Οι ομάδες μάρκετινγκ έχουν αφιερώσει χρόνια μαθαίνοντας πώς να μετρούν την προβολή στις μηχανές αναζήτησης, την εμβέλεια στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, τις αναφορές επωνυμίας και την επισκεψιμότητα ιστοτόπων. Οι απαντήσεις που παράγονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη προσθέτουν ένα διαφορετικό επίπεδο. Ένας δυνητικός πελάτης μπορεί να ρωτήσει ποια προϊόντα να εξετάσει, ποιος προμηθευτής ταιριάζει σε μια συγκεκριμένη ανάγκη ή πώς συγκρίνονται δύο επωνυμίες – και να λάβει μια συνθετική απάντηση πριν επισκεφθεί τον ιστότοπο οποιασδήποτε εταιρείας.
Αυτό δημιουργεί ένα νέο πρόβλημα μέτρησης. Οι ομάδες μάρκετινγκ πρέπει να γνωρίζουν πώς αναπαρίσταται η επωνυμία, αν συνιστάται σε σχετικές καταστάσεις, ποιοι ανταγωνιστές παίρνουν τη θέση της και αν οι πληροφορίες είναι σωστές.
Αυτό δεν αντικαθιστά τις καθιερωμένες αναλύσεις μάρκετινγκ. Προσθέτει ένα ακόμη περιβάλλον προς παρατήρηση: απαντήσεις Τεχνητής Νοημοσύνης που παράγονται σε σενάρια που έχουν σημασία για τους πελάτες.
Η προβολή στην Τεχνητή Νοημοσύνη είναι το σημείο εκκίνησης, όχι η τελική μέτρηση
Η απλούστερη ερώτηση είναι: εμφανίζεται η επωνυμία σε μια απάντηση που παράγεται από την Τεχνητή Νοημοσύνη;
Αυτή είναι η βάση της προβολής επωνυμίας στην Τεχνητή Νοημοσύνη. Είναι χρήσιμη επειδή η ίδια η απουσία μπορεί να είναι σημαντική. Εάν ένας χρήστης ζητήσει παρόχους που ταιριάζουν σε μια σαφώς καθορισμένη ανάγκη και μια σχετική επωνυμία αποτυγχάνει επανειλημμένα να εμφανιστεί ενώ οι ανταγωνιστές εμφανίζονται, η ομάδα μάρκετινγκ έχει βρει ένα κενό που αξίζει να διερευνηθεί.
Αλλά η παρουσία από μόνη της λέει λίγα για τον ρόλο που διαδραματίζει η επωνυμία στην απάντηση.
Μια εταιρεία μπορεί να είναι:
αναφέρεται ως σχετικός πάροχος·
συνιστάται ως μία από τις καλύτερες επιλογές για την αναφερόμενη ανάγκη·
αναφέρεται ως πηγή πληροφοριών·
αναφέρεται ως ανταγωνιστής αλλά δεν συνιστάται·
περιγράφεται ως ακατάλληλη για το σενάριο·
συνδέεται με λάθος κατηγορία ή κοινό·
αναφέρεται χρησιμοποιώντας παρωχημένες ή ψευδείς πληροφορίες.
Και τα επτά αποτελέσματα δημιουργούν τεχνικά προβολή. Σαφώς δεν έχουν την ίδια αξία μάρκετινγκ.
Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο μια αναφορά και μια σύσταση πρέπει να μετρώνται ξεχωριστά. Ένα υψηλό ποσοστό αναφορών μπορεί να συνυπάρχει με αδύναμη απόδοση συστάσεων. Ομοίως, μια επωνυμία μπορεί να αναφέρεται λιγότερο συχνά από έναν μεγαλύτερο ανταγωνιστή, ενώ συνιστάται πιο σταθερά σε μια στενή, εμπορικά σημαντική περίπτωση χρήσης.
Για μια ομάδα μάρκετινγκ, η χρήσιμη ερώτηση δεν είναι επομένως «Πόσο ορατοί είμαστε στην Τεχνητή Νοημοσύνη;» μεμονωμένα. Είναι: πού είμαστε ορατοί, σε ποιον ρόλο, για ποια κοινά και ανάγκες, και σε σύγκριση με ποιους;
Η αναπαράσταση της επωνυμίας δείχνει τι κάνει η Τεχνητή Νοημοσύνη με το μάρκετινγκ σας
Οι ομάδες μάρκετινγκ χτίζουν συσχετίσεις γύρω από μια κατηγορία, προϊόντα, κοινά, περιπτώσεις χρήσης και διαφοροποιητές. Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να αναδομήσουν αυτές τις συσχετίσεις διαφορετικά.
