Rapporto su LLM e traffico generato da IA

Questo articolo del caso d’uso illustra come utilizzare la funzionalità dei campi derivati da Customer Journey Analytics come base per creare rapporti sul traffico generato da LLM (Large Language Model) e AI.

Metodi di rilevamento

Per rilevare il traffico generato da LLM e AI, distingui tra:

Tre metodi comuni di rilevamento di base per identificare e monitorare il traffico generato da LLM e AI sono:

La tabella seguente illustra come i metodi di rilevamento possono essere utilizzati in diversi scenari di interazione LLM e AI.

Sfide

Gli agenti LLM e AI mostrano comportamenti complessi e in evoluzione durante l’interazione con le proprietà digitali. Queste tecnologie operano in modo incoerente su più piattaforme e versioni. Questa incoerenza crea problemi unici per i professionisti dei dati. I modelli comportamentali variano in modo significativo e dipendono dalla piattaforma di intelligenza artificiale, dalla versione e dalla modalità di interazione utilizzate. Questa diversità operativa complica gli sforzi per tenere traccia e classificare il traffico generato da LLM e dall’intelligenza artificiale all’interno dei framework di analisi standard. La natura complessa di queste interazioni, combinata con la loro rapida evoluzione, richiede metodi di rilevamento e classificazione sfumati per mantenere l’integrità dei dati:

Firme di rilevamento

A partire da agosto 2025, per ciascuno dei metodi di rilevamento possono essere identificati i seguenti segnali specifici.

Identificazione dell’agente utente

Classificazione referrer

Rilevamento dei parametri di query

Implementazione

È possibile creare rapporti sul traffico generato da LLM e AI all'interno di una tipica configurazione di Customer Journey Analytics (connessione, visualizzazioni dati e progetti Workspace) tramite la configurazione specifica di campi derivati, segmenti e progetti Workspace.

Campi derivati

Per configurare i metodi di rilevamento e i segnali di rilevamento, utilizza i campi derivati come base. Ad esempio, definisci i campi derivati per identificazione agente utente, rilevamento parametri query e classificazione referrer.

Identificazione dell’agente utente LLM/AI

Utilizza le funzioni di campo derivato Case When per definire un campo derivato che identifica gli agenti utente LLM/AI.

{modal="regular"}

Rilevamento parametri query LLM/AI

Utilizza le funzioni di campo derivato URL Parse e Classify per definire un campo derivato che rileva i parametri di query.

{modal="regular"}

Classificazione del referente LLM/AI

Utilizza le funzioni di campo derivato URL Parse e Classify per definire un campo derivato che classifica i referenti.

{modal="regular"}

Segmenti

Configura segmenti dedicati che ti aiutano a identificare eventi, sessioni o persone correlati al traffico generato da LLM e AI. Ad esempio, utilizza i campi derivati creati in precedenza per definire un segmento che identifica il traffico generato da LLM e AI.

{modal="regular"}

progetto Workspace

Utilizza i campi e i segmenti derivati per generare rapporti e analisi sul traffico generato da LLM e AI. Ad esempio, consulta il progetto annotato di seguito.

{modal="regular"}