AI正在浏览您的商店。您的堆栈无法看到它们。
Cartograph 是AI购物代理的商家侧证据层。查看哪些代理触达了您的商店，它们在购物车或结账前走了多远，以及您的分析工具完全无法标记的流量有多少。
专为电子商务、分析、产品数据、安全和结账团队打造，助力其为 AI 介导的购物做好准备。
未识别流量
店面请求中有多少可以被代理证据标记 — 以及有多少仍未被识别。
目录新鲜度 · 每个 AI 界面说明性
您的分析报告中缺失的三个数字 不具备。
每一项发现都来自您自己的系统和界面。 Cartograph 只报告在您店面上观察到的内容——绝不报告模型在别处得出的结论。
代理触达
“哪些AI代理实际触达了我的商店，它们获取了什么？”
请求被分为已验证代理、声明的机器人和AI推荐访问，因此您可以确切知道哪些代理正在触达您的Feed、店面和产品页面，而不是猜测。
未识别流量
“我的流量中无法被标记的部分有多少？”
店面请求中，与任何已知标签（非人类、非机器人、非AI推荐）都不匹配的部分。它衡量了您的分析报告中将普通会话视为盲点的程度。
代理掉线
“代理在购物车或结账前走了多远，它们停在了哪里？”
商家观察到的事件按达到的精确购物车和结账里程碑进行组织，因此您可以看到在代理驱动的会话结束前记录的最后一步。
您的分析无法标记 每个访客。
未识别流量是指店面请求中不符合任何已知标签的那一部分——无法为其标注人工、机器人或 AI 引荐中的任何一个标签。它是到达您基础设施的流量与您的分析工具所报告内容之间的差距。
一个代理抓取了您的一个产品页面。它遇到了挑战，重试后读取了您的feed中的过期价格，加入购物车，然后检查前消失。您的日志记录了这一切。您的分析工具看到了一个没有来源的会话。
将此乘以当今触及您商品目录的每个AI助手、购物代理和答案引擎。流量并未丢失——它只是未被标记。 未识别流量 量化了您当前技术栈无法解释的部分。
衡量方式
未识别流量 是指合格店面请求事件的百分比 未分类 在确定性标记之后。它只能通过完整的服务器/CDN/源日志覆盖率来衡量。
- Numerator
- 符合条件的日志源请求事件已标记
未分类. - Denominator
- 所有符合条件的，跨越五个 v0.1 标签的日志源请求事件。
- 覆盖要求
- 完整的服务器/CDN/源站日志覆盖。
- 覆盖失败
- 无法衡量 — 日志覆盖不完整。
- Interpretation
- 不是人类分享、智能体分享、准备度、转化影响或经济损失。
- 未来收据
- 每个结果都包含一个测量窗口、一个分母计数、一个覆盖状态、一个标签版本和一个排除策略版本。
四步， 无需猜测。
在您已控制的界面上运行的只读循环。 仍在开发中的功能会在整个网站中以面向未来的方式表述。
连接
将 Cartograph 指向您的服务器、CDN 或源日志以及您的公共产品表面。无需管理权限，无需支付数据，无需客户PII。
Label
每个符合条件的请求都被确定性地标记——已验证代理、声明机器人、AI推荐或未识别。缺失的证据被报告为缺失，从不被推断为人类。
Compare
产品页面、Feed、结构化数据和策略相互比较，以便将重大冲突和陈旧表面作为发现项呈现。
Report
您将获得代理证据报告：按代理划分的触达情况、未识别份额及其覆盖状态，以及观察到的最后一个购物车或结账里程碑。
专为负责以下事宜的团队打造： 现代商务。
同一层证据，由负责智能体介导旅程各个环节的人以不同方式解读。
面向分析团队
v0.1 规范定义了经核实代理、已声明机器人、AI 引用活动和未分类流量的证据标签。
致产品数据团队
计划中的证据视图旨在比较命名产品表面，以查找缺失的属性、不可访问的策略、模糊的变体和实质性冲突。
致安全与机器人团队
计划中的证据模型旨在添加商务背景，而不将机器人可能性视为代理身份的证明。