Czy tworzenie oryginalnych badań naprawdę się opłaca dla widoczności w AI? Wydaje się ogromnym wysiłkiem

Prowadziłem programy badań oryginalnych zarówno dla korporacji ($1 mld+) jak i firm średniej wielkości ($30–100 mln). Oto jak to wygląda w praktyce:

Twierdzenie o “10x cytowaniach” jest prawdziwe, ale mylące:

• Tak, badania są cytowane 10x częściej niż posty na blogu
• ALE badania korporacyjne są cytowane 100x częściej niż badania firm średniej wielkości
• Ta luka nie jest sprawiedliwa, ale jest realna

Co faktycznie decyduje o cytowaniu badań:

Gdzie średnie firmy mogą wygrać:

1. Ekspertyza niszowa – Nie badaj “trendów marketingowych”. Zrób badanie “trendy marketingowe dla firm produkcyjnych do 500 pracowników”.

2. Własne dane – Masz dane, których konkurencja nie ma: zachowania klientów, wzorce użycia, zgłoszenia do wsparcia.

3. Szybkość – Możesz zbadać nowe tematy zanim korporacje wdrożą swoje procesy.

Szczery ROI dla średnich firm:

• Rok 1: Minimalne cytowania AI (budowanie fundamentu)
• Rok 2: Zaczynasz pojawiać się w niszowych zapytaniach
• Rok 3+: Skumulowane zwroty, jeśli zachowasz konsekwencję

To działa. Ale to 3-letni zakład, nie jednorazowa kampania.

Nie masz 50 tys. $? Oto jak robimy badania niskim kosztem:

Metody tanich badań:

1. Badania ankietowe klientów

   • Koszt: ~2 000 $ (narzędzie + nagrody)
   • Próba: 200–500 klientów
   • Kąt: Co mogą powiedzieć tylko TWOI klienci

2. Analiza własnych danych

   • Koszt: tylko czas zespołu
   • Źródło: dane z Twojego produktu
   • Kąt: Zanonimizowane trendy z Twojej platformy

3. Kompendium wywiadów eksperckich

   • Koszt: czas + drobne honoraria
   • Metoda: wywiady z 20+ ekspertami branżowymi
   • Kąt: “Co mówi 20 ekspertów o X”

4. Analiza trendów

   • Koszt: minimalny
   • Metoda: analiza publicznie dostępnych danych w unikalny sposób
   • Kąt: Oryginalna analiza, nie oryginalne dane

Czego się nauczyliśmy:

Klucz: Niech to będzie naprawdę użyteczne i unikalne. Dobrze zrobione badanie za 5 tys. $ może przebić leniwe badanie za 50 tys. $.

Podzielę się, jakie badania faktycznie są cytowane przez AI:

Typowe cechy cytowanych treści:

1. Konkretne statystyki – Cytowania typu “73% X robi Y” są częste
2. Dane porównawcze – Badania “X vs Y” są często pobierane
3. Dane trendów – Zmiany rok do roku
4. Dane benchmarkowe – “Średnia Z wynosi 123”

Co zmierzyliśmy narzędziem Am I Cited:

Treści z oryginalnymi statystykami: 4,3x wyższa cytowalność Treści z danymi zewnętrznymi: 1,8x wyższa cytowalność Treści bez statystyk: bazowy poziom 1x

ALE ważniejsze niż ilość jest:

Łatwość ekstrakcji – Czy AI może łatwo pobrać statystykę? Liczy się format:

• Dobrze: “Według badań [Twojej firmy] 67% marketerów…”
• Źle: Statystyka ukryta w 12. akapicie PDF-a

Weryfikowalność – Czy AI może zweryfikować Twoje dane?

• Dobrze: Opisana metodologia, wielkość próby, jasna data
• Źle: “Badania pokazują…” bez źródła

Unikalność – Czy te dane są dostępne gdzie indziej?

• Dobrze: Tylko Twoja firma ma ten insight
• Źle: Powtarzasz to, co wszyscy inni

Moja rada: Zanim zainwestujesz w badania, zrób audyt, jakie unikalne dane JUŻ masz. Większość firm siedzi na złocie, o którym nie wie.

Pracowałem w jednej z dużych firm badawczych. Odsłonię kulisy naszego działania:

Korpo-maszyna badawcza:

• 50+ osób w dziale badań
• 5+ mln $ rocznego budżetu
• Promocja wielokanałowa
• Istniejący autorytet marki

Czego mogą nauczyć się średnie firmy:

1. Nie są tak mądrzy jak myślisz – Wiele badań korporacyjnych to przetworzone ankiety z dużą próbą. Wnioski często płytkie.

2. Nie mogą iść w niszę – Gartner nie napisze o “automatyzacji marketingu dla e-commerce z artykułami dla zwierząt”. Ty możesz.

