From Prompt to Purchase: How AI Brand Recommendations Move Consumers on the Open Web
ऑप्ट-इन क्लिकस्ट्रीम डेटा को एआई (AI) बातचीत के साथ जोड़ने वाले एक अद्वितीय पैनल का लाभ उठाते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एआई ब्रांड अनुशंसाएं पहले से अनएंगेज्ड (unengaged) उपयोगकर्ताओं के बीच बाद के खोज और साइट विज़िट में महत्वपूर्ण रूप से वृद्धि करती हैं, जो एक ऐसा कारण प्रभाव है जिसे पारंपरिक वेब एनालिटिक्स, आकस्मिक ब्रांड उल्लेखों के कन्फाउंडिंग (confounding) और प्रत्यक्ष रेफरर एट्रिब्यूशन की कमी के कारण नहीं पकड़ पाते हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप एक विशाल, हलचल भरे शॉपिंग मॉल में घूम रहे हैं। अतीत में, यदि आप एक नया रनिंग वॉच खरीदना चाहते थे, तो आप सीधे "वॉच सेक्शन" में जाते, ब्रांड्स देखते और एक चुन लेते।
लेकिन आज, मॉल में प्रवेश करने से पहले ही, आप एक मिलनसार, अदृश्य टूर गाइड (एक AI असिस्टेंट जैसे ChatGPT) से सलाह मांगते हैं। वह गाइड फुसफुसाता है, "आपको गारमिन (Garmin), कोरोस (Coros), या पोलर (Polar) देखना चाहिए।"
आपने अभी तक उन नामों को टाइप नहीं किया है। आप नहीं जानते थे कि आप उन्हें खोज रहे हैं। लेकिन अब, आप मॉल में प्रवेश करते हैं, "गारमिन" खोजते हैं, उनकी वेबसाइट पर जाते हैं और दुकानों में उन्हें देखते हैं।
समस्या: मॉल के सुरक्षा कैमरे (स्टैंडर्ड वेब एनालिटिक्स) केवल आपको स्टोर में प्रवेश करते हुए देखते हैं। वे आपके इस दौरे का श्रेय "गूगल सर्च" या "स्टोर विज़िट" को देते हैं। वे उस अदृश्य टूर गाइड को पूरी तरह से मिस कर देते हैं जिसने पहले आपके कान में वह नाम फुसफुसाया था। उस गाइड को कोई श्रेय नहीं मिलता, और मॉल को लगता है कि आपने बस अपने आप ही वहां जाने का निर्णय लिया।
अध्ययन का मिशन: यह शोध पत्र यह सिद्ध करने की कोशिश करता है कि उस अदृश्य टूर गाइड ने वास्तव में आपको प्रभावित किया है। यह मापना चाहता है कि कितनी बार AI की एक सिफारिश एक ऐसे व्यक्ति को, जो किसी ब्रांड के बारे में सोच भी नहीं रहा था, अचानक उसे खोजने के लिए प्रेरित करती है।
बड़ी चुनौती: "नकली" सिफारिशें
शोधकर्ताओं को एक पेचीदा समस्या का सामना करना पड़ा। कभी-कभी, जब आप AI से कोई प्रश्न पूछते हैं, तो वह एक ऐसे ब्रांड का उल्लेख करता है जो आपके पास पहले से ही है।
- उदाहरण: आप पूछते हैं, "मैं अपना नेटफ्लिक्स (Netflix) कैसे ठीक करूँ?" AI कहता है, "अपनी नेटफ्लिक्स सेटिंग्स देखें।"
- जाल: यदि इसके बाद आप Netflix.com पर जाते हैं, तो AI ने आपको वहां जाने के लिए मजबूर नहीं किया। आप पहले से ही एक नेटफ्लिक्स ग्राहक थे! AI ने केवल उस ब्रांड का जिक्र किया जिसे आप पहले से ही उपयोग कर रहे थे। यदि आप इसे गिनते हैं, तो यह लगेगा कि AI शक्तिशाली है, लेकिन वास्तव में यह केवल एक संयोग है।
शोधकर्ताओं को वास्तविक सिफारिशों (एक अजनबी को एक नए ब्रांड के बारे में बताना) और आकस्मिक नाम-उल्लेख (एक ऐसे ब्रांड के बारे में बात करना जिसे आप पहले से जानते हैं) को अलग करना था।
उन्होंने इसे कैसे हल किया (जासूसी कार्य)
असली उत्तर पाने के लिए, शोधकर्ताओं ने सुरागों को छाँटने वाले एक चतुर फिल्टर का उपयोग किया, जैसे एक जासूस सबूतों को छाँटता है:
- "अजनबी" फ़िल्टर: उन्होंने केवल उन लोगों को देखा जिन्होंने हाल ही में उस ब्रांड को खोजा नहीं था या उस ब्रांड की वेबसाइट नहीं देखी थी। यदि आप पहले से ही उस ब्रांड को पसंद करते थे, तो उन्होंने आपको अनदेखा कर दिया। उन्हें केवल "नए" ग्राहकों की परवाह थी।
