Nos últimos dois anos, as marcas consumidoras investiram pesadamente em melhorar sua visibilidade dentro dos sistemas de IA conversacional. A suposição predominante tem sido simples: se uma marca aparece claramente e positivamente nas respostas geradas por IA, ela se beneficia. Essa suposição é incompleta. Em testes de múltiplas interações de sistemas de IA voltados para o consumidor, observamos um padrão recorrente em que as marcas permanecem visíveis e bem descritas durante as etapas iniciais de uma conversa, mas são removidas no momento em que o sistema é solicitado a recomendar o que comprar. Essa mudança ocorre sem a introdução de novas informações negativas e sem qualquer sinal explícito de que a substituição ocorreu. Este artigo examina esse padrão, por que os frameworks de otimização existentes não o capturam e por que isso levanta uma questão de medição e governança distinta para as marcas consumidoras, particularmente no setor de beleza e cuidados pessoais.
Tim de Rosen (qua,) estudou essa questão.