Integração do LLM Optimizer
O Adobe LLM Optimizer é um aplicativo de primeira geração de IA para a Otimização de Mecanismo Gerativo, projetado para ajudar as marcas a melhorar sua visibilidade, precisão e influência em ambientes de pesquisa orientados por IA. O LLM Optimizer fornece insights sobre a presença da marca em respostas geradas por IA, oferece recomendações prescritivas de conteúdo e automatiza correções de otimização.
A IA se tornou um canal de descoberta principal. Agentes de LLM, como ChatGPT, Claude, Copilot e Perplexity, rastream o conteúdo da marca.
Casos de uso
Você pode se beneficiar da integração entre o Customer Journey Analytics e o LLM Optimizer de duas maneiras:
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Integração de entrada: use dados do LLM Optimizer no Customer Journey Analytics para medir o tráfego orientado por LLM (rastreadores de bot, solicitações RAG, atividade de agente) junto com dados da Web, de dispositivos móveis e outros tipos de dados existentes. Por exemplo, você pode:
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Meça o tráfego orientado por LLM por fonte do agente ao lado dos canais tradicionais.
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Identifique o conteúdo que é consumido intensamente pelos LLMs, mas tem desempenho inferior na conversão humana.
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Detectar onde as solicitações de agente LLM falham em caminhos críticos.
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Compare a demanda de bot do LLM para uma página com as conversões e a receita dessa página nos dados da Web, correspondentes no nível do URL e do host.
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Integração de saída: envie dados de desempenho do Customer Journey Analytics para o LLM Optimizer para que você possa otimizar a visibilidade de IA para as fontes LLM que enviam tráfego valioso, como ChatGPT ou Perplexity. Por exemplo, você pode:
- Veja quais fontes de LLM enviam visitantes humanos que passam a converter ou gerar receita. O Customer Journey Analytics mede isso no tráfego da Web referenciado, não no conjunto de dados do bot.
- Classifique as fontes de LLM pelo valor de downstream dos visitantes humanos que elas enviam e concentre seu trabalho de visibilidade de IA nas fontes com melhor desempenho.
Integração de entrada
O tráfego de LLM chega ao seu site de duas maneiras. O Customer Journey Analytics mede cada maneira de uma fonte de dados diferente.
A primeira maneira é uma pessoa que lê uma resposta de IA e depois clica no seu site. Essa visita executa a mesma JavaScript que coleta o restante dos dados da Web. Os dados existentes na Web do Customer Journey Analytics incluem, portanto, a visita e o domínio referenciador que enviou o usuário para você, por exemplo chatgpt.com. A Customer Journey Analytics não rotula essas visitas como tráfego de IA por conta própria. Para identificá-los e agrupá-los, você cria um campo derivado na conexão que corresponde aos domínios de referência da IA e, em seguida, cria segmentos e relatórios nesse campo. Consulte Campos derivados. Você não precisa do conjunto de dados do LLM Optimizer para esse tráfego humano.
A segunda maneira é um bot ou agente que solicita as páginas diretamente. Isso inclui rastreadores que criam um índice de IA e buscas em tempo real que ocorrem quando um usuário envia um prompt para um assistente de IA. Essas solicitações não executam nenhuma JavaScript, portanto, os dados existentes na Web não as registram. O conjunto de dados do LLM Optimizer captura esse tráfego da camada CDN. O restante desta seção descreve esse conjunto de dados.
Integrar o conjunto de dados no Customer Journey Analytics
O conector gerenciado do LLM Optimizer fornece os dados para o Experience Platform como um conjunto de dados de resumo. Para medi-la no Customer Journey Analytics, você mesmo conclui duas etapas de configuração:
- Crie uma conexão que inclua o conjunto de dados do LLM Optimizer. Consulte Criar ou editar uma conexão.
- Crie uma visualização de dados nessa conexão. A visualização de dados disponibiliza as dimensões e métricas abaixo no Analysis Workspace. Consulte Criar ou editar uma visualização de dados.
O conjunto de dados:
- Usa conjuntos de dados de resumo baseados na classe de Métricas de Resumo XDM.
- Segmenta dados por URL e host, hora e características de solicitação, como tipo de bot, provedor de CDN e status.
Como é um conjunto de dados de resumo, você pode tratá-lo como um conjunto de dados de pesquisa e associá-lo a um conjunto de dados de evento em uma chave de URL completa.
A LLM Optimizer fornece essa chave para você na dimensão URL da CDN. Ele combina o host e o caminho solicitado em um único URL completo normalizado, semelhante a como o Customer Journey Analytics armazena dados da Web. O sucesso da associação depende de sua própria coleção de dados. Seu conjunto de dados de evento precisa de um campo de URL completo equivalente ou de um campo que você possa analisar e normalizar para corresponder ao URL fornecido pelo LLM Optimizer. Quando ambos os lados resolvem para o mesmo URL completo, o registro do LLM Optimizer corresponde à página correspondente nos dados da Web.
