Növelje készségeit a Growth Memo heti szakértői betekintéseivel. Iratkozz fel ingyen!
Az AI-keresés láthatósága nem „túl kockázatos” ahhoz, hogy befektessenek a vezetők számára. Az AI-keresési stratégiák vezetésnek való eladása az körülbelül kockázat.
A Deloitte +2700 vezető megkérdezésével végzett felméréséből kiderül, hogy egy mesterséges intelligencia keresési stratégiájának nevezési díja nem innovációról, hanem kockázatról szól.
A keresőoptimalizálási csapatoknak egyetlen okból sem sikerül eladniuk a mesterséges intelligencia keresési stratégiáit: determinisztikus ROI-t hirdetnek valószínűségi környezetben.
A régi módszer: Rangsorok → forgalom → bevétel. De ez az eseménylánc nem létezik az AI-rendszerekben.
Az LLM-ek nem rangsorolnak. Szintetizálnak. A Google mesterséges intelligencia áttekintései és az AI mód pedig nem „küld forgalmat”. Válaszolnak.
A legtöbb csapat azonban még mindig pusztuló modellre épített paklival lép be egy vezetői értekezletre. Aztán a vezetők nemet mondanak – nem azért, mert az AI-keresés „nem működik”, hanem azért, mert a prezentáció olyan eredményt kér tőlük, amelyet senki sem tud garantálni.
A mesterséges intelligencia keresése során nem lehet bizonyosságot eladni. Csak eladni lehet irányított tanulás.
1. Determinisztikus ROI-modellel nem lehet AI-keresést eladni
Mindenki folyamatosan rossz kérdést tesz fel: „Hogyan bizonyíthatom be, hogy az AI-keresési stratégiám működni fog, hogy a vezetés finanszírozza azt?” Nem teheted; nincs forgalmi lánc, amit modellezhetnél. A véletlenszerűséget közvetlenül a kimenetekbe sütjük.
Ön arra kényszeríti a vezetést, hogy értékelje a mesterséges intelligencia keresési stratégiáját egy olyan keretrendszerrel, amely már hanyatlóban van. A mesterséges intelligencia keresése és a hagyományos SEO mutatókkal és előrejelzésekkel kapcsolatos zűrzavar megakadályozza a részvételt. Amikor a SEO csapatok megpróbálnak eladni egy AI keresési stratégiát a vezetésnek, gyakran több strukturális problémába ütköznek:
- Az egyértelmű hozzárendelés és a ROI hiánya: Ahol lehetőséget lát, a vezetés homályos eredményeket lát, és prioritáson kívül helyezi a befektetéseket. Az AI Overviews, a ChatGPT vagy a Perplexity forgalmát és konverzióit nehéz nyomon követni.
- Eltérés az alapvető üzleti mutatóktól: Nehezebb az eredményeket a bevételhez, a CAC-hoz vagy a folyamathoz kötni – különösen a B2B esetében.
- Az AI-keresés túl kísérletinek tűnik: A korai befektetések fogadásnak tűnnek, nem stratégiának. A vezetés ezt úgy tekintheti, mint ami elvonja a figyelmet a „valódi” SEO-tól vagy a növekedési munkától.
- Nincsenek kihasználható saját felületek: Sok márka egyáltalán nem szerepel az AI-válaszokban. A keresőoptimalizálási csapatok olyan stratégiát árulnak, amelynek nincs jelenlegi alaphelyzete.
- Zavar a SEO és az AI keresési stratégiája között: A vezetés nem érti a különbséget a klasszikus Google Keresésre való optimalizálás és az LLM-ek és az AI áttekintések között. Világos megkülönböztetésre van szükség az új költségvetés és figyelem biztosításához.
- A tartalom vagy a technikai felkészültség hiánya: A webhely nem rendelkezik a strukturált tartalommal, a márkajoggal vagy a dokumentációval ahhoz, hogy megjelenjen az AI által generált eredmények között.
2. A mesterséges intelligencia keresési stratégiájának bemutatása kockázatcsökkentésként, nem lehetőségként
A vezetők nem vesznek teljesítményt kétértelmű környezetben. Döntési minőséget vásárolnak. És a döntés, amit meg kell hozniuk, egyszerű: A márkájának be kellene fektetnie a mesterséges intelligencia által vezérelt felfedezésekbe, mielőtt a versenytársak megragadják az előnyt – vagy sem?
