Парадокс согласованности ИИ

от

Машина времени DeLorean в фильме «Назад в будущее» не просто перемещалась во времени — она фактически порождала альтернативные реальности. Одна и та же машина существовала в разных версиях истории. Когда Марти МакФлай что-то менял в прошлом, это ставило под угрозу его настоящее, и его фотография заметно менялась, поскольку разные временные линии пытались утвердиться, отражая последствия его выбора.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Именно это происходит с вашим брендом прямо сейчас в системах ИИ.

ChatGPT не помнит предыдущие разговоры; каждое новое взаимодействие начинается с чистого листа. Это похоже на новую временную линию со своим уникальным контекстом и памятью. Это означает, что то, как ChatGPT отвечает на вопросы о вашем бренде, может постоянно меняться – иногда он может подчеркнуть вашу информацию, а иногда нет – и эта смена часто непредсказуема. Это происходит неоднократно в течение дня, поскольку люди ведут новые разговоры с ИИ-помощниками, которые не всегда последовательно сохраняют информацию.

Сложно поддерживать неизменным внешний вид и звучание вашего бренда, когда платформа, которую вы используете, меняется со временем. Как обеспечить единообразный опыт взаимодействия с брендом, несмотря на эти изменения?

https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text

Три источника непоследовательности

Разброс не случаен. Он обусловлен тремя техническими факторами:

Вероятностная генерация

Большие языковые модели на самом деле не *ищут* информацию. Вместо этого они предсказывают наиболее вероятное следующее слово, строя ответы по частям на основе вероятностей. Это похоже на функцию автозаполнения на вашем телефоне, но гораздо более продвинутая. Эти AI-системы имеют настройку под названием «temperature» (температура), которая влияет на то, насколько они креативны. Температура 0 делает AI предсказуемым и последовательным, но иногда немного скованным. Более высокие температуры (большинство AI-инструментов используют настройки между 0.7 и 1.0) позволяют получать более разнообразные и естественно звучащие ответы.

Если вы зададите одному и тому же ИИ один и тот же вопрос дважды, вы можете получить разные ответы каждый раз. Исследования показывают, что даже при фиксированных настройках эти ИИ-модели не всегда выдают один и тот же результат для одного и того же ввода. Изменение настройки ‘temperature’ влияет на это — более высокие температуры приводят к более разнообразным ответам. Это не ошибка; это просто то, как эти ИИ-системы спроектированы для работы.

Зависимость от контекста

Как digital-маркетолог, я всегда считал традиционный поиск немного… односторонним. Вы вводите вопрос, получаете результаты, а затем уточняете свой поиск с помощью другого, совершенно отдельного запроса. Это серия отдельных запросов, и, честно говоря, это не *ощущается* как разговор. Даже когда поисковые системы пытаются персонализировать вещи, это все равно не настоящий диалог – вы не взаимодействуете с алгоритмом по-настоящему осмысленно.

Разговоры с ИИ работают иначе, чем обычные чаты. Каждый новый ответ основывается на *всей* истории беседы. Так, если вы спросите о ‘семейных отелях в Италии’ после обсуждения того, путешествовать ли с ограниченным бюджетом или потратиться на роскошь, ИИ даст вам другие ответы, чем если бы у вас не было этой более ранней дискуссии – он действительно помнит, что вы уже сказали. Однако это также может быть проблемой. По мере того, как разговор становится длиннее, у ИИ появляется все больше и больше информации для рассмотрения, и он может начать терять из виду важные детали из начала. Исследования показывают, что модели ИИ иногда испытывают трудности с длинными разговорами, что означает, что они могут упустить или неправильно интерпретировать более раннюю информацию по мере развития чата.

Для бизнеса это означает, что люди могут видеть всё меньше и меньше упоминаний вашего бренда, не только при просмотре различных тем, но и даже при изучении одной конкретной темы. По мере того, как ИИ узнаёт больше о том, что хочет пользователь, ему может становиться всё сложнее последовательно показывать информацию от вашего бренда.

