عبارة “ليس لديه” عندما لا يتم توثيق ميزة جديدة بشكل جيد. إذا كان هذا صحيحًا في ظل الدراسة التي لم يتم إصدارها بعد، فإن Clovion لم يتم إصدارها بعد، فهذا يعني أن اتجاه خطأ مساعد الذكاء الاصطناعي بشأن منتجك يعتمد على نوع المحتوى الذي وضعته أمامه، ومكان وجود هذا المحتوى.
لقد أمضيت أكثر من 20 عامًا في إخبار العملاء بأن التصنيف الجيد والوصف الدقيق هما مشكلتان مختلفتان. هذا هو أوضح دليل رأيته على أنهم الآن نفس المشكلة، حيث تظهر داخل محادثة واحدة، وأن الإصلاح يعتمد على المساعد الذي يقوم بالوصف الخاطئ.
لماذا لا أحد يمسك الصفر المفقود
لدى فريدريك فالايس قصة في كتابه “The AI-Amplified Marketer” تشرح بالضبط سبب بقاء العلامة العشرية المسقطة على قيد الحياة حتى النشر. أشار تقرير تلقائي ذات مرة إلى “الأداء الرائع” لكلمة رئيسية لأن تكلفة الاكتساب الخاصة بها كانت أعلى بكثير من الهدف. في مكان ما في النظام، تم استبدال الأسعار المرتفعة بالأشياء الجيدة، في حين أن تكلفة الاكتساب المرتفعة تعتبر أخبارًا سيئة، وليست أخبارًا جيدة. وكان أي شخص يتصفح الملخص يومئ برأسه، لأن الجملة كانت تُقرأ بسلاسة على الرغم من أن معناها قد انقلب.
يربط Vallaeys هذا بالبحث في المعالجة التنبؤية، وهي فكرة أن القراء بطلاقة لا يفكون تشفير كل كلمة، بل يتوقعون ما سيأتي بعد ذلك بناءً على السياق والمضي قدمًا. هذه هي الطريقة التي تُقرأ بها كلمة “teh” على أنها “the” وتمر كلمة “not” المفقودة أمامك مباشرةً. وكما يقول فالايس، فإن نموذجنا العقلي للجملة يطغى على النص الموجود أمامنا. إن ملف PDF الواثق والمنسق بشكل جيد هو أسهل مكان في العالم لحدوث ذلك، والصفر المسقط في ملف التخطيط هو نسخة أصغر بكثير وأكثر قابلية للتسامح من نفس الفشل.
ولهذا السبب أيضًا لا يكون الحل هو “الثقة بالتقرير بشكل أقل”. إنها “تبقي الطيار البشري في الحلقة الذي يتحقق من الرقم بدلاً من مظهر الفقرة المحيطة به.” ثلاثة وثلاثون تناقضًا و330 تناقضًا لا يختلفون بعامل العشرة فقط. إنهم يدعمون مستويات ثقة مختلفة تمامًا حول ما إذا كان النمط لكل نموذج حقيقيًا. مائتان وأربع علامات تجارية و2040 علامة تجارية ليست نفس الدراسة. لو لم يلتقط كلوفيون الأمر، ولو لم أسأله، لكانت الأرقام الأصغر والأكثر اهتزازًا قد استمرت في الانتشار كحقيقة، والتي استشهد بها بالضبط نوع الصحافة التجارية التي من المفترض أن تلتقط هذا.
ما الذي لا يطالب به كلوفيون، ولماذا هذا هو الجزء الصادق
يحرص التقرير على ذكر الرابط بين كيفية إدراك النموذج لملاءمتك وما إذا كان يوصي بك أم لا، وهو “اقتران قوي ومتسق، وليس قانونًا سببيًا مثبتًا”. لقد حثت حسن على معرفة الشكل الذي سيبدو عليه الاختبار السببي الحقيقي. إجابته هي: تغيير شيء واحد، وهو محتوى الموضع العام للعلامة التجارية، وترك كل شيء آخر بمفرده، ومعرفة ما إذا كان سلوك العارضات يتحرك بالنسبة للعلامات التجارية التي لم يلمسها أحد. لم يقم Clovion بإجراء هذا الاختبار بعد. واعترف أيضًا بالاحتمال الأكثر إزعاجًا بشكل مباشر، وهو أن التموضع الفعلي للعلامة التجارية في العالم الحقيقي ربما يقود كلاً من كيفية وصف النموذج لها وما إذا كان يتم التوصية بها، الأمر الذي من شأنه أن يجعل تحديد موضع الرافعة الحقيقية و”تصور” النموذج مجرد عرض، وليس سببًا.