Μια επωνυμία που τοποθετείται ως ειδικός μπορεί να περιγραφεί ως γενικιστής. Ένα προϊόν σχεδιασμένο για εταιρικούς αγοραστές μπορεί να συνιστάται σε μικρές επιχειρήσεις. Μια εταιρεία μπορεί να συνδέεται σωστά με ένα ώριμο μέρος της προσφοράς της, ενώ μια νεότερη υπηρεσία παραμένει ουσιαστικά αόρατη. Ένας ανταγωνιστής μπορεί επανειλημμένα να λαμβάνει ένα χαρακτηριστικό που η ίδια η επωνυμία θεωρεί έναν από τους ισχυρότερους διαφοροποιητές της.
Αυτά είναι ζητήματα αναπαράστασης επωνυμίας σε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, όχι απλώς προβολής.
Για το μάρκετινγκ, η αναπαράσταση μπορεί να αναλυθεί σε διάφορες πρακτικές διαστάσεις:
παρουσία – αν εμφανίζεται καθόλου η επωνυμία·
ρόλος – αν είναι πάροχος, σύσταση, πηγή, παράδειγμα, ανταγωνιστής ή κάτι άλλο·
προσφορά – ποια προϊόντα και υπηρεσίες συνδέονται με αυτήν·
κοινό – για ποιον το σύστημα φαίνεται να θεωρεί την επωνυμία σχετική·
χαρακτηριστικά – ποια χαρακτηριστικά και οφέλη της αποδίδονται·
ανταγωνιστικό πλαίσιο – ποιες επωνυμίες εμφανίζονται μαζί της και πώς διαφοροποιούνται·
ακρίβεια – αν οι πραγματικές δηλώσεις σχετικά με την επωνυμία είναι επίκαιρες και σωστές·
πηγές και παραπομπές – ποιες ορατές πηγές συνοδεύουν την απάντηση όταν το σύστημα τις παρέχει.
Μαζί, αυτές οι διαστάσεις δείχνουν πώς η επωνυμία εισέρχεται στις αποφάσεις των πελατών που διαμεσολαβούνται από την Τεχνητή Νοημοσύνη.
Ξεκινήστε με πραγματικές καταστάσεις πελατών, όχι με μια λίστα λέξεων-κλειδιών
Η παραδοσιακή παρακολούθηση λέξεων-κλειδιών ξεκινά με ερωτήματα αναζήτησης. Η έρευνα για τις απαντήσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης θα πρέπει να ξεκινά με σενάρια. Οι άνθρωποι συχνά περιγράφουν την κατάστασή τους, τις απαιτήσεις, τους περιορισμούς ή την προβλεπόμενη χρήση τους και ζητούν από το σύστημα να περιορίσει τις επιλογές.
Συγκρίνετε:
«Καλύτερο λογισμικό CRM»
με:
«Είμαστε μια εταιρεία B2B 70 ατόμων με μια μικρή ομάδα πωλήσεων και χρειαζόμαστε ένα CRM που να μπορεί να υλοποιηθεί γρήγορα χωρίς ειδικό διαχειριστή. Ποιες πλατφόρμες πρέπει να εξετάσουμε;»
Η δεύτερη ερώτηση δίνει στο σύστημα έναν λόγο να κάνει διακρίσεις. Μια επωνυμία που απουσιάζει από μια γενική λίστα «καλύτερων CRM» μπορεί να εξακολουθεί να αποδίδει καλά για το κοινό που πραγματικά θέλει να αποκτήσει.
Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο ένα χρήσιμο ερευνητικό πάνελ θα πρέπει να αντικατοπτρίζει πραγματικά προϊόντα, κοινά και καταστάσεις λήψης αποφάσεων, αντί να μεγιστοποιεί τεχνητά την πιθανότητα να ονομαστεί η επωνυμία.
Αξίζει επίσης να διαχωριστούν τα επώνυμα και μη επώνυμα σενάρια. Το να ρωτήσετε «Είναι η Επωνυμία Χ κατάλληλη για την εταιρεία μου;» δοκιμάζει κάτι διαφορετικό από το να ρωτήσετε «Ποιοι πάροχοι είναι κατάλληλοι για την εταιρεία μου;». Στην πρώτη περίπτωση, ο χρήστης έχει ήδη εισαγάγει την επωνυμία. Στη δεύτερη, το σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης πρέπει να την εντάξει στο σύνολο των επιλογών από μόνο του.
