以下の証拠レイヤー エージェントコマース。

AIエージェントおよびAI仲介ショッピングサーフェスは、ショッピングジャーニーの一環として、事業者が管理するフィード、ストアフロント、カート、およびチェックアウトサーフェスとやり取りできます。これらのリクエストパスは測定上の問題を引き起こします。事業者は、何が観察され、どのような身元が宣言され、何が検証可能で、何が不明なままかを区別する必要があります。

既存のアナリティクス、ボットツール、フィードツール、コマースシステムは、それぞれ異なる目的のために設計されています。それらの記録を個別に取得しても、フィード、ストアフロント、カート、チェックアウトの各インターフェースにわたるリクエストの識別、検証エビデンス、観測可能なコマースイベントのための、共有されたマーチャント側のエビデンスチェーンを確立することはできません。

計画された Unidentified Traffic メトリックは、残りの適格なストアフロントリクエストイベントの割合です 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。Cartographは、人間のアイデンティティやプロパティ外のモデル推論を推測することなく、その測定値に関するエビデンスを提供するために構築されています。

• 推論よりエビデンス。 調査結果は、直接観察されたものと推測されたものを区別し、両方にラベルを付けるべきです。そうすることで、チームはそれらに対してどの程度の信頼性を置くべきかを知ることができます。
• 設計によるプライバシー。 計画された観測レイヤーは、買い物客のPII、支払いデータ、および不要な個人データを回避するように設計されています。焦点は、リクエストとエージェントであり、その背後にいる人間ではありません。
• 販売者側および観察。 エビデンスはマーチャント自身のインターフェースから取得するように設計されています。Cartographは、購入決定を行うためや取引を実行するために構築されているわけではありません。

エージェント仲介型商取引が発展するにつれて、チームは観察された加盟店側の証拠を、宣言されたID、モデル化された出力、および不明なものと区別する方法を必要とします。その証拠レイヤーが、Cartographが構築されている運用基盤です。