Stebinanti LLM optimizavimo dalis yra ta, kad dauguma Shopify pardavėjų iš viso neturi optimizuoti modelio. Jiems reikia optimizuoti tai, ar dirbtinis intelektas gali rasti, suprasti ir pasitikėti jų parduotuve, kai klientas prašo rekomendacijos.
Šis skirtumas svarbus, nes terminas dabar vartojamas dviem skirtingais būdais. Conductor pažymi, kad žmonės jį naudoja tiek modelių inžinerijai, tiek prekės ženklo matomumui DI atsakymuose, tačiau dauguma paaiškinimų vis dar lieka inžinerijos pusėje, todėl įmonėms neaišku, kaip būti rastoms sistemose kaip ChatGPT ir panašiuose atsakymų varikliuose (Conductor LLM optimizavimo apžvalga). Parduotuvės savininkui tai yra paslėptas žaidimas. Pardavimas atitenka ne tam prekės ženklui, kuris turi daugiausiai tinklaraščio įrašų. Jis atitenka tam prekės ženklui, kurį DI gali užtikrintai pasiūlyti.
Jei jūsų dabartinis planas yra „reitinguoti puslapius, laukti paspaudimų, optimizuoti konversiją", jau atsiliekate nuo pokyčio. Pirkėjai dabar užduoda pilnus klausimus. Jie vienu užklausimu klausia apie geriausius produktus, pristatymo sąlygas, suderinamumą, medžiagas, kainų diapazonus ir grąžinimo sąlygas. Jei jūsų produktų duomenys nėra supakuoti tai aplinkai, jūsų parduotuvė išnyksta iš atsakymo dar prieš klientui pamačius jūsų pagrindinį puslapį.
Turinys
- Jūsų kitas klientas klausia DI, o ne Google
- Dvi LLM optimizavimo reikšmės
- Pagrindinės DI parduotuvės matomumo technikos
- Tikslus derinimas prieš užklausas – ko iš tikrųjų reikia pardavėjams
- Kaip DI optimizavimas skatina pardavimus – realaus pasaulio pavyzdžiai
- Jūsų DI matomumo įgyvendinimo kontrolinis sąrašas
- Sėkmės matavimas ir dažniausių klaidų vengimas
Jūsų kitas klientas klausia DI, o ne Google
Google išmokė pardavėjus mąstyti raktiniais žodžiais. DI asistentai išmokė pirkėjus mąstyti rezultatais.
Pirkėjas nerašo „moteriški vandeniui atsparūs žygio batai juodi". Jis klausia: „Kokie yra patvarūs juodi žygio batai drėgnam orui, kurie greitai pristatomi ir neatrodo per daug techniški?" Šis vienas klausimas apjungia atradimą, filtravimą, palyginimą ir pasitikėjimą. Jei jūsų parduotuvės duomenys nėra pateikti taip, kad šios sistemos galėtų juos interpretuoti, DI jūsų nerekomenduos, net jei jūsų produkto puslapis yra stiprus.
Štai kodėl senasis tik SEO požiūris yra pasenęs. Tradicinė paieška nukreipia srautą į nuorodų sąrašą. DI dažnai suspaudžia tą kelionę į tiesioginį atsakymą su keliomis siūlomomis prekės ženklo, produktų ar citatų rekomendacijomis. Dauguma parduotuvių niekada nebuvo sukurtos tam sluoksniui. Jų katalogas yra skaitomas žmonėms, iš dalies skaitomas paieškos sistemoms ir netvarkinas DI sistemoms.
Kodėl dauguma Shopify parduotuvių yra nematomos DI atsakymuose
Problema paprastai nėra produkto kokybė. Tai duomenų aiškumas.
DI apsipirkimo asistentams reikalinga aiški prieiga prie:
- Produkto savybių, tokių kaip medžiaga, naudojimo atvejis, suderinamumas, spalva, dydis ir prieinamumas
- Komercinių sąlygų, tokių kaip pristatymo zonos, grąžinimo taisyklės ir politikos detalės
- Prekės ženklo konteksto, pavyzdžiui, kam skirtas produktas, kokią problemą sprendžia ir kuo skiriasi nuo bendrų alternatyvų
Kai šio konteksto trūksta, modelis grįžta prie to šaltinio, kurį lengviau analizuoti. Dažniausiai tai būna prekyvietė, atsiliepimų svetainė arba konkurentas su geriau sutvarkytu struktūrizuotu turiniu.
