エージェントリーチ・未識別トラフィック・エージェント離脱

AIはあなたのストアを閲覧しています。あなたのスタックではそれらを見ることはできません。

Cartographは、AIショッピングエージェントのためのマーチャント側エビデンスレイヤーです。どのエージェントが貴社のストアに到達したか、カートやチェックアウト前にどこまで到達したか、そして貴社のアナリティクスが全くラベル付けできなかったトラフィックがどれくらいあるかを確認できます。

AIを介したショッピングに備えるEコマース、アナリティクス、製品データ、セキュリティ、およびチェックアウトチーム向けに構築されています。

テレメトリー・エージェント接触数/24時間例示

Unidentified Traffic

ストアフロントリクエストのうち、エージェントエビデンスでラベル付けできるのはどれくらいの割合で、未特定として残るのはどれくらいですか?

分類済み34%
未分類66%
エビデンスのラベル · v0.1
verified_agentdeclared_bot_verifieddeclared_bot_unverifiedai_referred未分類

カタログの鮮度(AIサーフェスごと)例示

Google Shoppingpulled 2h agofresh
Perplexitypulled 19h agofresh
ChatGPT · OpenAIpulled 9d agostale
提供されるもの

貴社のアナリティクスが 持っていない。

すべての分析結果は、お客様自身のシステムと管理下の接点から得られます。 Cartograph は、あなたのストアフロントで観測された内容のみを報告します。モデルが他の場所で結論づけた内容は報告しません。

01

エージェントリーチ

どのAIエージェントが実際に私のストアに到達し、何を取得しましたか?

リクエストは、検証済みエージェント、宣言済みボット、AI参照訪問に分類されるため、推測ではなく、フィード、ストアフロント、商品ページにアクセスしているエージェントを特定できます。

02

Unidentified Traffic

私のトラフィックのうち、全くラベル付けできないのはどれくらいの割合ですか?

既知のラベル(人間ではない、ボットではない、AI参照ではない)に一致しないストアフロントリクエストの割合。アナリティクスが通常のセッションとして報告する死角の大きさを測定します。

03

エージェントの離脱

エージェントはカートまたはチェックアウト前にどこまで到達し、どこで停止しましたか?

マーチャントが観測したイベントは、到達した正確なカートおよびチェックアウトのマイルストーンごとに整理され、エージェント主導のセッションが終了する前に記録された最終ステップを確認できます。

死角

分析ツールではラベル付けできません すべての訪問者を。

Unidentified Trafficとは、既知のいずれのラベルにも一致しないストアフロントリクエストの割合です——人間、ボット、AI経由の参照のいずれのラベルも付与できません。これは、インフラに到達したものと、アナリティクスが報告する内容との間のギャップです。

エージェントが貴社の製品ページの一つにアクセスします。チャレンジを受け、リトライし、フィードから古い価格を読み取り、カートに追加しますが、チェックアウト前に消えます。貴社のログにはその全てが記録されています。貴社のアナリティクスでは、ソースのないセッションとして表示されました。

これを、現在貴社のカタログに触れているすべてのAIアシスタント、ショッピングエージェント、アンサーエンジンに掛け合わせてみてください。トラフィックが失われているわけではありません — ラベルが貼られていないだけです。 Unidentified Traffic 現在のスタックでどれくらいの割合が把握できていないかを数値化します。

測定方法

Unidentified Traffic は、対象となるストアフロントリクエストイベントのうち残りの割合です 未分類 決定論的ラベル付け後。これは、完全なサーバー/CDN/オリジンログカバレッジがあって初めて測定可能です。

Numerator
以下のラベルが付与されたログオリジンリクエストイベント 未分類.
Denominator
5つのv0.1ラベルにわたる、すべての対象となるログ起点の要求イベント。
カバレッジ要件
完全なサーバー/CDN/オリジンログのカバー率
カバレッジ障害
測定不能 — ログカバレッジが不完全です。
Interpretation
人間による共有、エージェントによる共有、準備状況、コンバージョンへの影響、または経済的損失ではありません。
将来の受領
各結果には、測定期間、分母カウント、カバレッジステータス、ラベルバージョン、および除外ポリシーバージョンが含まれます。
仕組み

4つのステップ、 推測不要。

すでに管理している面を対象とした読み取り専用のループです。 開発中の機能については、サイト全体で将来提供予定であることが分かる表現を用いています。

01

接続

Cartographを貴社のサーバー、CDN、またはオリジンログと、公開されている製品表面に向けます。管理アクセス、支払いデータ、顧客PIIは不要です。

02

Label

すべての対象リクエストは確定的に分類されます — 検証済みエージェント、申告済みボット、AI参照、または未識別。証拠が不足している場合は不足と報告され、人間であると推測されることはありません。

03

Compare

商品ページ、フィード、構造化データ、ポリシーを相互に比較することで、重大な矛盾や古い表面が発見事項として浮上します。

04

Report

エージェントエビデンスレポートが提供されます。これには、エージェント別のリーチ、カバレッジステータス付きの未特定シェア、最後に観測されたカートまたはチェックアウトのマイルストーンが含まれます。

対象者

担当チーム向け 最新の商取引。

エージェントが介在する購買体験の各領域を担う人が、それぞれ異なる視点で読み取れる一つの証拠レイヤーです。

analytics teams

分析チーム向け

v0.1仕様は、検証済みエージェント、申告済みボット、AI参照アクティビティ、および未分類トラフィックのエビデンスラベルを定義します。

product data teams

商品データチーム向け

計画されたエビデンスビューは、指定された製品表面の欠落している属性、アクセスできないポリシー、曖昧なバリアント、および重大な競合を比較するように設計されています。

security and bot teams

セキュリティおよびボット対策チーム向け

計画されたエビデンスモデルは、ボットの可能性をエージェントのIDの証拠として扱わずに、コマースのコンテキストを追加するように設計されています。

早期アクセス

どのAIエージェントが すでに貴社のストアで買い物をしています。

Cartographは初期段階であり、少人数のグループと共に構築しています デザインパートナー. メールアドレスと(任意で)ストアのURLをご入力ください — 適していると判断した場合にご連絡いたします。