Bycie wymienionym przez sztuczną inteligencję nie wystarczy, by utrzymać miejsce w selekcji dokonywanej przez kupujących. Według konsultanta ds. GEO (optymalizacji pod silniki generatywne), firma, której obecność w odpowiedziach SI była bardzo silna, obserwowała jednak kurczenie się swojego lejka potencjalnych klientów. Przytaczane przez niego badanie dotyczy tej pozornej sprzeczności.
Konsultant opracował 38 szczegółowych zapytań, opartych na kryteriach, obejmujących kilka kategorii produktów i segmentów kupujących. Zapytania te oceniono na pięciu interfejsach SI, co dało 190 odpowiedzi. Odtwarzały one kryteria, których kupujący używa do zawężenia listy dostawców: dopasowanie do przepływów pracy, integracje, wymagania regulacyjne, interoperacyjność czy analityka. Według autora niektóre zapytania okazały się jeszcze dłuższe po wymianie zdań z kierownikami działów zakupów.
Wyniki widoczności były wysokie. Firma była wymieniona w 98,4% ocenianych odpowiedzi i figurowała jako główna rekomendacja lub w wąskiej czołówce w 93,2% przypadków. Jednak gdy te same odpowiedzi skonfrontowano z kryteriami decyzyjnymi, 73,7% z nich zawierało słabe lub brakujące dowody na poparcie istotnych twierdzeń. W 15,8% przypadków stwierdzono lukę określoną jako « znacząca » lub « krytyczna ».
Widoczność, która nie wystarcza do decyzji
Zdaniem autora istnieje wyraźna różnica między pytaniem, którzy dostawcy działają na rynku, a pytaniem, którzy mogą spełnić konkretną kombinację wymagań technicznych, operacyjnych, regulacyjnych i handlowych. Model może znać firmę i umieścić ją w wąskiej czołówce, nie dysponując jednak potrzebnymi informacjami, gdy kupujący zapyta o działanie integracji czy ograniczenia produktu. Te pytania, jego zdaniem, nie dotyczą prostych słów kluczowych, lecz wymagań dowodowych.
Liczby więc nie przeczą sobie: mierzą dwa różne etapy procesu decyzyjnego. Widoczność wprowadza firmę do dyskusji, podczas gdy zdolność do podjęcia decyzji określa, czy SI ma wystarczająco dużo danych, by ją tam utrzymać.
Dowody zamiast zdolności
Według badania słabość dowodów nie musi oznaczać, że firma nie posiada danej zdolności. W wielu przypadkach zdawała się ona istnieć, ale dostępne informacje nie wyjaśniały jej wystarczająco, by zaspokoić poziom zaufania SI. Obietnica kompleksowego procesu, na przykład, nie jest poparta, jeśli nie opisano samego procesu, połączeń czy przepływów danych. Informacja może też być rozproszona, zmuszając model do powiązania kilku stron, zanim wyciągnie wniosek.
Autor precyzuje, że wewnętrzna dokumentacja produktowa może stanowić najlepszy dowód istnienia danej funkcji. Z kolei twierdzenia o wyższości, efektywności, wdrożeniu czy mierzalnych wynikach zyskują na potwierdzeniu przez klientów, analityków lub niezależne strony trzecie. Dodaje, że ujednolicenie podobnych treści, które nazywa « parytetem treści », może wprowadzić firmę do kategorii, nie pozwalając jej jednak przetrwać dogłębnej oceny.
Przestrzega też przed pokusą tworzenia treści « ukształtowanych pod dowody »: dłuższych stron, powierzchownych schematów, mało solidnych ankiet czy studiów przypadku generowanych przez SI. Celem, jego zdaniem, jest dostarczanie realnych informacji, które redukują niepewność kupującego. Jeśli informacja nie pomogłaby doświadczonemu klientowi w podjęciu lepszej decyzji, nie powinna istnieć wyłącznie po to, by poprawić wynik GEO.
Mierzyć kupującego do samego końca
Konsultant uważa, że mierzenie tylko pierwszej odpowiedzi SI nie wystarczy. Zapytania typu « często zadawane pytania » są przydatne do stworzenia listy opcji, ale obecne narzędzia nie śledzą sekwencji pytań zadawanych kolejno przez użytkownika. Nazywa tę wieloczynnikową kombinację wynikającą z kolejnych interakcji « prompt math ». Uważa, że pomiar GEO musi uwzględniać zarówno widoczność, jak i zdolność decyzyjną.
