Rinkodaros komandos daugelį metų mokėsi, kaip įvertinti paieškos matomumą, socialinių tinklų pasiekiamumą, prekės ženklo paminėjimus ir svetainės srautą. Dirbtinio intelekto generuojami atsakymai prideda naują lygmenį. Potencialus klientas gali paklausti, kokius produktus verta apsvarstyti, kuris tiekėjas atitinka konkrečius poreikius arba kaip palyginti du prekės ženklus – ir gauti apibendrintą atsakymą dar prieš apsilankydamas bet kurios įmonės svetainėje.
Tai sukuria naują matavimo problemą. Rinkodaros komandos turi žinoti, kaip prekės ženklas yra reprezentuojamas, ar jis rekomenduojamas atitinkamose situacijose, kurie konkurentai užima jo vietą ir ar informacija yra teisinga.
Tai nepakeičia nusistovėjusios rinkodaros analizės. Tai prideda dar vieną aplinką stebėti: dirbtinio intelekto atsakymus, generuojamus klientams svarbiuose scenarijuose.
Dirbtinio intelekto matomumas yra pradžios taškas, o ne galutinis rodiklis
Pats paprasčiausias klausimas yra: ar prekės ženklas pasirodo dirbtinio intelekto generuojamame atsakyme?
Tai yra dirbtinio intelekto prekės ženklo matomumo pagrindas. Tai naudinga, nes pats nebuvimas gali būti reikšmingas. Jei vartotojas klausia apie tiekėjus, atitinkančius aiškiai apibrėžtą poreikį, ir atitinkamas prekės ženklas nuolat nepasirodo, o konkurentai pasirodo, rinkodaros komanda randa spragą, kurią verta ištirti.
Tačiau vien buvimas mažai ką pasako apie prekės ženklo vaidmenį atsakyme.
Įmonė gali būti:
paminėta kaip atitinkamas tiekėjas;
rekomenduojama kaip vienas geriausių variantų nurodytam poreikiui;
cituojama kaip informacijos šaltinis;
įtraukta į konkurentų sąrašą, bet nerekomenduojama;
apibūdinta kaip netinkama scenarijui;
susijusi su netinkama kategorija ar auditorija;
paminėta naudojant pasenusią arba klaidingą informaciją.
Visi septyni rezultatai techniškai sukuria matomumą. Akivaizdu, kad jie neturi vienodos rinkodaros vertės.
Štai kodėl paminėjimas ir rekomendacija turėtų būti matuojami atskirai. Didelis paminėjimų skaičius gali egzistuoti kartu su silpnu rekomendacijų našumu. Taip pat prekės ženklas gali būti minimas rečiau nei didesnis konkurentas, tačiau nuosekliau rekomenduojamas siaurame, komerciškai svarbiame naudojimo atveju.
Rinkodaros komandai naudingas klausimas todėl nėra „Kiek esame matomi dirbtiniame intelekte?“ izoliuotai. Jis yra: kur esame matomi, kokiu vaidmeniu, kokiai auditorijai ir poreikiams, ir lyginant su kuo?
Prekės ženklo reprezentacija rodo, ką dirbtinis intelektas daro su jūsų rinkodara
Rinkodaros komandos kuria asociacijas aplink kategoriją, produktus, auditorijas, naudojimo atvejus ir skirtumus. Dirbtinio intelekto sistemos gali rekonstruoti šias asociacijas skirtingai.
Prekės ženklas, pozicionuojamas kaip specialistas, gali būti apibūdintas kaip universalus. Produktas, skirtas įmonių pirkėjams, gali būti rekomenduojamas mažoms įmonėms. Įmonė gali būti teisingai susieta su viena brandžia savo pasiūlymo dalimi, o naujesnė paslauga išlieka faktiškai nematoma. Konkurentas gali nuolat gauti atributą, kurį pats prekės ženklas laiko vienu stipriausių savo skirtumų.
