Por duas décadas, o marketing foi um jogo de métricas de visibilidade e desempenho. Construímos funis, cliques rastreados e viagens otimizadas porque poderíamos ver O que estava acontecendo. Otimizamos para o “meio baguente”: viagens de clientes que podemos rastrear na web aberta. A premissa de que podemos ver tudo, rastrear tudo é obsoleto. A jornada do cliente migrou para os ambientes de IA fechados, deixando nossas pilhas de análise cegas. A ligação causal entre ação e resultado evaporou. Bem -vindo à era da inferência, onde estar incluído no raciocínio de um modelo é quase mais do que ser clicado por um humano.
O fim da medição como o conhecemos
Essa mudança não apenas quebra nossos modelos de atribuição; Isso quebra o marketing como uma disciplina mensurável. Os painéis e métricas em que confiamos parecem métricas de conforto, proporcionando uma ilusão de controle. Quando um assistente de IA recomenda um produto baseado no sentimento do Reddit, documentação incorporada ou o contexto semântico de uma revisão do YouTube, seu analítico não captura nada da jornada. O antigo funil está morto, e os profissionais de marketing que não se adaptaram estarão tentando otimizar um fantasma. Você vê a conversão final, mas perde a história por trás dela, tornando seu poder de diagnóstico inútil.
Em resposta, surgiu um novo mercado de ferramentas de rastreamento de IA, prometendo restaurar a visibilidade. Você provavelmente já ouviu falar de queridos da indústria como profundo, o AIO de Semrush e os recém -chegados como Brandlight ou Quilt. Compreender o desempenho da sua marca dentro de modelos de linguagem grande (LLMS) requer reconciliar dois tipos diferentes de dados: dados sintéticos e de campo.
Dados sintéticos de “laboratório”
Estes são dados que você cria testando prompts com curadoria no LLMS manualmente ou por meio de plataformas como o AIO ou profundo da SEMRush. Ao alimentar o LLM, um conjunto de instruções com curadoria, você pode comparar o desempenho, erros spot e ver como diferentes modelos respondem a consultas específicas. Ele revela os limites teóricos da presença da sua marca em respostas geradas pela IA. Esta abordagem mostra o que é possível em condições ideais de teste.
No entanto, esses dados cultivados em laboratório não refletem a natureza confusa, contextual e orientada por memória das interações do usuário do mundo real.
Ferramentas que são exclusivamente prontas para testes de teste isolado, como “Qual é o melhor software de RH para pequenas e médias empresas no Canadá?” Eles registram os resultados, oferecendo um instantâneo da presença da marca. Essa abordagem é incompleta porque fornece resultados que têm pouca conexão com o uso do mundo real. Caso em questão: os humanos estão agora começando a confiar na IA Agentic para fazer compras on -line.
Para preencher a lacuna de visibilidade, alguns fornecedores oferecem simulações avançadas. Um método é a saturação do sistema, que é como uma auditoria de força bruta da IA. Ele analisa milhões de respostas para mapear toda a presença em potencial da sua marca. O outro é a simulação do usuário, que inventa milhares de “personas” de clientes falsos para testar o teste de estresse como a IA lida com diferentes tipos de consultas. O argumento é o seguinte: essas são experiências de laboratório. Eles são valiosos para o seu produto e equipes técnicas encontrarem e corrigir falhas. Autoridades do setor como Jamie Indigo reconhecem o valor dessa abordagem, pois ajuda a expor lacunas de clareza e revelar comportamentos de borda. Outros, como Chris Green, um estrategista veterano da Fortune 500 SEO, destacam sua natureza arbitrária, apontando que não refletem o comportamento real do cliente e não podem ser usados para prever resultados de negócios como vendas ou ROI da campanha. Contar com dados simulados para decisões estratégicas geralmente pode ser um erro crítico. Você precisa combiná -lo com informações de clientes e usuários reais.
Dados de “campo” observacionais, também conhecido como clickstream
Esses são dados do clickstream de usuários reais e anônimos. Ele registra ações genuínas do usuário, mostrando quais páginas são vistas, clicadas ou ignoradas. A maioria das ferramentas de visibilidade da IA integram uma mistura de dados sintéticos e dados clickstream Porque une um cenário ideal com o que realmente está acontecendo. A integridade de qualquer ferramenta de análise de IA é tão forte quanto o painel de dados do clickstream subjacente. Favorecer ferramentas e plataformas que são transparentes sobre seus dados do clickstream. Muitas vezes, você verá dados e similares aparecer como fonte de dados do clickstream. O DATOS é uma empresa SEMRush que alimenta a AIO e profunda. Oferece dezenas de milhões de registros de usuários anonimizados em 185 países e todas as classes de dispositivos relevantes. Esses dados garantem que você esteja ancorando decisões de mercado de uma maneira que personas sintéticas ou milhões de instruções de marca com curadoria não podem.
Você deve perguntar aos fornecedores sobre a escala, os métodos de validação e as práticas de exclusão de bot de sua fonte de dados clickstream. Qualquer hesitação ou opacidade deve desencadear uma investigação mais profunda de quais dados estão sendo usados. Seu objetivo é encontrar uma plataforma que ancora suas decisões estratégicas no que é real, não apenas o que é possível em uma simulação. O marketing digital moderno requer possibilidades de mapeamento contra a lucratividade.
Calibrar o mapa do que é possível vs o que é lucrativo
Somente os dados do laboratório são um mapa idealizado de possibilidades. Os dados de campo por si só são um espelho retrovisor, mostrando o que aconteceu sem explicar o porquê. A estratégia acionável é forjada na lacuna entre eles. A tarefa principal para os profissionais de marketing modernos é comparar continuamente os dois fluxos de dados. Use dados do laboratório para mapear o que é possível em um ambiente controlado. Use dados de campo, os dados do clickstream fornecidos a você, para validar o que é real e lucrativo. O “meio baguente” não desapareceu; Tornou -se um loop de feedback dinâmico. Ao avaliar qualquer ferramenta de visibilidade do LLM, a questão central é como ela integra esses dois fluxos de dados. A qualidade de qualquer plataforma de análise é determinada pela escala e pela integridade do painel de dados do clickstream subjacente e sua capacidade de calibrar os avisos que deseja rastrear.
As opiniões expressas neste artigo são as do patrocinador. A Martech não confirma nem disputa nenhuma das conclusões apresentadas acima.
Fonte ==> Istoé
