<стр>Почему один и тот же ИИ дает разные ответы (и что это значит для вашего бренда).

<п>Делориан Дока Брауна не просто путешествовал во времени; это создало разные временные рамки. Та же машина, разные реальности. В «Назад в будущее» Когда действия Марти в прошлом поставили под угрозу его существование, его фотография начала мерцать между реальностями в зависимости от выбора, сделанного в разных временных рамках.

Этот же самый феномен сейчас происходит с вашим брендом в системах искусственного интеллекта.

<п>ChatGPT в понедельник — это не то же самое, что ChatGPT в среду. Каждый разговор создает новую временную шкалу с другим контекстом, разными состояниями памяти, разными распределениями вероятностей. Присутствие вашего бренда в ответах ИИ может исчезнуть или усилиться, как на фотографии Марти, в зависимости от контекстных колебаний, которые вы не можете видеть или контролировать. Такая фрагментация происходит тысячи раз в день, когда пользователи взаимодействуют с ИИ-помощниками, которые выборочно сбрасывают, забывают или запоминают.

Задача: как сохранить целостность бренда, когда сам канал имеет временные разрывы?

<п>

Три источника противоречий

Отклонение не случайно. Это обусловлено тремя техническими факторами:

<сильный>Вероятностная генерация

<п>Большие языковые модели не извлекают информацию; они предсказывают это токен за токеном, используя распределения вероятностей. Думайте об этом как об автозаполнении на вашем телефоне, но гораздо более сложном. Системы искусственного интеллекта используют “температуру” настройка, которая контролирует, насколько смелы они будут выбирать следующее слово. При температуре 0 ИИ всегда выбирает наиболее вероятный вариант, давая последовательные, но иногда жесткие ответы. При более высоких температурах (большинство потребительских ИИ по умолчанию используют значения от 0,7 до 1,0) ИИ выбирает более широкий диапазон возможностей, внося естественные вариации в ответы.

Один и тот же вопрос, заданный дважды, может дать совершенно разные ответы. Исследования показывают, что даже при предположительно детерминированных настройках LLM отображают дисперсию выходных данных для одинаковых входных данных, а исследования показывают отчетливое влияние температуры на производительность модели, при этом выходные данные становятся все более разнообразными при настройках от умеренных до высоких. Это не ошибка; это фундаментально для того, как работают эти системы.

Зависимость от контекста

Традиционный поиск не является диалоговым. Вы выполняете последовательные запросы, но каждый из них оценивается независимо. Даже при персонализации вы не ведете диалог с алгоритмом.

<п>Разговоры с искусственным интеллектом принципиально отличаются. Вся цепочка разговоров становится прямым вкладом в каждый ответ. Спросите о «семейных отелях в Италии»; после обсуждения “бюджетного путешествия” по сравнению с «роскошными впечатлениями», ” и ИИ генерирует совершенно разные ответы, потому что предыдущие сообщения буквально формируют то, что генерируется. Но это создает усугубляющуюся проблему: чем глубже разговор, тем больше контекста накапливается и тем больше вероятность отклонения ответов. Проблема показывает, что LLM с трудом удается надежно использовать информацию из длинных контекстов, а это означает, что ключевые детали, полученные ранее в разговоре, могут быть упущены из виду или неправильно оценены по мере роста темы.

Для брендов это означает, что ваша видимость может ухудшиться не только в ходе отдельных разговоров, но и в течение одного длительного исследовательского сеанса, поскольку пользовательский контекст накапливается, а способность ИИ поддерживать последовательные шаблоны цитирования ослабевает.

Временной разрыв

Каждый новый экземпляр диалога начинается с другой базовой линии. Системы памяти помогают, но остаются несовершенными. Память ИИ работает посредством двух механизмов: явно сохраненных воспоминаний (фактов, которые хранит ИИ) и ссылки на историю чатов (поиска прошлых разговоров). Ни один из них не обеспечивает полной непрерывности. Даже если оба включены, ссылка на историю чата возвращает то, что кажетсяактуально, а не все, что актуально. И если вы когда-либо пытались использовать память какой-либо системы на основе загруженных документов, вы знаете, насколько нестабильной это может быть – Независимо от того, даете ли вы платформе базовый документ или прямо говорите ей что-то запомнить, она часто упускает из виду этот факт, когда это больше всего необходимо.

<стр>Результат: Видимость вашего бренда частично или полностью сбрасывается с каждой новой временной шкалой разговора.

Проблема носителя контекста

<с>Знакомьтесь, Сара. Она планирует семейные летние каникулы, используя ChatGPT Plus с включенной памятью.

<п>Утром в понедельник она спрашивает: «Какие места в Европе лучше всего подходят для семейного отдыха??» ChatGPT рекомендует Италию, Францию, Грецию, Испанию. К вечеру она глубоко вникает в специфику Италии. ChatGPT запоминает контекст сравнения, подчеркивая преимущества Италии перед альтернативами.

