Treści ze środkowej części lejka wydają się martwą strefą dla cytowań AI. Jak zoptymalizować content na etapie rozważania?

Problemem nie są same treści MOFU – chodzi o to, jak są zazwyczaj przedstawiane.

Obecne ujęcie MOFU (nie działa dla AI):

• “Dlaczego potrzebujesz X” (sugeruje, że sprzedajesz X)
• “Sygnały, że jesteś gotów na X” (znów – sprzedaż X)
• “Argumenty za X” (opinia, sprzedaż X)

Przyjazne dla AI ujęcie MOFU (ta sama treść, inne podejście):

• “Jak oceniać rozwiązania X” (edukacyjne)
• “Ramy decyzyjne przy wyborze X” (pomocne)
• “Na co zwrócić uwagę, wybierając X” (doradcze)

Różnica:

Pierwszy zestaw pozycjonuje Cię jako sprzedawcę. Drugi zestaw pozycjonuje Cię jako doradcę pomagającego podjąć decyzję.

AI chce cytować treści pomocne i neutralne. Przestawienie MOFU na “pomoc w ocenie” zamiast “argument sprzedażowy” czyni je cytowalnym.

Przykład transformacji:

Przed: “5 sygnałów, że potrzebujesz systemu CRM”
Po: “Jak rozpoznać, że Twoja firma potrzebuje CRM: Ramy decyzyjne”

Ta sama grupa docelowa, ten sam etap lejka, ale druga wersja może być cytowana, gdy ktoś pyta AI “Czy potrzebuję CRM?”

Typy treści MOFU, które działają w AI:

1. Ramy decyzyjne
“Jak wybrać [kategoria]: Kompletny przewodnik po ocenie”

• Kryteria oceny
• Pytania do dostawców
• Czerwone flagi
• Twój produkt wymieniony jako jedna z opcji

2. Przewodniki porównawcze
“Porównanie [kategoria]: Jak ocenić swoje opcje”

• Macierz porównania funkcji
• Porównanie cen
• Rekomendacje przypadków użycia
• Neutralne, ale Ty jesteś uwzględniony

3. Przewodniki po przypadkach użycia
“[Kategoria] dla [przypadek użycia]: Co warto wiedzieć”

• Konkretne zastosowanie kategorii
• Wymagania dla tego przypadku
• Opcje, które pasują (w tym Ty)

4. Kalkulatory ROI (jako treść)
“Jak obliczyć ROI z [kategoria]”

• Wyjaśnienie metodologii
• Czynniki do rozważenia
• Przykładowe obliczenia
• Twój produkt jako przykład

Co nie działa:

• “Dlaczego [Twój Produkt] jest najlepszy”
• “Argumenty za [Twoim Produktem]”
• Każda treść, gdzie wyraźnie sprzedajesz, a nie pomagasz

Strategia przechwytywania leadów dla MOFU zoptymalizowanego pod AI:

Nie blokuj całego artykułu. AI nie widzi zablokowanych treści, a użytkownicy coraz częściej oczekują swobodnego dostępu do informacji.

Zamiast tego użyj rozszerzeń treści:

Główny artykuł: Odblokowany, widoczny dla AI, kompleksowy
“Jak ocenić systemy CRM: Ramy decyzyjne”

Rozszerzenie: Zablokowane, wartościowe uzupełnienie
“Pobierz nasz szablon arkusza oceny CRM”

Jak to działa:

1. Użytkownik znajduje Twój artykuł przez AI lub wyszukiwarkę
2. Czyta ramy, uznaje je za wartościowe
3. Widzi propozycję rozszerzenia – praktycznego narzędzia
4. Wymienia e-mail na szablon
5. Trafia do sekwencji pielęgnującej

Rezultaty:

Przetestowaliśmy to w porównaniu z całkowicie zablokowanymi treściami MOFU:

• Zablokowane: 0 cytowań AI, 3% ukończenia formularza
• Odblokowane + rozszerzenie: 8 cytowań AI, 7% ukończenia formularza

Lepsza widoczność w AI I lepsze przechwytywanie leadów.

