Tradycyjny lejek marketingowy wydaje się całkowicie przestarzały przez wyszukiwanie AI – jak wszyscy dostosowujecie strategie ścieżki klienta?

Nie jesteś sam. To JEST temat rozmów we wszystkich spotkaniach liderów marketingu w tej chwili.

Fundamentalna zmiana:

Tradycyjny lejek zakładał sekwencyjne punkty styku, gdzie można wpływać na kupujących na każdym etapie. Wyszukiwanie AI kompresuje to do czegoś, co nazywam „jednoczesnym rozwiązywaniem intencji”.

Gdy kupujący zadaje Perplexity złożone pytanie, wyraża:

• Potrzeby świadomości („Jakie są rozwiązania?”)
• Potrzeby rozważania („Jak się porównują?”)
• Potrzeby decyzji („Które będzie najlepsze w mojej sytuacji?”)

…wszystko naraz. AI wszystko syntetyzuje i podaje rekomendację. Twój lejek to teraz pojedyncza interakcja, nad którą nie masz kontroli.

Dane są jednoznaczne:

• 90% kupujących B2B korzysta teraz z generatywnej AI podczas ścieżki zakupowej
• 83% ścieżki kupującego odbywa się przed kontaktem ze sprzedażą
• Tradycyjne modele atrybucji pomijają większość tego procesu

Nowy model mentalny:

Przestań myśleć o „etapach lejka”, zacznij myśleć o „kwalifikacji do rekomendacji AI”.

Celem nie jest przesuwanie kupujących przez etapy – celem jest bycie marką, którą AI rekomenduje, gdy kupujący łączą te etapy w jednym zapytaniu.

Całkowicie przebudowaliśmy naszą strategię wejścia na rynek pod to nowe realia 6 miesięcy temu.

Nasz „Lejek Ery AI”:

Zamiast TOFU/MOFU/BOFU, myślimy teraz w kategoriach:

1. Warstwa widoczności w AI

• Czy jesteśmy wzmiankowani, gdy kupujący pytają AI o naszą kategorię?
• Jaki mamy udział głosu AI w porównaniu do konkurencji?
• Jak jesteśmy pozycjonowani w rekomendacjach AI?

2. Warstwa wzmacniania marki

• Gdy AI nas wymienia, czy kupujący nas zapamięta?
• Czy nasza marka jest wystarczająco silna, by przetrwać podsumowanie AI?
• Czy pojawiamy się w wielu punktach styku AI?

3. Warstwa konwersji

• Gdy kupujący przychodzą (wyedukowani przez AI), czy skutecznie ich zamykamy?
• Czy nasza strona jest zoptymalizowana pod odwiedzających z wiedzą od AI?
• Czy sprzedaż wie, jak rozmawiać z klientami wyedukowanymi przez AI?

Mierzone wskaźniki:

• Częstotliwość cytowań przez AI (cotygodniowo przez Am I Cited)
• Udział głosu AI w kategorii
• Trendy wyszukiwań brandowych
• Korelacja AI -> wyszukiwanie brandowe
• Wskaźniki konwersji „wyedukowanych” prospektów

Nie śledzimy środka, skupiamy się na byciu widocznym na wejściu (rekomendacje AI) i optymalizacji wyjścia (konwersje).

Specjalista od atrybucji tutaj. Potwierdzę Twoje obawy danymi.

Problem „ciemnej materii atrybucji” jest realny:

Przeanalizowaliśmy ostatnie 500 zamkniętych transakcji:

• 34% miało „direct” jako pierwszy kontakt
• Z nich 78% wspomniało o researchu AI, gdy pytaliśmy, skąd nas znają
• Tradycyjna atrybucja przyznała AI ZERO punktów za świadomość

Problem matematyczny:

Jeśli prospekt pyta ChatGPT o naszą kategorię, dostaje rekomendację, potem wpisuje nasz adres bezpośrednio w przeglądarce – to w GA4 „ruch bezpośredni”. Ale to w rzeczywistości popyt wygenerowany przez AI.