Dauguma pirklių vis dar mano, kad matomumas prasideda paieškos rezultatų puslapyje. Dirbtinio intelekto komercijoje matomumas prasideda pačiame atsakyme.
Jei iki šiol rėmėtės vien savo Shopify srautu, to nebepakanka. Dirbtinio intelekto sistemoms reikia geriau organizuoto jūsų parduotuvės vaizdo. Naudingas pradinis taškas – suprasti, kaip mašinojimai skaitomas katalogas veikia praktikoje, todėl šis Shopify AI katalogų išskaidymas yra svarbus.
Ką pirkliams turėtų reikšti LLM optimizavimas
Parduotuvės savininkui, kas yra LLM optimizavimas iš tikrųjų? Tai ne „kaip padaryti modelį protingesnį?" Tai „kaip padaryti savo produktus rekomenduojamus, kai pirkėjas apsipirkinėja naudodamas DI?"
Tai visiškai keičia užduotį. Jūs nebepublikuojate puslapių tik reitingavimui. Jūs struktūrizuojate verslo informaciją taip, kad atsakymų variklis galėtų greitai sudaryti patikimą rekomendaciją ir laimėti pardavimą.
Dvi LLM optimizavimo reikšmės
Toje pačioje frazėje slepiasi du visiškai skirtingi pokalbiai.
Vienas yra techninis. Kitas yra komercinis. Daugumai pirklių reikia tik antrojo.
Techninis LLM optimizavimas
Apie šią versiją kalba inžinieriai. Jie turi omenyje modelio pagreitinimą, piginimą arba efektyvesnį veikimą.
Tai apima tokius dalykus kaip paketinis apdorojimas, planavimas, kvantizavimas, atminties valdymas ir infrastruktūros sprendimai. Mirantis praneša, kad nuolatinis paketinis apdorojimas ir intelektualus planavimas gali sumažinti vieno žetono sąnaudas maždaug perpus, palyginti su statiniu paketinėmis apdorojimu, ir nurodo tokius sprendimus kaip žetonų per sekundę matavimas, atminties pralaidumo stebėjimas ir 4 bitų kvantizavimo naudojimas, kai leidžia kokybė, kaip gamybos optimizavimo dalį (Mirantis apie LLM optimizavimo technikas).
Šis darbas svarbus, jei kuriate arba talpinate DI produktus. Jis nepasakys Shopify pirklui, kaip ChatGPT rekomenduoti batą, maisto papildą ar žvakę.
Verslo LLM optimizavimas
Ši apibrėžtis turėtų rūpėti pirklams. Ji reiškia jūsų parduotuvės duomenų formavimą taip, kad DI sistemos galėtų juos teisingai interpretuoti ir pateikti atitinkamuose atsakymuose.
Apsvarstykite tai:
| Tipas | Pagrindinė užduotis | Atsakingas | Sėkmės metrika |
|---|---|---|---|
| Techninis LLM optimizavimas | Pagerinti modelio efektyvumą ir vykdymo laiko elgseną | ML inžinieriai, platformų komandos | Sąnaudos, delsa, pralaidumas, kokybės kompromisai |
| Verslo LLM optimizavimas | Pagerinti prekės ženklo matomumą DI atsakymuose | Pirkliai, augimo komandos, agentūros | Paminėjimai, citatos, produktų rodymas, pardavimų poveikis |
Jei sureguliuosite variklį, pagerinsite automobilio veikimą. Jei ištaisysite žemėlapio duomenis, pagerinsite, ar automobilis apskritai atsiras maršrute. Daugumai Shopify prekių ženklų nereikia variklio laboratorijos. Jiems reikia pasirodyti žemėlapyje.
Kodėl šis painiavimas eikvoja pinigus
Dėl šios painiavos pirkliai imasi netinkamų projektų. Jie pradeda klausti, ar jiems reikia individualaus tikslinio mokymo, privačių modelių, užklausų inžinierių ar DI infrastruktūros. Paprastai nieko iš to nereikia.