Για τις ομάδες μάρκετινγκ, αυτή η διάκριση βοηθά στον διαχωρισμό της αναγνώρισης από την ανακάλυψη.
Τι μπορούν να μάθουν οι ομάδες μάρκετινγκ από το ανταγωνιστικό πλαίσιο
Οι απαντήσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να αποκαλύψουν ένα ανταγωνιστικό σύνολο που δεν ταιριάζει ακριβώς με αυτό που χρησιμοποιείται σε ένα στρατηγικό σχέδιο.
Ορισμένοι ανταγωνιστές μπορούν να οριστούν πριν από τη μελέτη. Άλλοι μπορεί να εμφανιστούν αυθόρμητα: ένας γειτονικός πάροχος, μια φθηνότερη εναλλακτική λύση ή μια εταιρεία που η ομάδα δεν θεωρούσε άμεσο αντίπαλο.
Αυτό δεν καθιστά αυτόματα κάθε συνυπάρχουσα επωνυμία πραγματικό ανταγωνιστή. Αλλά τα επαναλαμβανόμενα μοτίβα αξίζει να διερευνηθούν.
Οι σημαντικές ερωτήσεις περιλαμβάνουν:
Ποιοι ανταγωνιστές εμφανίζονται όταν η επωνυμία μας απουσιάζει;
Ποιες επωνυμίες συνιστώνται για το ίδιο κοινό ή περίπτωση χρήσης;
Ποια χαρακτηριστικά χρησιμοποιούνται για να δικαιολογήσουν την επιλογή μιας επιλογής έναντι μιας άλλης;
Μας τοποθετούν τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης στην κατηγορία στην οποία πραγματικά ανταγωνιζόμαστε;
Συγκρινόμαστε με premium, μαζικής αγοράς, εξειδικευμένες ή υποκατάστατες προσφορές;
Η διατήρηση του σεναρίου το καθιστά πιο χρήσιμο. Το «Ο Ανταγωνιστής Α εμφανίστηκε πιο συχνά» είναι αδύναμο. Το «Ο Ανταγωνιστής Α συνιστάτο επανειλημμένα σε ομάδες προμηθειών που έδιναν προτεραιότητα στην τοπική υποστήριξη υλοποίησης, ενώ η επωνυμία μας απουσίαζε» δημιουργεί μια συγκεκριμένη υπόθεση περιεχομένου ή τοποθέτησης προς διερεύνηση.
Ελέγξτε αν η Τεχνητή Νοημοσύνη κατανοεί την προσφορά που πουλάτε αυτήν τη στιγμή
Οι ομάδες μάρκετινγκ ενημερώνουν τακτικά ιστοτόπους, λανσάρουν προϊόντα, αλλάζουν συσκευασίες, εισέρχονται σε αγορές και βελτιώνουν την τοποθέτηση. Οι απαντήσεις που παράγονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη δεν αντικατοπτρίζουν απαραίτητα αυτές τις αλλαγές άμεσα ή με συνέπεια.
Ένα μοντέλο μπορεί να περιγράφει σωστά το τρέχον χαρτοφυλάκιο, ενώ ένα άλλο εστιάζει σε μια παλαιότερη προσφορά. Μια νέα υπηρεσία μπορεί να απουσιάζει, ένα προϊόν που έχει διακοπεί μπορεί να εξακολουθεί να εμφανίζεται, ή οι τοπικές και παγκόσμιες προσφορές μπορεί να αναμειγνύονται.
Η διάκριση έχει σημασία. Μια παραίσθηση επωνυμίας είναι μια επαληθεύσιμα ψευδής πραγματική δήλωση. Οι παραλείψεις, οι παρωχημένες δηλώσεις, οι υπεραπλουστεύσεις και οι αναντιστοιχίες τοποθέτησης είναι διαφορετικά προβλήματα.
