ხელოვნური ინტელექტის პარადოქსი: რატომ ქრება თქვენი ბრენდი AI-ის პასუხებიდან

წარმოიდგინეთ, რომ თქვენი ბრენდი ფოტოსურათია ფილმიდან „უკან მომავალში“, რომელიც დროის სხვადასხვა ხაზში ხან ჩნდება, ხან კი ქრება. სწორედ ეს ემართება თქვენს ბრენდს დღეს ხელოვნური ინტელექტის (AI) სისტემებში. ორშაბათს დასმულ კითხვაზე ChatGPT-ის პასუხი შესაძლოა სრულიად განსხვავდებოდეს ოთხშაბათს გაცემული პასუხისგან. თითოეული საუბარი ახალ რეალობას, ახალ კონტექსტს და განსხვავებულ ალბათობებს ქმნის.

ეს ცვალებადობა ბრენდებისთვის უდიდესი გამოწვევაა. თქვენი ცნობადობა ხელოვნურ ინტელექტში შეიძლება გაძლიერდეს ან გაქრეს ისე, რომ ამ პროცესს ვერ აკონტროლებდეთ. ეს ფრაგმენტაცია დღეში ათასობითჯერ ხდება, როდესაც მომხმარებლები ესაუბრებიან AI ასისტენტებს, რომლებსაც ავიწყდებათ, შერჩევითად იმახსოვრებენ ან სრულიად თავიდან იწყებენ დიალოგს. როგორ შევინარჩუნოთ ბრენდის თანმიმდევრულობა, როდესაც თავად საკომუნიკაციო არხი არასტაბილურია?

ეს შეუსაბამობა შემთხვევითი არაა და სამი ტექნიკური ფაქტორით აიხსნება. პირველი ისაა, რომ ენობრივი მოდელები ინფორმაციას კი არ იძიებენ, არამედ ალბათობებზე დაყრდნობით პროგნოზირებენ მას, სიტყვა-სიტყვა. ეს თქვენი ტელეფონის ავტომატური შევსების ფუნქციას ჰგავს, ოღონდ ბევრად უფრო რთულია. მეორე ფაქტორია „ტემპერატურის“ პარამეტრი, რომელიც პასუხის კრეატიულობას აკონტროლებს. დაბალ ტემპერატურაზე AI ყველაზე მოსალოდნელ სიტყვას ირჩევს, რაც პასუხს თანმიმდევრულს, მაგრამ ხისტს ხდის. მაღალ ტემპერატურაზე (0.7-1.0), რომელსაც მომხმარებელთა უმეტესობა იყენებს, AI უფრო მრავალფეროვან პასუხებს აგენერირებს, რის გამოც ერთსა და იმავე კითხვაზე შესაძლოა ორი სრულიად განსხვავებული პასუხი მივიღოთ.

მესამე და უმნიშვნელოვანესი ფაქტორი საუბრის კონტექსტია. ტრადიციული საძიებო სისტემისგან განსხვავებით, სადაც თითოეული ძიება დამოუკიდებელია, AI-სთან დიალოგში მთელი საუბრის ისტორია გავლენას ახდენს შემდეგ პასუხზე. თუ თავდაპირველად „ბიუჯეტურ მოგზაურობაზე“ საუბრობდით, ხოლო შემდეგ „იტალიაში საოჯახო სასტუმროები“ იკითხეთ, პასუხი სრულიად განსხვავებული იქნება, ვიდრე იმ შემთხვევაში, თუ საუბარი „ფეშენებელური დასვენებით“ დაიწყეთ. წინა შეტყობინებები პირდაპირ აყალიბებს ახალ პასუხს.

ამას ემატება „შუაში დაკარგულის“ პრობლემა. კვლევები აჩვენებს, რომ გრძელი დიალოგისას ენობრივ მოდელებს უჭირთ საუბრის დასაწყისში ნახსენები მნიშვნელოვანი ინფორმაციის გამოყენება. ეს ნიშნავს, რომ თქვენი ბრენდის ხილვადობა შეიძლება შემცირდეს არა მხოლოდ სხვადასხვა საუბარში, არამედ ერთი და იმავე, ხანგრძლივი დიალოგის ფარგლებშიც კი, რადგან კონტექსტი იცვლება და AI-ის უნარი, თანმიმდევრულად მოგიყვანოთ მაგალითად, სუსტდება.