هذه إجابة صريحة على نحو غير عادي من شركة تبيع مراقبة الرؤية بالذكاء الاصطناعي، ولهذا السبب بالضبط أثق في بقية ما أخبرني به حسن. كما أنه لم يكن لديه أي بيانات حول مدى سرعة تغير تصور الذكاء الاصطناعي للعلامة التجارية بعد أن تغير تلك العلامة التجارية محتواها الخاص. وقال: “لم نقم بإجراء اختبار ما قبل وبعد”. “تعامل مع الأمر على أنه يستحق الاختبار، وليس مضمونًا خلال X أسابيع.” أي شخص يخبرك أنه يمكن أن يعد بجدول زمني محدد لتحريك رأي كلود أو جيميني بشأن علامتك التجارية هو تخمين، باعتراف كلوفيون نفسه.
ما يجب القيام به في الواقع حيال ذلك
وعليك أن تفعل ثلاثة أشياء، بناء على ما قاله لي حسن وما تدعمه البيانات المصححة.
أولاً، قم بتتبع المحادثة بأكملها، وليس الإجابة الأولى. إذا كنت تراقب رؤية الذكاء الاصطناعي من خلال فحص فوري، فأنت تقيس الجزء العلوي من مسار التحويل الذي يفقد 62% من محتوياته بعد جملة واحدة. قم ببناء مراقبتك حول أسئلة المتابعة التي يطرحها المشترون الحقيقيون بالفعل.
ثانيًا، قم بإصلاح المساعدين واحدًا تلو الآخر بالترتيب. كان حسن مباشرًا بأن تغييرًا واحدًا للمحتوى لن يؤدي إلى تحريك النماذج الثلاثة في وقت واحد، لأنها مستمدة من مصادر مختلفة. أمره المقترح: قم بتصحيح الأخطاء الواقعية الثابتة أولاً، نظرًا لأن هذه المكاسب رخيصة، ثم اتبع المجموعات الملائمة للقطاعات والتي تهم أكثر من غيرها، والتحقق من كل مساعد عبر عدة عمليات تشغيل بدلاً من الثقة في أي إجابة واحدة.
ثالثًا، لا تستشهد بإحصائيات لم تتتبع مصدرها، بما في ذلك هذه الإحصائية. وكان تقرير كلوفيون بحاجة إلى تصحيح لأرقامه الأكثر تقنية والتي يمكن الاستشهاد بها. قبل إنشاء عمود، أو مجموعة عميل، أو ملخص محتوى حول أي نسبة مئوية لأبحاث الذكاء الاصطناعي، اسأل من أين جاء العدد الأساسي وما إذا كان أي شخص قد قام بالتحقق من الحسابات منذ أن ترك برنامج التصميم.
لقد شاهدت تحسين محركات البحث يمر ببعض هذه اللحظات، من Panda إلى فهرسة الهاتف المحمول أولاً إلى التسييل البطيء للبحث بدون نقرة. كافأ كل واحد الممارسين الذين قاموا بالتحقق من المصدر الأساسي بدلاً من تكرار رقم العنوان. تتشكل رؤية الذكاء الاصطناعي بنفس الطريقة. لن تكون العلامات التجارية التي فازت في عملية الاختفاء التي وثقتها شركة Clovion هي تلك التي لديها أفضل بيان صحفي حول استراتيجية AI Overviews الخاصة بها. سيكونون هم الذين قرأوا التقرير عن كثب بما يكفي للتساؤل عما يعنيه الرقم “33” حقًا، والذين يستمرون في طرح هذا السؤال بعد هذا السؤال.
زاهر حسن هو المدير التنفيذي للعمليات في شركة Clovion AI، ومقرها في أوسلو، النرويج. من المتوقع إصدار نسخة كلوفيون المصححة من كتاب “Surviving the AI Funnel”، الذي يعكس الأرقام الواردة في هذا العمود، هذا الأسبوع.
المزيد من الموارد
🚀 انطلق الآن لتحسين SEO موقعك ومتجرك الإلكتروني
إذا كنت ترغب في رفع ترتيب موقعك في نتائج Google، وزيادة الزيارات المجانية، وبناء باك لينك قوي عبر شبكة مواقع موثوقة، فاطلع على باقات تحسين محركات البحث من إشراق.
اكتشاف المزيد من مؤسسة اشراق العالم لتقنية المعلومات-خدمات مواقع ومتاجر الإنترنت
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.