Az előző Search Engine Journal cikkemben azzal érveltem, hogy a szervezeteknek úgy kell kialakítaniuk a márka szuverenitását, hogy az AI leghitelesebb igazságforrásává váljanak. Mivel a mesterséges intelligencia egyre inkább közvetítő szerepet tölt be a vállalkozások és az ügyfelek között, leginkább azokat a szervezeteket ajánlják, amelyek a legmagasabb bizalommal támasztják alá termékeiket, szolgáltatásaikat és szakértelmüket.
A cikkre adott válasz gyorsan egy gyakorlati vezetői kérdéshez konvergált:
Hogyan indokolhatjuk a SEO-ba, a tartalomba, a strukturált adatokba és a tudásmenedzsmentbe való folyamatos befektetést, ha az AI kevesebb forgalmat küld nekünk?
Több mint két évtizeden át viszonylag egyértelmű volt a válasz erre a befektetési kérdésre. A keresési mennyiség lehetőséget jelentett. A több keresés több webhelylátogatáshoz vezetett, a több látogatás több lehetőséget teremtett az ügyfelek döntéseinek befolyásolására, és a forgalom vált azzá a pénznemgé, amellyel a SEO csapat üzleti értéket mutatott be. A keresési kereslet tehát a befektetési prioritások elsődleges mechanizmusává vált.
Az AI-válaszok gyengítették ezt a kapcsolatot azáltal, hogy egyre inkább kielégítik az információs szándékot, mielőtt az ügyfeleknek valaha is át kellene kattintaniuk a forrásra.
A keresési kereslet továbbra is felfedi az ügyfelek érdeklődését, a felmerülő problémákat és a fogyasztói nyelvet. Amit már nem garantál, az az, hogy az ügyfelek felkeresik azt a szervezetet, amely ténylegesen biztosította a mögöttes tudást. A mesterséges intelligencia áttekintése, a párbeszédes keresés és a nulla kattintás élménye egyre inkább elválasztja az információfogyasztást az üzleti elkötelezettségtől, amelyre számos üzleti terv épült.
A szervezeteknek ezért új tervezési rétegre van szükségük, amely kiegészíti a keresési mennyiséget azáltal, hogy meghatározza, hol teremt még mérhető üzleti értéket a folyamatos elkötelezettség.
Úgy gondolom, hogy ezt a tervezési réteget hívom Kattintson az Méltóság elemre.
A név szándékosan provokatív, mert megkérdőjelezi a SEO egyik legrégebb óta fennálló feltételezését. A Click Worthiness nem keretrendszer az átkattintási arányok növelésére, és nem is egy másik módszer az AI által elvesztett forgalom helyreállítására. Ehelyett egy sokkal fontosabb stratégiai kérdést tesz fel:
Ha a mesterséges intelligencia válaszol erre a kérdésre, marad-e még mindig elegendő érték az ügyfelek számára ahhoz, hogy hasznot húzzanak a velünk való közvetlen kapcsolatból?
A keresési mennyiség méri az információ iránti keresletet. A Click Worthiness méri az elkötelezettség fennmaradó üzleti értékét, miután a mesterséges intelligencia már kielégítette az igényt. Ez a megkülönböztetés alapjaiban változtatja meg azt, hogy a szervezetek hogyan kezeljék a befektetések prioritásait.
Amikor a válasz véget ér az utazásnak
Vegyünk két különböző és konkrét kérdést ugyanarra a légitársaságra vonatkozóan.
Repül a United Airlines Buenos Airesbe?
Bár a kérdés közel áll egy kereskedelmi ügylethez, alapvetően ténykérelem. Ha a mesterséges intelligencia megbízható igen vagy nem választ ad, sok ügyfél mindent megkap, amire szüksége van. A United természetesen jobban szereti, ha kattintással folytatja a menetrendet, a viteldíjakat vagy a foglalást, de maga az eredeti kérdés a további elkötelezettségen túlmenően csekély értékkel bír.
Most nézzünk meg egy másik kérdést, amely jobban illusztrálja a mesterséges intelligencia számára készített kérdést.
