Присоединяйтесь к событию, которым доверяют лидеры предприятия в течение почти двух десятилетий. VB Transform объединяет людей, строящих реальную стратегию ИИ предприятия. Узнать больше
На фестивале Cannes Lions 16 июня 2025 года Adobe представила Adobe LLM Optimizer, новый инструмент корпоративного класса, предназначенный для того, чтобы помочь предприятиям улучшить их видимость в средах с генеративной ИИ.
Поскольку разговорные интерфейсы, такие как Chatgpt, Gemini и Claude, изменяют то, как потребители ищут и участвуют в Интернете, новое приложение Adobe направлено на то, чтобы дать брендам возможность понимать и влиять на то, как они появляются в этих быстро развивающихся цифровых пространствах.
Опираясь на данные Adobe Analytics, демонстрирующие 3500% увеличения трафика, связанного с ИИ, на места розничной торговли в США, и на 3200% на участки путешествий в период с июля 2024 года по май 2025 года, ход Adobe происходит в то время, когда переход к генеративным интерфейсам ускоряется. Эти инструменты не только изменяют механику обнаружения — они переопределяют то, что значит быть видимым и влиятельным в Интернете.
«Внедрение чат-услуг на двигателе Genai поразительно, с огромным годовым ростом»,-сказал Хареш Кумар, старший директор по стратегии и маркетингу продуктов для менеджера Adobe Experience. «Это принципиально меняет, как потребители взаимодействуют, ищут и находят информацию».
«Генеративные интерфейсы искусственного интеллекта становятся инструментами для того, как клиенты обнаруживают, принимают решения и принимают решения о покупке»,-добавил Лони Старк, вице-президент по стратегии и продукту для Adobe Experience Cloud. «С Adobe LLM Optimizer мы позволяем брендам уверенно ориентироваться в этом новом ландшафте, гарантируя, что они выделяются и выигрывают в моменты, которые имеют значение».
Geo — новый SEO
Хареш Кумар описал новую цифровую реальность как такую, в которой бренды больше не просто оптимизируют для поисковых систем, но для моделей искусственного интеллекта.
«SEO больше не просто ключевые слова и обратные ссылки», — сказал он. «В эпоху генеративного ИИ мы вступаем в новую парадигму — оптимизацию двигателей с генерацией или гео — где актуальность оценивается по -разному».
Этот развивающийся ландшафт требует новых методов отслеживания производительности и влияния обнаружения. Adobe LLM Optimizer стремится решить эту проблему с помощью трехсторонней структуры:
- Автоматическая идентификация: Система обнаруживает, как контент бренда используется крупными моделями ИИ. Adobe отслеживает «отпечатки пальцев» индексированного контента и определяет, появляется ли — и как — он появляется в ответах на соответствующие запросы.
- Автомальное предложите: Опираясь на собственные модели искусственного интеллекта Adobe, обученные для генеративных интерфейсов, инструмент рекомендует улучшения в рамках технической инфраструктуры и контента. Они могут варьироваться от исправления ошибок метаданных до улучшения полномочий и контекста в содержании часто задаваемых вопросов.
- Auto Optimize: Для многих брендов задача не просто знает, что исправить — это быстро выполняет исправления. LLM Optimizer позволяет пользователям применять рекомендуемые изменения напрямую, часто без сильного участия со стороны команд разработчиков. «Мы помогаем брендам автоматически определить, как их контент работает в LLMS, автоматических улучшениях и автоматической оптимизировании, чтобы фактически реализовать эти изменения»,-сказал Кумар.
Раскрытие пробелов в видимости вашего бренда для пользователей LLM и помощь в их заполнении
Система Adobe позволяет маркетологам видеть, где их бренд недопредставлен в результатах, управляемых искусственным интеллектом. «Цель состоит в том, чтобы помочь брендам понять пробелы, где они не появляются в ответах искусственного интеллекта, и какие исправления могут сделать их более заметными», — сказал Кумар. Приложение рассчитывает прогнозируемое значение трафика для каждого предлагаемого изменения, позволяя группам определять приоритетные действия с высоким уровнем воздействия.
«Бренды часто спрашивают:« Нужно ли мне заботиться об этой новой коробке искусственного интеллекта? », — добавил Кумар. «Ответ — да — потому что трафик переключается там. Если вы не оптимизируете это, вы упускаете».
Один пример оптимизации контента включает сосредоточение внимания на форматах, которые LLMS естественно предпочитают.
«Страницы FAQ, как правило, работают исключительно хорошо в индексации LLM», — сказал Кумар. «Они предоставляют прямые, авторитетные ответы, которые предпочитают LLMS при генерации ответов».
Платформа Adobe не только рекомендует создать такой контент, но и помогает создавать его в рамках существующего голоса и структуры бренда благодаря нативной интеграции с Adobe Experience Manager.
Всегда при анализе и расширении охвата растущей библиотеки LLMS
LLM Optimizer использует комбинацию моделей Push и Pull для поддержания тока индексации контента. Когда новый контент опубликован или доступ к модели ИИ, система обновляет свой анализ и появляется понимание пользователя.
«Наша инфраструктура включает в себя как модели толкания, так и вытягивания. Всякий раз, когда контент обновляется или получается, мы захватываем этот отпечаток пальца и переводим его в наш механизм анализа», — объяснил Кумар.
В настоящее время продукт отслеживает производительность в нескольких лучших моделях ИИ, включая CHATGPT, Claude и Gemini, с планами расширения покрытия по мере появления новых моделей.
Доступность и интеграция
Adobe LLM Optimizer теперь доступен как автономный продукт или как нативную интеграцию с сайтами Adobe Experience Manager. Хотя ценообразование не раскрывается публично, Adobe подтвердила, что это отдельный продукт, требующий обновлений выбора и соглашения.
«LLM Optimizer — это новое предложение продукта, полностью интегрированное с менеджером Adobe Experience, но доступно в качестве автономного решения», — сказал Кумар. «Клиенты должны выбирать на основе их готовности ИИ».
С большим количеством потребителей тратят время внутри интерфейсов, управляемых искусственным интеллектом, Adobe позиционирует LLM Optimizer в качестве прямого решения для предприятий, ориентирующихся на эту новую местность. Он предлагает смесь видимости, автоматизации и стратегической ясности, поскольку цифровое взаимодействие выходит за рамки традиционных поисковых систем в генеративное будущее.
Источник