Sobre o conjunto de dados
O LLM Optimizer lê logs de acesso CDN no lado do servidor e extrai registros em que a parte solicitante é um bot ou agente automatizado. Como os dados vêm da camada CDN, o LLM Optimizer captura solicitações de bots que não acionam nenhuma tag do JavaScript. As ferramentas padrão do Web Analytics perdem totalmente esse tráfego.
O conjunto de dados usa o grupo de campos Resumo de Solicitações CDN. Cada campo está localizado sob um objeto cdn, portanto, os nomes de campo nas tabelas abaixo assumem o formato cdn.<name>, por exemplo cdn.url e cdn.botType.
Cada registro descreve uma combinação de host, caminho de URL, tipo de bot, provedor de CDN, código de status, referenciador, host encaminhado e tempo para o primeiro byte por uma hora. Quando a mesma combinação aparece mais de uma vez por hora, o Customer Journey Analytics combina esses registros em uma linha e aumenta a contagem de solicitações. Use a métrica Contagem de Solicitações de CDN para medir o volume. Não use contagem de linhas.
Dimensões
As seguintes dimensões estão disponíveis para uso como componentes em uma visualização de dados após configurar uma conexão que inclui um conjunto de dados do LLM Optimizer. A coluna Campo mostra o campo de origem no grupo de campos Resumo de Solicitações CDN.
cdn.urlcdn.pathcdn.hostcdn.botTypecdn.userAgentcdn.statuscdn.cdnProviderakamai, byocdn-akamai, byocdn-fastly e byocdn-cloudfront. O prefixo byocdn- indica o caminho da coleção de logs, não um fornecedor de CDN diferente. Um conjunto de dados pode conter vários valores quando uma organização tem hosts por trás de diferentes configurações de CDN.cdn.referercdn.xForwardedHostCategorias de agente de bot
A dimensão Tipo de bot da CDN organiza os agentes em três categorias. Cada categoria responde a uma pergunta analítica diferente.
rastreadores de pesquisa clássicos conteúdo de índice para mecanismos de pesquisa tradicionais. Use esta categoria para medir a visibilidade do seu conteúdo para os mecanismos de pesquisa tradicionais.
GoogleBotBingBotOs rastreadores do índice de IA rastream o conteúdo para criar ou atualizar o corpus de treinamento ou índice de pesquisa de um produto de IA. Esses rastreadores estão preparando a base de conhecimento de um modelo, não respondendo a uma solicitação de usuário em tempo real. Quando um URL tem um volume de rastreador alto, os fornecedores de IA consideram que esse conteúdo merece ser indexado. Quando um URL tem um volume de rastreador baixo, mas um volume alto de live-fetch, o modelo se baseia no conhecimento em cache, em vez de buscar conteúdo novo.
GPTBotOAI-SearchBotClaudeBotClaude-SearchBotPerplexityBotBuscas ativas de IA ocorrem quando um usuário real envia um prompt a um assistente de IA e o assistente busca a página ativa antes de responder. Use esta categoria para medir a demanda direta do usuário que chega pelos assistentes de IA.
ChatGPT-UserChatGPT ClientsClaude-UserPerplexity-UserGoogle-NotebookLMGoogle-ai-modeGemini-Deep-ResearchGoogleAgent-URLContextAmzn-UserMistralAI-UserQuando o LLM Optimizer não pode corresponder um user-agent a um padrão reconhecido, ele atribui o valor Unknown. Você pode usar a dimensão Agente de Usuário da CDN para identificar qual agente fez essas solicitações.
Códigos de status
Os códigos de status HTTP nesse conjunto de dados indicam se o agente de IA recebeu o conteúdo solicitado.
Métricas
As métricas a seguir estão disponíveis para uso como componentes em uma visualização de dados após configurar uma conexão que inclui um conjunto de dados do LLM Optimizer. A coluna Campo mostra o campo de origem no grupo de campos Resumo de Solicitações CDN.
cdn.requestscdn.status, cdn.requestscdn.timeToFirstByteLimites do conjunto de dados
Esse conjunto de dados captura somente o tráfego de bot dos logs de acesso do CDN. Ele não contém o seguinte:
- Dados de sessões, conversões ou participação do usuário. Um usuário que clica em uma resposta do AI executa o JavaScript na sua página, para que a visita esteja nos dados da Web existentes, não neste conjunto de dados. Você pode trazer ambos os conjuntos de dados para a Customer Journey Analytics e compará-los para o mesmo URL e host.
- Qualquer identificador de pessoa, como ECID. Não é possível criar uma associação no nível de pessoa a partir deste conjunto de dados. A associação opera no nível do URL e do host.
- Granularidade de tempo em subsegundos. O carimbo de data e hora é por hora. Você não pode dividir o tráfego em uma hora em minutos ou segundos.
- Conteúdo da página ou HTML renderizado. Esse conjunto de dados registra o fato da busca e seu resultado, não o que a IA leu da página.
- Dados de conversão. Esse conjunto de dados não informa se uma resposta de IA levou uma pessoa a visitar seu site ou converter. Ele contém dados de resumo agregados da CDN, não dados de eventos baseados em pessoas, portanto, não vincula nenhuma solicitação a uma pessoa ou sessão individual.
Integração de saída
A determinar.