Jiems reikia:
- Struktūrizuotų produktų duomenų, kuriuos mašinos gali analizuoti
- Prieinamų politikos puslapių su aiškia kalba
- Dabartinio parduotuvės profilio, šalinančio dviprasmybes dėl pristatymo, grąžinimų, kainų ir prekės ženklo pozicionavimo
- Stebėjimo priemonių, leidžiančių matyti, ar DI sistemos juos mini
Praktinė taisyklė: Jei parduodate per Shopify, jūsų problema paprastai nėra modelio našumas. Jūsų problema yra modelio matomumas.
Kai atskirisite šias dvi reikšmes, strategija tampa daug paprastesnė. Nustokite jaudintis dėl paties DI optimizavimo. Pradėkite optimizuoti tai, ką DI mato vertindamas jūsų parduotuvę.
Pagrindinės DI parduotuvės matomumo technikos
Praktinė LLM optimizavimo pusė grįžta prie vieno klausimo. Ar DI asistentas gali pasiekti tinkamą parduotuvės informaciją tinkamu formatu tuo metu, kai jam reikia atsakyti pirkėjui?
Jei atsakymas yra ne, jūsų prekės ženklas nuosekliai nepasirodys. Jei atsakymas yra taip, jus tampa lengviau cituoti, lyginti ir rekomenduoti.
Pradėkite nuo mašinojimai skaitomos parduotuvės
Dauguma pirklių informaciją jau turi. Ji tiesiog išsibarsčiusi.
Dalis jos yra produktų puslapiuose. Dalis slypi politikos puslapiuose. Dalis paslėpta DUK skyriuose, pristatymo pastabose ar programėlių sukurtuose valdikliuose. AI sistemos veikia geriau, kai ši informacija sutvarkyta į nuspėjamus formatus.
Trys elementai yra svarbiausi:
- Struktūrizuoti duomenys, identifikuojantys produktus, pasiūlymus, prieinamumą, prekių ženklą, kainas ir politikas nuosekliu būdu
- llms.txt failas, padedantis nukreipti AI šiukšlintojus į svarbius parduotuvės išteklius
- Švari turinio sluoksnis su produktų aprašymais ir politikos kalba, parašyta aiškumo dėlei, o ne raktinių žodžių kaupimui
Schema žymėjimas yra vertėjas. Jis pasakoja mašinoms, kas yra daiktas, o ne tik kaip skaitomas sakinys. Jei parduotuvė sako „siunčia į Kanadą" paslėptoje pastraipoje, tai geriau nei nieko. Jei ta informacija aiškiai pateikta mašinai skaitoma forma, AI žymiai lengviau ją panaudoti.
Naudokite RAG mąstymą net jei niekada nekursite modelio
Prekybininkai girdi „RAG" ir mano, kad tai programuotojų tema. Taip neturi būti.
Retrieval-Augmented Generation reiškia, kad AI atsako pasitelkdamas išorinį žinių šaltinį, o ne pasikliaudamas tik tuo, ką jau įsiminė. Prekybininkui pamoka paprasta. Laikykite geriausius parduotuvės duomenis prieinamus kaip patikimą šaltinį, iš kurio AI gali gauti informaciją.
Jei norite techniškai giliau suprasti, kaip tai veikia, šis vadovas apie RAG kūrimą su išoriniais duomenimis yra naudingas, nes parodo, kodėl šaltinio kokybė ir prieiga prie šaltinio yra tokie svarbūs.
Ta pati logika taikoma komercijai. Jūsų katalogas, grąžinimų puslapis, pristatymo politika ir prekės ženklo informacija turėtų būti lengvai pasiekiami ir lengvai interpretuojami.
Kas iš tikrųjų padeda ir kas ne
Štai praktinis skirstymas:
| Padeda | Daug nepadeda |
|---|---|
| Aiški produkto atributika, pvz., medžiaga, matmenys, tinkamumas, suderinamumas ir naudojimo atvejis | Migloti tekstai, teigiantys, kad produktas yra „premium" be jokių detalių |
| Tiesioginė politikos kalba pristatymui, grąžinimams, garantijai ir pristatymo lūkesčiams | SEO eros užpildas, parašytas tik puslapio ilgiui pailginti |
| Nuoseklus schema ir parduotuvės metaduomenys | Pasikartojantys produktų aprašymai, pakartotinai naudojami daugelyje SKU |
| Specialūs AI skirti ištekliai, pvz., llms.txt ir sutvarkytas katalogo pateikimas | Manymas, kad Shopify numatytoji sąranka yra pakankama |
Geras taktinis vadovas – mokytis kaip optimizuoti AI paieškai, ypač jei bandote sujungti katalogo struktūrą su AI atradimu, o ne vien pozicijomis.