Tai yra prekės ženklo reprezentacijos dideliuose kalbos modeliuose, o ne tik matomumo, klausimai.
Rinkodarai reprezentacija gali būti suskirstyta į kelias praktines dimensijas:
buvimas – ar prekės ženklas apskritai pasirodo;
vaidmuo – ar tai yra tiekėjas, rekomendacija, šaltinis, pavyzdys, konkurentas ar kas nors kita;
pasiūlymas – kokie produktai ir paslaugos yra su juo susiję;
auditorija – kam sistema, atrodo, laiko prekės ženklą tinkamu;
atributai – kokios charakteristikos ir privalumai jam priskiriami;
konkurencinis kontekstas – kurie prekės ženklai pasirodo kartu su juo ir kaip jie skiriasi;
tikslumas – ar faktiniai teiginiai apie prekės ženklą yra aktualūs ir teisingi;
šaltiniai ir citatos – kokie matomi šaltiniai lydi atsakymą, kai sistema juos pateikia.
Kartu šios dimensijos rodo, kaip prekės ženklas patenka į dirbtinio intelekto tarpininkaujamus klientų sprendimus.
Pradėkite nuo realių klientų situacijų, o ne nuo raktinių žodžių sąrašo
Tradicinis raktinių žodžių sekimas prasideda nuo paieškos užklausų. Dirbtinio intelekto atsakymų tyrimas turėtų prasidėti nuo scenarijų. Žmonės dažnai apibūdina savo situaciją, reikalavimus, apribojimus ar numatomą naudojimą ir prašo sistemos susiaurinti pasirinkimus.
Palyginkite:
„Geriausia CRM programinė įranga“
su:
„Esame 70 darbuotojų B2B įmonė su maža pardavimų komanda ir mums reikia CRM, kurią būtų galima greitai įdiegti be specialaus administratoriaus. Kokias platformas turėtume apsvarstyti?“
Antrasis klausimas suteikia sistemai priežastį daryti skirtumus. Prekės ženklas, kurio nėra bendrame „geriausios CRM“ sąraše, vis tiek gali gerai pasirodyti auditorijai, kurią jis iš tikrųjų nori įgyti.
Štai kodėl naudingas tyrimo skydelis turėtų atspindėti realius produktus, auditorijas ir sprendimų situacijas, o ne dirbtinai didinti tikimybę, kad prekės ženklas bus pavadintas.
Taip pat verta atskirti firminius ir nefirminius scenarijus. Klausimas „Ar prekės ženklas X tinka mano įmonei?“ tikrina kažką kitaip nei klausimas „Kokie tiekėjai tinka mano įmonei?“. Pirmuoju atveju vartotojas jau pristatė prekės ženklą. Antruoju atveju dirbtinio intelekto sistema turi pati įtraukti jį į svarstytinų variantų sąrašą.
Rinkodaros komandoms šis skirtumas padeda atskirti atpažinimą nuo atradimo.
Ką rinkodaros komandos gali sužinoti iš konkurencinio konteksto
Dirbtinio intelekto atsakymai gali atskleisti konkurentų rinkinį, kuris tiksliai neatitinka to, kuris naudojamas strategijos plane.
Kai kurie konkurentai gali būti apibrėžti prieš tyrimą. Kiti gali atsirasti spontaniškai: gretimas tiekėjas, pigesnė alternatyva arba įmonė, kurios komanda nelaikė tiesioginiu konkurentu.
Tai automatiškai nepadaro kiekvieno kartu pasirodančio prekės ženklo tikru konkurentu. Tačiau pasikartojantys modeliai yra verti tyrimo.
Svarbūs klausimai apima:
Kokie konkurentai pasirodo, kai mūsų prekės ženklo nėra?
Kokie prekės ženklai rekomenduojami tai pačiai auditorijai ar naudojimo atvejui?
Kokie atributai naudojami pagrįsti vieno varianto pasirinkimą, o ne kito?
