Kuidas turundusmeeskonnad saavad mõõta brändi nähtavust ja esindatust tehisintellektis?

Turundusmeeskonnad on aastaid õppinud, kuidas mõõta otsingunähtavust, sotsiaalmeedia haaret, brändi mainimisi ja veebisaidi liiklust. Tehisintellekti loodud vastused lisavad aga uue kihi. Potentsiaalne klient saab küsida, milliseid tooteid kaaluda, milline tarnija sobib konkreetse vajadusega või kuidas kaks brändi omavahel võrreldavad on – ja saada sünteesitud vastuse enne kummagi ettevõtte veebisaidi külastamist.

See loob uue mõõtmisprobleemi. Turundusmeeskonnad peavad teadma, kuidas brändi esindatakse, kas seda soovitatakse asjakohastes olukordades, millised konkurendid selle koha hõivavad ja kas teave on õige.

See ei asenda väljakujunenud turundusanalüütikat. See lisab veel ühe keskkonna, mida jälgida: tehisintellekti vastused, mis on loodud klientidele olulistes stsenaariumides.

Tehisintellekti nähtavus on alguspunkt, mitte lõplik mõõdik

Lihtsaim küsimus on: kas bränd ilmub tehisintellekti loodud vastuses?

See on tehisintellekti brändi nähtavuse alus. See on kasulik, sest puudumine ise võib olla tähendusrikas. Kui kasutaja küsib selgelt määratletud vajadusele vastavaid pakkujaid ja asjakohane bränd korduvalt ei ilmu, samal ajal kui konkurendid seda teevad, on turundusmeeskond leidnud uurimist väärt lünga.

Kuid ainuüksi kohalolek ütleb vähe brändi rolli kohta vastuses.

Ettevõte võib olla:

• mainitud asjakohase pakkujana;

• soovitatud kui üks parimaid valikuid märgitud vajaduse jaoks;

• tsiteeritud teabeallikana;

• loetletud konkurendina, kuid mitte soovitatud;

• kirjeldatud kui stsenaariumi jaoks sobimatu;

• seotud vale kategooria või sihtrühmaga;

• mainitud aegunud või vale teabega.

Kõik seitse tulemust loovad tehniliselt nähtavuse. Neil ei ole ilmselgelt sama turundusväärtust.

Seepärast tuleks mainimist ja soovitust mõõta eraldi. Kõrge mainimiste arv võib eksisteerida koos nõrga soovituste tulemusega. Samuti võib brändi mainida harvemini kui suuremat konkurenti, samal ajal kui seda soovitatakse järjepidevamalt kitsas, kaubanduslikult olulises kasutusjuhtumis.

Turundusmeeskonna jaoks ei ole seega kasulik küsimus mitte "Kui nähtavad me oleme tehisintellektis?" isoleeritult. See on: kus me oleme nähtavad, millises rollis, millistele sihtrühmadele ja vajadustele ning kellega võrreldes?

Brändi esindatus näitab, mida tehisintellekt teie turundusest arvab

Turundusmeeskonnad loovad seoseid kategooria, toodete, sihtrühmade, kasutusjuhtumite ja eristajate ümber. Tehisintellekti süsteemid saavad neid seoseid erinevalt rekonstrueerida.

Spetsialistiks positsioneeritud brändi võidakse kirjeldada kui üldist. Ettevõtete ostjatele mõeldud toodet võidakse soovitada väikeettevõtetele. Ettevõtet võidakse õigesti seostada ühe oma pakkumise küpse osaga, samal ajal kui uuem teenus jääb tegelikult nähtamatuks. Konkurent võib korduvalt saada atribuudi, mida bränd ise peab üheks oma tugevaimaks eristajaks.

Need on küsimused brändi esindatusest suurtes keelemudelites, mitte pelgalt nähtavusest.

Turunduse jaoks saab esindatuse jagada mitmeks praktiliseks dimensiooniks:

• kohalolek – kas bränd üldse ilmub;

• roll – kas see on pakkuja, soovitus, allikas, näide, konkurent või midagi muud;

• pakkumine – millised tooted ja teenused on sellega seotud;

• sihtrühm – kellele süsteem brändi asjakohaseks peab;

• atribuudid – millised omadused ja eelised on sellele määratud;

• konkurentsikontekst – millised brändid ilmuvad selle kõrval ja kuidas neid eristatakse;

• täpsus – kas brändi kohta käivad faktiväited on ajakohased ja õiged;

• allikad ja viited – millised nähtavad allikad vastusega kaasnevad, kui süsteem neid pakub.