AI matomumas gerėja, kai jūsų parduotuvė atsako į pirkėjų klausimus dar prieš jiems juos užduodant.
Tai yra mąstymo pokytis. Nerašykite tik dėl paieškos įspūdžių. Supakuokite savo parduotuvę taip, kad atsakymų variklis galėtų išspręsti neapibrėžtumą užtikrintai.
Fine-Tuning prieš Prompting – Ko Iš Tikrųjų Reikia Prekybininkams
Daugelis prekybininkų išgirsta „LLM optimizavimas" ir daro neteisingas išvadas. Jie mano, kad reikia apmokyti AI su savo katalogu.
Daugumai to nereikia.
Fine-tuning sprendžia kitą problemą
Fine-tuning keičia patį modelį. Tai tikra techninė disciplina, tačiau ji sukurta specializuotam elgesiui, o ne tam, kad parduotuvė būtų matoma viešuose AI apsipirkimo srautuose.
Ši sritis yra daug sudėtingesnė, nei vidutinis prekybininkas supranta. Svarbus etapas buvo 2022 m. Chinchilla mastelio dėsnis, kuris pakeitė mąstymą nuo modelių didinimo link jų apmokymo naudojant daugiau duomenų geresniam kompiuterių efektyvumui. Toje pačioje apžvalgoje minima ankstesnė taisyklė, pagal kurią 10× kompiuterinio biudžeto padidėjimas reiškė modelio dydžio augimą 5,5× ir apmokymų žetonų augimą 1,8×, o tai parodo, kaip modelio optimizavimas tapo balanso aktu tarp masto ir duomenų, o ne vien neapdoroto parametrų skaičiaus (arXiv LLM optimizavimo istorijos apžvalga).
Tai yra užuomina. Techninis optimizavimas yra tyrimų ir infrastruktūros problema. Tai nėra komercinės matomumo taktika.
Ką prekybininkai turėtų daryti vietoj to
Jums nereikia keisti modelio. Jums reikia daryti įtaką įvestims, kurias modelis mato.
Paprastai tai reiškia:
- Geresnis prompting savo AI darbo srautuose, jei naudojate asistentus palaikymui, prekybai ar turinio operacijoms
- Geresnis parduotuvės pateikimas, kad išorinės AI sistemos galėtų skaityti jūsų produktų faktus ir politikas
- Geresnė struktūra, kad atsakymai būtų pagrįsti esamais verslo duomenimis, o ne pasenusiomis prielaidomis
Jei jūsų komanda naudoja AI viduje, nuoseklumas tikrai svarbus. Šis vadovas apie AI raginimų optimizavimą nuosekliems rezultatams yra naudingas, nes jis orientuojasi į neapibrėžtumo mažinimą, o ne magiškų frazių paiešką.
Prekybininko sprendimų taisyklė
Užduokite paprastą klausimą prieš išleidžiant pinigus: ar bandote pagerinti AI programos veikimą, ar bandote padaryti savo parduotuvę lengviau rekomenduojamą AI?
Jei tai antrasis, išleiskite:
- duomenų valymui,
- schemai,
- produkto atributo gyliui,
- politikos aiškumui,
- stebėjimui,
- ir matomumui.
Neleiskite pinigų modelio derinimo projektams, kurie nepagerina atradžiamumo.
Pirklys laimi ne tada, kai valdo modelį. Pirklys laimi tada, kai yra aiškiausias atsakymas jame.
Todėl raginimas ir duomenų atskleidimas lenkia smulkų derinimą beveik kiekvienam Shopify prekės ženklui. Vienas keičia jūsų matomumą šiandien. Kitas dažniausiai sukuria techninę sąskaitą be tiesioginio kelio į daugiau rekomendacijų.
Kaip dirbtinio intelekto optimizavimas skatina pardavimus: realūs pavyzdžiai
Komercinis poveikis tampa akivaizdus, kai žvelgiate į realius apsipirkimo klausimus, o ne į abstrakčią teoriją.
