新框架GMMM量化GEO与GEM营销因果效应
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针对生成式AI营销数据缺失问题，研究人员提出生成式营销组合模型（GMMM）。该框架通过结合重复生成的回答、问题数量、系统使用份额及被注意概率，估算生成引擎优化（GEO）和生成引擎营销（GEM）的因果效应。研究对比了不同处理序列下的预期业务响应，并确立了识别效应的充分条件。该方法在英语和日语产品推荐模拟中进行了实证测试。
为什么值得看
为评估生成式搜索时代的营销效果提供了首个因果推断量化工具。
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