LLMインサイト

Customer Journey Analytics では、ユーザーエージェント、リファラー、クエリパラメーターをもとに派生フィールドを使って、LLMやAIトラフィックにタグ付けと分類を行うことができます。これにより、AI生成のインタラクションを人間の行動と区別し、既存のKPIの精度を維持できます。さらに、AIトラフィックの量、ジャーニー、そしてコンバージョンのトレンド分析用セグメントとダッシュボードを作成し、他のチャネルと並べて把握することができます。専用のツールでAIトラフィックを個別にトラッキングする必要はありません。

会話とAIインタラクションデータは、Adobe Experience Platformに取り込まれ、トピック、センチメント、トーン、アウトカムでモデル化されます。その後、Customer Journey Analyticsでweb、アプリ、オフラインのデータセットと結合することで、完全なクロスチャネルジャーニーを構築できます。このデータ結合により、購入、解約イベント、サポート解決といった下流アウトカムを特定のAI会話にアトリビュートし、KPIへの影響を経時的に測定することが可能になります。会話を行き止まりとして扱うのではなく、ビジネス成果に直結するタッチポイントとして分析できます。

会話インサイトは、NLPまたはLLMモデルを使ってチャットや音声トランスクリプトからトーン、トピック、キーワード、センチメントを抽出し、これらのシグナルをCustomer Journey Analyticsのジャーニーデータと組み合わせます。これにより、集計レポートと会話リプレイが実現し、各トランスクリプトを孤立したレコードとして扱う必要がなくなります。アウトカムと並行してセンチメントを追跡することで、意思決定に直結するインサイトが得られます。お客様の不満の原因となっているエクスペリエンスやフローを特定し、改善の優先順位を付け、どの変更が実際に満足度とコンバージョンの向上につながったかを確認できます。

LLMインサイトはAdobe Brand Visibility と連携することで、AIの回答においてブランドがどこで言及・引用されているか、AIエージェントがどの程度コンテンツをクロールしているか、またどのプロンプトやトピックで優位性があるかを明らかにします。この可視性データをCustomer Journey Analyticsに接続することで、AIを起点とした訪問がエンゲージメントや収益にどう貢献しているかを把握できます。AI可視性の指標を単なる数字に終わらせず、コンテンツや検索エンジン最適化への投資判断に活用することができます。

通常、AIインタラクションとログデータ、チャット記録、ボットのメタデータ、CDNまたはエッジアーキテクチャのログ、Brand Visibilityのエージェント型およびリファラルトラフィックを、既存のデジタルおよびオフラインのデータセットと統合し、Adobe Experience Platformに集約します。その後、Customer Journey Analyticsに接続してレポートを作成することができます。さらに、顧客AI、Adobe Journey Optimizer、およびネイティブなBrand Visibilityのデータ共有をオプションで連携させることで、予測やAIの可視性メトリクスを活用してカスタマージャーニーをより深くエンリッチメントすることができます。まずインタラクションデータのみで運用を開始し、その他のデータは準備が整い次第順次追加していくことができます。