Koos näitavad need dimensioonid, kuidas bränd siseneb tehisintellekti vahendatud kliendiotsustesse.

Alustage reaalsetest kliendiolukordadest, mitte märksõnade loendist

Traditsiooniline märksõnade jälgimine algab otsingupäringutest. Tehisintellekti vastuste uurimine peaks algama stsenaariumidest. Inimesed kirjeldavad sageli oma olukorda, nõudeid, piiranguid või kavandatud kasutust ja paluvad süsteemil valikuid kitsendada.

Võrrelge:

„Parim CRM-tarkvara”

koos:

„Oleme 70-liikmeline B2B ettevõte väikese müügimeeskonnaga ja vajame CRM-i, mida saab kiiresti juurutada ilma pühendunud administraatorita. Milliseid platvorme peaksime kaaluma?”

Teine küsimus annab süsteemile põhjuse eristuste tegemiseks. Bränd, mis puudub üldisest „parima CRM-i” loendist, võib siiski hästi toimida sihtrühma jaoks, mida see tegelikult soovib omandada.

Seepärast peaks kasulik uurimispaneel kajastama tegelikke tooteid, sihtrühmi ja otsustusolukordi, mitte kunstlikult maksimeerima brändi nimetamise võimalust.

Samuti tasub eraldada bränditud ja mittebränditud stsenaariumid. Küsimus „Kas bränd X sobib minu ettevõttele?” testib midagi muud kui küsimus „Millised pakkujad sobivad minu ettevõttele?”. Esimesel juhul on kasutaja brändi juba tutvustanud. Teisel juhul peab tehisintellekti süsteem selle ise kaalumiskomplekti tooma.

Turundusmeeskondade jaoks aitab see eristus eraldada tuvastamise avastamisest.

Mida turundusmeeskonnad saavad õppida konkurentsikontekstist

Tehisintellekti vastused võivad paljastada konkurentide hulga, mis ei vasta täpselt strateegiadokumendis kasutatule.

Mõned konkurendid saab määratleda enne uuringut. Teised võivad ilmuda spontaanselt: külgnev pakkuja, odavam alternatiiv või ettevõte, mida meeskond ei pidanud otseseks rivaaliks.

See ei tee automaatselt igast koos esinevast brändist tegelikku konkurenti. Kuid korduvaid mustreid tasub uurida.

Olulised küsimused hõlmavad järgmist:

• Millised konkurendid ilmuvad, kui meie bränd puudub?

• Milliseid brände soovitatakse samale sihtrühmale või kasutusjuhtumile?

• Milliseid atribuute kasutatakse ühe valiku teise ees eelistamise põhjendamiseks?

• Kas tehisintellekti süsteemid paigutavad meid kategooriasse, milles me tegelikult konkureerime?

• Kas meid võrreldakse premium-, massiturul, spetsialistide või asenduspakkumistega?

Stsenaariumi säilitamine muudab selle kasulikumaks. „Konkurent A ilmus sagedamini” on nõrk. „Konkurent A-d soovitati korduvalt hankemeeskondadele, kes seadsid esikohale kohaliku juurutamise toe, samal ajal kui meie bränd puudus” loob konkreetse sisu- või positsioneerimishüpoteesi, mida uurida.

Kontrollige, kas tehisintellekt mõistab pakkumist, mida te praegu müüte

Turundusmeeskonnad uuendavad rutiinselt veebisaite, toovad turule tooteid, muudavad pakendeid, sisenevad turgudele ja täpsustavad positsioneerimist. Tehisintellekti loodud vastused ei pruugi neid muudatusi koheselt ega järjepidevalt kajastada.

Üks mudel võib kirjeldada praegust portfelli õigesti, samal ajal kui teine keskendub vanemale pakkumisele. Uus teenus võib puududa, lõpetatud toode võib endiselt ilmuda või kohalikud ja globaalsed pakkumised võivad seguneda.

Eristus on oluline. Brändi hallutsinatsioon on kontrollitavalt vale faktiväide. Välajätmised, aegunud väited, ülelihtsustamised ja positsioneerimise ebakõlad on erinevad probleemid.

Turundajate jaoks saab praktiline audit küsida:

• Kas süsteem tunneb ära praeguse toote või teenuse?

• Kas see seostab seda pakkumist õige sihtrühma ja kasutusjuhtumitega?

• Kas olulised eristajad on vastuses nähtavad?

