Соответствие восприятию LLM: препятствие перед разветвлением и почему это важно

В этом посте:

• Что такое соответствие восприятия LLM?
• Совпадение восприятия LLM против разветвления.
• Почему соответствие требованиям LLM важно для B2B.
• Проблемы с видимостью могут стать эксплуатационной проблемой.
• Примеры из аудитов видимости ИИ.
• ChatGPT — ваш испытательный стенд.
• Куда движется восприятие LLM.
• Что нужно для управления восприятием LLM.
• Почему вам нужно проверить восприятие LLM прямо сейчас.
• Что поставлено на карту, если вы игнорируете соответствие восприятия LLM.
• Итог.

Прежде чем LLM сопоставит ваш бренд с запросом, он формирует устойчивое представление о том, кто вы, что вы предлагаете и насколько хорошо вы соответствуете потребностям пользователя.

Если вас не воспринимают как подходящую пару, ваш бренд тихо отфильтровывают — еще до того, как он станет популярным, до того, как вы станете релевантным, еще до того, как вы вступите в гонку.

Это то, что я называю соответствием восприятия LLM (LPM - LLM Perception Match) — новый фильтр соответствия для видимости ИИ. И это уже происходит в ChatGPT и, вероятно, в других LLM.

Если предполагаемое соответствие не соответствует цели запроса, ваш контент, ссылки и авторитетность не будут иметь значения, и ваша заявка не будет рассмотрена.

Что такое соответствие восприятия LLM?

Соответствие восприятия LLM — это то, как языковые модели определяют, достоин ли ваш бренд рассмотрения для рекомендации, прежде чем произойдет соответствие релевантности или содержанию.

Они формируют это суждение на основе всего, что могут просканировать:

• Ваш сайт.
• Обзоры
• Форумы.
• Аналитические отчеты.
• Сравнение с конкурентами.
• И многое другое. 

Это восприятие устойчиво и синтезировано. Если оно не соответствует намерениям, образу или ожиданиям пользователя, ваш бренд исключается ещё до начала процесса распространения.

Проще говоря, соответствие требованиям LLM — это ключевой фактор. Без него качество контента и SEO не имеют значения — вы даже не сможете претендовать на место.

В каждом проведенном мной аудите видимости ИИ прослеживается одна четкая закономерность: соответствие восприятию LLM определяет, присутствует ли ваш бренд в обсуждении или невидим.

Совпадение восприятия LLM против разветвления

После сбора и синтеза всей информации, которую он может найти о вашем бренде, продуктах, услугах и технологиях, LLM формирует представление о:

• Кто ты?
• Что вы предлагаете.
• Кому вы подходите. 

Это ваше восприятие соответствия LLM. LLM определяет, соответствует ли ваш бренд требованиям, основываясь на своём восприятии.

Напротив, метод разветвления представляет собой метод, при котором один пользовательский запрос разворачивается в несколько связанных подзапросов для сбора более широкого спектра информации и предоставления более полного ответа. 

Цель маркетинга — соответствовать как можно большему числу этих подзапросов.

В ходе аудитов видимости с помощью ИИ я увидел, что если восприятие вашего бренда со стороны LLM не совпадает с тем, что он определяет как потребности пользователей, ваш бренд отфильтровывается, независимо от того, насколько хорошо оптимизирован ваш контент. 

Восприятие важнее релевантности. Без хорошего соответствия восприятия LLM ваш бренд даже не будет рассматриваться, даже если ваш контент технически релевантен.

Это критический сдвиг в видимости ИИ.

Соответствие восприятия LLM выступает в качестве фильтра соответствия перед сопоставлением релевантности в процессе разветвления. Если соответствие восприятия отсутствует, ваша кандидатура не будет рассмотрена.

Примечания: 

• Независимо от того, применяется ли фильтрация LPM до или в рамках разветвления, это не меняет сути. Неудовлетворительное соответствие восприятия LLM не позволит вашему бренду быть рассмотренным для рекомендации.
• Google представила концепцию разветвления запросов для Gemini, но она не уникальна для Google. Другие языковые модели, вероятно, делают то же самое.

Почему соответствие требованиям LLM важно для B2B

Компании со сложными циклами продаж B2B — машины стоимостью в миллионы долларов, программное обеспечение с шестизначными ценами и услуги с высокими ставками — особенно уязвимы. 

Такие покупки требуют тщательной комплексной проверки, и системы искусственного интеллекта могут быстро объединить все исследования, на которые раньше уходили месяцы.