განვიხილოთ პირობითი მომხმარებლის, სარას, მაგალითი. ორშაბათს ის ChatGPT-ის ეკითხება ევროპაში საუკეთესო საოჯახო დასასვენებელი ადგილების შესახებ და პასუხად იტალიას, საფრანგეთსა და საბერძნეთს იღებს. საუბრის გაგრძელებისას ის იტალიაზე ამახვილებს ყურადღებას. ოთხშაბათს სარა ახალ საუბარს იწყებს და კვლავ იტალიის შესახებ კითხულობს. AI-ს ახსოვს, რომ სარას შვილები ჰყავს და ევროპითაა დაინტერესებული, მაგრამ ორშაბათის დიალოგის დეტალები ნაწილობრივ დაკარგულია. პასუხი ახალია და არა ძველის გაგრძელება. პარასკევს სარა სხვა პლატფორმაზე, Perplexity-ზე გადადის და კითხულობს: „ოჯახისთვის იტალია სჯობს თუ ესპანეთი?“ ამ სისტემისთვის ეს პირველი კითხვაა და მას არანაირი ინფორმაცია არ აქვს სარას წინა ძიებების შესახებ.

ამ სამ დღეში თქვენი სასტუმრო ბრენდი, რომელიც ორშაბათს ChatGPT-ის პასუხში გამოჩნდა, ოთხშაბათს შესაძლოა საერთოდ არ ყოფილიყო ნახსენები, პარასკევს კი Perplexity-ის რეალობაში არც არსებობდა. თქვენი ბრენდი სამ სხვადასხვა რეალობაში გაელვებებით გამოჩნდა, სადაც თითოეულს განსხვავებული კონტექსტი და ალბათობები ჰქონდა. ეს ტრადიციული SEO-სგან სრულიად განსხვავებული მოდელია, სადაც Google-ის რეიტინგი მეტ-ნაკლებად სტაბილური იყო. AI-ში თქვენი ხილვადობა ყოველ საუბარში თავიდან გამოითვლება.

ამ ახალი რეალობის ბიზნესზე გავლენა უზარმაზარია. გაყიდვების ტრენინგები ძველდება, როცა AI პროდუქტზე განსხვავებულ ინფორმაციას იძლევა კითხვის თანმიმდევრობის მიხედვით. მომხმარებელთა მომსახურების ბაზები არაეფექტური ხდება, ხოლო პარტნიორული მარკეტინგი იშლება, როცა AI ერთ პარტნიორს მუდმივად ახსენებს, მეორეს კი – იშვიათად.

გამოსავალი „ავტორიტეტულ საფუძველსა“ და „კონტექსტურ მდგრადობაშია“. თქვენი კონტენტი უნდა იყოს ისეთი ავტორიტეტული და სტრუქტურირებული, რომ AI-მ მისი სანდოობა ნებისმიერ კონტექსტში აღიაროს. ეს ნიშნავს სტრუქტურირებული მონაცემების (Schema.org) გამოყენებას, ფაქტებზე დაფუძნებული, ლაკონური და სემანტიკურად მკაფიო აღწერების შექმნას, რომლებიც ნებისმიერ კითხვაზე პასუხისას იმუშავებს, მიუხედავად იმისა, კონკურენტები ახსენეს თუ არა.

ოპტიმიზაცია ცალკეულ საკვანძო სიტყვებზე კი არა, კითხვების თანმიმდევრობაზე უნდა მოხდეს. მიზანია, შეამციროთ თქვენი ბრენდის „გაქრობის მაჩვენებელი“ სხვადასხვა დროით და კონტექსტურ რეალობაში. საჭიროა მუდმივი ტესტირება: კითხვები წინასწარი კონტექსტის გარეშე, კითხვები კონკურენტების ხსენების შემდეგ და კითხვები რამდენიმე დღის შემდეგ, როცა მეხსიერება ნაწილობრივ დაკარგულია.

მარკეტინგის დირექტორებმა უნდა გააცნობიერონ, რომ ბრენდის თანმიმდევრულობა ახლა აბსოლუტური კი არა, ალბათურია. მთავარი საზომი ხდება არა „ხმაურის წილი“ (share of voice), არამედ „ციტირების თანმიმდევრულობა“. კონტენტის გუნდებმა უნდა შექმნან არა უბრალოდ ამომწურავი, არამედ კონტექსტურად მდგრადი მასალა, რომელიც ნებისმიერ საუბარში ინარჩუნებს ღირებულებას.

AI სისტემებში წარმატებას მიაღწევენ არა ისინი, ვისაც ტრადიციულად „საუკეთესო“ კონტენტი აქვს, არამედ ისინი, ვისი კონტენტიც ციტირების მაღალ ალბათობას აღწევს უსასრულო რაოდენობის სასაუბრო რეალობაში. მთავარი კითხვაა არა ის, ჩნდება თუ არა თქვენი ბრენდი AI-ის პასუხებში, არამედ ის, თუ რამდენად თანმიმდევრულად ჩნდება ის ყველა შესაძლო სცენარში. თქვენი ბრენდის ფოტოსურათმა ციმციმი დაიწყო და დროა, იმოქმედოთ.