კონტენტის წარუმატებლობის ახალი ფორმა: რატომ უგულებელყოფენ AI მოდელები ხარისხიან მასალას?

თანამედროვე ციფრულ გარემოში კონტენტის წარუმატებლობის ახალი ფორმა გაჩნდა, რომელსაც „უტილიტარობის ნაპრალი“ (Utility Gap) ეწოდება. სიტუაცია ნაცნობია: ქვეყნდება გვერდი, რომელიც რეალურ პრობლემას აგვარებს, დაწერილია გამართულად, შეიცავს მაგალითებსა და ყველა საჭირო დეტალს. ასეთ მასალას ავტორი სიამოვნებით გაუზიარებდა კლიენტს, თუმცა, როდესაც ხელოვნური ინტელექტის პლატფორმას ზუსტად იმავე კითხვას უსვამენ, რომელსაც ეს გვერდი პასუხობს, წყარო არსად ჩანს — არც ციტირება, არც ბმული და არც პერაფრაზი. კონტენტი უბრალოდ იგნორირებულია.

ეს მომენტი ახალია არა იმიტომ, რომ პლატფორმები განსხვავებულ პასუხებს იძლევიან, არამედ იმიტომ, რომ ადამიანური რელევანტურობა და მოდელის უტილიტარობა (გამოსადეგობა) ერთმანეთს დაცილდა. თუ „ხარისხი“ კვლავ ერთადერთ უნივერსალურ სტანდარტად განიხილება, AI-ს პასუხებში კონტენტის წარუმატებლობის მიზეზის დიაგნოსტირება შეუძლებელი გახდება და დრო არასწორი საკითხების მოგვარებაზე დაიხარჯება.

უტილიტარობის ნაპრალი არის მანძილი იმას შორის, რასაც ადამიანი მიიჩნევს რელევანტურად და რასაც მოდელი მიიჩნევს გამოსადეგად პასუხის შესაქმნელად. ადამიანები კითხულობენ გასაგებად; ისინი ითმენენ შესავალ ნაწილებს, ნიუანსებსა და ნარატივს. მათ შეუძლიათ სკროლვა საჭირო აბზაცის საპოვნელად და ხშირად გადაწყვეტილებას მთელი გვერდის გაცნობის შემდეგ იღებენ. ინფორმაციის მოძიებისა და გენერირების სისტემები (RAG) კი სხვანაირად მუშაობენ: ისინი ამოკრებენ კანდიდატ მასალებს, ამუშავებენ მათ ნაწყვეტებად (chunks) და გამოყოფენ სიგნალებს დავალების შესასრულებლად. სისტემას არ სჭირდება ავტორის ისტორია, მას მხოლოდ გამოსაყენებელი ნაწილები აინტერესებს.

რელევანტურობა მოდელის წინააღმდეგ: რას ამბობს კვლევები

ეს მიდგომა მხოლოდ თეორია არ არის. კვლევები უკვე მკაფიოდ ყოფს რელევანტურობასა და უტილიტარობას LLM-ზე დაფუძნებულ ძიებაში. ტრადიციული რეიტინგის მეტრიკები ხშირად ეყრდნობა დაშვებას, რომ მომხმარებლისთვის სარგებელი მცირდება პოზიციის დაწევასთან ერთად. თუმცა, RAG სისტემებში LLM მოიხმარს პასაჟების ერთობლიობას და არა რანჟირებულ სიას, ამიტომ კლასიკური მიდგომები შესაძლოა არ შეესაბამებოდეს პასუხის საბოლოო ხარისხს.

2025 წლის ნაშრომი LLM ეპოქის ძიების შეფასების შესახებ ამტკიცებს, რომ კლასიკური მეტრიკები ორ დიდ შეუსაბამობას უშვებენ: პოზიციის მნიშვნელობა განსხვავებულია LLM-ისთვის და ადამიანური რელევანტურობა არ უდრის მანქანურ უტილიტარობას. კვლევამ შემოიტანა ახალი მეტრიკა — UDCG (Utility and Distraction-aware Cumulative Gain), რომელიც ზომავს როგორც დამხმარე, ისე ყურადღების გამფანტველ პასაჟებს. შედეგებმა აჩვენა, რომ UDCG უკეთეს კორელაციაშია პასუხის სიზუსტესთან, ვიდრე ტრადიციული მეტრიკები.