Ar dirbtinio intelekto sistemos priskiria mus kategorijai, kurioje iš tikrųjų konkuruojame?
Ar esame lyginami su aukščiausios klasės, masinės rinkos, specialistų ar pakaitiniais pasiūlymais?
Scenarijaus išsaugojimas daro tai naudingesniu. „Konkurentas A pasirodė dažniau“ yra silpnas teiginys. „Konkurentas A buvo nuolat rekomenduojamas pirkimų komandoms, teikiančioms pirmenybę vietiniam diegimo palaikymui, o mūsų prekės ženklo nebuvo“ sukuria konkrečią turinio ar pozicionavimo hipotezę, kurią reikia ištirti.
Patikrinkite, ar dirbtinis intelektas supranta jūsų šiuo metu parduodamą pasiūlymą
Rinkodaros komandos nuolat atnaujina svetaines, pristato produktus, keičia pakuotes, įeina į rinkas ir tobulina pozicionavimą. Dirbtinio intelekto generuojami atsakymai nebūtinai iš karto ar nuosekliai atspindi šiuos pokyčius.
Vienas modelis gali teisingai apibūdinti dabartinį portfelį, o kitas – sutelkti dėmesį į senesnį pasiūlymą. Nauja paslauga gali būti neįtraukta, nutrauktas produktas vis dar gali pasirodyti, arba vietiniai ir pasauliniai pasiūlymai gali būti sumaišyti.
Skirtumas yra svarbus. Prekės ženklo haliucinacija yra patikrinamai klaidingas faktinis teiginys. Praleidimai, pasenę teiginiai, supaprastinimai ir pozicionavimo neatitikimai yra skirtingos problemos.
Rinkodaros specialistams praktinis auditas gali paklausti:
Ar sistema atpažįsta dabartinį produktą ar paslaugą?
Ar ji susieja tą pasiūlymą su tinkama auditorija ir naudojimo atvejais?
Ar atsakyme matomi svarbūs skirtumai?
Ar prekės ženklui priskiriami nutraukti, pasenę ar neegzistuojantys elementai?
Ar atsakymas painioja įmonę su kitu subjektu, dukterine įmone ar panašaus pavadinimo verslu?
Šaltiniai yra svarbūs, tačiau citata nėra įtakos įrodymas
Kai sistema atskleidžia šaltinius ar citatas, jie gali parodyti, kad konkurento puslapis yra nuolat matomas, kad pasenęs trečiosios šalies aprašymas išlieka svarbus arba kad paties prekės ženklo medžiaga pasirodo konkretiems klausimams.
Tačiau šaltinių analizė reikalauja saiko.
Matoma citata neįrodo, kad cituojamas puslapis sukėlė rekomendaciją. Prekės ženklas gali būti cituojamas kaip informacijos šaltinis, nepateikiant jo kaip tiekėjo. Kai kurios sistemos taip pat neatskleidžia visų šaltinių, naudojamų atsakymui sukurti.
Štai kodėl šaltinio buvimas, prekės ženklo paminėjimas ir rekomendacija turėtų išlikti atskirais stebėjimais.
Rinkodara kontroliuoja savo svetainę, turinį, teiginius, informacijos architektūrą ir kai kuriuos išorinius ryšius, bet ne galutinį dirbtinio intelekto atsakymą. Prekės ženklo semantika apibūdina šį skirtumą savo sistemoje, skirtoje tam, ką iš tikrųjų galima optimizuoti dirbtinio intelekto paieškoje: optimizuoti kontroliuojamus išteklius, daryti įtaką informacinei aplinkai ir matuoti rezultatus, kurie nėra tiesiogiai kontroliuojami.
Naudokite dirbtinio intelekto atsakymų duomenis rinkodaros darbų sąrašui sudaryti
Matavimo vertė pasirodo, kai rezultatas pakeičia tai, ką komanda tirs toliau.
Prekės ženklo nėra atitinkamuose atradimo scenarijuose.