Az AI-keresés még mindig kétértelmű környezet. Ez az oka annak, hogy a nyerő stratégiai bemutatót a gyors, fegyelmezett tanulásra kell felépíteni, előre beállított gyilkossági kritériumokkal a forgalom → bevétel előrejelzése helyett. Hagyományosan a keresőoptimalizálási csapatok bemutatják az eredményeket (forgalom, konverziók), de a vezetésnek vásárolnia kell tanulási infrastruktúra (tesztrendszerek, mérési keretrendszerek, megölési kritériumok) az AI-kereséshez.
A vezetés azt gondolja, hogy Ön „több SEO-költségvetést” kér, amikor valójában arra kéri őket, hogy vásároljanak opciót egy új terjesztési csatornán.
Mindenki úgy kezeli a pályát, mint „meggyőzni őket, hogy működni fog”, holott azt kellene „meggyőzni, hogy a nem tudás költsége magasabb, mint a kiderítés költsége”. A vezetőknek nincs szükségük bizonyosságra a hatást illetően – bizonyosságra van szükségük arról, hogy a pénzükből döntést hoznak.
A tét kristálytiszta:
Az Ön nézőpontja + Következmények = Tét. A vezetőknek tudniuk kell, mi történik, ha nem cselekszenek.
A mesterséges intelligencia keresési stratégiájának továbbadásának költsége egyszerű és brutális lehet:
- Azok a versenytársak, akik korán befektetnek az AI-keresés láthatóságába, növelik az entitás tekintélyét és a márka jelenlétét.
- Az organikus forgalom stagnál, és idővel csökkenni fog, miközben a kattintásonkénti költség emelkedik.
- Az AI áttekintések és a mesterséges intelligencia mód kimenetei felváltják azokat a lekérdezéseket, amelyeket márkája nyert a Google-ban.
- A következő felfedezési csatornára gyakorolt befolyása nélküled dől el.
Az AI-keresési stratégia a márka tekintélyét, a harmadik felek említését, az entitáskapcsolatokat, a tartalommélységet, a mintafelismerést és a bizalmi jeleket építi ki az LLM-ekben. Ezek a jelek összetettek. Belefagynak a jövőbeli modellek képzési adataiba is.
Ha most nem alakítja ezt a lábnyomot, a modell a már meglévő maradékokra fog támaszkodni, attól függően, hogy a versenytársak mit táplálnak vele.
3. Ellenőrzött kísérletek értékesítése – kicsi, visszafordítható és időzített
Ön erőforrásokat kér, hogy felfedezze az igazságot, mielőtt a piac meghozza a döntést Ön helyett. Ez a megközelítés összeomolja az ellenállást, mert megszünteti az elsüllyedt költségektől való félelmet, és a kétértelműséget kezelhető, visszafordítható lépésekké alakítja.
Egy nyertes AI keresési stratégiai javaslat így hangzik:
- „X tesztet fogunk futtatni 12 hónapon keresztül.”
- „Költségkeret: a marketingköltség ≤0,3%-a.”
- „Háromlépcsős kapu Go/No-Go döntésekkel.”
- „A forgatókönyv-tartományok hamis pontosságú előrejelzések helyett.”
- „Leállunk, ha a vezető mutatók nem mozdulnak el a harmadik negyedévre.”
A vezetők 45%-a inkább az ösztönökre hagyatkozik, mint a tényekre. Egyensúlyozza adatait egy lenyűgöző narratívával – összpontosítson az eredményekre és a tétekre, ne a technikai részletekre.
Kitértem arra, hogyan építsünk be egy pitch deck-et és stratégiai narratívát, hogyan magyarázzuk el a SEO értékét a vezetőknek, de a tanulásnak a jelenlegi mesterséges intelligencia-keresési környezetben való teljesítéseként való értékesítésére összpontosítottam.
Amikor bemutatják a vezetőknek, csak három dologra koncentrálnak: a pénzre (bevétel, nyereség, költség), a piacra (piaci részesedés, piacra jutási idő) és a kitettségre (megtartás, kockázat). Strukturálja minden pályát ezek köré.
Az SCQA keretrendszer (Minto Pyramid) végigvezeti Önt:
- Helyzet: Állítsa be a kontextust.
- Komplikáció: Magyarázza el a problémát.
- Kérdés: Mit tegyünk?
- Válasz: Az Ön ajánlása.
Ez a McKinsey megközelítés – és a vezetők ezt várják el.