Για τους marketers, ένας πρακτικός έλεγχος μπορεί να ρωτήσει:
Αναγνωρίζει το σύστημα το τρέχον προϊόν ή υπηρεσία;
Συνδέει αυτήν την προσφορά με το σωστό κοινό και τις περιπτώσεις χρήσης;
Είναι ορατοί σημαντικοί διαφοροποιητές στην απάντηση;
Αποδίδονται στην επωνυμία στοιχεία που έχουν διακοπεί, είναι παρωχημένα ή ανύπαρκτα;
Συγχέει η απάντηση την εταιρεία με άλλη οντότητα, θυγατρική ή επιχείρηση με παρόμοιο όνομα;
Οι πηγές έχουν σημασία, αλλά μια παραπομπή δεν αποτελεί απόδειξη επιρροής
Όταν ένα σύστημα εκθέτει πηγές ή παραπομπές, μπορούν να δείξουν ότι μια σελίδα ανταγωνιστή είναι επανειλημμένα ορατή, ότι μια παρωχημένη περιγραφή τρίτου μέρους παραμένει εμφανής ή ότι τα δικά της υλικά της επωνυμίας εμφανίζονται για συγκεκριμένες ερωτήσεις.
Αλλά η ανάλυση πηγών χρειάζεται αυτοσυγκράτηση.
Μια ορατή παραπομπή δεν αποδεικνύει ότι η αναφερόμενη σελίδα προκάλεσε μια σύσταση. Μια επωνυμία μπορεί να αναφέρεται ως πηγή πληροφοριών χωρίς να παρουσιάζεται ως πάροχος. Ορισμένα συστήματα επίσης δεν εκθέτουν κάθε πηγή που χρησιμοποιείται για την κατασκευή μιας απάντησης.
Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η παρουσία πηγής, η αναφορά επωνυμίας και η σύσταση πρέπει να παραμένουν ξεχωριστές παρατηρήσεις.
Το μάρκετινγκ ελέγχει τον ιστότοπό του, το περιεχόμενο, τις δηλώσεις, την αρχιτεκτονική πληροφοριών και κάποια εξωτερική επικοινωνία, αλλά όχι την τελική απάντηση της Τεχνητής Νοημοσύνης. Η Brand Semantics περιγράφει αυτή τη διάκριση στο πλαίσιο της για το τι μπορεί πραγματικά να βελτιστοποιηθεί στην αναζήτηση Τεχνητής Νοημοσύνης: βελτιστοποιήστε τα ελεγχόμενα στοιχεία, επηρεάστε το περιβάλλον πληροφοριών και μετρήστε τα αποτελέσματα εκτός άμεσου ελέγχου.
Χρησιμοποιήστε δεδομένα απαντήσεων Τεχνητής Νοημοσύνης για να δημιουργήσετε ένα backlog μάρκετινγκ
Η αξία της μέτρησης εμφανίζεται όταν το αποτέλεσμα αλλάζει αυτό που διερευνά η ομάδα στη συνέχεια.
Η επωνυμία απουσιάζει σε σχετικά σενάρια ανακάλυψης.
Ελέγξτε αν η κατηγορία, η προσφορά και οι περιπτώσεις χρήσης περιγράφονται σαφώς σε ιδιόκτητες και αξιόπιστες εξωτερικές πηγές. Συγκρίνετε ποιες ανταγωνιστικές επωνυμίες εμφανίζονται.
Η επωνυμία είναι ορατή αλλά σπάνια συνιστάται.
Εξετάστε τα κριτήρια που χρησιμοποιούνται στις συστάσεις. Το πρόβλημα μπορεί να είναι αδύναμη διαφοροποίηση, ασαφής καταλληλότητα κοινού ή πραγματική αναντιστοιχία με το σενάριο.
Η επωνυμία συνιστάται σε λάθος κοινό.
Ελέγξτε πώς περιγράφονται τα προϊόντα, οι ομάδες πελατών και οι περιορισμοί. Η υψηλή προβολή σε άσχετο πλαίσιο δεν είναι μετρική επιτυχίας.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη συνδέει επανειλημμένα την επωνυμία με ένα παρωχημένο χαρακτηριστικό ή προσφορά.
Προσδιορίστε πού παραμένουν προσβάσιμες αυτές οι πληροφορίες και αν οι τρέχουσες πηγές δηλώνουν την αντικατάσταση σαφώς και με συνέπεια.
Ένας ανταγωνιστής κατέχει ένα χαρακτηριστικό που η επωνυμία θεωρεί διακριτικό.
Συγκρίνετε τα διαθέσιμα στοιχεία και για τις δύο επωνυμίες. Μια δήλωση καμπάνιας δεν είναι το ίδιο με μια που υποστηρίζεται με συνέπεια σε σελίδες προϊόντων, περιεχόμενο ειδικών και εξωτερικές πηγές.
Τα αποτελέσματα διαφέρουν ουσιαστικά μεταξύ των συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης.
Εξετάστε τις επιμέρους απαντήσεις, πηγές και συνθήκες έρευνας αντί να τις αναγκάσετε σε μια ενιαία αφήγηση.