Melyik United Buenos Aires-i útvonal biztosítja számomra a legjobb összeköttetést Bostonból, miközben lehetővé teszi a mérföldek felhasználását?
Az ügyfél már nem a tényt keresi, hanem a feltételrendszert értékeli, hogy döntést hozzon. A válasz az ütemezéstől, a kapcsolat minőségétől, a hűségszabályoktól, az áraktól, a díjak elérhetőségétől és a személyes preferenciáktól függ. Az AI szűkítheti a választási lehetőségeket, de nem tudja magabiztosan meghozni a döntést gazdagabb információ és közvetlen interakció nélkül.
Ez az összetettebb és a szándékokhoz igazodó válasz már nem fejezi be az utat, hanem elindít egyet. Ez a megkülönböztetés megragadja a Click Worthiness lényegét.
A kereskedelmi közelség nem hoz létre automatikusan elkötelezettségi értéket. A kritikus kérdés az, hogy a mesterséges intelligencia teljes mértékben kielégíti-e az ügyfél igényeit, vagy olyan magasabb értékű döntést hoz-e, amely folyamatos interakciót igényel, ami mind az ügyfél, mind a szervezet javát szolgálja.
Miért nem árulja el többé a teljes történetet a keresési mennyiség?
Több mint 20 éven keresztül a keresési mennyiség kiváló lehetőségtervezési mutatóként szolgált, mivel a keresés gazdaságossága rendkívül egyszerű volt. A webhelyek tartalmat hoztak létre a keresőmotorok számára, és cserébe megvolt a forgalom és az értékesítés lehetősége. Ha a szervezetek jó helyen szerepeltek a nagy mennyiségű lekérdezéseknél, az ügyfelek azért látogattak el, mert kevés gyakorlati alternatíva volt. Ma a szervezeteknek fel kell tenniük a kérdést, hogy a mélyebb interakció lehetősége önmagában megérdemel-e befektetést.
A mesterséges intelligencia alapjaiban változtatta meg az egyenletet, nem az információigény csökkentésével, hanem azáltal, hogy csökkentette a keresőnek a forrás meglátogatását. Sok szervezet úgy reagált erre a tektonikus eltolódásra, hogy megpróbált visszaszerezni minden elveszett kattintást, vagy bővítette a tartalmat, hogy újakat rögzítsen a versenytársak elemzésével. Ezek a tevékenységek javítják a teljességet, de ritkán teremtenek különbséget, vagy növelik a kattintások lehetőségét.
Amikor minden szervezet ugyanazokat a mesterséges intelligencia válaszokat tanulmányozza, ugyanazokat az aktuális hiányosságokat pótolja, és egyre hasonlóbb tartalmakat tesz közzé, akkor azok teljesebbé válnak, és egyben felcserélhetőbbé válnak.
A teljesség gyorsan a részvétel költségévé válik, nem pedig a versenyelőny forrásává.
Leckék, amelyeket az AI előtt tanultunk
A versenyelőny egyre inkább abból adódik, hogy mi történik azután, hogy a mesterséges intelligencia válaszolt az ügyfél első kérdésére. Azok a szervezetek, amelyek értelmes indokokat hoznak létre az ügyfelek számára az utazás folytatására, felülmúlják azokat a szervezeteket, amelyek egyszerűen teljesebb információkat tesznek közzé.
Évekkel azelőtt, hogy a mesterséges intelligencia keresés általánossá vált volna, egy rendkívül hasonló kihívásba ütköztem, miközben egy nemzetközi szeszesital-céggel dolgoztam azon, hogy felkeltsék a forgalmat és a márka ismertségét a koktélreceptekkel foglalkozó webhelyükön. A Google gyorsan bevezette az új és gazdagabb keresési élményeket a koktélokkal kapcsolatos lekérdezésekhez a kiemelt kivonatok, receptformátumok, képkörhinta és egyéb fejlesztések révén, amelyek egyre inkább válaszoltak a kérdésekre anélkül, hogy a felhasználóknak meg kellett volna látogatniuk a webhelyüket.
