Czy AI zmienia sposób odkrywania marek? Zupełnie inne wzorce odkrywania niż w zeszłym roku

Sarah, Twoje dane pokrywają się z trendami branżowymi, które obserwujemy.

Fundamentalna zmiana:

Odkrywanie przez wyszukiwarkę: “Oto 10 opcji, Ty decydujesz” Odkrywanie przez AI: “Na podstawie Twoich potrzeb polecam te 2-3 marki”

Dlaczego to jest ważne:

W wyszukiwarce obecność na pierwszej stronie dawała szansę na rozważenie. W AI brak rekomendacji oznacza całkowity brak rozważenia marki.

Dynamika odkrywania przez AI:

Wniosek:

Odkrywanie marek staje się bardziej zero-jedynkowe. Jesteś w zestawie rekomendacji AI albo jesteś niewidoczny.

Perspektywa badań konsumenckich na odkrywanie marek przez AI:

Jak konsumenci używają AI do badania marek:

Przebadaliśmy 1000 konsumentów pod kątem korzystania z AI:

Czynnik zaufania:

Konsumenci ufają rekomendacjom AI bardziej niż reklamom, podobnie jak rekomendacjom ustnym. Postrzegają AI jako obiektywne (niezależnie od tego, czy tak jest).

Co napędza zakupy odkryte przez AI:

1. Wyrażona konkretna potrzeba (“Potrzebuję X, który robi Y”)
2. Otrzymana rekomendacja od AI
3. Podstawowa weryfikacja (szybkie sprawdzenie strony, recenzje)
4. Zakup

Faza rozważania jest skrócona. AI wykonuje porównania, które wcześniej robił użytkownik.

Perspektywa startupu w odkrywaniu marek przez AI:

Odkrywanie przez AI to nasze największe źródło nowych klientów.

Jesteśmy firmą z 2-letnim stażem. Brak świadomości marki w tradycyjnym sensie. Ale jesteśmy odkrywani przez AI.

Dlaczego startupy mogą wygrywać odkrywanie przez AI:

1. Nisza – Robimy jedną rzecz dobrze, AI to wie
2. Jasne pozycjonowanie – Bez niejasności, do czego służymy
3. Silne recenzje – Pierwsi klienci zostawili szczegółowe opinie
4. Inwestycja w treści – Tworzyliśmy treści, do których AI może się odwoływać

Nasza historia odkrycia:

Nowy klient: “ChatGPT powiedział mi, że jesteście najlepsi do [konkretnego zastosowania]”

Nigdy nie puszczaliśmy reklamy. Po prostu zoptymalizowaliśmy się pod odkrywanie przez AI w naszej niszy.

Dla marek wyzywających:

Odkrywanie przez AI może wyrównać szanse, JEŚLI masz jasne, konkretne pozycjonowanie, które AI może zrozumieć i polecić.

Konsekwencje strategii marki w kontekście odkrywania przez AI:

Nowe pytanie dotyczące pozycjonowania marki:

Dawniej: “Z czego chcemy być znani?” Teraz: “Z czego AI ma nas znać?”

Atrybuty marki, które AI może rekomendować:

1. Dopasowanie do przypadku użycia – “Najlepsze do [konkretnej potrzeby]”
2. Pozycjonowanie cenowe – “Tania opcja w [kategorii]”
3. Różnicowanie funkcji – “Jedyny [produkt], który robi X”
4. Dopasowanie do odbiorcy – “Stworzony dla [konkretnej grupy]”

Imperatyw jasnego pozycjonowania:

AI potrzebuje wyraźnych sygnałów, by Cię polecić. Niewyraźne pozycjonowanie = brak rekomendacji.

Marki z krystalicznie czystym pozycjonowaniem “jesteśmy najlepsi w X dla Y” są rekomendowane. Marki z szerokim “jesteśmy dla wszystkich” są pomijane.

Perspektywa CMO na adaptację do odkrywania przez AI:

Jak zmieniamy marketing marki:

Mniej:

• Reklam budujących świadomość (AI nie zwraca uwagi na zasięgi)
• Metryk górnego lejka

Więcej:

• Monitorowania widoczności w AI
• Optymalizacji recenzji zewnętrznych
• Tworzenia treści, do których AI może się odwołać
• Jasnego, konkretnego pozycjonowania

Zmiany w budżecie:

Przesunęliśmy 20% budżetu na świadomość marki do działań na rzecz widoczności w AI:

• Programy generowania recenzji
• Tworzenie treści porównawczych
• PR dla wzmianek zewnętrznych
• Narzędzia do monitorowania AI

Wyzwanie pomiarowe:

