Relatório sobre tráfego gerado por LLM e IA

Este artigo de caso de uso explica como usar o recurso de campos derivados do Customer Journey Analytics como base para criar relatórios sobre o LLM (Modelo de idioma grande) e o tráfego gerado pela IA.

Métodos de detecção

Para detectar o tráfego gerado por LLM e IA, faça a distinção entre:

Três métodos principais comuns de detecção para identificar e monitorar o tráfego gerado por LLM e AI são:

A tabela a seguir ilustra como os métodos de detecção podem ser usados em diferentes cenários de interação de LLM e IA.

Desafios

Os agentes de LLM e IA demonstram comportamentos complexos e em evolução ao interagir com propriedades digitais. Essas tecnologias operam de forma inconsistente entre plataformas e versões. Essa inconsistência cria desafios únicos para os profissionais de dados. Os padrões comportamentais variam significativamente e dependem da plataforma de IA específica, da versão e do modo de interação usado. Essa diversidade operacional complica os esforços para rastrear e categorizar o tráfego gerado por LLM e IA dentro de estruturas de análise padrão. A natureza complexa dessas interações, combinada com sua rápida evolução, requer métodos de detecção e classificação aprimorados para manter a integridade dos dados:

Assinaturas de detecção

A partir de agosto de 2025, os seguintes sinais específicos podem ser identificados para cada um dos métodos de detecção.

Identificação do agente do usuário

Classificação do referenciador

Detecção de parâmetro de consulta

Implementação

Você pode criar relatórios sobre o tráfego gerado pelo LLM e pela IA em uma configuração típica do Customer Journey Analytics (conexão, visualizações de dados e projetos do espaço de trabalho) por meio da configuração específica e da configuração de campos derivados, segmentos e projetos do espaço de trabalho.

Campos derivados

Para configurar métodos e sinais de detecção, use campos derivados como base. Por exemplo, defina campos derivados para identificação de agente de usuário, detecção de parâmetro de consulta e classificação de referenciador.

Identificação do agente de usuário do LLM/AI

Use as funções de campo derivado Case When para definir um campo derivado que identifica agentes de usuário LLM/AI.

{modal="regular"}

Detecção de parâmetro de consulta LLM/AI

Use as funções de campo derivado Análise de URL e Classificar para definir um campo derivado que detecte parâmetros de consulta.

{modal="regular"}

Classificação do referenciador LLM/AI

Use as funções de campo derivado Análise de URL e Classificar para definir um campo derivado que classifique referenciadores.

{modal="regular"}

Segmentos

Configure segmentos dedicados que ajudam a identificar eventos, sessões ou pessoas relacionados ao tráfego gerado pelo LLM e pela AI. Por exemplo, use os campos derivados criados anteriormente para definir um segmento que identifique o tráfego gerado pelo LLM e pela AI.

{modal="regular"}

Projeto do Workspace

Use os campos e segmentos derivados para relatar e analisar o tráfego gerado pelo LLM e pela AI. Por exemplo, consulte o projeto anotado abaixo.

{modal="regular"}