Konkretnie o typach MOFU i ich potencjale AI:

Kluczowa obserwacja:

MOFU, które odpowiada na “Jak ocenić/podjąć decyzję?”, działa w AI.
MOFU, które odpowiada na “Dlaczego mam kupić?”, nie działa.

Przedstaw treści z etapu rozważania jako pomoc w ocenie, nie jako argument sprzedażowy.

Szanse na wykorzystanie schematów dla treści MOFU:

Dla przewodników porównawczych:

• Schemat ComparisonChart
• Schemat Product dla każdej opcji

Dla ram decyzyjnych:

• Schemat HowTo (kroki procesu decyzyjnego)
• Schemat FAQ (częste pytania)

Dla treści ROI:

• Schemat Article
• Schemat FAQ

Dla przewodników po przypadkach użycia:

• Schemat Article z określonym tematem “about”
• Schemat FAQ

Schematy pomagają AI zrozumieć, że Twoje treści MOFU to uporządkowana pomoc w ocenie, a nie materiały promocyjne.

Dodaliśmy ComparisonChart do naszych przewodników porównawczych. Wskaźnik cytowań AI na tych stronach wzrósł z 6% do 24%.

Model atrybucji dla treści MOFU:

Wyzwanie:
Treści MOFU są w środku ścieżki. To nie jest pierwszy kontakt (świadomość) ani ostatni (konwersja). Są niedoceniane w większości modeli atrybucji.

Co mierzymy:

1. Ruch z AI na strony MOFU
2. Głębokość zaangażowania (czas na stronie, przewinięcie, kolejna strona)
3. Konwersje wspomagane, gdzie MOFU było w ścieżce
4. Wskaźnik konwersji rozszerzeń treści
5. Zaangażowanie w sekwencji pielęgnującej od leadów MOFU

Co odkryliśmy:

Treści MOFU cytowane przez AI mają 2,3x wyższy wskaźnik konwersji wspomaganych od MOFU bez cytowań.

Dlaczego? Użytkownicy trafiający na Ciebie przez AI aktywnie szukają informacji. Twoje pomocne ramy budują zaufanie. Są bardziej skłonni wrócić do Twojej marki później.

Widoczność MOFU w AI nie służy bezpośredniej konwersji. Chodzi o wejście do zestawu rozważanych opcji, gdy ktoś aktywnie ocenia.

Ta dyskusja zmieniła moje podejście do treści MOFU. Najważniejsze wnioski:

Problem:
Nasze MOFU było przedstawiane jako argumenty sprzedażowe. AI nie cytuje argumentów sprzedażowych.

Rozwiązanie:
Przestawić MOFU na pomoc w ocenie. Ten sam etap lejka, inna pozycja.

Plan działania:

1. Przestawić istniejące treści:

   • “Dlaczego potrzebujesz X” → “Jak rozpoznać, że potrzebujesz X”
   • “5 sygnałów, że jesteś gotowy” → “Ramy decyzyjne: Kiedy jest odpowiedni moment na X?”

2. Struktura dla obu celów:

   • Warstwa 1: Edukacyjne ramy (AI cytuje to)
   • Warstwa 2: Jak wypadają opcje (w tym my)
   • Warstwa 3: Nasza rekomendacja + CTA

3. Rozszerzenia treści:

   • Odblokować główną treść
   • Oferować wartościowe narzędzia/szablony jako rozszerzenia
   • Zbierać leady przez wymianę wartości

4. Wdrożenie schematów:

   • ComparisonChart do porównań
   • HowTo dla ram decyzyjnych
   • FAQ dla najczęstszych pytań

Kluczowa obserwacja:
MOFU to nie martwa strefa – po prostu było źle przedstawione. Pomoc w ocenie jest cytowana I pielęgnuje potencjalnych klientów.

Dzięki wszystkim za nowe spojrzenie i praktyczne przykłady!