Annonser, shopping og personlig økonomi i et enkelt AI-økosystem?
Forestill deg å be ChatGPT om å finne en jakke til en vintertur. Du setter et budsjett, sammenligner noen alternativer, ser en av dem på ditt eget bilde, og sjekker deretter om kjøpet passer inn i din økonomiske plan. I samme miljø kan du også se en annonse skreddersydd til samtalen.
Dette høres ikke lenger ut som en frittstående chatbot-funksjon. Det begynner å se ut som et økosystem som kan følge brukere fra å identifisere et behov til å ta en kjøpsbeslutning. Og det reiser et spørsmål: hvis ChatGPT vet hva vi er interessert i, husker tidligere samtaler, og i noen land også kan analysere tilkoblede finansielle kontoer, kan disse signalene forsterke hverandre for å gjøre annonsering mer personlig?
Det finnes for øyeblikket ingen bevis for at tilkoblede bankdata brukes til å velge annonser. Men retningen er verdt å følge med på. Grensen mellom personalisering som hjelper brukere og personalisering som bygger på sensitiv kontekst vil være en av de viktigste grensene i AI-design.
ChatGPT spiller en stadig større rolle i shopping
Shopping i ChatGPT begynner ikke og slutter med annonsering. Shoppingforskning kan spørre om brukerens behov, budsjett og kriterier, deretter sammenligne produkter, påpeke deres styrker og begrensninger, og lenke til forhandlere. OpenAI beskriver disse resultatene som organiske, basert på offentlig tilgjengelig informasjon snarere enn annonser. Hvis en bruker har minne aktivert, kan systemet ta hensyn til utvalgt informasjon det allerede vet fra ChatGPT. OpenAIs guide til shopping i ChatGPT.
Så er det “Prøv på”, som lar brukere prøve klær og tilbehør virtuelt ved hjelp av et bilde. De kan lagre produkter for senere, og for noen produkter og forhandlere kan de også sjekke ut uten å forlate ChatGPT. Dette forkorter veien fra inspirasjon til handling, men forhåndsvisningen er ikke en pålitelig vurdering av størrelse eller passform. OpenAI bemerker at et generert bilde kanskje ikke nøyaktig representerer produktet eller brukerens utseende, og garanterer ikke riktig størrelse. OpenAIs guide til shoppingfunksjoner og “Prøv på”.
Annonser er en egen del av bildet. OpenAI sier at de kan bli valgt basert på konteksten og intensjonen i den nåværende samtalen, selve annonsen og dens landingsside. Hvis en bruker aktiverer annonsepersonaliseringsfunksjonen, kan systemet også ta hensyn til utvalgte signaler fra deres bredere ChatGPT-opplevelse, som tidligere chatter, minne og interaksjoner med annonser. Annonser er merket og holdes adskilt fra svarene, og annonsører får ikke tilgang til samtaler eller chatthistorikk. De nåværende reglene for annonser i ChatGPT.
Til slutt er det Økonomi. Brukere i USA kan koble finansielle kontoer til ChatGPT og spørre om utgifter, regninger, abonnementer, sparing og store kjøp. Det er en funksjon for personlig økonomi, ikke bedriftsregnskap. OpenAI beskriver tilkoblede data som grunnlaget for svar forankret i brukerens økonomiske kontekst. OpenAIs dokumentasjon om økonomi.
Et delt miljø betyr ikke en delt datastream
Denne funksjonaliteten sitter innenfor det samme produktet og kan relateres til den samme kjøpsbeslutningen. Det beviser ikke at de alle trekker på én brukerprofil eller at data flyter mellom dem uten grenser. OpenAI sier at annonser er adskilt fra organiske shoppingresultater og ikke påvirker ChatGPTs svar. Dokumentasjonen om økonomi sier ikke at data fra tilkoblede bankkontoer brukes til å personalisere annonser.
På den annen side refererer beskrivelsen av annonsepersonaliseringsfunksjonen bredt til utvalgte signaler fra en brukers ChatGPT-opplevelse, mens shoppingpersonaliseringsfunksjonen kan bruke minne. Offentlig dokumentasjon forklarer ikke i tilstrekkelig detalj om, eller hvordan, samtaler om personlig økonomi kan påvirke andre funksjoner. Det er et informasjonsgap verdt å registrere, ikke fylle med en antagelse.
Geografi spiller også en rolle. Økonomi er for øyeblikket beskrevet som tilgjengelig i USA. Annonser rulles gradvis ut i utvalgte markeder, og OpenAI sier at annonsepersonaliseringsfunksjonen ikke først er tilgjengelig i Det europeiske økonomiske området eller Sveits. Brukere vil ikke alle se det samme settet av funksjoner eller samme nivå av personalisering.
Fra nyttig personalisering til spørsmål om tillit
Personalisering kan forbedre opplevelsen. Hvis du ber om en laptop for videoredigering, kan ChatGPT utelate modeller som ikke oppfyller kriteriene dine. Å sette et budsjett kan gjøre sammenligningen mer nyttig. Hvis du spør om et kjøp passer inn i planen din, kan økonomisk kontekst hjelpe deg med å veie det.
Men det samme settet med signaler kan påvirke hvilke produkter en bruker ser, hvilke alternativer som virker levedyktige, og når en annonse vises. Kontekstuell annonsering handler ikke lenger bare om en produktkategori. Intensjonen som avsløres i en samtale, dens tidligere kontekst og måten plattformen tolker brukerens situasjon på, kan alle være viktige.
Dette betyr ikke at ChatGPT allerede vurderer noens kjøpekraft basert på kontohistorikken deres, eller at en annonsør kan målrette en bestemt person basert på bankbalansen deres. Det betyr at brukere bør forstå hvilke signaler som former personaliseringen, om de kan slå den av, og om frakobling av én funksjon fjerner data bare fra den funksjonen eller fra andre bruksområder også.