Το ζητούμενο είναι να μετατρέψετε τα παρατηρούμενα μοτίβα απαντήσεων σε συγκεκριμένες υποθέσεις που μπορούν να ιεραρχηθούν μαζί με το SEO, το περιεχόμενο, το digital PR και την εργασία επωνυμίας.
Πρώτα η αρχική μέτρηση, μετά οι αλλαγές
Ένας εφάπαξ έλεγχος μπορεί να παρέχει μια αρχική μέτρηση πριν από ένα πρόγραμμα περιεχομένου, λανσάρισμα προϊόντος, επανατοποθέτηση ή μετεγκατάσταση ιστοτόπου. Στη συνέχεια, η ομάδα μπορεί να επαναλάβει μια συγκρίσιμη μελέτη και να ρωτήσει αν το παρατηρούμενο μοτίβο άλλαξε.
Δεν αποδεικνύει κάθε διαφορά ότι η καμπάνια προκάλεσε την αλλαγή. Οι έξοδοι της Τεχνητής Νοημοσύνης ποικίλλουν, οι πλατφόρμες αλλάζουν και οι ανταγωνιστές δρουν. Μια σύγκριση πριν και μετά θα πρέπει να διατηρεί τον ερευνητικό σχεδιασμό όσο το δυνατόν πιο πιστά και να τεκμηριώνει τις συνθήκες δοκιμής.
Αυτή είναι η λογική πίσω από την παρακολούθηση επωνυμίας LLM: η παρακολούθηση είναι μια ακολουθία συγκρίσιμων μετρήσεων, όχι ένας περιστασιακός χειροκίνητος έλεγχος προτροπών.
Για το μάρκετινγκ, η επαναλαμβανόμενη μέτρηση μπορεί να βοηθήσει στην απάντηση ερωτήσεων όπως:
Έχει αρχίσει να εμφανίζεται μια νέα προσφορά σε σχετικά σενάρια;
Συνδέεται η επωνυμία με την προβλεπόμενη κατηγορία με μεγαλύτερη συνέπεια;
Έχει εξαφανιστεί ένα πραγματικό πρόβλημα από τις επόμενες μετρήσεις;
Κερδίζουν οι ανταγωνιστές παρουσία συστάσεων σε ένα στρατηγικά σημαντικό τμήμα;
Άλλαξε το σύνολο των ορατών πηγών μετά από νέο περιεχόμενο ή δραστηριότητα PR;
Αυτές είναι παρατηρήσεις, όχι αυτόματες αιτιώδεις δηλώσεις. Η αξία τους προέρχεται από ένα συγκρίσιμο ερευνητικό πλαίσιο και διατηρημένα στοιχεία.
Πώς η Semantio δομεί την έρευνα
Η Semantio έχει σχεδιαστεί για να μετατρέψει αυτόν τον τύπο ανάλυσης σε μια επαναλαμβανόμενη ερευνητική διαδικασία.
Το σημείο εκκίνησης είναι η Ταυτότητα της επωνυμίας: ένα δομημένο προφίλ που καλύπτει την επωνυμία, τα προϊόντα ή τις υπηρεσίες, τα κοινά ή τις περσόνες και τους ανταγωνιστές. Παρέχει πλαίσιο για μια μελέτη βασισμένη στην πραγματική κατάσταση της αγοράς.
Στη συνέχεια, τα σενάρια αντιπροσωπεύουν σχετικές πληροφορίες και ανάγκες λήψης αποφάσεων σε διαφορετικά στάδια και κοινά. Η ομάδα μπορεί να τα εκτελέσει σε επιλεγμένα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης και να συγκρίνει τις απαντήσεις.
Η Semantio αναλύει διαστάσεις όπως η παρουσία της επωνυμίας, η σύσταση, το συναίσθημα, τα αποδιδόμενα χαρακτηριστικά, οι ανταγωνιστές, τα προϊόντα και οι υπηρεσίες, οι διαθέσιμες πηγές και παραπομπές, και τα ζητήματα αναπαράστασης. Τα αποτελέσματα παραμένουν συνδεδεμένα με τις υποκείμενες απαντήσεις, ώστε ο χρήστης να μπορεί να μετακινηθεί από ένα συνολικό αποτέλεσμα στην συγκεκριμένη απάντηση που το παρήγαγε.