Временная Непрерывность

Каждая новая беседа с ИИ начинается заново, даже при наличии систем памяти, поскольку эти системы несовершенны. ИИ запоминает вещи двумя основными способами: путем хранения конкретных фактов и путем просмотра предыдущих частей вашего разговора. Однако ни один из методов не гарантирует идеальное воспоминание. В то время как ИИ может получить доступ к прошлым чатам, он часто находит то, что *кажется* релевантным, а не обязательно все, что является таковым на самом деле. И полагаться на ИИ в запоминании информации из загруженных документов или прямых инструкций может быть ненадежно – он часто упускает ключевые детали, когда они вам больше всего нужны.

Результат: Видимость вашего бренда сбрасывается частично или полностью с каждым новым временным отрезком беседы.

Проблема носителя контекста

Познакомьтесь с Сарой. Она планирует летний отпуск своей семьи, используя ChatGPT Plus с включенной памятью.

В понедельник утром пользователь попросил рекомендации отличных мест для семейного отдыха в Европе. ChatGPT предложил Италию, Францию, Грецию и Испанию. Позже в тот же день она сосредоточилась конкретно на Италии, и ChatGPT, вспомнив их предыдущий разговор, подчеркнул, почему Италия была бы особенно хорошим выбором по сравнению с другими вариантами.

В среду разговор начался заново, когда она спросила о поездке в Италию с семьей. ИИ вспомнил, что у неё есть дети и она интересуется поездками по Европе. Он также мог извлечь информацию из предыдущего разговора в понедельник – в частности, сравнения разных стран и тот факт, что у неё не так много отпуска. Однако ИИ не просто продолжил старый разговор. Вместо этого он начал новый, помня некоторые вещи с понедельника, но теряя другие детали – подобно тому, как JPEG-изображение теряет качество при сжатии.

В пятницу она начала использовать Perplexity и спросила: ‘Что лучше для семейного отдыха, Италия или Испания?’ Ей, казалось, не припомнилось, что она уже изучала этот вопрос ранее, и Perplexity отнесла это к её первоначальному запросу о путешествиях по Европе.

Как человек, который давно разрабатывает веб-опыт, я постоянно сталкиваюсь с этой проблемой: отслеживание контекста. Это как если бы я пытался дать ‘Sarah’ последовательную память, но она переключается между разными платформами и версиями, которые не всегда взаимодействуют друг с другом. Даже в одном инструменте, таком как ChatGPT, это хаос. Однажды у меня может быть полная история разговоров, на следующий день помнится только её части, а иногда – как после использования поисковой системы, такой как Perplexity – ChatGPT абсолютно не знает, о чем мы говорили раньше. Это настоящая проблема при создании бесшовного опыта, когда ‘память’ настолько фрагментирована.

Когда люди задают вопросы ИИ-чат-ботам, информация, которую они получают о бренде вашего отеля, резко меняется. В понедельник чат-бот предоставил полный и точный ответ, упомянув ваш бренд. К среде память чат-бота стала менее надежной, и он мог вспомнить ваш бренд, а мог и нет. А к пятнице, при запросе на другой ИИ-платформе, ваш бренд вообще не был распознан. Это показывает, насколько сильно понимание вашего бренда ИИ варьируется в зависимости от платформы и времени запроса – как будто ваш бренд существует в разных версиях в разных ИИ «реальностях».

То, как люди воспринимают ваш бренд, всегда меняется, эволюционирует с каждой беседой. Каждое взаимодействие создает новую возможность – шанс укрепить связь, ослабить ее или даже полностью потерять.

Почему традиционное SEO-мышление терпит неудачу

Раньше в цифровом маркетинге всё было намного проще. Мы могли действительно настроить наши SEO-стратегии и, как только достигали хорошего рейтинга, он часто был довольно стабильным. Казалось, что мы могли тестировать изменения, видеть, что работает, а затем удерживать эти позиции некоторое время. Честно говоря, это была более предсказуемая игра.

Эта модель полностью ломается в системах ИИ:

Нет постоянного рейтинга

С использованием ИИ каждая беседа начинается заново – он не запоминает предыдущие взаимодействия, как это делает поисковая система. В отличие от Google, где позиция результата остается относительно постоянной для многих людей, ИИ оценивает каждый новый запрос независимо. Это означает, что вам постоянно нужно подтверждать свою актуальность с каждым взаимодействием.