For merker vil det også være viktig å skille mellom to lag: hva ChatGPT sier om et produkt og hva det viser som en annonse. En annonse kan vises under et svar som utelater et merke, sammenligner det med en konkurrent eller beskriver det unøyaktig. Vi utforsket dette problemet i ChatGPT Ads: Annonser uten nøkkelord. Hva det betyr. Betalt synlighet alene vil ikke korrigere en unøyaktig representasjon av et merke.
Hvordan analysere økosystemet før du kobler punktene
For å forstå hva som virkelig skjer i dette miljøet, foreslår jeg å skille fire kart. Dette er en enkel måte å unngå forvirring mellom funksjoner som vises side om side med data som flyter mellom dem.
1. Kartlegg funksjonene
List opp elementene involvert i beslutningen: produktoppdagelse, sammenligning, minne, visualisering, annonsering, betaling og finansiell analyse. Sjekk hvilke som er tilgjengelige for hvert marked og plan.
2. Kartlegg signalene
For hver funksjon, identifiser informasjonen den kan bruke: den nåværende samtalen, tidligere chatter, minne, preferanser, et referansebilde, produktdata, annonseinteraksjoner eller tilkoblede finansielle data. Ikke anta at et signal som brukes i ett område også brukes i et annet.
3. Kartlegg formålene og kontrollene
Registrer hvorfor hvert signal behandles og hvilken innstilling som lar brukeren styre det. Behandle personalisering av svar, shoppinganbefalinger og annonser som separate formål, selv om brukeren ser dem i ett grensesnitt.
4. Kartlegg bevisene og det ukjente
Knytt hvert krav til sin kilde og status: en offisiell uttalelse, en observert funksjon, en slutning fra dokumentasjonen eller en hypotese som fortsatt må testes. Hvis dokumentasjonen ikke sier at finansielle data brukes til annonser, ikke presenter det som faktum. Registrer det som et forskningsspørsmål.
Denne tilnærmingen henger sammen med et bredere prinsipp for arbeid med merkevarerepresentasjon i store språkmodeller: forstå hvilken informasjon et system kan finne, hvordan det tolker den informasjonen og hva det sier som svar. Vi utforsker dette laget i Merkevaresemantikk Infrastruktur.
Hva dette betyr for merker
Merker bør forberede seg på et miljø der brukere kan gå fra et spørsmål til en produkt sammenligning uten å forlate samtalen, for deretter å se en annonse eller gå videre til et kjøp. Oppdatert, entydig produktinformasjon vil være viktig: varianter, priser, tilgjengelighet, dimensjoner, begrensninger, returpolicyer og kilder som støtter produktkrav.
Det er også verdt å overvåke om et merke vises i shopping svar, hvordan det beskrives, hvilke konkurrenter det sammenlignes med og hvilke kilder som siteres. Dette er et annet mål enn annonseytelse. En AI synlighetsrevisjon kan vise hva som skjer i svarelageret, men den kan ikke avsløre om en bestemt person så en annonse eller hvilke private signaler som påvirket valget.
Du kan imidlertid undersøke hvordan ChatGPT presenterer merker i typiske shopping situasjoner: hvilke den inkluderer i sammenligninger, hvordan den beskriver produktene deres og hvilke kilder den bruker for å støtte den informasjonen. Denne målingen viser hva brukere kan lese før de ser en annonse. Den kan ikke fortelle oss hvorfor en bestemt person ble vist en bestemt annonse, eller om deres finansielle data påvirket valget. Det kan ikke fastslås uten tilgang til detaljert informasjon om hvordan annonsesystemet fungerer.
Hva dette ikke beviser
Utviklingen av shopping, annonser, virtuell prøving og funksjoner for personlig økonomi i ChatGPT beviser ikke at OpenAI kombinerer dem til én kjøpstrakt. Det beviser heller ikke at tilkoblede bankdata brukes til å personalisere annonser eller at annonsører kjenner en brukers økonomiske situasjon. De tilgjengelige beskrivelsene peker på personalisering basert på samtalekontekst og utvalgte signaler fra ChatGPT, men sier ikke om Finanser-data er blant disse signalene.
Det vi kan si med større sikkerhet er fortsatt betydelig: ChatGPT utvikler seg til et miljø der brukere kan oppdage og sammenligne produkter, personalisere resultater, se produktvisualiseringer, møte annonser og, i USA, analysere sin personlige økonomi. Etter hvert som dette utvikler seg, er spørsmålet ikke bare hva systemet vet, men hva det kan bruke den kunnskapen til.
Hva du bør fortsette å sjekke
· Hvilke signaler personaliserer annonser i hvert land og på hver plan
· Om dokumentasjonen klargjør om Finanser-konteksten påvirker annonser eller shoppinganbefalinger
· Hvordan brukere kan kontrollere minne, shoppingpersonaliseringsfunksjoner, annonser og finansielle data separat
· Om shoppingresultater forblir organiske og adskilt fra annonser etter hvert som produktet utvikler seg
· Hvor ofte anbefalinger, annonser og produktoppføringer inneholder de samme merkene eller fører til forskjellige valg
Spørsmålet om ChatGPTs fremtid er ikke bare om plattformen vil vise annonser. Annonser er allerede en del av dens retning. Det viktigste spørsmålet er hvordan de vil passe inn i en opplevelse som kan kjenne en brukers behov og preferanser og, i visse tilfeller, deres personlige økonomiske kontekst. Tillit vil avhenge av om grensene mellom disse funksjonene forblir synlige og kontrollerbare.
