arXiv cs.AI· Ido Finder, Assaf Elovic, Gad Shalev, Liad Yosef·· 10 天前AI 评分42
AX 是新的 AEO：智能体体验如何决定 AI 推荐结果
AX is the New AEO
AI 导读
一项覆盖 1,056 家真实企业、37,927 次智能体购买提问旅程的研究提出，AX（agent experience，智能体体验）正在取代 AEO 成为决定 AI 推荐的关键。
正文 · AI 翻译
摘要：2023 年，AI 模型从训练数据中作答，数据用尽时便产生幻觉，企业被告知要向模型灌输这些知识。此后，模型的训练知识已让位于实时网络搜索，相关建议也随之转移：答案引擎优化（AEO）如今告诉企业要在论坛帖子、榜单文章和站外引用中散布线索，以便 AI 引擎更可能呈现并推荐它们。但仅仅被呈现已不再足够：智能体会打开结果并在做决定前阅读它们，而一个买家问题会让它经历数轮搜索与抓取。在这个深入探究阶段决定结果的是智能体能否抓取并阅读企业自己的网站：智能体体验（AX）。我们认为 AX 就是新的 AEO。我们运行了 37,927 次智能体旅程，每次都是关于某家企业的买家问题，跨越四个独立测试框架、覆盖 1,056 家真实企业，并在知名度、先验模型知识和两个 AEO 代理指标上匹配，然后根据其 AX 水平进行划分。最终答案中只有 7-10% 来自模型的训练知识，无论网站是否可读。智能体就绪的企业有 78% 的情况下答案由其自身页面构建，而非就绪企业为 56%，且被明确推荐的可能性高出 1.9 倍，而关于非智能体就绪企业的有依据答案平均让智能体多付出 64% 的成本。在固定企业、测试框架和问题的情况下，由网站构建的答案平均准确率高出 41%。主要失败并非捏造，而是遗漏：由网络构建的答案包含买家所问事实为零的可能性高出 3.7 倍。四个测试框架的基线差异显著，明确推荐率在不同技术栈之间相差七倍，但推荐差距在每一个中都成立。在智能体网络时代，可读胜过被谈论，而提升网站的 AX 是企业最有力的杠杆。
| 评论： | 17 页，11 幅图 |
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；信息检索（cs.IR） |
| 引用为： | arXiv:2609.34951 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2609.34951v3 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.34951 arXiv 颁发的 DOI，经由 DataCite |
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来源：arXiv cs.AI · arxiv.org