Преимущество контекста

Насколько хорошо будет воспринят ваш ответ, зависит от предыдущих заданных вопросов. Если ранее упоминался конкурент, ИИ, скорее всего, будет отдавать предпочтение их информации при ответе сейчас. Это означает, что ИИ может сравнивать варианты таким образом, чтобы это было выгодно тому, что уже обсуждалось, даже если ваш продукт или услуга на самом деле лучше.

Вероятные исходы

Старая школа SEO была сосредоточена на достижении самой вершины результатов поиска по конкретным ключевым словам. Теперь, с появлением ИИ, цель состоит в том, чтобы повысить вероятность упоминания и распространения вашего контента во всех видах онлайн-бесед. Вместо погони за конкретным рейтингом, вы стремитесь сделать ваш контент вероятным быть релевантным и полезным во многих различных ситуациях.

Влияние на бизнес становится очевидным. ИИ может быстро сделать обучение продажам устаревшим, если он предоставляет непоследовательные сведения о продукте. Системы обслуживания клиентов испытывают трудности при обработке разговоров, когда агентам недоступны прошлые взаимодействия. Совместные маркетинговые усилия с партнерами страдают, когда ИИ отдает предпочтение одному партнеру перед другим в своих ответах. И традиционные руководства по бренду часто не работают должным образом, когда ИИ доставляет сообщения непоследовательно – иногда везде, иногда нигде.

Как SEO-эксперт, я часто говорю об отслеживании результатов, и это не так просто, как просто проверка получения обратных ссылок. Реальная задача — понять, *как часто* на вас ссылаются с течением времени. Являются ли эти цитаты последовательными? Именно поэтому я всегда подчеркиваю необходимость непрерывного тестирования. Иногда даже ручной поиск и документирование результатов — лучший способ получить четкое представление о вашем прогрессе. Речь идет об отслеживании *паттерна* цитирований, а не только об одном случае.

Три столпа межвременной согласованности

1. Авторитетное обоснование: Контент, который закрепляется во времени.

Представьте себе это как фотографию Марти: она не *создала* его существование, но подтвердила, что он существовал. Так же и сильный, надёжный контент не автоматически заставляет ИИ упоминать ваш бренд, но он устанавливает присутствие и достоверность вашего бренда в различных беседах ИИ.

Отели, которые чётко описывают свои возможности для людей с ограниченными возможностями, последовательно выделяются, независимо от того, когда пользователь спрашивает об этом – будь то его первый вопрос или после просмотра нескольких других вариантов. Ценность информации не зависит от времени её запроса.

2. Оптимизация нескольких экземпляров: Контент для последовательностей запросов

Не сосредотачивайтесь исключительно на ответах на отдельные вопросы. Вместо этого подумайте о том, как вопросы задаются с течением времени, во всех беседах. Оптимизируйте для всей серии вопросов, которые задают люди, а не только для одного за раз.

Как цифровой маркетолог, я понял, что речь идет не только о попадании по конкретным ключевым словам. Речь идет о создании ‘контекстуальной устойчивости’ в нашем контенте. Это означает создание материалов, которые хорошо работают *независимо от чего* – будь то первый результат или дальше по странице, независимо от того, упоминаем ли мы конкурентов, и даже в зависимости от того, на каком этапе исследования находится пользователь. Нам нужен контент, который последовательно предоставляет ценность, независимо от ситуации.

Тщательно протестируйте вашу систему со следующими сценариями: вопросы от новых пользователей, которые ранее не взаимодействовали (базовые, общие запросы), вопросы, следующие за обсуждением конкурентов (когда пользователь спрашивает о вашем продукте *после* упоминания других), и вопросы, заданные после задержки (имитирующие повторный визит, когда система не полностью помнит предыдущий разговор). Основная цель — убедиться, что ваша система не ухудшает свою производительность со временем – вы хотите сохранить ее стабильную работу даже с возвращающимися пользователями и промежутками между взаимодействиями.

Если люди изначально часто выбирают ваш контент (в 70% случаев), но переключаются на контент конкурентов, как только у них появляется больше вариантов (снижая ваш показатель до 25%), ваша проблема не в качестве вашего контента – а в том, насколько хорошо он работает, когда люди сравнивают варианты. Вам нужно улучшить его способность выделяться в конкурентной среде.

