MI-hivatkozási tanulmány: Az MI legtöbbet hivatkozott oldalai: IT-szolgáltatások

Az IT-szolgáltatásokra vonatkozó kérdések két csoportba sorolhatók. Az első a szolgáltatókeresés: „webügynökség Bordeaux-ban webáruházhoz”, „IT-támogatási szerződés egy kis könyvelőirodának”, „szabadúszó fejlesztő WordPress-átköltöztetéshez”. Ezek a kérdések helyi keresésként viselkednek, és azokat a forrásokat részesítik előnyben, amelyek címmel, szakterülettel és véleményekkel szerepeltetik a vállalkozásokat.

A második csoport technikai vagy szabályozási kérdésekből áll: „mi az HDS-tanúsítvány egészségügyi adatok tárolásához”, „Azure vagy AWS egy kis cégnek”, „mennyibe kerül egy egyedi weboldal”. Itt az AI magyarázatokat és hivatalos szabályokat keres, és inkább dokumentációkra és állami szervekre hivatkozik, mintsem ügynökségekre.

Egy szolgáltatónak általában mindkét csoportban jelen kell lennie. Az elsőből jönnek a közvetlen érdeklődők, a második pedig azokat a szakértelmi jeleket építi, amelyek miatt az AI szívesen ajánl egy céget.

• Üzleti címtárak és ügynökségi piacterek: a franciaországi PagesJaunes, az olyan ügynökségi platformok, mint a Sortlist, és a szabadúszó-piacterek, mint a Malt, a „ki?” típusú kérdésekre strukturált listákkal válaszolnak.
• Technológiai szállítók és dokumentációjuk: a Microsoft, a Microsoft Learn, az Azure, az Amazon Web Services, az OVHcloud, a SAP, az IBM vagy az Odoo akkor kerül elő hivatkozásként, ha a kérdés egy platformot nevez meg, vagy azt kérdezi, hogyan működik egy szolgáltatás.
• CMS- és kódolás nélküli platformok: a WordPress, a Webflow és a Shopify weboldalprojektekben tűnnek fel; az angol nyelvű válaszokban a weboldal-készítő eszközök gyakran szóba kerülnek olyan kérdéseknél, mint „ki tudja megcsinálni a weboldalamat?”.
• Állami szervek: a CNIL (a francia adatvédelmi hatóság), a nemzeti kibervédelmi ügynökség, az egészségügyi adatokért felelős hatóságok és a kisvállalkozások digitális átállását segítő állami programok akkor kerülnek hivatkozási alapként elő, ha biztonsági, tárhelyezési vagy megfelelőségi szabályokról van szó.
• Integrátorok és ügynökségi weboldalak: a Capgemini, az Atos vagy az Orange Business típusú nagy csoportoktól a helyi webügynökségekig, amelyeknek erős oldaluk van a városukról és a szolgáltatásukról.

Egy ügynökség vagy egy IT-támogatást nyújtó cég hírnevét az AI ritkán ismeri pusztán a tanítóadatokból. Amikor a webet keresi, olyan oldalra van szüksége, amely világosan leírja, mit csinál a cég, kinek és hol. Az iparágban hivatkozott ügynökségi oldalak sok kisvállalkozásé, amelynek fő értéke egy pontos oldal, például „weboldalkészítés Brestben” vagy „IT-karbantartás orvosi rendelők számára Lyonban”.

A következetesség ugyanolyan fontos, mint a pontosság. Ha a címtári bejegyzések, a LinkedIn-oldal és a weboldal eltérő szolgáltatásneveket vagy címeket adnak meg, a modell kevésbé bízik az egyezésben, és inkább azokhoz a piacterekhez nyúl, amelyek több szolgáltatót gyűjtenek össze.

Az IT-vásárlók kockázatot adnak át másnak: érzékeny adatok tárolását, a rendszerek folyamatos működését, a hozzáférések védelmét. Az AI-modellek ezt az óvatosságot tükrözik, és ellenőrizhető tényeket keresnek. A felhőszolgáltatók partnerjelvényei, az ISO 27001-tanúsítvány, az egészségügyi adattárolási tanúsítvány, a közzétett szolgáltatási szintek és a névvel megnevezett referenciaesetek olyan állítások, amelyeket az AI idézni tud.

A homályos állítások, mint a „tapasztalt csapat” vagy a „személyre szabott megoldások”, nem adnak a modellnek mit idézni. Egy ilyen mondat, mint „ISO 27001-tanúsítvánnyal, 24/7 elérhető ügyfélszolgálat, 4 órás válaszidő-vállalással”, már működik. A GEO-ban (Generative Engine Optimization, vagyis az a munka, amely idézhetővé teszi a weboldalt az AI-asszisztensek számára) ez a tényszerű sűrűség választja el az idézett szolgáltatót a figyelmen kívül hagyottól.