79% kupujących korzysta z AI przy podejmowaniu decyzji zakupowych – jak sprawić, by nasza marka była rekomendowana?

Masz rację – to NAPRAWDĘ fundamentalna zmiana. Oto, co pokazują dane:

Jak konsumenci wykorzystują AI do zakupów:

Kluczowy wniosek:

Gdy AI decyduje o >80% wyboru, współczynnik konwersji sięga 85,9%. Gdy rola AI jest minimalna (<20%), współczynnik spada do 32,6%.

To oznacza: Jeśli Twoja marka nie jest brana pod uwagę przez AI, tracisz klientów, zanim dowiedzą się o Twoim istnieniu.

Walczymy o klienta wewnątrz platform AI.

Recenzje są KLUCZOWE dla rekomendacji zakupowych AI. Oto dlaczego:

AI analizuje recenzje pod kątem:

• Rzeczywistych zastosowań (“Używam tego do…”)
• Konkretnych korzyści (“Skróciło mój czas pracy o 50%”)
• Dla kogo jest idealny (“Idealny dla małych zespołów”)
• Szczerych kompromisów (“Bateria mogłaby być lepsza, ale…”)

66% kupujących waha się przy <5 recenzjach. AI odzwierciedla tę niepewność.

Strategia optymalizacji recenzji:

1. Generuj większą liczbę recenzji

   • E-maile po zakupie
   • Zachęty do recenzji w aplikacji
   • Recenzje z zachętami (zgodnie z regulaminem)

2. Zachęcaj do konkretnych opinii

   • Pytaj o konkretne zastosowania
   • Proś o porównania z alternatywami
   • Sugeruj podanie mierzalnych rezultatów

3. Odpowiadaj na wszystkie recenzje

   • Pokazuje zaangażowanie
   • Dodaje kontekst, który AI może wykorzystać
   • Buduje sygnały zaufania

4. Rozprzestrzeniaj recenzje na różnych platformach

   • G2, Capterra, TrustPilot
   • Amazon (jeśli dotyczy)
   • Google Moja Firma

Autentyczne, szczegółowe recenzje > duża liczba ogólnych opinii.

Ciekawa kwestia z recenzjami – mamy dobre opinie na G2, ale bardzo mało na innych platformach.

Pytanie: Poza recenzjami, jakie treści konkretnie pomagają AI rekomendować nasz produkt?

Treści wpływające na rekomendacje zakupowe AI:

1. Strony porównawcze

• “[Twój produkt] vs [konkurent]”
• Szczere, szczegółowe porównania
• Kiedy wybrać każde z rozwiązań

2. Strony z zastosowaniami

• “Najlepszy dla [konkretnej branży]”
• “Jak [typ użytkownika] korzysta z [produktu]”
• Konkretne rezultaty i korzyści

3. Szczegółowe opisy funkcji

• Strony ze specyfikacją
• Dokumentacja techniczna
• Przewodniki integracji

4. Studium przypadków z liczbami

• “[Klient] osiągnął X dzięki [produktowi]”
• Mierzalne efekty
• Szczegóły wdrożenia

5. Treści FAQ

• “Czy [produkt] jest dla mnie?”
• “Ile kosztuje [produkt]?”
• “Jak [produkt] wypada na tle…”

6. Poradniki zakupowe

• “Jak wybrać [kategorię]”
• Ramy decyzyjne
• Tabele porównawcze funkcji

Te treści bezpośrednio odpowiadają na pytania, które użytkownicy zadają AI.

Ważne: Różne platformy AI mają różne schematy rekomendacji.

ChatGPT:

• Opiera się głównie na danych treningowych
• Ceni Wikipedię, autorytatywne źródła
• Częstotliwość cytowania wzrasta (~28% odpowiedzi)

Perplexity:

• Przeszukuje internet w czasie rzeczywistym
• Cytuje źródła bezpośrednio
• Docenia świeże, szczegółowe treści

Google AI Overviews:

• Powiązane z rankingami wyszukiwania Google
• Silnie wykorzystuje dane strukturalne
• Docenia sygnały E-E-A-T

Rekomendacja:

Śledź swoją widoczność NA KAŻDEJ platformie. Możesz być niewidoczny w ChatGPT, a widoczny w Perplexity.

Użyj Am I Cited do monitorowania wszystkich platform i wykrywania luk.

Krytyczne, ale często pomijane: Przekazanie z AI do zakupu.