Pirmas pavyzdys: produkto atradimas su apribojimais
Pirkėjas klausia DI asistento: „Surask man veganinės odos batus pagal mano biudžetą, kurie pristatomi į Torontą ir turi paprastą grąžinimo politiką."
Neoptimizuota parduotuvė iš karto pralaimi, jei:
- medžiaga nėra aiškiai pažymėta,
- grąžinimo politika yra neaiški,
- pristatymo aprėptis sunkiai suprantama,
- ir produkto puslapis naudoja estetinį tekstą vietoj konkrečių atributų.
DI negali spėti pasitikėjimo. Jam reikia įrodymų.
Optimizuota parduotuvė asistentui suteikia būtent tai, ko jam reikia. Produkto puslapyje medžiaga nurodyta aiškiai. Politikos puslapis grąžinimą paaiškina paprasta kalba. Pristatymo informaciją lengva rasti. Struktūrizuoti duomenys pagrindžia pagrindinius faktus. Dabar modelis turi nuoseklų pagrindą rekomenduoti konkretų SKU, o ne pateikti bendrą atsakymą.
Antras pavyzdys: prieš pirkimą kylantys prieštaravimai
Klientas klausia: „Kuris baltymų miltelių produktas yra be sojų, gerai maišosi ir neturi sudėtingo grąžinimo proceso?"
Tai ne tik katalogo užklausa. Tai prieštaravimų valdymo užklausa.
Jei jūsų parduotuvė turi:
- ingredientų aiškumą,
- paprasta kalba parašytą DUK turinį,
- matomą grąžinimo informaciją,
- ir produkto aprašymus, skirtus realiems naudojimo atvejams,
DI gali apibendrinti jūsų pasiūlymą taip, kad sumažintų trintį prieš paspaudimą.
Štai naudingas apžvalginis vaizdo įrašas apie tai, kaip DI komercijos elgsena keičiasi praktikoje:
Trečias pavyzdys: nematomos politikos problema
Politikos puslapiai – tai vieta, kur dauguma parduotuvių žlunga.
Pirkėjas klausia: „Kuri dovanų parduotuvė gali pristatyti laiku ir turi aiškią grąžinimo politiką, jei gavėjas norės ko nors kito?" Jei jūsų grąžinimo taisyklės išsibarsčiusios po programėlių valdiklius, poraštės puslapius ir atsiskaitymo pastabas, atsakymų sistema gali jus praleisti. Ne todėl, kad jūsų politika bloga, bet todėl, kad ją sunku interpretuoti.
Todėl DI optimizavimas tiesiogiai veikia pardavimus. Jis pašalina neapibrėžtumą rekomendavimo etape.
Pardavimas dažnai atitenka parduotuvei, kuri lengvina atsakymą, o ne tai, kuri turi plačiausią katalogą.
Kas keičiasi pirkimo kelyje
Pagal senąjį modelį klientas pirmiausia spustelėdavo, o vėliau sužinodavo jūsų pristatymo taisykles, medžiagas ir grąžinimo sąlygas.
Pagal DI modelį sistema dažnai įvertina tas detales prieš paspaudimą. Jei jūsų informacija yra neišsami, asistentas jus pašalina iš pradžių. Tai reiškia mažiau galimybių iš viso užsitarnauti apsilankymą.
Shopify prekės ženklams tai yra reikšmingas pajamų pokytis. Geresnis DI matomumas ne tik gerina informuotumą. Jis keičia tai, kas iš viso patenka į jūsų piltuvą.
Jūsų DI matomumo įgyvendinimo kontrolinis sąrašas
DI matomumas dažniausiai priklauso nuo operacinės drausmės, o ne nuo didelio modelio projekto. Shopify parduotuvei užduotis yra padaryti jūsų katalogą, politikas ir prekės ženklo teiginius lengvai skaitomus DI sistemoms, kurioms galima pasitikėti ir kurias galima pakartoti.