- "दृष्टिकोण" फ़िल्टर: उन्होंने एक कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करके यह जांचा कि AI ने ब्रांड का उल्लेख कैसे किया। क्या यह एक वास्तविक सिफारिश थी ("आपको गारमिन खरीदना चाहिए") या केवल एक सामान्य उल्लेख ("आपकी गारमिन घड़ी खराब है")? उन्होंने पाया कि वास्तविक सिफारिशें बहुत अधिक शक्तिशाली थीं।
- "टाइम मशीन" चेक: उन्होंने देखा कि AI के बोलने से पहले लोग क्या कर रहे थे। यदि कोई व्यक्ति हर दिन किसी ब्रांड की वेबसाइट पर जा रहा था, तो AI ने कुछ नहीं बदला। लेकिन यदि व्यक्ति शांत था और फिर अचानक AI के बोलने के बाद सर्च करने लगा, तो वही "जादुई क्षण" था।
परिणाम: अदृश्य धक्का
डेटा को साफ करने के बाद, उन्हें एक स्पष्ट पैटर्न मिला:
- सर्च बूस्ट (खोज में वृद्धि): जब कोई AI किसी ऐसे व्यक्ति को ब्रांड की सिफारिश करता है जो हाल ही में उस ब्रांड के साथ जुड़ा नहीं था (ट्रैक किए गए डेटा में), तो सर्च परिणाम मैच किए गए बेसलाइन के 2.9% से बढ़कर सिफारिश के बाद 7.2% हो जाता है - यानी +4.3 प्रतिशत अंक का उछाल (जो लगभग 148% की सापेक्ष वृद्धि है)।
- वेबसाइट विज़िट: वे ब्रांड की आधिकारिक वेबसाइट पर जाने की संभावना में +2.4 प्रतिशत अंक की वृद्धि देखते हैं।
- स्टोर विज़िट: वे उत्पाद को देखने के लिए स्टोर पेज (जैसे अमेज़न) पर जाने की संभावना में +1.0 प्रतिशत अंक की वृद्धि देखते हैं।
उपमा: AI को हाईवे पर लगे एक ऐसे बिलबोर्ड की तरह समझें जिसका अस्तित्व आपको पता भी नहीं था। बिलबोर्ड से पहले, आप उसके पास से गुजर रहे थे। बिलबोर्ड के बाद, आप हाईवे से मुड़ जाते हैं और उस शहर में चले जाते हैं जिसका उसने विज्ञापन किया था। बिलबोर्ड ने आपको केवल उस जगह की याद नहीं दिलाई जिसे आप पहले से जानते थे; इसने आपको एक नई जगह पर भेज दिया।
यह क्यों महत्वपूर्ण है
- "ब्लाइंड स्पॉट" (अंध बिंदु): वर्तमान मार्केटिंग टूल्स एक ऐसे कैमरे की तरह हैं जो केवल आपके स्टोर में प्रवेश करने के क्षण को रिकॉर्ड करता है। वे बिलबोर्ड को मिस कर देते हैं। इसका मतलब है कि कंपनियां सोचती हैं कि उनके गूगल या सोशल मीडिया विज्ञापन सारा काम कर रहे हैं, लेकिन वास्तव में AI असिस्टेंट ही उस यात्रा की शुरुआत कर रहा है।
- यह "क्लिक करने" के बारे में नहीं है: AI को आपको क्लिक करने योग्य लिंक देने की आवश्यकता नहीं है। बस नाम लेना ही आपको खुद खोजने के लिए जाने के लिए पर्याप्त है।
- इसका उपयोग कौन करता है? अध्ययन में पाया गया कि जो लोग कुछ विशिष्ट AI टूल्स (जैसे ChatGPT) का उपयोग करते हैं, वे आम तौर पर अन्य लोगों की तुलना में वेब पर अधिक सक्रिय होते हैं। ऐसा नहीं है कि AI "बेहतर" तरीके से बेच रहा है; बल्कि यह है कि जो लोग इसका उपयोग कर रहे हैं, वे सुझाव सुनने के बाद खरीदारी करने के लिए अधिक इच्छुक होते हैं।
निष्कर्ष
यह शोध पत्र सिद्ध करता है कि AI असिस्टेंट शक्तिशाली "अदृश्य सेल्समैन" हैं। वे उन लोगों को ब्रांडों से परिचित कराते हैं जो उनके बारे में सोच भी नहीं रहे थे, जिससे उन्हें सर्च इंजन और वेबसाइटों की ओर जाने के लिए प्रेरित किया जाता है। हालाँकि, क्योंकि यह उपयोगकर्ता द्वारा लिंक पर क्लिक करने से पहले होता है, इसलिए व्यवसायों द्वारा बिक्री को ट्रैक करने के लिए उपयोग किए जाने वाले मानक उपकरण इसे पूरी तरह से मिस कर देते हैं। AI बदलाव ला रहा है, लेकिन स्कोरबोर्ड इसे नहीं दिखा पा रहा है।
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