Таким образом, LLM могут незаметно формировать раннее рассмотрение потенциального клиента задолго до того, как он поговорит с вашей командой по продажам.

В частности,  ChatGPT теперь функционирует как персональный консультант по закупкам.

Он мгновенно генерирует сравнительные таблицы по ценам, уровню неудовлетворенности покупателей, сложности реализации и различиям в функциях — информация, которая раньше требовала нескольких звонков поставщикам и ваших собственных выводов, теперь собирается и консолидируется за считанные секунды.

К ужасу каждого генерального директора, директора по маркетингу и операционного директора, покупатели теперь могут задавать учащимся с высшим образованием подробные вопросы о вашем продукте и технологии, а затем получать точные ответы на вопросы, почему этот продукт может оказаться неправильным выбором. 

Мало кто из руководителей будет доволен тем, что на самом деле говорят LLM. (Примеры вы увидите ниже.)

Проблемы с видимостью могут стать эксплуатационной проблемой

Во многих случаях бренды и SEO-специалисты ошибочно предполагают, что у них проблемы с «релевантностью» или «распространением», когда их не рекомендуют. В таких случаях они просто гоняются за своим хвостом.

На самом деле, LLM может просто не счесть ваш бренд подходящим. Вот так работает соответствие восприятия LLM: определение того, соответствуете ли вы требованиям для рекомендации, ещё до того, как в игру вступит релевантность контента.

Вот в чем загвоздка: восприятие касается вашей компании в целом, а не только контента на ваших страницах. 

Мы увидели, что на соответствие восприятия LLM негативно влияет широкий спектр факторов, в том числе:

• Сложная политика возврата.
• Технологии воспринимаются как устаревшие.
• UX-дизайн веб-сайта (например, изображения расположены слишком близко друг к другу).
• Некачественные материалы в конструкции изделия.
• Неудобные или запутанные интерфейсы программного обеспечения.
• Ранее инновационная технология, теперь воспринимаемая как отстающая.

Эти факторы выходят за рамки того, что может контролировать любая SEO-команда.

Вот почему соответствие восприятию LLM является первым препятствием на пути к видимости ИИ.

Игнорирование этого фактора незаметно подорвет узнаваемость и воронку продаж, особенно для брендов B2B, где доверие и соответствие определяют цикл продаж. 

На ее устранение могут уйти месяцы, а во многих ситуациях — годы. 

Давайте рассмотрим несколько примеров из моих аудитов, на рассмотрение которых уйдут месяцы, а то и годы.

Примеры из аудитов видимости ИИ

Вот что я увидел в ходе реальных аудитов видимости ИИ в разных отраслях.

Пример 1: Когда-то лидер в области технологий, но сфера деятельности изменилась

ChatGPT описал технологию клиента как «когда-то лидирующую», но подчеркнул, что эта область «продвинулась дальше».

Для покупателей с гибридным набором технологий такое восприятие LLM приведет к тому, что продукт будет отфильтрован на ранней стадии или ему будет дана более низкая рекомендация с оговорками, несмотря на высокие рейтинги SEO и признание AI Overview.

Пример 2: Интеграционное трение 

ChatGPT и другие LLM описали политику возврата товаров розничного продавца как ограничительную и непоследовательно применяемую, что привело к низкому восприятию соответствия LLM. 

Они полностью выбыли из борьбы, поскольку предпочтение LLM отдавалось компаниям с положительным опытом клиентов. 

Пример 3: Проблемы с политикой возврата

LLM указала на проблемы с транзакциями — задержки с доставкой, неясные возвраты, споры, — что побудило их направить покупателей к вариантам покупок в магазине, несмотря на высокие рейтинги SEO. 

На самом деле ChatGPT сказал: «Если вы все еще хотите продолжить… по возможности заказывайте в магазине — так вы, скорее всего, столкнетесь с меньшим количеством сюрпризов».

Пример 4: Транзакционные затруднения

Клиент считался инновационным, но конкуренты больше ценили «более широкую совместимость» и «более интуитивные интерфейсы». 

LLM будет рекомендовать конкурентов для запросов, отдавая приоритет простоте использования и более широкой совместимости с их разнообразным технологическим стеком.

Пример 5: Лидер инноваций, но его сложнее принять

ChatGPT отметил, что пакет этого клиента показался «излишним» для организаций, желающих начать работу с определенной технологией, поскольку он слишком сложен для практических нужд. 