Badania pokazują:

• 78,2% przechodzi do tradycyjnych kanałów po rekomendacji AI
• 24,2% trafia na Google
• 20,3% na Amazon
• 18,6% na strony internetowe marek
• Ostatecznie 70% dokonuje zakupu

To oznacza:

1. Twoja strona musi być spójna z rekomendacją AI

   • Jeśli AI mówi “świetny do montażu wideo”, strona docelowa powinna to podkreślać
   • Niespójność powoduje tarcia

2. Bądź łatwy do znalezienia w wyszukiwarce

   • Po rekomendacji AI użytkownicy często Googlują Twoją markę
   • Zadbaj o optymalizację wyszukiwań brandowych

3. Obecność na Amazon ma znaczenie

   • 20% przechodzi od razu na Amazon
   • Oferta na Amazonie musi być spójna z przekazem AI

4. Usuwaj tarcia na każdym etapie

   • Jasne ceny
   • Łatwy zakup
   • Sygnały zaufania

Rekomendacja AI to dopiero pierwszy krok. Zamknij pętlę.

Oto moje wnioski:

Działania na teraz:

1. Audyt widoczności w ChatGPT, Perplexity, Google AI
2. Stworzenie stron porównawczych z 3 najważniejszymi konkurentami
3. Kampania generowania recenzji na G2 i TrustPilot
4. Aktualizacja stron produktowych o konkretne zastosowania

Treści do stworzenia:

1. Strony “[Produkt] vs [Konkurent]”
2. Landing page “Najlepszy dla [branży]”
3. Studium przypadków z mierzalnymi efektami
4. Rozbudowane FAQ odpowiadające na pytania AI

Monitorowanie:

• Ustawienie monitoringu Am I Cited
• Cotygodniowe testy zapytań AI pod kątem zakupowym
• Śledzenie pozycji i kontekstu rekomendacji

To już kluczowy element naszej strategii marketingowej.

Answer Engine Optimization (AEO) to nowa dziedzina:

Tradycyjne SEO: Pozycjonowanie na słowa kluczowe AEO: Być cytowanym jako autorytet, gdy AI odpowiada

Kluczowe taktyki AEO dla zapytań zakupowych:

1. Treści oparte na pytaniach

   • Dopasuj się do stylu pytań użytkowników do AI
   • “Jaki jest najlepszy [kategoria] do [zastosowanie]?”

2. Bezpośrednie odpowiedzi na początku

   • Zacznij od rekomendacji
   • Potem podaj szczegóły

3. Struktura ułatwiająca ekstrakcję

   • Tabele do porównań
   • Punktory dla funkcji
   • Jasne specyfikacje

4. Sygnały autorytetu

   • Ekspertyza autora
   • Cytowania i źródła
   • Weryfikacja zewnętrzna

Twoje treści muszą być zaprojektowane do ekstrakcji i cytowania, nie tylko czytania.

Jak mierzyć wpływ na decyzje zakupowe:

Bezpośrednie śledzenie:

• Monitorowanie rekomendacji AI dla zapytań zakupowych
• Zliczanie wzmiankowań marki w odpowiedziach AI
• Porównanie pozycji z konkurencją

Sygnały pośrednie:

• Wzrost wyszukiwań brandowych (po rekomendacji AI)
• Jakość ruchu bezpośredniego (użytkownicy z AI konwertują lepiej)
• Odpowiedzi w ankietach “skąd nas znasz?”

Wiedza zespołu sprzedaży:

• Zliczanie wzmianek o AI w rozmowach handlowych
• Notowanie rekomendacji konkurencji przez AI
• Dokumentowanie ścieżek researchu klientów

Powiązanie z przychodem:

• Korelacja widoczności w AI z pipeline sprzedażowym
• Konwersja klientów świadomych obecności marki w AI
• Wskaźnik wygranych z konkurentami rekomendowanymi przez AI

Widoczność w AI to teraz wiodący wskaźnik przychodu.

Dane strukturalne pod kątem rekomendacji zakupowych:

Podstawowe elementy schematu produktu:

{
  "@type": "Product",
  "name": "Twój produkt",
  "description": "Konkretna, skupiona na zastosowaniu",
  "brand": {...},
  "offers": {
    "price": "X",
    "priceCurrency": "PLN"
  },
  "aggregateRating": {...},
  "review": [...],
  "additionalProperty": [
    {"name": "Najlepszy dla", "value": "..."},
    {"name": "Idealny klient", "value": "..."}
  ]
}

Schemat SoftwareApplication dla SaaS:

• Dodaj applicationCategory
• Uwzględnij listę funkcji
• Opisz integracje

Schemat FAQ na stronach produktów:

• “Dla kogo ten produkt?”
• “Jak wypada na tle alternatyw?”
• “Jakich rezultatów mogę oczekiwać?”

Dane strukturalne umożliwiają AI wydobycie cech produktu do rekomendacji.