Tradycyjne metryki marki (wspomagana świadomość, zapamiętanie) nie uwzględniają odkrywania przez AI. Dodaliśmy nowe wskaźniki:

• Wskaźnik wzmianki w AI (% istotnych zapytań, w których się pojawiamy)
• Wskaźnik rekomendacji AI (% zapytań rekomendacyjnych)
• Konwersje przypisane AI

Perspektywa planowania mediów:

Lejek odkrywania marki się zmienia:

Dawniej: Świadomość → Rozważenie → Intencja → Zakup Teraz: Potrzeba → Rekomendacja AI → Weryfikacja → Zakup

Co to znaczy dla mediów:

Reklamy na świadomość tracą na wartości, jeśli rekomendację daje AI. Reklamy efektywnościowe na etapie weryfikacji zyskują na znaczeniu.

Jak się dostosowujemy:

1. Mniej wydatków na szeroką świadomość
2. Więcej wydatków na obecność podczas weryfikacji AI-rekomendowanych marek
3. Inwestycja w widoczność w AI (choć nie “płatną” w tradycyjnym sensie)
4. Retargeting odwiedzających odkrytych przez AI

Wyzwanie atrybucji:

Jeśli AI Cię poleca, kto dostaje zasługę? AI? Treść, do której się odwołuje? Recenzje, które czyta?

Traktujemy odkrywanie przez AI jako kanał organiczny i mierzymy przez obecność.

Perspektywa techniczna na odkrywanie marek przez AI:

Co sprawia, że AI rekomenduje markę:

1. Obecność w danych uczących – Historyczne treści o Twojej marce
2. Wzmianki zewnętrzne – Prasa, recenzje, cytaty ekspertów
3. Dane strukturalne – Jasne informacje o produkcie/marce
4. Dopasowanie do zapytania – Twoje pozycjonowanie odpowiada potrzebom użytkownika
5. Sygnały autorytetu – Wikipedia, publikacje, zaufane źródła

Sygnały odkrywania marki:

Dla odkrywania marki:

Weryfikacja zewnętrzna jest ważniejsza niż autopromocja. Buduj obecność marki przez media zdobyte, recenzje i autorytatywne wzmianki.

Wywiad konkurencyjny na temat odkrywania marek przez AI:

Co monitorujemy:

Dla każdego konkurenta i naszej marki:

• Przy których zapytaniach pojawia się dana marka
• Pozycja w rekomendacjach AI
• Co AI mówi o każdej marce
• Zmiany w czasie

Wnioski z monitoringu:

1. Liderzy rynku nie zawsze są liderami AI – Niektóre znane marki mają słabą obecność w AI
2. Gracze niszowi przewyższają wagę – Jasne pozycjonowanie wygrywa konkretne zapytania
3. Widoczność jest zmienna – Miesięczne zmiany mogą być znaczące
4. Nowi gracze mogą pojawić się szybko – Nie jest wymagana historyczna pozycja

Nasz sposób monitorowania:

Cotygodniowy monitoring przez Am I Cited w ponad 100 zapytaniach. Dashboard pokazuje:

• Naszą markę vs. konkurencję
• Trendy w górę/w dół
• Nowe zapytania, w których się pojawiamy
• Luki, w których pojawia się konkurencja, a my nie

Ta dyskusja zmieniła moje podejście do budowania marki. Kluczowe wnioski:

Zmiana:

• Od metryk świadomości do metryk rekomendacji AI
• Od szerokiego pozycjonowania do konkretnego, zrozumiałego dla AI
• Od autopromocji do zewnętrznej weryfikacji
• Od walki o pierwszą stronę wyszukiwarki do walki o obecność w rekomendacjach AI

Nowe elementy strategii marki:

1. Pozycjonowanie zrozumiałe dla AI – W czym dokładnie jesteśmy najlepsi
2. Obecność zewnętrzna – Recenzje, prasa, autorytatywne wzmianki
3. Własność niszy – Dominacja w konkretnych zapytaniach o przypadki użycia
4. Monitoring widoczności – Systematyczne śledzenie rekomendacji AI

Przesunięcia budżetowe: Przenosimy 15-20% z tradycyjnej świadomości na:

• Programy generowania recenzji
• PR dla zewnętrznych wzmianek
• Treści zoptymalizowane pod AI
• Monitoring i tracking

Nowe metryki do śledzenia:

• Wskaźnik wzmianki w AI
• Wskaźnik rekomendacji AI
• Odkrycia przypisane AI
• Widoczność AI względem konkurencji

Udział AI w odkryciach na poziomie 15% prawdopodobnie wzrośnie do 25-30% do końca 2026 roku. Musimy być gotowi.

Dziękuję wszystkim za strategiczne perspektywy.