Cartograph Intelligence 的证据层，适用于 代理商务。

AI 代理和 AI 媒介购物界面可以在购物过程中与商家控制的 Feed、店面、购物车和结账界面交互。这些请求路径产生了测量问题：商家需要区分观察到的内容、声明的身份、可验证的内容以及仍然未知的内容。

现有的分析工具、机器人工具、数据源工具和商务系统是为不同的工作设计的。它们单独的记录不能为跨数据源、店面、购物车和结账界面的请求身份、验证证据和可观察的商务事件建立共享的商家侧证据链。

计划的 未识别流量 指标是仍存在的符合条件的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。Cartograph 正在构建以围绕该指标提供证据，而无需推断人类身份或离站模型推理。

• 证据优于推断。 调查结果应区分直接观察到的和推断出的内容，并对两者进行标记，以便团队了解其可信度。
• 设计即隐私。 计划中的观察层旨在避免购物者个人身份信息（PII）、支付数据和不必要的个人数据。重点是请求和代理，而不是其背后的人。
• 商家侧和观察性。 证据旨在从商家的自有界面捕获。Cartograph的构建目的不是做出购买决定或执行交易。

随着代理介导的商务发展，团队需要一种方法来区分观察到的商家侧证据与声明的身份、模型输出和未知数。这个证据层是 Cartograph 正在构建的运营基础。