Egységes mérést vezet be az IAB az AI-keresők láthatóságára

Az Interactive Advertising Bureau (IAB) új keretrendszert vezetett be hétfőn, amely segít a márkáknak mérni az AI-alapú keresőkben való láthatóságukat. A „Measuring Visibility in the AI Era” elnevezésű kezdeményezés az AI Visibility 4 P’s (jelenlét, kiemelkedés, ábrázolás, meggyőzés) elvére épül, és az organikus média támogatására összpontosít, amikor a fogyasztók AI-alapú keresőket, például az OpenAI ChatGPT-jét vagy a Google Gemini-jét használják termékeik vagy szolgáltatásaik megtalálására. Caroline Giegerich, az IAB AI alelnöke szerint a keretrendszer célja, hogy iránymutatást adjon a vállalatoknak a jó láthatóság kritériumairól, és mérhetővé tegye a márkák és kiadók megjelenését az AI-keresőkben — közölte a MediaPost. (AI for Newsroom)

Egységes mérési sztenderdek az adatok megbízhatóságáért

A keretrendszer bevezetésére azért volt szükség, mert jelenleg több mint 20 vállalat kínál AI láthatósági mérőeszközöket, amelyek mind saját módszertant használnak, így gyakran ellentmondásos eredményeket produkálnak. Az új, kétlépcsős osztályozási rendszer lehetővé teszi a márkák és ügynökségek számára, hogy eldöntsék, a vásárolt adatok mennyire megbízhatóak költségvetési vagy stratégiai döntésekhez, és mikor elegendőek csupán az első trendek felismeréséhez. A kiadók számára standardizált láthatósági és közzétételi metrikákat biztosít, segítve őket abban, hogy megértsék, hogyan használják fel az AI platformok a tartalmukat, és mikor kattintanak át a látogatók az AI-keresőből az ő weboldalukra. Ezek az adatok támogatják a licencelési tárgyalásokat és segítenek megkülönböztetni a tényt a fikciótól.

Az organikus láthatóságtól a fizetett médiáig

A keretrendszer jelenleg az organikus láthatóságra összpontosít, de a következő lépések a fizetett médiaelhelyezésekre és az attribúcióra terjednek ki. Giegerich kiemelte, hogy az organikus láthatóság mérése sokkal nehezebb, mint a fizetett média esetében. „Ha egy márka vagy ügynökség ismeri az SEO vagy SEM gyakorlatát, akkor egyenesebb adatsort használ” — mondta. „A ChatGPT vagy a Gemini valószínűségi modellek, amelyek a következő szavakat jósolják meg, így változóak.” Példaként említette, hogy míg a Coca-Cola vagy a Pepsi esetében ez valószínűleg nem jelent problémát, addig olyan változó kategóriákban, mint a hidratálók, egyetlen fogyasztó is „száz különböző eredményt kaphat”, ami nehézzé teszi a márkák számára a megjelenésük kezelését.

Széleskörű iparági részvétel

A keretrendszert kifejlesztő munkacsoportban keresőügynökségek képviselői, valamint a Walmart adat-tudományi csapatának tagjai vettek részt. A Microsoft Clarity is csatlakozott a projekthez, ami azért is figyelemre méltó, mert a cég saját nagy nyelvi modellel (LLM) rendelkezik, míg a legtöbb résztvevő nem. Ihab Rizk, a Microsoft Clarity vezető termékmenedzsere szerint az IAB keretrendszere fontos lépés egy közös mérési nyelv kialakítása felé ebben az új korszakban.

Az „AI Visibility 4 P’s” a láthatóságot a márkák és kiadók üzleti értékére fordítja le: jelenlét, kiemelkedés, ábrázolás és meggyőzés. Ez azt jelenti, hogy megjelenik-e a márka vagy kiadó egy AI-válaszban, hol és milyen kiemelten, milyen kontextusban és pontossággal. Az AI láthatóság, amely cselekvésre ösztönöz, magában foglalja a metrikákat, az erősségre vonatkozó ajánlásokat és a hivatkozás utáni kattintási arányt, amely az IAB közelgő attribúciós keretrendszeréhez kapcsolódhat.