Com o Adobe Customer Journey Analytics, é possível marcar e classificar tráfego de LLM e IA usando campos derivados baseados em agente do usuário, referenciador e parâmetros de consulta, para que você possa separar as interações geradas por IA do comportamento humano e manter os KPIs precisos. Você pode então criar segmentos e painéis para acompanhar volume de tráfego de IA, jornadas e conversões posteriores junto com seus canais existentes.
Os dados de conversa e interação de IA são inseridos no Adobe Experience Platform, modelados no Experience Data Model (incluindo intenções, tópicos, sentimentos e resultados) e então unidos com conjuntos de dados da web, de aplicativos e offline no Customer Journey Analytics, criando jornadas completas entre canais. Isso permite atribuir comportamentos posteriores (como compras, churn ou resolução de suporte) a conversas específicas de IA e medir seu impacto nos KPIs ao longo do tempo.
A análise de IA conversacional usa processamento de linguagem natural (NLP) ou modelos LLM para extrair sinais como intenção, tópicos, palavras-chave e sentimentos de transcrições de chat ou voz, depois os combina com dados de jornada no Customer Journey Analytics para relatórios agregados e replay de conversa. Ao rastrear sentimentos junto com resultados, você identifica experiências, intenções ou fluxos que frustram clientes, priorizam correções e validam quais mudanças melhoram satisfação e conversão.
Os insights de LLM, junto com o Adobe LLM Optimizer, mostram onde sua marca é mencionada ou citada em respostas de IA, com que frequência os agentes de IA rastreiam seu conteúdo e quais comandos ou tópicos você ganha ou perde em relação aos concorrentes. Quando esses dados de visibilidade são conectados ao Customer Journey Analytics, você pode ver quais visitas originadas por IA impulsionam engajamento e receita, orientando investimentos em conteúdo e otimização de mecanismo de pesquisa que melhoram a descoberta em pesquisas orientadas por IA.
Normalmente, você combina dados de interação de IA e logs, como transcrições de chat, metadados de bot, logs de rede de distribuição de conteúdo (CDN) ou arquitetura de borda, e tráfego agêntico e de referência do LLM Optimizer, com seus conjuntos de dados digitais e offline existentes no Adobe Experience Platform. Isso os conecta ao Customer Journey Analytics para gerar relatórios. Integrações opcionais (como IA do cliente, Adobe Journey Optimizer e compartilhamento de dados nativo do LLM Optimizer para Customer Journey Analytics) enriquecem essas jornadas com previsões e métricas de visibilidade de IA, permitindo análise de ponta a ponta desde o prompt de IA até o resultado corporativo.