Jak się dostosowujemy:

1. Ankiety po zakupie – Proste pytanie „Jak się o nas dowiedziałeś?” pokazuje rolę AI

2. Korelacja z wyszukiwaniami brandowymi – Gdy rośnie nasza widoczność w AI, brandowe wyszukiwania rosną 2-3 tygodnie później

3. Marketing Mix Modeling (MMM) – Modele statystyczne wnioskujące o wpływie bez śledzenia pojedynczych ścieżek

4. Monitoring cytowań AI – Korzystamy z Am I Cited, by mierzyć to, czego nie widać w tradycyjnych analitykach

Niewygodna prawda:

Tradycyjne wskaźniki lejka (MQL, SQL, atrybucja kontaktów) coraz częściej mierzą aktywność, a nie wpływ. Prawdziwe oddziaływanie dzieje się w rozmowach, których nie widzimy.

Tak przebudowaliśmy strategię treści pod lejek AI:

Stare podejście (treści pod etapy lejka):

• Świadomość: blogowe „Czym jest [kategoria]?”
• Rozważanie: przewodniki porównawcze, listy funkcji
• Decyzja: strony produktowe, studia przypadków

Nowe podejście (treści cytowalne przez AI):

Kompleksowe treści intencyjne

• Pojedyncze strony odpowiadające na kompletne pytania kupującego
• Obejmują czym jest produkt, porównania rozwiązań i rekomendacje dla kogo co
• Struktura pod ekstrakcję AI (jasne nagłówki, bezpośrednie odpowiedzi, dane wspierające)

Treści autorytatywne

• Oryginalne badania, które może cytować AI
• Eksperckie perspektywy, które AI może zacytować
• Branżowe przypadki użycia

Treści walidacyjne

• Dowody klientów na stronach trzecich
• Optymalizacja obecności na portalach recenzyjnych
• Wzmianki w branżowych publikacjach

Kluczowa zmiana:

Przestaliśmy pytać „któremu etapowi lejka służy ta treść?” a zaczęliśmy „na jakie kompletne pytanie kupującego odpowiadamy?”

Bo AI nie obchodzi Twój lejek. Obchodzi je wyczerpująca odpowiedź na pytanie użytkownika.

Perspektywa sprzedaży na tę transformację:

Co się zmieniło w rozmowach z prospektami:

Kupujący kiedyś przychodzili z pytaniami. Teraz przychodzą z opiniami ukształtowanymi przez AI.

Już:

• Poznali kategorię
• Porównali dostawców
• Wyrobili preferencje
• Zidentyfikowali obawy

Czasem ich research AI jest trafny. Czasem nie. Ale są pewni swojego zdania.

Jak się dostosowujemy:

1. „Co powiedziało Ci AI?” na etapie discovery – Pytamy na początku rozmowy, jaki research AI zrobili i czego się dowiedzieli. Ujawnia to nieporozumienia, które musimy skorygować.

2. Obsługa zastrzeżeń opartych o AI – Typowe obiekcje napędzane przez AI dokumentujemy i adresujemy proaktywnie.

3. Skracamy cykle sprzedaży – Kupujący są dalej w procesie, więc optymalizujemy pod szybsze ścieżki dla klientów wyedukowanych przez AI.

4. Analiza wygranych/przegranych obejmuje AI – Śledzimy, czy AI wspominało o nas (lub konkurencji) w przegranych dealach.

Plus:

Gdy AI poleci nas pozytywnie, prospekci przychodzą jako ciepłe leady z implicit trust. Te transakcje zamykają się szybciej i na wyższych kwotach.

Wyzwaniem jest zapewnienie, by AI rekomendowało nas trafnie i korzystnie już na starcie.

Perspektywa startupu – to tak naprawdę DOBRA zmiana dla mniejszych firm.

Zalety tradycyjnego lejka:

• Wielkie marki z ogromnymi bibliotekami treści
• SEO budowane latami
• Rozpoznawalność na każdym etapie

Zalety lejka AI:

• Liczy się trafność, nie rozmiar
• Wygrywa najlepsza odpowiedź, nie największy budżet
• Nowi gracze mogą być rekomendowani obok gigantów

Co robimy:

1. Mocne zawężenie niszy – AI poleca specjalistów, nie generalistów, do konkretnych pytań

2. Lepsza odpowiedź zamiast wyższej pozycji – Nie wygramy zasięgiem, ale możemy mieć najlepszą odpowiedź na dane pytanie

3. Fokus na walidacji zewnętrznej – Staramy się być wzmiankowani w recenzjach, porównaniach i dyskusjach, którym AI ufa

4. Obsesyjny monitoring rekomendacji AI – Używamy Am I Cited do śledzenia każdej wzmianki i cotygodniowej korekty strategii

Efekty:

Jesteśmy wymieniani obok konkurentów 10x większych, bo AI nie interesuje wielkość firmy – liczy się trafność do zapytania.