<стр>Среда: Свежий разговор, и она спрашивает: «Расскажите мне об Италии для семей». Сохраненные воспоминания ChatGPT включают слова «есть дети»; и «заинтересованы в путешествиях по Европе». Справочник по истории чата может получить фрагменты за понедельник: сравнение стран, ограниченное количество дней отпуска. Но этот поиск является выборочным. Ответ Среды  информирован  к понедельнику, но это не продолжение. Это новая временная шкала с потерей памяти – как и в JPEG-копии фотографии, при сжатии теряются детали.

<п>Пятница: Она переходит в недоумение. “Что лучше для семьи: Италия или Испания?” Ноль воспоминаний о своих предыдущих исследованиях. С точки зрения Перплексити, это ее первый вопрос о путешествии по Европе. <п>Сара является “носителем контекста” но она передает контекст между платформами и экземплярами, которые не могут полностью синхронизироваться. Даже в ChatGPT она перемещается по нескольким временным шкалам разговоров: цепочка понедельника с полным контекстом, среда с частичной памятью и, конечно же, запрос Perplexity в пятницу вообще без контекста для ChatGPT.

Для вашего гостиничного бренда: вы появились в ответе ChatGPT в понедельник с полным контекстом. ChatGPT в среду имеет память с потерями; возможно, вас упомянули, а может, и нет. Пятница в «Растерянности», тебя никогда не существовало. Ваш бренд мерцал в трех разных реальностях, каждая из которых имела разную глубину контекста и разное распределение вероятностей.

<стр>Присутствие вашего бренда вероятностно в бесконечных временных рамках диалога, каждый из которых представляет собой отдельную реальность, где вы можете усилить, ослабить или полностью исчезнуть.

Почему традиционное SEO-мышление терпит неудачу

<п>Старая модель была несколько предсказуемой. Алгоритм Google был достаточно стабильным, чтобы его можно было оптимизировать один раз и в значительной степени поддерживать рейтинг. Вы можете провести A/B-тестирование изменений, выработать предсказуемые позиции и защитить их с течением времени.

Эта модель полностью не работает в системах ИИ:

Нет постоянного рейтинга

Ваша видимость сбрасывается при каждом разговоре. В отличие от Google, где позиция 3 охватывает миллионы пользователей, в ИИ каждый разговор представляет собой новый расчет вероятности. Вы боретесь за постоянное цитирование в разрозненных временных рамках.

Контекстное преимущество

<п>Видимость зависит от того, какие вопросы были до этого. Ваш конкурент, упомянутый в предыдущем вопросе, имеет контекстное преимущество в текущем. ИИ может проводить сравнения в пользу установленного контекста, даже если ваше предложение объективно лучше.

<ч3>Вероятностные результаты

Традиционное SEO нацелено на “позицию 1 по ключевому слову X.” Оптимизация ИИ направлена ​​на «высокую вероятность цитирования в бесконечных цепочках разговоров». Вы нацелены не на рейтинг, а на распределение вероятностей.

<п>Влияние на бизнес становится вполне реальным. Обучение продажам устаревает, когда ИИ предоставляет разную информацию о продукте в зависимости от порядка вопросов. Базы знаний службы поддержки клиентов должны работать в рамках разрозненных разговоров, когда агенты не могут ссылаться на предыдущий контекст. Партнерский совместный маркетинг терпит крах, когда ИИ постоянно цитирует одного партнера, а другого — время от времени. Рекомендации по брендингу, оптимизированные для статических каналов, часто терпят неудачу, когда сообщения появляются дословно в одном разговоре и никогда не появляются в другом.

<п>Проблема измерения столь же серьезна. Вы не можете просто спросить: “Нас цитировали?” Вы должны спросить: «Насколько постоянно нас цитируют в разных временных рамках разговоров??» Вот почему последовательное и постоянное тестирование имеет решающее значение. Даже если вам придется вручную задавать вопросы и записывать ответы.

Три столпа межвременной согласованности

<х3>1. Авторитетное обоснование: контент, который привязан к временным рамкам <стр>Авторитетное заземление действует как фотография Марти. Это опорная точка, существующая на всех временных линиях. Фотограф не создал свое существование, но доказал это. Точно так же авторитетный контент не гарантирует цитируемости ИИ, но он является основой существования вашего бренда в ходе разговоров.

<п>Это означает контент, который системы искусственного интеллекта могут надежно получать независимо от времени контекста. Структурированные данные, которые машины могут однозначно анализировать: разметка Schema.org для продуктов, услуг и местоположений. Первичные авторитетные источники, существующие независимо от интерпретации третьих сторон. Семантическая ясность, которая выдерживает смену контекста: пишите описания, которые работают независимо от того, спрашивает ли пользователь о вас первым или пятым, упоминает ли он конкурентов или игнорирует их. Семантическая плотность помогает: сохраняйте факты, избавляйтесь от лишнего.

