Tradiționalul funnel de marketing pare complet depășit de căutarea AI - cum își adaptează toată lumea strategia pentru drumul clientului?

Nu ești singur. Aceasta este DISCUTIA din fiecare ședință de leadership în marketing acum.

Schimbarea fundamentală:

Funnel-ul tradițional presupunea puncte de contact secvențiale la fiecare etapă, unde puteai influența cumpărătorii. Căutarea AI comprimă totul într-un fenomen pe care îl numesc „rezolvarea simultană a intenției”.

Când un cumpărător întreabă Perplexity o întrebare complexă, el exprimă:

• Nevoi de conștientizare („Ce soluții există?”)
• Nevoi de considerație („Cum se compară între ele?”)
• Nevoi de decizie („Care se potrivește situației mele specifice?”)

…toate simultan. AI-ul sintetizează totul și livrează o recomandare. Funnel-ul tău e acum o singură interacțiune pe care nu o controlezi.

Datele sunt clare:

• 90% dintre cumpărătorii B2B folosesc acum AI generativ în procesul de achiziție
• 83% din drumul cumpărătorului se întâmplă înainte de a vorbi cu vânzările
• Modelele tradiționale de atribuire ratează cea mai mare parte din acest proces

Noul model mental:

Nu mai gândi în „etape de funnel”, ci în „eligibilitate pentru recomandarea AI”.

Scopul tău nu mai e să muți cumpărătorii prin etape – ci să fii brandul pe care AI-ul îl recomandă când cumpărătorii comprimă toate etapele într-o singură întrebare.

Noi ne-am restructurat întreaga abordare go-to-market după această realitate acum 6 luni.

Ce numim „Funnel-ul Erei AI”:

În loc de TOFU/MOFU/BOFU, acum gândim în termeni de:

1. Stratul de Vizibilitate AI

• Suntem menționați când cumpărătorii întreabă AI despre categoria noastră?
• Care este cota noastră de voce AI în raport cu concurenții?
• Cum suntem poziționați în recomandările AI?

2. Stratul de Reîntărire a Brandului

• Când AI ne menționează, cumpărătorul ne ține minte?
• Brandul nostru e suficient de puternic să reziste sumarizării AI?
• Apărem în mai multe puncte de contact AI?

3. Stratul de Conversie

• Când cumpărătorii ajung (pre-educați de AI), îi convertim?
• Site-ul nostru e optimizat pentru vizitatori informați de AI?
• Echipa de vânzări știe să gestioneze prospecții educați de AI?

Metricile pe care le urmărim:

• Frecvența citărilor AI (săptămânal prin Am I Cited)
• Cota de voce AI pe categorie
• Tendințe volum căutări de brand
• Corelația AI-to-branded-search
• Rate de conversie a prospecților „pre-educați”

Nu putem urmări ce se întâmplă la mijloc, așa că ne concentrăm pe vizibilitatea la intrare (recomandările AI) și optimizăm ieșirea (conversiile).

Specialist în atribuire aici. Lasă-mă să-ți validez preocupările cu date.

Problema „attribution dark matter” este reală:

Am analizat ultimele 500 de vânzări închise:

• 34% au avut „direct” ca prim touch
• Dintre aceștia, 78% au menționat cercetarea AI când au fost întrebați cum ne-au găsit
• Atribuirea tradițională a acordat ZERO credit pentru awareness generat de AI

Problema matematică:

Dacă un potențial client întreabă ChatGPT despre categoria noastră, primește recomandare, apoi tastează direct URL-ul nostru – e „trafic direct” în GA4. Dar în realitate e cerere generată de AI.

Cum ne adaptăm:

1. Chestionare post-achiziție – O simplă întrebare „Cum ai aflat prima dată despre noi?” relevă rolul AI

2. Corelația căutărilor de brand – Când vizibilitatea noastră AI crește, căutările de brand cresc la 2-3 săptămâni după

3. Marketing Mix Modeling (MMM) – Modele statistice care deduc impactul fără a urmări fiecare drum individual

4. Monitorizare citări AI – Folosind Am I Cited pentru a măsura ce nu putem urmări prin analytics tradițional

Adevărul inconfortabil:

Metricile tradiționale de funnel (MQL, SQL, atribuție touch) măsoară din ce în ce mai mult activitate, nu impact. Influența reală are loc în conversații pe care nu le vedem.