• Kas brändile omistatakse lõpetatud, aegunud või olematuid elemente?

• Kas vastus ajab ettevõtte segamini teise üksuse, tütarettevõtte või sarnase nimega ettevõttega?

Allikad on olulised, kuid viide ei ole mõju tõend

Kui süsteem paljastab allikaid või viiteid, võivad need näidata, et konkurendi leht on korduvalt nähtav, et aegunud kolmanda osapoole kirjeldus jääb silmapaistvaks või et brändi enda materjalid ilmuvad konkreetsete küsimuste korral.

Kuid allikaanalüüs vajab piiranguid.

Nähtav viide ei tõesta, et viidatud leht põhjustas soovituse. Brändi saab tsiteerida teabeallikana, ilma et seda esitataks pakkujana. Mõned süsteemid ei paljasta ka kõiki vastuse loomiseks kasutatud allikaid.

Seepärast peaks allika kohalolek, brändi mainimine ja soovitus jääma eraldi tähelepanekuteks.

Turundus kontrollib oma veebisaiti, sisu, väiteid, infoarhitektuuri ja mõnda välist kommunikatsiooni, kuid mitte lõplikku tehisintellekti vastust. Brändisemantika kirjeldab seda eristust oma raamistikus mida saab tehisintellekti otsingus tegelikult optimeerida: optimeerida kontrollitud varasid, mõjutada infokeskkonda ja mõõta tulemusi väljaspool otsest kontrolli.

Kasutage tehisintellekti vastuste andmeid turunduse tööde nimekirja loomiseks

Mõõtmise väärtus ilmneb siis, kui tulemus muudab seda, mida meeskond järgmiseks uurib.

Bränd puudub asjakohastes avastamisstsenaariumides.
Kontrollige, kas kategooria, pakkumine ja kasutusjuhtumid on selgelt kirjeldatud omandatud ja usaldusväärsetes välistes allikates. Võrrelge, millised konkurendid ilmuvad.

Bränd on nähtav, kuid seda soovitatakse harva.
Vaadake soovitustes kasutatud kriteeriume. Probleemiks võib olla nõrk eristumine, ebaselge sihtrühma sobivus või tegelik ebakõla stsenaariumiga.

Brändi soovitatakse valele sihtrühmale.
Vaadake üle, kuidas tooteid, kliendigruppe ja piiranguid kirjeldatakse. Kõrge nähtavus ebaolulises kontekstis ei ole edumõõdik.

Tehisintellekt seostab brändi korduvalt aegunud atribuudi või pakkumisega.
Tehke kindlaks, kus see teave on endiselt kättesaadav ja kas praegused allikad väidavad asendust selgelt ja järjepidevalt.

Konkurent omab atribuuti, mida bränd peab eristavaks.
Võrrelge mõlema brändi kohta kättesaadavaid tõendeid. Kampaania väide ei ole sama, mis toetatakse järjepidevalt tootelehtedel, ekspertsisus ja välistes allikates.

Tulemused erinevad oluliselt tehisintellekti süsteemide vahel.
Uurige üksikuid vastuseid, allikaid ja uurimistingimusi, selle asemel et sundida neid ühte narratiivi.

Eesmärk on muuta täheldatud vastusemustrid konkreetseteks hüpoteesideks, mida saab prioritiseerida koos SEO, sisu, digitaalse PR ja bränditööga.

Esmalt baasjoon, seejärel mõõtke muutusi

Ühekordne audit võib anda baasjoone enne siseprogrammi, toote turuletoomist, positsioneerimise muutmist või veebisaidi migratsiooni. Seejärel saab meeskond korrata võrreldavat uuringut ja küsida, kas täheldatud muster muutus.

Mitte iga erinevus ei tõesta, et kampaania põhjustas muutuse. Tehisintellekti väljundid varieeruvad, platvormid muutuvad ja konkurendid tegutsevad. Enne ja pärast võrdlus peaks säilitama uurimiskavandi võimalikult täpselt ja dokumenteerima katsetingimused.

See on LLM-i brändi jälgimise loogika: jälgimine on võrreldavate mõõtmiste jada, mitte juhuslik käsitsi viipade kontrollimine.

Turunduse jaoks aitab korduv mõõtmine vastata küsimustele, näiteks:

• Kas äsja turule toodud pakkumine on hakanud ilmuma asjakohastes stsenaariumides?

• Kas brändi seostatakse kavandatud kategooriaga järjepidevamalt?

• Kas faktiline probleem on kadunud järgnevatest mõõtmistest?