Такое восприятие ограничивало рассмотрение запросов покупателей на ранней стадии, несмотря на значительные возможности продукта.

Пример 6: воспринимается как излишество для покупателей, желающих приобрести недвижимость

ChatGPT — ваш самый точный тест для понимания восприятия вашего бренда языковыми моделями. Он открыто поднимает вопросы, часто застигая генеральных директоров, операционных директоров и директоров по маркетингу врасплох.

Главное — тщательно и методично протестировать:

• Сущности — структурированные концепции о ваших продуктах, услугах и вариантах использования клиентами, а не только ключевые слова.
• Все соответствующие языковые модели. 

Первым шагом к обеспечению видимости ИИ является создание этих сущностей, что является эквивалентом исследования ключевых слов в эпоху ИИ.

Примечание: Вы заметите, что в этой статье я специально выделяю руководителей отделов операций. 

Многие проблемы с видимостью ИИ, которые я наблюдаю, связаны со сбоями в работе, из-за которых у LLM формируется неверное или слабое представление о вашем бренде. Операционным директорам важно это услышать.

Куда движется восприятие LLM

Ожидается, что соответствие восприятию LLM будет расширяться в Gemini, Claude, Perplexity и Copilot. 

Если они еще не высказали эти опасения, то, скорее всего, это связано с юридической осторожностью или приоритетами рекламной модели.

На мой взгляд, неприкрытая откровенность ChatGPT — это предварительный обзор того, куда движутся LLM. 

Если не все, то те, которые двинутся в этом направлении, станут моделями, которым пользователи больше всего доверяют на этапе исследования пути покупателя.

Что нужно для управления восприятием LLM

Проблемы видимости ИИ часто возникают из-за многолетнего непоследовательного позиционирования среди дистрибьюторов, прессы, аналитиков, комментариев пользователей и устаревшего контента. 

Как мы увидели, оптимизация контента, проводимая SEO-командой, сама по себе не может преодолеть укоренившиеся заблуждения в системах LLM.

Для управления восприятием вашего бренда языковыми моделями потребуется:

• Операционные изменения (возвраты, выполнение заказов, дизайн продукта, поддержка).
• Изменения в повествовании и согласованность в отношении собственных и бесхозных цифровых объектов.
• Обновление отпечатка вашего бренда там, где его просматривают LLM, а не только на вашем сайте.
• Мониторинг того, как языковые модели описывают ваш бренд и продукты.
• Внутренняя собственность для поддержания и адаптации LPM по мере развития рынков.

Обратите внимание на слово «управлять». 

Управление соответствием восприятиям LLM — это не просто SEO-настройка, это организационная компетенция, которую большинству брендов до сих пор не приходилось развивать.

Почему вам нужно проверить восприятие LLM прямо сейчас

Большинство брендов понятия не имеют, что на самом деле думают о них LLM. Мои клиенты были ошеломлены тем, что выявили наши аудиты.

Негативные факторы, блокирующие вашу видимость, часто не соответствуют вашим ожиданиям и приводят к упущенным возможностям еще до того, как ваша воронка продаж начнется. 

Вот почему систематическая проверка соответствия вашего восприятия LLM имеет решающее значение для того, чтобы оставаться заметным в эпоху искусственного интеллекта.

Что поставлено на карту, если вы игнорируете соответствие восприятия LLM

Если вы проигнорируете соответствие восприятию LLM, ваша видимость ИИ окажется под угрозой. 

Хуже того, если вы будете ждать, чтобы действовать, вы будете топтаться на месте, выясняя, почему вас не рекомендуют. 

Для B2B-брендов со сложными циклами продаж риск еще выше. 

Упущенные лиды (особенно для второстепенных персон и вариантов использования), сужающиеся воронки продаж и конкуренты, перехватывающие раннее внимание, будут происходить незаметно, и на восстановление может уйти от 6 до 24 месяцев и более.

Итог

Вопрос не в том, влияет ли соответствие восприятия LLM на ваш бренд. 

Вопрос в том, готовы ли вы исправить это до того, как ваши клиенты и конкуренты заметят пробелы. Сейчас или позже вам придётся решать проблему соответствия восприятия LLM.

Бренды B2B со сложными циклами продаж должны уже сейчас внедрить управление LPM, иначе они рискуют потерять канал продаж из-за конкурентов, которые используют технологии искусственного интеллекта для обнаружения клиентов с положительными и соответствующими восприятиями там, где это наиболее важно.