3. Są powolni – Badań korporacyjnych nie robi się w 6 tygodni, tylko w 6–18 miesięcy. Ty możesz wypuścić badanie w 6–8 tygodni.

4. Są drodzy – Ich badania wymagają ogromnych nakładów, by się opłaciły. Twoje muszą być po prostu użyteczne.

Prawdziwa konkurencja: Nie rywalizujesz z McKinsey o “trendy marketingowe”. Rywalizujesz z innymi firmami średniej wielkości o konkretne zapytania z Twojej niszy.

Większość Twoich konkurentów pewnie w ogóle nie robi badań oryginalnych. To Twoja szansa.

Celowanie strategiczne: Znajdź 5–10 kluczowych pytań, które AI dostaje o Twojej branży. Stwórz badania, które dokładnie na nie odpowiadają. Nie musisz ogarniać wszystkiego.

Podzielę się przestrogą o źle zrobionych badaniach.

Nasz błąd:

Wydaliśmy 80 000 $ na raport “Stan branży”.

• 2 000 respondentów
• Piękny design
• 60 stron wykresów
• Duża promocja

Efekt:

• Trochę publikacji w prasie
• 500 pobrań
• Widoczność w AI: Prawie żadna

Co poszło źle:

1. Zbyt szeroki temat – “Trendy branżowe” są już zajęte przez wielkich graczy
2. Brak unikalnego podejścia – Te same pytania co wszyscy
3. Format PDF – AI ciężko to czytać
4. Brak wersji webowej – HTML > PDF dla AI
5. Jednorazowa akcja – Brak aktualizacji

Czego się nauczyliśmy:

Samo badanie było ok. Strategia zła.

Gdybyśmy robili to ponownie:

• Wąska grupa docelowa (konkretny segment)
• Unikalne podejście (pytania, których nikt nie zadaje)
• Web-first (HTML ze strukturą danych)
• Punkty danych w artykułach (nie tylko PDF)
• Coroczne aktualizacje (budowanie kapitału cytowań)

Tu nie chodzi tylko o badania. Chodzi o badania, które AI może znaleźć, przetworzyć i zacytować.

Nie musisz od razu wchodzić na grubo. Oto podejście krok po kroku:

Q1: Mikro-badania

• Szybka ankieta klientów (100 odpowiedzi)
• Jeden kluczowy insight
• Post na blogu z wynikiem
• Śledź, czy AI to podejmuje

Q2: Rozwijaj jeśli działa

• Większa próba
• Więcej pytań
• Dedykowana strona
• Monitoruj cytowania w AI

Q3: Pełne badanie jeśli potwierdzone

• Kompleksowy raport
• Wiele treści pochodnych
• Pełna promocja
• Pomiar bazowy

To podejście:

• Waliduje popyt przed dużą inwestycją
• Buduje kompetencje badawcze stopniowo
• Pokazuje ROI kierownictwu krok po kroku
• Ogranicza ryzyko

Nasze efekty:

• Q1 mikro-badania: 3 cytowania AI
• Q2 rozszerzone: 12 cytowań
• Q3 pełny raport: 40+ cytowań i rośnie

Każda faza finansowała następną. Znacznie łatwiej uzyskać akceptację niż prosić od razu o 50 tys. $.

Ta dyskusja zmieniła moje myślenie. Oto mój nowy plan:

W czym się myliłem:

1. Konkurencja z gigantami – Nie musimy. Możemy zdominować niszę.

2. Potrzeba dużego budżetu – Zacznij mało, waliduj, potem inwestuj.

3. Badania = PDF-y – Najpierw web, HTML, wyciągalne statystyki.

4. Jednorazowa akcja – To program na lata, nie kampania.

Nasze nowe podejście:

Faza 1 (Q1): Walidacja pomysłu

• Ankieta wśród 200 klientów o konkretny problem
• Jeden wpis na blogu z insightem
• Sprawdzić, czy AI to podchwytuje
• Budżet: 3 000 $

Faza 2 (Q2): Rozwijaj jeśli działa

• Większa ankieta, więcej pytań
• Dedykowana strona
• Śledzenie cytowań przez Am I Cited
• Budżet: 8 000 $

Faza 3 (Q3-Q4): Pełny program po walidacji

• Coroczny kompleksowy raport
• Wiele pochodnych treści
• PR i dystrybucja
• Budżet: 25 000 $

Zmiana mentalności: Nie tworzymy “treści”. Budujemy aktywo cytowań, które procentuje w czasie. ROI liczymy nie w pierwszym roku, tylko w 2. i 3.

Konkretna nisza, którą celujemy: [Nasz segment branżowy] – miejsce, gdzie wielcy gracze nie wchodzą, a nasi klienci bardzo chcą danych.

Dzięki wszystkim. To jest naprawdę wykonalne.