Ο πίνακας ελέγχου λέει σε μια ομάδα μάρκετινγκ πού να κοιτάξει. Η πλήρης απάντηση δείχνει γιατί ένα αποτέλεσμα ταξινομήθηκε με αυτόν τον τρόπο και αν το συμπέρασμα έχει νόημα στο πλαίσιο.
Αυτό έχει σημασία όταν τα ευρήματα συζητούνται με ομάδες SEO, PR, προϊόντων ή διοίκησης: αντί για μια αδιαφανή βαθμολογία, ο marketer μπορεί να δείξει το σενάριο, την απάντηση, τις ανταγωνιστικές επωνυμίες, τις πηγές και τη συγκεκριμένη δήλωση ή σύσταση.
Η μέτρηση πρέπει να συνδέει το μάρκετινγκ, το SEO, το GEO και το PR
Η αναπαράσταση επωνυμίας στην Τεχνητή Νοημοσύνη βρίσκεται σε διάφορες λειτουργίες.
Το μάρκετινγκ ορίζει την προσφορά, τα κοινά και την τοποθέτηση. Το SEO υποστηρίζει την προσβασιμότητα και την ανακάλυψη. Το περιεχόμενο δημιουργεί τα στοιχεία που εξηγούν την επωνυμία. Το PR επηρεάζει το εξωτερικό περιβάλλον πηγών. Οι ομάδες προϊόντων και πωλήσεων γνωρίζουν αν μια σύσταση ταιριάζει πραγματικά στην προσφορά.
Η μέτρηση συνδέει αυτές τις λειτουργίες δείχνοντας τι λέει ένα σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης σε έναν χρήστη όταν η επωνυμία, η κατηγορία ή το πρόβλημα εισέρχεται στη συζήτηση.
Η εργασία της Brand Semantics για το πώς να μετρήσετε την προβολή στην Τεχνητή Νοημοσύνη κάνει το ίδιο μεθοδολογικό σημείο από μια ευρύτερη προοπτική: οι μετρήσεις χρειάζονται σαφή γεγονότα, παρονομαστές και συνθήκες έρευνας. Ένα ποσοστό αναφορών, ένα ποσοστό παραπομπών και ένα ποσοστό συστάσεων απαντούν σε διαφορετικές ερωτήσεις. Ο συνδυασμός τους σε ένα εντυπωσιακό ποσοστό καθιστά το αποτέλεσμα ευκολότερο στην παρουσίαση και δυσκολότερο στη χρήση.
Για μια ομάδα μάρκετινγκ, ο στόχος δεν είναι να μεγιστοποιήσει κάθε διαθέσιμο αριθμό. Είναι να κατανοήσει ποια παρατηρούμενα αποτελέσματα έχουν σημασία για την πραγματική στρατηγική αγοράς της επωνυμίας.
Μετρήστε τις ερωτήσεις που μπορούν να αλλάξουν μια απόφαση
Οι πελάτες μπορούν να συναντήσουν μια επωνυμία σε μια απάντηση Τεχνητής Νοημοσύνης πριν φτάσουν στον ιστότοπό της, στην καμπάνια της ή στην ομάδα πωλήσεών της. Το μάρκετινγκ επομένως χρειάζεται ορατότητα σε αυτό το περιβάλλον.
Αλλά η χρήσιμη μονάδα ανάλυσης δεν είναι μόνο το όνομα της επωνυμίας.
Η ομάδα πρέπει να γνωρίζει αν η επωνυμία εμφανίζεται σε σχετικές καταστάσεις, αν συνιστάται, πώς περιγράφονται η προσφορά και τα χαρακτηριστικά της, ποιοι ανταγωνιστές αναλαμβάνουν τον ρόλο της απόφασης, ποιες πηγές είναι ορατές και πού η αναπαράσταση γίνεται ελλιπής ή λανθασμένη.
Αυτή είναι η διαφορά μεταξύ του ελέγχου της Τεχνητής Νοημοσύνης για μια αναφορά και της έρευνας για το πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη αναπαριστά την επωνυμία.
Η Semantio επιτρέπει στις ομάδες μάρκετινγκ να χτίσουν αυτήν την έρευνα γύρω από τα δικά τους προϊόντα, κοινά, ανταγωνιστές και σενάρια, να την εκτελέσουν σε επιλεγμένα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης και να εξετάσουν τα στοιχεία πίσω από τα αποτελέσματα.
Αν θέλετε να καθορίσετε μια αρχική μέτρηση για την επωνυμία σας, δημιουργήστε έναν λογαριασμό Semantio και ξεκινήστε με τα σενάρια που έχουν σημασία για τους πελάτες σας.