Patikrinkite, ar kategorija, pasiūlymas ir naudojimo atvejai yra aiškiai aprašyti nuosavuose ir patikimuose išoriniuose šaltiniuose. Palyginkite, kurie konkurentai pasirodo.
Prekės ženklas yra matomas, bet retai rekomenduojamas.
Pažvelkite į rekomendacijose naudojamus kriterijus. Problema gali būti silpnas išskyrimas, neaiškus auditorijos atitikimas arba tikras neatitikimas scenarijui.
Prekės ženklas rekomenduojamas netinkamai auditorijai.
Peržiūrėkite, kaip aprašomi produktai, klientų grupės ir apribojimai. Didelis matomumas nereikšmingame kontekste nėra sėkmės rodiklis.
Dirbtinis intelektas nuolat sieja prekės ženklą su pasenusiu atributu ar pasiūlymu.
Nustatykite, kur ta informacija išlieka prieinama ir ar dabartiniai šaltiniai aiškiai ir nuosekliai nurodo pakeitimą.
Konkurentas turi atributą, kurį prekės ženklas laiko išskirtiniu.
Palyginkite abiejų prekės ženklų turimus įrodymus. Kampanijos teiginys nėra tas pats, kas nuosekliai palaikomas visuose produktų puslapiuose, ekspertų turinyje ir išoriniuose šaltiniuose.
Rezultatai iš esmės skiriasi tarp dirbtinio intelekto sistemų.
Išnagrinėkite individualius atsakymus, šaltinius ir tyrimo sąlygas, o ne verčiate juos į vieną pasakojimą.
Esmė yra paversti stebimus atsakymų modelius konkrečiomis hipotezėmis, kurias galima prioritetizuoti kartu su SEO, turinio, skaitmeninių ryšių su visuomene ir prekės ženklo darbu.
Pirmiausia nustatykite bazinę liniją, tada matuokite pokyčius
Vienkartinis auditas gali suteikti bazinę liniją prieš turinio programą, produkto pristatymą, pozicionavimo keitimą ar svetainės migraciją. Tada komanda gali pakartoti panašų tyrimą ir paklausti, ar stebimas modelis pasikeitė.
Ne kiekvienas skirtumas įrodo, kad kampanija sukėlė pokyčius. Dirbtinio intelekto rezultatai skiriasi, platformos keičiasi ir konkurentai veikia. Prieš ir po palyginimas turėtų kuo tiksliau išsaugoti tyrimo planą ir dokumentuoti bandymo sąlygas.
Tai yra LLM prekės ženklo stebėjimo logika: stebėjimas yra palyginamų matavimų seka, o ne atsitiktinis rankinis raginimų tikrinimas.
Rinkodarai pakartotinis matavimas gali padėti atsakyti į tokius klausimus kaip:
Ar naujai pristatytas pasiūlymas pradėjo pasirodyti atitinkamuose scenarijuose?
Ar prekės ženklas nuosekliau siejamas su numatyta kategorija?
Ar faktinė problema išnyko iš vėlesnių matavimų?
Ar konkurentai įgyja rekomendacijų buvimą strategiškai svarbiame segmente?
Ar matomų šaltinių rinkinys pasikeitė po naujo turinio ar PR veiklos?
Tai yra stebėjimai, o ne automatiniai priežastiniai teiginiai. Jų vertė kyla iš palyginamo tyrimo rėmo ir išsaugotų įrodymų.
Kaip Semantio struktūrizuoja tyrimą
Semantio yra sukurta paversti šio tipo analizę pakartojamu tyrimo procesu.
Pradžios taškas yra prekės ženklo identitetas: struktūrizuotas profilis, apimantis prekės ženklą, produktus ar paslaugas, auditorijas ar personas ir konkurentus. Jis suteikia kontekstą tyrimui, pagrįstam faktine rinkos situacija.
Scenarijai tada atspindi atitinkamą informaciją ir sprendimų poreikius skirtinguose etapuose ir auditorijose. Komanda gali juos paleisti per pasirinktus dirbtinio intelekto modelius ir palyginti atsakymus.