Penki diegimo žingsniai
Sukurkite vienintelį tiesos šaltinį parduotuvės faktams
Sudėkite faktus, kurie daro įtaką pirkimo sprendimams, į vieną prižiūrimą šaltinį. Tai apima prekės ženklo pozicionavimą, produktų kategorijas, pristatymo regionus, pristatymo lūkesčius, grąžinimo taisykles, garantijos sąlygas, medžiagas, dydžių gaires ir detales, kurios išskiria jūsų produktus iš generinių alternatyvų. Jei šie faktai yra išsibarstę po programėles, DUK, temos blokus ir atsiskaitymo pastabas, AI įrankiai dažnai jų nepastebės arba klaidingai juos pateiks.
Sugeneruokite llms.txt failą
llms.txt suteikia AI voras aiškesnį kelią iki puslapių, kuriuos norite, kad jie suprastų. Nukreipkite jį į didelės vertės URL adresus, tokius kaip kolekcijos, produktų puslapiai, politikos puslapiai ir pagrindinė prekės ženklo informacija. Tai nepašalins silpnų parduotuvės duomenų, tačiau sumažins dviprasmybę dėl to, kur yra jūsų autoritetingas turinys.
Perženkite pagrindinės produkto schemos ribas
Pagrindinė produkto žymėjimas apima minimumą. Prekybininkams reikia struktūrizuoto konteksto, kuris padeda AI tiksliai atsakyti į pirkimo klausimus, įskaitant kainą, prieinamumą, pristatymo sąlygas, grąžinimus ir kitus komercinius atributus, kai jūsų technologijų paketas juos palaiko. Tikslas nėra techninis išbaigtumas dėl jo paties. Tikslas yra padaryti jūsų parduotuvę lengviau cituojamą pirkimo pokalbiuose.
Patikrinkite, prie ko voros gali prieiti
Daug svarbios parduotuvės informacijos vis dar yra paslėpta JavaScript elementuose, sulankstomose sekcijose, programėlių sluoksniuose arba puslapiuose su nenuosekliu formatavumu. Jei voras negali patikimai pasiekti turinio, jūsų parduotuvę tampa sunkiau rekomenduoti. Produktų faktai, politikos sąlygos ir kolekcijų kontekstas turėtų būti skaitomi be spėliojimo.
Peržiūrėkite gyvus AI rezultatus
Įgyvendinimas yra tik pradžia. Išbandykite raginimus, kuriuos naudotų jūsų klientai, tada patikrinkite, kaip pagrindiniai AI įrankiai apibūdina jūsų produktus, politikas ir prekės ženklą. Ieškokite praleidimų, neteisingų palyginimų, blogų santraukų ir konkurentų pakaitalų. Šios klaidos paveikia pajamas dar prieš paspaudimą.
Kaip tai atrodo praktiškai
Praktinis darbo procesas yra svarbus, nes parduotuvių komandos retai turi laiko tai tvarkyti rankiniu būdu kiekvieną savaitę. Shoptank yra vienas įrankio, sukurto šiam naudojimo atvejui, pavyzdys. Jis generuoja llms.txt, prideda struktūrizuotus parduotuvės duomenis ir stebi prekės ženklo paminėjimus AI platformose. Jo pagrindinė vertė yra operacinė. Jis sutelkia AI matomumo darbus vienoje vietoje, užuot juos išsklaidęs po SEO programėles, politikos puslapius, temos redagavimus ir rankinius raginimo patikrinimus.
Jei norite pamatyti, kaip duomenų kokybė formuoja tai, ką rekomenduoja AI, šis vadovas apie AI produktų rekomendacijas Shopify yra naudingas papildymas.
Greitas savianalizės auditas
Atlikite šį patikrinimą savo parduotuvėje:
- Ar AI gali paaiškinti, kurie produktai tinka konkretiems naudojimo atvejams, o ne tik išvardyti produktų pavadinimus?
- Ar jis gali nurodyti, kur siunčiate ir ko pirkėjas turėtų tikėtis laiko atžvilgiu?
- Ar jis gali aiškiai apibendrinti jūsų grąžinimo politiką neišgalvodamas išimčių?
- Ar jis gali apibūdinti, kodėl jūsų produktas skiriasi nuo pigesniomis kainomis siūlomų pakaitalų?
- Ar jis gali paminėti jūsų parduotuvę nemaišydamas pasenusių, neišsamių ar prieštaringų detalių?
Bet koks silpnas atsakymas rodo pardavimų problemą, o ne tik turinio problemą.
Parduotuvės, kurios laimi AI matomumą, dažnai daro kažką paprasto. Jos padaro savo produktų intelektą švaresnį nei konkurencija.