Отель с подробными, структурированными функциями доступности упоминается постоянно, независимо от того, спрашивал ли пользователь о доступности в начале разговора или после изучения десяти других объектов. Авторитетность контента выходит за рамки контекстного времени.

<х3>2. Многоэкземплярная оптимизация: контент для последовательностей запросов

Хватит оптимизировать только отдельные запросы. Начните оптимизировать последовательности запросов: цепочки вопросов в нескольких экземплярах разговора.

Вы не ориентируетесь на ключевые слова; вы нацелены на устойчивость контекста. Контент, который работает, независимо от того, первый ли это ответ или пятнадцатый, были ли упомянуты или проигнорированы конкуренты, начинает ли пользователь с нуля или глубоко углубляется в исследование.

Проверяйте систематически: запросы холодного старта (общие вопросы, без предварительного контекста). Контекст конкурента установлен (пользователь обсуждает конкурентов, затем спрашивает о вашей категории). Запросы о временных разрывах (несколько дней спустя в новом разговоре с потерей памяти). Цель – минимизировать “скорость затухания” во временных экземплярах.

Если вы цитируете 70% времени при холодном запуске, но только 25% после установления контекста конкурента, у вас проблема с устойчивостью контекста, а не с качеством контента.

<х3>3. Измерение стабильности ответа: отслеживание постоянства цитируемости

Хватит измерять только частоту цитирования. Начните измерять постоянство цитирования: насколько достоверно вы выглядите в разных вариантах разговора.

<п>Традиционная аналитика подскажет вам, сколько людей вас нашли. Аналитика искусственного интеллекта должна сообщать вам, насколько надежно люди находят вас по бесконечному количеству возможных путей общения. В этом разница между измерением трафика и измерением полей вероятности.

Ключевые показатели: Коэффициент видимости в поиске (процент тестовых запросов, по которым вас цитируют). Показатель стабильности контекста (разница в уровне цитирования для разных последовательностей вопросов). Коэффициент временной согласованности (коэффициент цитирования, когда один и тот же запрос задается с разницей в несколько дней). Подсчет повторного цитирования (как часто вы появляетесь в дополнительных вопросах после их установления).

<стр>Проверяйте один и тот же основной вопрос в разных контекстах разговора. Измерьте дисперсию цитирования. Примите дисперсию как фундаментальную и оптимизируйте ее для обеспечения согласованности в пределах этой дисперсии.

Что это значит для вашего бизнеса

<п>Для директоров по маркетингу: согласованность бренда теперь является вероятностной, а не абсолютной. Вы можете только работать над увеличением вероятности постоянного появления на протяжении всего разговора. Это требует постоянных бюджетов на оптимизацию, а не разовых исправлений. Ваши ключевые показатели эффективности должны развиваться с учетом “доли голоса” на “последовательность цитирования”

Для команд, занимающихся контентом: мандат смещается от комплексного контента к контекстно-устойчивому контенту. Документация должна быть автономной и связана с более широким контекстом. Вы не создаете охват ключевых слов, вы создаете семантическую глубину, которая выдерживает перестановку контекста.

Для продуктовых команд: документация должна работать в рамках всех временных рамок обсуждения, чтобы пользователи не могли ссылаться на предыдущие обсуждения. Богатые структурированные данные становятся критически важными. Каждое описание продукта должно функционировать независимо и быть связано с более широким повествованием о вашем бренде. <ч2>Навигация по временной шкале <п>Бренды, добившиеся успеха в системах искусственного интеллекта, не будут брендами с «лучшими» технологиями. содержание в традиционных терминах. Это будут те, чей контент достигает высокой вероятности цитирования в бесконечных диалогах. Контент, который работает независимо от того, начинает ли пользователь с вашего бренда или обнаруживает вас после того, как установлен контекст конкурентов. Контент, который выдерживает провалы в памяти и временные разрывы.

Вопрос не в том, появляется ли ваш бренд в ответах ИИ. Важно то, появляется ли оно последовательно во всех временных рамках: утренний разговор в понедельник и вечерний разговор в среду. Пользователь, который первым упоминает конкурентов, и тот, кто этого не делает. Исследовательский путь, который начинается с цены и начинается с качества.

В «Назад в будущее» Марти должен был убедиться, что его родители полюбили друг друга, чтобы не дать ему исчезнуть из существования. При поиске с помощью ИИ компании должны гарантировать, что их контент сохраняет авторитетное присутствие в различных контекстах, чтобы их бренды не исчезали из ответов.

Фотография начинает мерцать. Видимость вашего бренда сбрасывается в тысячах диалогов ежедневно, ежечасно. Технические факторы, вызывающие это (вероятностная генерация, контекстная зависимость, временной разрыв), имеют фундаментальное значение для работы систем ИИ.

<стр>Вопрос в том, можете ли вы увидеть это мерцание и готовы ли вы оптимизировать его для обеспечения согласованности в прерывистых реальностях.

Этот пост был первоначально опубликован на сайте Duane Forrester Decodes.