Iată cum ne-am restructurat strategia de conținut pentru funnel-ul AI:

Abordare veche (conținut pe etape):

• Conștientizare: Articole „Ce este [categoria]?”
• Considerație: Ghiduri comparative, liste de funcționalități
• Decizie: Pagini de produs, studii de caz

Abordare nouă (conținut citabil de AI):

Conținut pentru Intenție Comprehensivă

• Pagini unice care răspund complet întrebării cumpărătorului
• Acoperă ce este, cum se compară soluțiile, cui se potrivesc diverse opțiuni
• Structurate pentru extragere AI (headere clare, răspunsuri directe, date susținătoare)

Conținut de Autoritate

• Cercetări originale pe care AI le poate cita
• Perspective de la experți pe care AI le poate cita
• Studii de caz pentru industrii specifice

Conținut de Validare

• Dovezi de la clienți pe site-uri terțe
• Optimizare prezență pe site-uri de recenzii
• Articole în publicații de industrie

Schimbarea cheie:

Am încetat să ne mai întrebăm „ce etapă servește acest conținut?” și am început să ne întrebăm „ce întrebare completă răspunde acest conținut?”

Pentru că AI-ul nu ține cont de etapele tale de funnel. Vrea doar să răspundă complet la întrebările utilizatorilor.

Perspectivă din vânzări asupra acestei transformări:

Ce s-a schimbat în conversațiile cu prospecții:

Cumpărătorii veneau cu întrebări. Acum vin cu opinii formate de AI.

Au:

• Afla despre categorie
• Comparat furnizori
• Format preferințe
• Identificat obiecții

Uneori cercetarea lor AI e corectă. Alteori nu. Dar au încredere oricum.

Cum ne adaptăm:

1. „Ce ți-a spus AI-ul?” în descoperire – Întrebăm devreme ce cercetare AI au făcut și ce au aflat. Astfel aflăm ce concepții greșite trebuie să corectăm.

2. Gestionarea obiecțiilor informate de AI – Obiecțiile frecvente generate de AI sunt documentate și abordate proactiv.

3. Cicluri de vânzare mai scurte – Cumpărătorii ajung mai avansați, deci optimizăm pentru cicluri mai rapide cu prospecți educați de AI.

4. Win/loss analysis include AI – Monitorizăm dacă AI ne-a menționat (sau pe concurenți) în ofertele pierdute.

Partea bună:

Când AI ne recomandă pozitiv, prospecții vin ca lead-uri calde cu încredere implicită. Aceste deal-uri se închid mai repede și la valori mai mari.

Provocarea e să te asiguri că AI-ul te recomandă corect și favorabil de la început.

Perspectivă din startup – de fapt, asta e BUN pentru companiile mici.

Avantajele funnel-ului tradițional:

• Branduri mari cu biblioteci imense de conținut
• Autoritate SEO construită în ani
• Recunoaștere de brand în fiecare punct de contact

Avantajele funnel-ului AI:

• Relevanța contează mai mult decât mărimea
• Cel mai bun răspuns câștigă, nu cel mai mare buget
• Nou-veniții pot fi recomandați alături de veterani

Ce facem noi:

1. Ne specializăm agresiv – AI-ul recomandă specialiștii pentru întrebări specifice

2. Oferim cel mai bun răspuns, nu cea mai bună poziționare – Nu putem concura la clasamente, dar putem crea cel mai bun răspuns la întrebări concrete

3. Ne concentrăm pe validare din terțe părți – Să fim menționați în recenzii, comparații și discuții pe care AI le consideră de încredere

4. Monitorizăm obsesiv recomandările AI – Folosim Am I Cited pentru a urmări fiecare mențiune și ne ajustăm strategia săptămânal

Rezultatele noastre:

Suntem menționați alături de competitori de 10 ori mai mari pentru că AI-ul nu ține cont de dimensiunea companiei – contează relevanța pentru întrebare.