Sėkmės matavimas ir dažniausių spąstų vengimas
AI matomumas yra matuojamas, bet ne vien tik su senu SEO prietaisų skydeliu.
OpenAI optimizavimo vadovas rekomenduoja kartoti, vertinti ir persvertinti ciklą ir pažymi, kad greitos metrikos, tokios kaip ROUGE ar BERTScore, gali būti klaidinančios palyginus su žmogaus peržiūra. Štai kodėl atsirandantis matavimo paketas labiau orientuojasi į matomumo stebėjimą, citavimo stebėseną ir nuskaitymo galimybių analizę nei į supaprastintą vertinimą vien tik (OpenAI vadovas LLM tikslumo optimizavimui).
Ką matuoti vietoje reitingų
Praktinis prekybininko prietaisų skydelis turėtų atsakyti į kelis tiesioginius klausimus:
| Klausimas | Ko ieškoti |
|---|---|
| Ar esame matomi? | Prekės ženklo ir produktų paminėjimai AI atsakymuose |
| Ar esame aprašomi teisingai? | Kainų, atributų, pristatymo ir grąžinimo kalbos tikslumas |
| Ar konkurentai mus keičia? | Lyginamieji paminėjimai tuose pačiuose apsipirkimo raginimuose |
| Ar voros gali pasiekti mūsų parduotuvės duomenis? | AI skirtų išteklių nuskaitymo galimybė ir prieinamumas |
Žmogaus peržiūra yra svarbi, nes AI atsakymai gali atrodyti puikiai išbaigti, bet vis tiek būti komerciškai neteisingi. Produktas gali būti paminėtas su neteisinga politika, netinkamu naudojimo atveju arba trūkstamu kvalifikatoriumi, kuris keičia pirkimo ketinimą.
Dažniausios klaidos, kurias prekybininkai nuolat daro
Kai kurios klaidos yra nuspėjamos.
Sąrankos traktavimas kaip vienkartinio veiksmo
Katalogai keičiasi. Taisyklės keičiasi. Atsargos keičiasi. Jūsų parduotuvės duomenims keičiantis, AI matomumas mažėja.Pasikliovimas tik numatytąja Shopify išvestimi
Pagrindinė sąranka dažnai nėra pakankamai išsami, kad perteiktų visą informaciją, kurios pirkėjai klausia AI sistemų.Senų SEO gudrybių taikymas naujoje aplinkoje
Raktinių žodžių perkrovimas, tuščia kopija ir skurdžios kolekcijų puslapiai nepadeda atsakymų varikliui jumis pasitikėti.Citatų ir paminėjimų ignoravimas
Jums reikia žinoti ne tik tai, ar srautas pasikeitė, bet ir tai, ar AI sistemos jus įvardija, cituoja ar praleido.
Peržiūrėkite tiesioginius atsakymus taip, kaip tai darytų klientas. Jei rekomendacija skamba neišsamiai, jūsų parduotuvės duomenys tikriausiai tokie ir yra.
Veiksminga darbo ritmo sistema
Geriausias darbo procesas yra paprastas:
- testuokite svarbius užklausimus,
- rankiniu būdu peržiūrėkite rezultatus,
- pašalinkite duomenų spragas,
- stebėkite paminėjimų kokybę,
- kartokite.
Būtent šis ciklas skiria matomus prekės ženklus nuo nematomų. AI komercija nėra kanalas, kurį „aktyvuojate" vieną kartą. Tai sluoksnis, kurį nuolat prižiūrite.
Jei klausėte savęs, kas yra LLM optimizavimas, prekybininko atsakymas yra aiškus. Tai nuolatinis darbas, skirtas padaryti jūsų parduotuvę suprantamą, lengvai surandamą ir rekomenduojamą AI generuojamuose apsipirkimo atsakymuose.
Shoptank padeda Shopify prekybininkams atlikti šį darbą nekuriant ML komandos. Jei jums reikia praktinio būdo generuoti AI skaitomus parduotuvės išteklius, atskleisti produktų ir politikos duomenis bei stebėti, kaip tokios platformos kaip ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude ir Copilot mini jūsų prekės ženklą, galite sužinoti, kaip tai veikia, apsilankę Shoptank.