Рекомендации приложений от ИИ – что нужно знать? 🖥 Европейские исследователи из компании ResearchGate провели исследование, в котором изучили алгоритмы поиска приложений с помощью ИИ-агентов. Основной вывод исследования – ИИ-агенты подбирают в поисковую выдачу рекомендации не так, как это делает App Store или Google Play. Для них на первом месте не ключи или поисковая позиция, а общий, «объективный» авторитет приложения в сети. LLM-модели считывают всю информацию в интернете о приложении и формируют собственную картину его значимости. Вот на что обращает внимание ИИ в первую очередь: – Безопасность и техническая защита – насколько часто пользователи называют конкретное приложение безопасным в своих обзорах. – Качество юзабилити – отмечают ли люди комфорт и удобство при использовании функций приложения. – Способность к интеграции – как часто упоминаются инструменты встройки того или иного приложения в другие сервисы. ✔️ Всего исследователи выделили 16 важных критериев, на которые обращают внимание ИИ при подборе приложений. Из них только 6 есть в классическом ASO – количество загрузок, рейтинг, стоимость приложения, частота обновлений, ГЕО и присутствие на разных платформах. Таким образом, если использовать LLM-рекомендации при дистрибуции приложений в поиске, то обращать внимание нужно прежде всего на то, о чем пишут люди сами в своих обзорах. И только потом учитывать чисто технические параметры ASO в сторах. В исследовании ResearchGate учитывались алгоритмы таких нейросетей, как ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral и Perplexity. При этом было проанализировано 7 200 нейроответов в 16 категорий приложений. 🥸🥴🥴🤠🥴🤠🤠| #исследования #ии Приложения [Партнеркин]