Első reakciónk tükrözte azt, amit sok szervezet ma tapasztal. Az elvesztett forgalom helyreállítására összpontosítottunk, és megvitattuk, hogyan hozhatunk létre több tartalmat. Végül rájöttünk, hogy rossz problémát oldottunk meg. Az AI-áttekintésekhez hasonlóan a keresési élmény is fejlődött, a tartalmi stratégiánk azonban nem.
Ahelyett, hogy azt kérdeztük volna, hogyan lehet visszaszerezni minden elveszett látogatást ezeknek az új vonzó funkcióknak köszönhetően, inkább azt kérdeztük, hogyan tudnánk uralni őket, hogyan tudnánk kiemelkedni, és milyen további értéket tudnánk nyújtani valakinek, miután kattintott. Ez a radikális változás megváltoztatta gondolkodásunkat.
Ahelyett, hogy több receptet publikáltunk volna, gazdagabb élményeket építettünk. Az egyik legjobb példa az espresso martini volt. Megtudtuk, hogy a képen tisztán kell látszani egy martinis pohár, amelyen az összetéveszthetetlenül eszpresszó martinit tartalmazzák a hagyományos három szemes kávéval kiegészítve.
Minden koktélkategória esetében optimalizáltuk az összetevők helyettesítését, a csapos technikákat, a szezonális kollekciókat, a vizuális inspirációt és a kapcsolódó koktélokat, amelyek mindegyike okot adott az ügyfeleknek, hogy folytassák a kutatást, miután megkapták az első választ.
Ennél is fontosabb, hogy teljesen más közönséget fedeztünk fel: az „italkíváncsiakat”. Ezek a keresők nem egyetlen receptet kerestek, hanem olyanokat, amelyek lehetővé teszik számukra az összetevők, színek, alkalmak, ízek és teljesen új élmények felfedezését. Abbahagytuk a visszakeresésre való optimalizálást, és az inspiráció és a kíváncsiság optimalizálására összpontosítottunk.
Míg az AI-platformok megváltoztatták a keresési eredmények környezetét, a mögöttes üzleti elv nem: a kattintások azért járnak, mert az utazás folytatása további értéket teremt.
Kattintson az Méltóság mint stratégiai tervezési keret elemre
A „kattintásra érdemesnek” lenni alapvetően megváltoztatja azt, ahogyan a szervezeteknek prioritást kell adniuk befektetéseiknek. Igen, a keresési mennyiség továbbra is számít, mivel ez tájékoztat bennünket arról, hogy az ügyfelek mit szeretnének tudni. Mindazonáltal a kattintásra való alkalmasságuk mutatja meg, hogy a folyamatos elkötelezettség hol teremthet mérhető és fenntartható üzleti értéket.
Ahelyett, hogy kizárólag a keresési igények alapján értékelnék a lehetőségeket, a szervezeteknek fel kell mérniük, hogy a folyamatos interakció növeli-e az értéket, miután a mesterséges intelligencia már megválaszolta a kezdeti kérdést.
El kell fogadnunk, hogy bizonyos interakciók természetesen akkor zárulnak le, amikor megbízható információkat szolgáltattak, míg mások természetesen összehasonlításba, értékelésbe, megnyugtatásba, konfigurációba, személyre szabásba vagy vásárlási döntésekbe vezetnek, amelyekben a szervezet szakértelme továbbra is befolyásolja az eredményt. Ezek azok az interakciók, ahol a tartalom- és infrastrukturális beruházások versenyelőnyt teremtenek.
Világossá kell tennem, hogy a Click Worthinesst soha nem szabad elszigetelten értékelni. Több mint 20 évvel ezelőtt Mike Moran és én vitatkoztunk Search Engine Marketing, Inc. hogy a sikeres optimalizálási teljesítmény egy közös céllal kezdődik. A vállalkozások nyereséges növekedésre törekednek, az ügyfelek arra törekszenek, hogy megbizonyosodjanak arról, hogy helyes döntést hoznak, a keresőmotorok pedig, amelyekhez mostanra MI-rendszerek is csatlakoznak, elegendő bizonyítékot keresnek a legmegfelelőbb megoldás ajánlásához.