• Kas konkurendid saavad soovituste kohalolekut strateegiliselt olulises segmendis?

• Kas nähtavate allikate hulk muutus pärast uut sisu või PR-tegevust?

Need on tähelepanekud, mitte automaatsed põhjuslikud väited. Nende väärtus tuleneb võrreldavast uurimisraamistikust ja säilitatud tõenditest.

Kuidas Semantio uurimistööd struktureerib

Semantio on loodud selleks, et muuta seda tüüpi analüüs korduvaks uurimisprotsessiks.

Alguspunktiks on brändi identiteet: struktureeritud profiil, mis hõlmab brändi, tooteid või teenuseid, sihtrühmi või personasid ja konkurente. See annab konteksti uuringule, mis põhineb tegelikul turuolukorral.

Stsenaariumid esindavad seejärel asjakohaseid teabe- ja otsustusvajadusi erinevates etappides ja sihtrühmades. Meeskond saab neid käivitada valitud tehisintellekti mudelites ja võrrelda vastuseid.

Semantio analüüsib selliseid dimensioone nagu brändi kohalolek, soovitus, sentiment, omistatud omadused, konkurendid, tooted ja teenused, kättesaadavad allikad ja viited ning esindatuse probleemid. Tulemused jäävad seotuks aluseks olevate vastustega, nii et kasutaja saab liikuda koondtulemusest konkreetse vastuseni, mis selle tekitas.

Armatuurlaud ütleb turundusmeeskonnale, kuhu vaadata. Täielik vastus näitab, miks tulemus nii klassifitseeriti ja kas järeldus on kontekstis mõistlik.

See on oluline, kui tulemusi arutatakse SEO, PR, tootearendusmeeskondade või juhtkonnaga: läbipaistmatu skoori asemel saab turundaja näidata stsenaariumi, vastust, konkureerivaid brände, allikaid ja konkreetset väidet või soovitust.

Mõõtmine peaks ühendama turunduse, SEO, GEO ja PR-i

Tehisintellekti brändi esindatus hõlmab mitut funktsiooni.

Turundus määratleb pakkumise, sihtrühmad ja positsioneerimise. SEO toetab ligipääsetavust ja avastamist. Sisu loob tõendid, mis selgitavad brändi. PR mõjutab välist allikakeskkonda. Toote- ja müügimeeskonnad teavad, kas soovitus tegelikult pakkumisega sobib.

Mõõtmine ühendab need funktsioonid, näidates, mida tehisintellekti süsteem kasutajale ütleb, kui bränd, kategooria või probleem vestlusesse siseneb.

Brändisemantika töö kuidas mõõta tehisintellekti nähtavust teeb sama metodoloogilise punkti laiemast perspektiivist: mõõdikud vajavad selgeid sündmusi, nimetajaid ja uurimistingimusi. Mainimiste määr, viitamiste määr ja soovituste määr vastavad erinevatele küsimustele. Nende kombineerimine üheks muljetavaldavaks protsendiks muudab tulemuse esitamise lihtsamaks ja kasutamise raskemaks.

Turundusmeeskonna eesmärk ei ole maksimeerida iga kättesaadavat numbrit. See on mõista, millised täheldatud tulemused on brändi tegeliku turustrateegia jaoks olulised.

Mõõtke küsimusi, mis võivad otsust muuta

Kliendid võivad brändiga kokku puutuda tehisintellekti vastuses enne selle veebisaidi, kampaania või müügimeeskonnani jõudmist. Turundus vajab seetõttu nähtavust selles keskkonnas.

Kuid kasulik analüüsiühik ei ole ainult brändi nimi.

Meeskond peab teadma, kas bränd ilmub asjakohastes olukordades, kas seda soovitatakse, kuidas selle pakkumist ja atribuute kirjeldatakse, millised konkurendid võtavad otsustusrolli, millised allikad on nähtavad ja kus esindatus muutub ebatäielikuks või valeks.

See on erinevus tehisintellekti mainimise kontrollimise ja tehisintellekti brändi esindatuse uurimise vahel.

Semantio võimaldab turundusmeeskondadel luua seda uurimistööd oma toodete, sihtrühmade, konkurentide ja stsenaariumide ümber, käivitada seda valitud tehisintellekti mudelites ja kontrollida tulemuste taga olevaid tõendeid.

Kui soovite oma brändi jaoks baasjoone luua, looge Semantio konto ja alustage stsenaariumidega, mis on teie klientidele olulised.