Terenul de joc e mai echilibrat ca niciodată.

Consult pe această tranziție la nivel de enterprise. Iată cadrul pe care îl folosesc:

Strategia „Funnel Colapsat”:

Layer 1: Fii găsibil

• Optimizează pentru descoperirea AI (conținut structurat, răspunsuri complete)
• Construiește prezență pe platforme citate de AI (Wikipedia, Reddit, G2, publicații de industrie)
• Asigură informații consecvente și corecte peste tot

Layer 2: Fii recomandabil

• Poziționează-te clar pentru use-case-uri specifice
• Acumulează validări terțe
• Abordează direct întrebările de comparație
• Menține o prezență puternică pe site-uri de recenzii

Layer 3: Fii convertibil

• Optimizează site-ul pentru vizitatori educați de AI
• Permite evaluare rapidă self-service
• Antrenează echipa de vânzări pentru conversații mai scurte și mai avansate

Layer 4: Fii măsurabil

• Monitorizează vizibilitatea AI ca metrică principală
• Folosește MMM pentru atribuirea influenței
• Corelează mențiunile AI cu metrici de downstream

Realitatea implementării:

Majoritatea companiilor nu pot transforma totul peste noapte. Începe cu măsurarea – urmărește vizibilitatea AI. Apoi lucrează înapoi prin straturi.

Dacă nu-ți poți vedea vizibilitatea AI, nu o poți îmbunătăți.

Contrapunct – nu cred că funnel-ul e mort, ci transformat.

Cumpărătorii tot parcurg etape:

• Devin conștienți de probleme
• Ia în considerare soluții
• Ia decizii

Ce s-a schimbat e UNDE se petrec aceste etape și CÂT DE RAPID se comprimă.

Noul funnel nu e „fără funnel” – e „funnel accelerat în medii AI”:

• Conștientizarea are loc în conversații AI
• Considerația are loc în comparații AI
• Decizia are loc în recomandările AI

Implicație practică:

Tot ai nevoie de conținut pentru fiecare etapă – dar trebuie să existe ACOL0 UNDE AI-ul îl poate găsi și să fie structurat CUM poate AI-ul să îl folosească.

Psihologia funnel-ului e aceeași. Implementarea e complet diferită.

Discuția asta mi-a schimbat fundamental modul în care gândesc strategia noastră.

Reformulările cheie pe care le iau cu mine:

1. De la etape de funnel la eligibilitate pentru recomandarea AI – Scopul e să fii brandul recomandat de AI, nu să muți oamenii prin etape pe care le controlezi

2. De la conținut pe etape la răspunsuri complete – Paginile ce răspund complet la întrebările cumpărătorului bat conținutul de etapă

3. De la urmărirea atribuirii la măsurarea influenței – Accept că atribuirea tradițională e compromisă, folosesc proxy-uri precum vizibilitatea AI și corelația cu căutările de brand

4. De la metrici de trafic la share of voice AI – Contează să fii menționat, chiar și fără click-uri

5. De la optimizare SEO la construcție de reputație – Autoritatea pe web contează mai mult decât pozițiile individuale

Ce schimb:

1. Setez monitorizare AI visibility cu Am I Cited
2. Auditez tot conținutul pentru relevanță AI, nu doar pentru funnel-stage
3. Integrez urmărirea citărilor AI în dashboard-ul nostru, alături de metrici tradiționali
4. Adaug „cum ne-a descris AI-ul?” la analiza win/loss
5. Propun investiție în MMM către leadership pentru o măsurare mai bună a influenței

Acceptarea inconfortabilă:

Funnel-ul pe care l-am optimizat ani de zile era un model mental pentru o altă eră. E timpul să construim modele mentale noi pentru era AI.