Csak ha ezek az egyéni célok összhangba kerülnek, akkor lesz kölcsönös előnyök, és mindegyik megvalósult érték. Ez az alapelv ma is ugyanolyan aktuális: a vevői szándék biztosítja a kontextust a kattintás érdemességének értékeléséhez. A High Click Worthiness interakciók felfedik a befektetést leginkább megérdemlő vásárlói döntéseket. Ezek a döntések azonosítják az ügyfeleknek szükséges információkat, a szakértői szervezeteknek bizonyítaniuk kell, és azt a strukturált tudást, amelyre a mesterséges intelligencia szükséges a szakértelem magabiztos képviseletéhez.
A Click Worthiness gyakorlati következménye, hogy ott változik, ahol a tervezés kezdődik. Ahelyett, hogy a kulcsszókutatásról közvetlenül a tartalomkészítésre és a strukturált adatok megvalósítására térnének át, a szervezeteknek először meg kell határozniuk, hogy az ügyfél szándéka elegendő értéket teremt-e ahhoz, hogy igazolja a folyamatos elkötelezettséget. A Click Worthiness lesz az a stratégiai döntési pont, amely meghatározza, hogy a tudásmodellezésbe, a strukturált adatokba és a mesterséges intelligencia optimalizálásába való további befektetések mérhető üzleti eredményeket hoznak-e.
A kattintásértékű tervezési modell
Az 1. ábra azt szemlélteti, hogy a Click Worthiness hogyan tolja el a tervezést a kulcsszóra történő optimalizálásról a döntés előtti optimalizálásra.
Figyelje meg, hol kezdődik a folyamat. A modell szándékosan egy közös céllal és vásárlói szándékkal indul kulcsszavak helyett. A Click Worthiness közvetlenül a szándék után ül, mert stratégiai kapuként szolgál, amely meghatározza, hogy a fennmaradó befektetés indokolt-e. Csak miután a szervezet arra a következtetésre jutott, hogy a folyamatos elkötelezettség mérhető értéket hoz létre, fektesse be a döntési változók meghatározásába, a tudásmodell felépítésébe, a strukturált adatok megvalósításába és az AI-reprezentáció optimalizálásába.
A megvalósítás inkább a stratégia következménye lesz, mint maga a stratégia.
A forgalomon túli siker mérése
Ez a tervezési modell azt is megköveteli a szervezetektől, hogy újragondolják, hogyan mérik a sikert.
A hagyományos keresőoptimalizálási mutatók, például a rangsorolás, a megjelenítések, a kattintások és a forgalom továbbra is értékesek, mert továbbra is mérik a láthatóságot. Egyre gyakrabban írják le azonban az ügyfélútnak csak egy részét. A szervezeteknek ezért a sikert úgy kell értékelniük, hogy más kérdéseket tesznek fel.
- Növeljük az AI szakértelmünkbe vetett bizalmát?
- Javítjuk az AI által generált élmények reprezentációját?
- Támogatjuk a nagyobb értékű vásárlói döntéseket?
- Elegendő értéket teremtünk-e ahhoz, hogy az ügyfelek továbbra is elköteleződjenek, miután a mesterséges intelligencia válaszolt az első kérdésre?
A márka szuverenitása továbbra is a cél. A Click Worthiness biztosítja azt a tervezési modellt, amely meghatározza, hogy a szervezeteknek hová kell befektetniük ennek eléréséhez. Együtt eltolják a SEO-t az egyedüli forgalom maximalizálása helyett a megbízható tudás által létrehozott üzleti érték maximalizálása felé.
A következő cikkben megvizsgálom a nagy értékű interakciók mögött meghúzódó ismereteket, és elmagyarázom, hogy a mesterséges intelligencia miért ajánlja egyre gyakrabban azokat a szervezeteket, amelyek az ügyfelek döntéshozatalát modellezik, nem pedig egyszerűen termékinformációkat publikálnak.
