Interactive Advertising Bureau (IAB) се заема с фрагментираното състояние на измерването при платформите за откриване, задвижвани от изкуствен интелект (AI), чрез нов набор от стандартизирани насоки, съобщиха от търговската група.
IAB идентифицира над 20 доставчици, предлагащи инструменти за измерване на видимостта чрез AI, но установи малка последователност в техните методологии или резултати. Рамката на организацията се фокусира върху четири стълба на видимостта: присъствие (presence), значимост (prominence), представяне (portrayal) и убеждаване (persuasion), както и върху две нива на измерване, базирани на качеството и прецизността на данните.
Насоките се появяват в момент, когато основни канали като търсенето се преобразуват около AI, което оказва по-голям натиск върху маркетолозите и издателите да оптимизират съдържанието си за Generative Engine Optimization, Answer Engine Optimization и prompt engineering.
Прозрения:
IAB посочва широкото разпространение на ChatGPT на OpenAI и AI Overviews на Google като доказателство, че преходът към откриване чрез AI е достигнал мащаб, който изисква по-стандартизирана рамка за измерване както за маркетолозите, така и за издателите. Залозите са високи за марките, които не успеят да се адаптират към откриването чрез AI, тъй като McKinsey изчислява, че изоставащите могат да видят спад в трафика с до 50% от традиционното търсене. Само 16% от марките в момента проследяват представянето си в AI търсенето по систематичен начин, установи McKinsey в проучвания сред CMO.
Насоките на IAB не са предназначени да оценяват нарастващия брой доставчици на AI измервания, област, в която групата вижда малка последователност. Вместо това IAB иска да въведе споделена терминология, критерии за качество и изисквания за разкриване на информация, които да позволят на маркетолозите да правят сравнения при равни условия, а на доставчиците на измервания да се разграничават въз основа на прецизността, а не на маркетинговите твърдения. IAB първоначално се фокусира върху измерването на органичната видимост чрез AI, а не върху платената реклама или атрибуцията на търговията.
Постигането на съгласие в индустрията относно общата терминология и най-добрите практики може да бъде трудно, особено като се има предвид, че откриването чрез AI е все още в начален етап и се развива бързо. Аргументът на IAB е, че рекламодателите са готови да харчат повече в тези канали, при условие че имат солидна основа за оценка на ефективността на своите инвестиции.
Рамката на IAB се фокусира върху четирите принципа за марките, подредени в йерархия: на най-горното ниво е присъствието, изразено чрез честота на споменаване, честота на цитиране, дял на гласа и инерция на видимостта. Под него е значимостта, която се основава до голяма степен на разположението и класирането, а след това е представянето, което включва оценка на настроенията, рамкирането и нивата на халюцинации и фактически неточности. Последно е убеждаването, което измерва силата на препоръката и честотата на кликване след цитиране. Същите принципи се прилагат и за издателите, макар и с различни показатели.
Освен това IAB предлага две различни нива на измерване за откриване чрез AI. Първото, насочено измерване, е фокусирано върху ранното откриване на сигнали, вътрешни брифинги и конкурентна осведоменост, но не носи достатъчна прецизност, за да повлияе на рекламните разходи или други стратегически решения. Второто, измерване на ниво вземане на решения, включва размер на извадката, обем на заявките, покритие на типовете подкани, честота на тестване, възпроизводимост и валидиране на данни. Последното може да ръководи стратегията за всичко – от прегледи на представянето на агенциите до разпределение на бюджетите.
Откриването чрез AI представлява специфичен набор от предизвикателства за маркетолозите в сравнение с традиционното търсене, което имаше по-прост път от потребителската заявка до страницата с резултати и кликването. Платформите за генеративен AI работят чрез събиране и кондензиране на масив от съществуващи източници на информация в един отговор и все още могат да създават неточни или подвеждащи резултати. Задаването на един и същ въпрос два пъти може да доведе до два различни отговора, което засилва проблемите с последователността.
Работната група на IAB, която сътрудничи по Рамката за измерване на видимостта чрез AI, включва заинтересовани страни от маркетинга и рекламата, включително експерти по измервания от Walmart, Acxiom, Microsoft, WPP Media, eMarketer и Tinuiti.
Източник: Marketing Dive