3. Оценка стабильности ответов: Отслеживание согласованности цитирования

Не просто отслеживайте, как часто вашу работу цитируют. Вместо этого сосредоточьтесь на согласованности цитирования – насколько последовательно ваша работа упоминается в различных обсуждениях и контекстах.

Старомодная аналитика просто показывала *сколько* людей посетили сайт. Современная аналитика на основе ИИ должна показывать, *насколько последовательно* люди могут найти то, что им нужно, независимо от того, как они перемещаются по диалогу. Это разница между подсчетом посетителей и пониманием вероятности успешного взаимодействия.

Вот разбивка ключевых показателей, которые мы используем: Показатель видимости поиска показывает, как часто ваша информация появляется при проведении нами поисковых тестов. Оценка стабильности контекста измеряет, насколько последовательно цитируется ваша информация, даже когда вопросы задаются в разном порядке. Коэффициент временной согласованности отслеживает, насколько последовательно цитируется ваша информация с течением времени, когда один и тот же вопрос задается в разные дни. Наконец, Количество повторных цитирований указывает, как часто ваша информация упоминается в последующих вопросах после ее первого упоминания.

Попробуйте задавать один и тот же базовый вопрос в разных частях разговора. Отслеживайте, насколько меняются ответы. Понимайте, что некоторая вариативность нормальна, и сосредоточьтесь на том, чтобы сделать ответы максимально согласованными, несмотря на эти естественные колебания.

Что это значит для вашего бизнеса

Для лидеров в области маркетинга поддержание последовательного имиджа бренда больше не связано с достижением совершенства, а с максимизацией *вероятности* последовательности с течением времени. Это означает, что постоянные инвестиции и улучшения необходимы, а не единое, разовое решение. Вместо того, чтобы просто измерять, как часто упоминается ваш бренд, вам следует сосредоточиться на том, насколько последовательно он правильно представляется.

Создателям контента теперь следует сосредоточиться на создании документации, которая была бы самодостаточной и легко связывалась бы с общей картиной. Вместо того, чтобы просто пытаться включить множество ключевых слов, отдавайте приоритет углубленному пониманию темы, чтобы ваш контент оставался ценным, даже когда просматривается в разных контекстах.

Команды разработчиков, помните, что ваша документация должна быть понятной, даже если пользователи не знакомы с предыдущими обсуждениями. Подробная, организованная информация – это ключ к успеху. Каждое описание продукта должно быть легко понятным само по себе, но также соответствовать общей истории вашего бренда.

Navigating The Timelines

Бренды, которые преуспеют благодаря ИИ, будут оцениваться не просто по наличию отличного контента, а по тому, как часто их контент упоминается в бесчисленных разговорах. Это означает создание контента, который находит отклик, независимо от того, начинает ли клиент свой поиск с вашего бренда или находит вас после просмотра конкурентов, и контента, который остается актуальным, даже если разговор перескакивает с темы на тему или происходит с течением времени.

Речь идет не о *том*, появится ли ваш бренд в результатах поиска с использованием искусственного интеллекта, а о *том, как часто* он появляется, когда люди активно принимают решения. Подумайте о беседах, происходящих в течение недели – в понедельник утром по сравнению со средой вечером – и о том, кто их инициирует. Учитывайте различные способы, которыми люди начинают свои исследования: некоторые сначала обращают внимание на цену, другие – на качество. Последовательная видимость во все эти моменты – это то, что действительно важно.

Подобно Марти МакФлаю в фильме ‘Назад в будущее’, которому нужно было убедиться, что его родители влюбятся, компаниям, использующим AI-поиск, необходимо последовательно зарекомендовывать себя как надежные источники информации. Если они этого не сделают, их бренды рискуют быть исключенными из результатов поиска.

Изображение начинает глючить. Присутствие вашего бренда постоянно обновляется в многочисленных текущих беседах, происходящих в сети – иногда каждый час. Это связано с тем, как построены системы искусственного интеллекта: они генерируют ответы на основе вероятности, учитывают контекст разговора и не обязательно запоминают вещи со временем.

Настоящая задача заключается в том, чтобы распознавать, когда что-то меняется неожиданно, и быть готовым убедиться, что ваши системы работают надёжно, даже когда эти изменения происходят.

Смотрите также

2025-11-25 17:12