Szanse są bardziej wyrównane niż kiedykolwiek.

Doradzam przy tej transformacji dużym firmom. Oto framework, którego używam:

Strategia „skompresowanego lejka”:

Warstwa 1: Bądź odnajdywalny

• Optymalizuj pod odkrywanie przez AI (struktura treści, wyczerpujące odpowiedzi)
• Buduj obecność na platformach cytowanych przez AI (Wikipedia, Reddit, G2, publikacje branżowe)
• Zapewnij spójność i poprawność informacji wszędzie

Warstwa 2: Bądź rekomendowalny

• Jasne pozycjonowanie pod konkretne use case’y
• Zbieranie walidacji zewnętrznej
• Odpowiedzi na zapytania porównawcze wprost
• Silna obecność na portalach recenzyjnych

Warstwa 3: Bądź konwertowalny

• Optymalizacja strony pod odwiedzających wyedukowanych przez AI
• Szybka samoobsługowa ewaluacja
• Szkolenie sprzedaży pod krótsze, bardziej zaawansowane rozmowy

Warstwa 4: Bądź mierzalny

• Śledzenie widoczności AI jako kluczowego wskaźnika
• Użycie MMM do atrybucji wpływu
• Korelacja wzmianek AI z downstream metrics

Realność wdrożenia:

Większość firm nie zmieni się z dnia na dzień. Zacznij od pomiarów – śledź widoczność w AI. Potem cofaj się przez kolejne warstwy.

Nie poprawisz tego, czego nie widzisz.

Kontrargument – nie uważam, że lejek umarł, tylko się przekształcił.

Kupujący nadal przechodzą przez etapy:

• Zyskują świadomość problemu
• Rozważają rozwiązania
• Podejmują decyzje

Zmieniło się MIEJSCE tych etapów i TEMPO ich kompresji.

Nowy lejek to nie „brak lejka” – to „przyspieszony lejek w środowisku AI”:

• Świadomość dzieje się w rozmowach z AI
• Rozważanie w porównaniach AI
• Decyzja w rekomendacjach AI

Wniosek praktyczny:

Dalej potrzebujesz treści na każdy etap – ale muszą być TAM, gdzie AI je znajdzie, i TAK skonstruowane, by AI mogło je wykorzystać.

Psychologia lejka jest ta sama. Wdrożenie zupełnie inne.

Ta dyskusja kompletnie zmieniła moje podejście do strategii.

Najważniejsze zmiany, które wynoszę:

1. Od etapów lejka do kwalifikacji do rekomendacji AI – Celem jest bycie marką rekomendowaną przez AI, nie przesuwanie ludzi przez etapy, które kontroluję

2. Od treści na etapy do kompletnych odpowiedzi – Pojedyncze materiały odpowiadające na pełne pytania kupujących wygrywają z treściami pod konkretne etapy

3. Od śledzenia atrybucji do pomiaru wpływu – Akceptuję, że tradycyjna atrybucja jest popsuta, używam wskaźników zastępczych jak widoczność AI i korelacja wyszukiwań brandowych

4. Od metryk ruchu do udziału głosu w AI – Sama wzmianka liczy się, nawet bez kliknięć

5. Od optymalizacji SEO do budowania reputacji – Autorytet w sieci ważniejszy niż pozycja pojedynczej strony

Co zmieniam:

1. Wdrażam monitoring widoczności AI z Am I Cited
2. Audytuję całą treść pod kątem kompletności dla AI vs. myślenia lejkowego
3. Buduję tracking cytowań AI w dashboardzie obok tradycyjnych metryk
4. Dodaję „jak AI nas opisało?” do analizy wygranych/przegranych
5. Proponuję inwestycję w MMM zarządowi dla lepszego pomiaru wpływu

Niewygodna akceptacja:

Lejek, który optymalizowałem latami, był modelem mentalnym na inną erę. Czas zbudować nowe modele mentalne na erę AI.