მარკეტოლოგებისთვის დასკვნა პირდაპირია: ზოგიერთი კონტენტი მხოლოდ იგნორირებული კი არ არის, არამედ მას შეუძლია პასუხის ხარისხის გაუარესება მოდელის გზიდან აცდენით. ეს უტილიტარობის პრობლემაა და არა წერის ხარისხის.

ინფორმაციის განლაგების მნიშვნელობა

გავრცელებული მოსაზრება, რომ LLM-ებს დიდი კონტექსტის ათვისება შეუძლიათ და ყოველთვის იპოვიან მთავარს, ხშირად მცდარია. კვლევა „Lost in the Middle“ აჩვენებს, რომ მოდელის მუშაობის ხარისხი მკვეთრად ეცემა იმის მიხედვით, თუ სად მდებარეობს რელევანტური ინფორმაცია. შედეგები საუკეთესოა, როდესაც ინფორმაცია ტექსტის დასაწყისში ან ბოლოშია, და გაცილებით უარესია, როდესაც ის შუაშია მოქცეული.

ეს პირდაპირ კავშირშია ვებ-კონტენტთან. ადამიანები სკროლავენ, მოდელებმა კი შესაძლოა გვერდის შუა ნაწილი საიმედოდ ვერ გამოიყენონ. თუ ძირითადი განმარტება ან წესი გვერდის შუაშია, ის ფუნქციურად უხილავი ხდება. შესაბამისად, უტილიტარობა მხოლოდ სისწორეს კი არ ეხება, არამედ ინფორმაციის ამოღების სიმარტივესაც (extractability).

პლატფორმების ქცევა და „უტილიტარობის ნაპრალი“ პრაქტიკაში

BrightEdge-ის კვლევამ, რომელიც ChatGPT-სა და Google AI-ს მიდგომებს ადარებს, აჩვენა მნიშვნელოვანი განსხვავებები. მაგალითად, ჯანდაცვის სფეროში 62%-იანი აცდენა დაფიქსირდა. კითხვაზე „როგორ ვიპოვოთ ექიმი“, ChatGPT პრიორიტეტს Zocdoc-ს ანიჭებდა, Google კი — ჰოსპიტლების დირექტორიებს. განზრახვა (Intent) ერთია, მაგრამ გზა — განსხვავებული.

მოდელი ირჩევს იმას, რასაც დავალების შესასრულებლად გამოსადეგად მიიჩნევს. ამ არჩევანმა შესაძლოა უპირატესობა მიანიჭოს აგრეგატორებს, მარკეტპლეისებს ან კონკურენტის მიერ ჩამოყალიბებულ ხედვას. მაღალხარისხიანი გვერდი შესაძლოა დამარცხდეს ისე, რომ მასში შეცდომა საერთოდ არ იყოს.

როგორ გავზომოთ უტილიტარობის ნაპრალი: ნაბიჯ-ნაბიჯ ინსტრუქცია

ნაპრალის შესაფასებლად არ არის საჭირო რთული კორპორატიული ინსტრუმენტები, საჭიროა თანმიმდევრულობა. პროცესი შემდეგნაირად გამოიყურება:

ნაბიჯი 1: განზრახვების შერჩევა

შეარჩიეთ 10 ისეთი განზრახვა (Intent), რომელიც პირდაპირ გავლენას ახდენს შემოსავალზე ან მომხმარებლის შენარჩუნებაზე. ფოკუსირდით რეალურ გადაწყვეტილების მიღების წერტილებზე: პროდუქტის კატეგორიის არჩევა, ოფციების შედარება, პრობლემის მოგვარება ან პროვაიდერის შერჩევა.

ნაბიჯი 2: ტესტირება პლატფორმებზე

გამოიყენეთ ზუსტად ერთი და იგივე პრომპტი სხვადასხვა AI პლატფორმაზე, რომლებსაც თქვენი მომხმარებლები იყენებენ (მაგალითად: Google Gemini, ChatGPT, Perplexity).

