Jeder Pendo-Kunde beginnt auf dieselbe Weise: indem er Pendo beibringt, wie sein Produkt aussieht – Seite für Seite und Funktion für Funktion. Das bedeutet in der Regel, die Entwicklertools nach dem richtigen CSS-Selektor zu durchsuchen und sich dann mit dem Team darauf zu einigen, wie das soeben gefundene Element heißen soll.

Es funktioniert, aber ist nie wirklich abgeschlossen, denn sobald Ihr Produkt etwas Neues liefert, beginnt der gesamte Prozess von vorne. Ich arbeite bei Pendo im Bereich Produktakzeptanz, und ich habe das Gefühl in einem kürzlichen Kunden-Webinar so beschrieben, als würde man von dem Felsbrocken aus Raiders of the Lost Ark verfolgt – und jeder, der schon einmal eine Tagging-Tabelle aktuell gehalten hat, weiß genau, welchen Felsen ich meine.

Dieser Felsbrocken ist der Grund, warum Pendo AI-Tagging entwickelt hat – eine Funktion, die das DOM auf Ihrem Bildschirm beobachtet, erkennt, was bereits getaggt ist und was nicht, und den Rest als Entwurf erstellt, den Sie akzeptieren oder ablehnen können.

Warum das Tagging die Grundlage für alles andere ist

Tagging ist die Grundlage, von der jede andere Funktion in Pendo abhängt. Ihre Analysen und die Berichte, die Sie der Führungsebene präsentieren, sind nur so vertrauenswürdig wie die Tags, die sie speisen. Ihre Guides bleiben nur stabil, wenn sie auf die richtige Seite oder Funktion verweisen, und Ihre Segmente unterteilen Besucher nur dann korrekt, wenn die dahinterliegende Funktionsnutzung korrekt getaggt.

Replays funktionieren am besten, wenn Sie nach den Momenten filtern können, die wirklich wichtig sind. Da Leo und Pendos MCP-Tooling Ihre Analytics abfragen und Antworten statt roher Diagramme zurückliefern können, erfordert dieser höhere Output auch mehr Input. Tag-Qualität ist die Voraussetzung für gute Analytics und KI – deshalb ist es wichtig, richtig zu machen.

Mit KI-Tagging versteht Pendo Ihr Produkt so, wie es sich entwickelt – automatisch

"Unsere Vision mit KI-Tagging ist ein Pendo, das Ihr Produkt genauso gut versteht wie Sie, aber die Notwendigkeit des manuellen Taggings eliminiert," Niamh Jones, leitende Produktmanagerin bei Pendo, leitende Produktmanagerin bei Pendo undowner of the tagging roadmap, told me.

Drei Leitprinzipien trieben die Arbeit voran:

  1. Qualität und Vertrauen haben Vorrang. Früh entschied sich das Team dafür, vorgeschlagene Tags anzuzeigen, anstatt sie automatisch anzuwenden, sodass KI-Tagging niemals Rauschen erzeugt oder eine Aktualisierung vornimmt, die Sie nicht angefordert haben.
  2. Ein Mensch bleibt in der Schleife. KI-Tagging nimmt Ihnen die lästige Arbeit ab, einen Selektor zu finden, einen Namen zu entwerfen und eine Beschreibung zu schreiben, aber Sie genehmigen weiterhin, was erstellt wird. Pendo macht Vorschläge, und Sie entscheiden, was übernommen wird.
  3. Jedes Produkt benötigt seine eigene Konfiguration. Da keine zwei DOMs auf die gleiche Weise aufgebaut sind, hat das Team Raum für Ihre Namenskonventionen, Ihre benutzerdefinierten HTML-Attribute und Ihre spezifischen Sonderfälle geschaffen – anstatt ein einziges Einheitsmodell zu verwenden.

So sieht es im Visual Design Studio (VDS) tatsächlich aus

Öffnen Sie den Designer noch heute – KI-Tagging ist die Standardoption. Bevor Sie es ausführen, können Sie ihm zwei Dinge mitgeben, die einen echten Unterschied bei den Ergebnissen machen: Ihre standardmäßige Namenskonvention und alle benutzerdefinierten HTML-Attribute, die Ihr Team bereits als eindeutige Bezeichner verwendet, einschließlich Test-IDs wie data-cy, die gleichzeitig als Automatisierungs-Hooks dienen.

Führen Sie es auf einer Seite aus oder durchlaufen Sie einen mehrseitigen Ablauf, um ein Modal oder einen Setup-Assistenten zu erfassen – Pendo gibt eine Liste vorgeschlagener Features zurück, jeweils mit einem vorgeschlagenen Namen, einem Elementtyp und einem Konfidenzwert, der auf der Stabilität des zugrunde liegenden Selektors basiert.

Vorschläge mit hoher Konfidenz basieren in der Regel auf benutzerdefinierten Attributen oder stabilen Klassen, und Teams haben begonnen, Tags mit niedriger Konfidenz als Aufgabenliste für technische Gespräche darüber zu nutzen, welche Elemente noch geeignete Bezeichner benötigen.

Es wird nichts erstellt, bis Sie es akzeptieren, und Aktualisierungen von Tags, die Sie bereits erstellt haben, löschen nie die ursprüngliche Regel – sie ergänzen sie. Es gibt also keine Möglichkeit, dass Ihre bestehenden Analytics dabei stillschweigend beschädigt werden.

Tagging taucht auch in Claude auf

Derzeit im Design-Partner-Testing ermöglicht Pendos MCP, Tags direkt in Claude zu erstellen und zu aktualisieren. Richten Sie ein Testautomatisierungstool wie Playwright auf Ihre App, geben Sie an, welchen Ablauf es durchklicken soll, und Pendo verarbeitet das DOM – erfasst es auf dieselbe Weise wie im Visual Design Studio – und gibt die vorgeschlagenen Tags direkt zurück in den Chat, damit Sie ihn überprüfen und genehmigen können.

"Wir sind letzte Woche in die Design-Partner-Phase eingetreten und werden dort wahrscheinlich noch die nächsten zwei bis drei Wochen bleiben", sagte Jones zu mir. Die offene Beta ist für Mitte bis Ende September geplant, abhängig vom Verlauf der Tests.

KI-Tagging ist jetzt unter KI-Zugang in Ihren Abonnementeinstellungen verfügbar, standardmäßig aktiviert, wenn Sie den Designer das nächste Mal öffnen. Wenn Sie es ausprobiert haben, sammelt das Produktteam von Pendo Feedback über ein kurzes Formular, das nach jeder Kundensitzung geteilt wird, und sie lesen jede Antwort selbst.

Aktivieren Sie es noch heute. Alles, was Sie bereits getaggt haben, bleibt erhalten.

KI-Tagging ist unter KI-Zugang in Ihren Abonnementeinstellungen verfügbar und beim nächsten Öffnen des Designers sofort einsatzbereit.

Jeder Tag-Vorschlag wartet in einer Warteschlange, bis Sie ihn genehmigen. Die Genehmigung eines Vorschlags ergänzt Ihre Regeln, anstatt sie zu ersetzen. Ihre vorhandenen Tags und Analysen bleiben dabei genau so erhalten, wie sie sind.

Sie entscheiden, was erstellt oder aktualisiert wird – Tag für Tag. Haben Sie das KI-Tagging bereits ausprobiert? Wir hören auf das Feedback, das Sie im Formular nach jeder Sitzung hinterlassen. Wir lesen jede Antwort, versprochen!

P.S. — Dieser Blog basiert auf einer User Group. Wenn Sie lieber zuhören als lesen möchten, schauen Sie es sich an.