Semantio analizuoja tokias dimensijas kaip prekės ženklo buvimas, rekomendacija, nuotaika, priskirtos charakteristikos, konkurentai, produktai ir paslaugos, prieinami šaltiniai ir citatos bei reprezentacijos problemos. Rezultatai išlieka susiję su pagrindiniais atsakymais, todėl vartotojas gali pereiti nuo bendro rezultato prie konkretaus atsakymo, kuris jį sukėlė.
Prietaisų skydelis nurodo rinkodaros komandai, kur ieškoti. Visas atsakymas rodo, kodėl rezultatas buvo klasifikuotas taip ir ar išvada yra prasminga kontekste.
Tai svarbu, kai išvados aptariamos su SEO, PR, produktų komandomis ar vadovybe: vietoj neaiškaus balo rinkodaros specialistas gali parodyti scenarijų, atsakymą, konkuruojančius prekės ženklus, šaltinius ir konkretų teiginį ar rekomendaciją.
Matavimas turėtų sujungti rinkodarą, SEO, GEO ir PR
Dirbtinio intelekto prekės ženklo reprezentacija apima kelias funkcijas.
Rinkodara apibrėžia pasiūlymą, auditorijas ir pozicionavimą. SEO palaiko prieinamumą ir atradimą. Turinys sukuria įrodymus, paaiškinančius prekės ženklą. PR daro įtaką išorinei šaltinių aplinkai. Produktų ir pardavimų komandos žino, ar rekomendacija iš tikrųjų atitinka pasiūlymą.
Matavimas sujungia šias funkcijas, parodydamas, ką dirbtinio intelekto sistema pasako vartotojui, kai prekės ženklas, kategorija ar problema patenka į pokalbį.
Prekės ženklo semantikos darbas apie kaip įvertinti dirbtinio intelekto matomumą pateikia tą patį metodologinį punktą iš platesnės perspektyvos: metrikai reikia aiškių įvykių, vardiklių ir tyrimo sąlygų. Paminėjimų dažnis, citavimo dažnis ir rekomendacijų dažnis atsako į skirtingus klausimus. Jų sujungimas į vieną įspūdingą procentą daro rezultatą lengviau pateikiamą ir sunkiau naudojamą.
Rinkodaros komandai tikslas nėra maksimizuoti kiekvieną galimą skaičių. Tai yra suprasti, kurie stebimi rezultatai yra svarbūs prekės ženklo faktinei rinkos strategijai.
Įvertinkite klausimus, kurie gali pakeisti sprendimą
Klientai gali susidurti su prekės ženklu dirbtinio intelekto atsakyme dar prieš pasiekdami jo svetainę, kampaniją ar pardavimų komandą. Todėl rinkodarai reikia matomumo šioje aplinkoje.
Tačiau naudingas analizės vienetas nėra vien tik prekės ženklo pavadinimas.
Komandai reikia žinoti, ar prekės ženklas pasirodo atitinkamose situacijose, ar jis rekomenduojamas, kaip aprašomas jo pasiūlymas ir atributai, kurie konkurentai užima sprendimo vaidmenį, kokie šaltiniai yra matomi ir kur reprezentacija tampa neišsami ar klaidinga.
Tai yra skirtumas tarp dirbtinio intelekto tikrinimo dėl paminėjimo ir tyrimo, kaip dirbtinis intelektas reprezentuoja prekės ženklą.
Semantio leidžia rinkodaros komandoms kurti šį tyrimą pagal savo produktus, auditorijas, konkurentus ir scenarijus, paleisti jį per pasirinktus dirbtinio intelekto modelius ir patikrinti rezultatus pagrindžiančius įrodymus.
Jei norite nustatyti savo prekės ženklo bazinę liniją, susikurkite Semantio paskyrą ir pradėkite nuo scenarijų, kurie yra svarbūs jūsų klientams.