ნაბიჯი 3: მონაცემების დაფიქსირება

ყოველ ჯერზე აღრიცხეთ ოთხი ძირითადი კომპონენტი:

• წყაროს ციტირება: არის თუ არა თქვენი საიტი მითითებული?
• პასუხის სიზუსტე: რამდენად სწორად გადმოსცა მოდელმა თქვენი პოზიცია?
• კონკურენტების ყოფნა: ვინ არის ნახსენები თქვენ ნაცვლად?
• მოქმედების ზედაპირი: სად გადაჰყავს მომხმარებელი სისტემას (მაგ. დირექტორია თუ კონკურენტის საიტი)?

ნაბიჯი 4: შეფასება

გამოიყენეთ მარტივი სკალა (0-3) მიღებული შედეგების შესაფასებლად:

• 0: საერთოდ არ ჩანს — ბრენდი ან კონტენტი საერთოდ არ არის ნახსენები.
• 1: ნახსენებია, მაგრამ დამახინჯებულად — ბრენდი ფიგურირებს, მაგრამ ინფორმაცია არაზუსტია ან კონტექსტიდან ამოვარდნილი.
• 2: ციტირებულია, მაგრამ არა პრიორიტეტულად — ბრენდი ნახსენებია სხვა წყაროებთან ერთად, თუმცა არა როგორც მთავარი რეკომენდაცია.
• 3: პირდაპირი უტილიტარობა — მოდელი იყენებს თქვენს კონტენტს პასუხის სტრუქტურის შესაქმნელად და გითითებთ როგორც მთავარ წყაროს.

სტრატეგიული რეკომენდაციები კონტენტის ოპტიმიზაციისთვის

მიზანი არ არის „AI-სთვის წერა“, არამედ კონტენტის უფრო გამოსადეგად ქცევა იმ სისტემებისთვის, რომლებიც პასუხებს აწყობენ. სამუშაოს უდიდესი ნაწილი სტრუქტურულია:

• კრიტიკული ინფორმაცია განათავსეთ დასაწყისში: ადამიანები ნელ შესავალს ეგუებიან, ძიების სისტემები კი ადრეულ სიგნალებს აჯილდოებენ. თუ გადაწყვეტილება სამ კრიტერიუმზეა დამოკიდებული, ეს კრიტერიუმები ტექსტის თავში მოაქციეთ.
• გამოიყენეთ მყარი დებულებები: მოდელები პასუხებს ხშირად აწყობენ წინადადებებისგან, რომლებიც სტაბილურ მტკიცებულებებს ჰგავს. მკაფიო განმარტებები და პირდაპირი მიზეზ-შედეგობრივი ფორმულირებები ზრდის უტილიტარობას.
• გამოყავით ძირითადი სახელმძღვანელო გამონაკლისებისგან: ნუ აურევთ მთავარ გზას, იშვიათ შემთხვევებსა და სარეკლამო გზავნილებს ერთ მკვრივ აბზაცში. ეს ზრდის ყურადღების გაფანტვის რისკს.
• გახადეთ კონტექსტი მკაფიო: მიუთითეთ გეოგრაფია, დროითი ფაქტორები და წინაპირობები. თუ ინსტრუქცია იცვლება რეგიონის ან მომხმარებლის ტიპის მიხედვით, თქვით ეს პირდაპირ.
• გააძლიერეთ გვერდის შუა ნაწილი: თუ მნიშვნელოვანი ინფორმაცია მაინც შუაში რჩება, გაიმეორეთ მისი მოკლე ვერსია დასაწყისში.
• დაამატეთ პირველადი წყაროები: ეს მოდელსაც და მკითხველსაც აძლევს საფუძველს ნდობისთვის.

უტილიტარობის ნაპრალი არ ნიშნავს ტრადიციულ SEO-ზე უარის თქმას. ეს არის მოწოდება, რომ შევწყვიტოთ ფიქრი, თითქოს ხარისხი ავტომატურად ნიშნავს ხილვადობას ყველა პლატფორმაზე. კონტენტის ავტორებმა სტრუქტურა უნდა განიხილონ არა როგორც ფორმატინგის საკითხი, არამედ როგორც ეფექტურობის ნაწილი. ორგანიზაციები, რომლებიც გაიმარჯვებენ, უტილიტარობის ნაპრალს გაზომვად ინდიკატორად აქცევენ და მის დახურვაზე ერთობლივად იმუშავებენ.