Tradičný marketingový lievik je s AI vyhľadávaním úplne rozbitý – ako si všetci prispôsobujú svoju stratégiu zákazníckej cesty?

Nie ste v tom sami. Toto je TÁ téma, ktorá sa rieši na každom marketingovom vedení.

Zásadná zmena:

Tradičný lievik predpokladal sekvenčné kontaktné body, kde ste mohli ovplyvniť kupujúcich v každej fáze. AI vyhľadávanie to stláča do toho, čo nazývam „simultánne riešenie zámeru“.

Keď kupujúci položí Perplexity komplexnú otázku, vyjadruje:

• Potreby povedomia („Aké riešenia existujú?“)
• Potreby zvažovania („Ako sa porovnávajú?“)
• Potreby rozhodovania („Ktoré sa hodí na moju situáciu?“)

…všetko naraz. AI všetko syntetizuje a doručí odporúčanie. Váš lievik je teraz jedna interakcia, ktorú nekontrolujete.

Údaje sú jasné:

• 90% B2B kupujúcich teraz počas nákupu používa generatívnu AI
• 83% zákazníckej cesty prebehne pred kontaktom s obchodom
• Tradičné atribučné modely toto väčšinou nezachytia

Nový mentálny model:

Prestaňte myslieť na „fázy lievika“ a začnite myslieť na „oprávnenosť odporúčania AI“.

Vašim cieľom nie je presúvať kupujúcich fázami – je ním byť tou značkou, ktorú AI odporučí, keď kupujúci všetky fázy skombinuje do jedného dotazu.

Celú našu go-to-market stratégiu sme podľa tejto reality prebudovali pred 6 mesiacmi.

Čo nazývame „lievik éry AI“:

Namiesto TOFU/MOFU/BOFU teraz premýšľame v týchto vrstvách:

1. Vrstva AI viditeľnosti

• Sme spomínaní, keď sa kupujúci pýta AI na našu kategóriu?
• Aký je náš podiel AI hlasu v porovnaní s konkurenciou?
• Ako nás AI odporúča?

2. Vrstva posilnenia značky

• Keď nás AI spomenie, zapamätá si nás kupujúci?
• Je naša značka dostatočne silná na prežitie AI sumarizácie?
• Objavujeme sa naprieč AI kontaktmi?

3. Konverzná vrstva

• Keď kupujúci prichádzajú (predvzdelaní AI), uzatvárame obchody?
• Je náš web optimalizovaný pre návštevníkov informovaných AI?
• Vie obchod, ako pracovať s AI-vzdelanými záujemcami?

Merané metriky:

• Frekvencia AI citácií (týždenne cez Am I Cited)
• Podiel AI hlasu podľa kategórie
• Trendy objemu značkového vyhľadávania
• Korelácia AI–značkové vyhľadávanie
• Konverzný pomer „predvzdelaných“ záujemcov

Stred cesty nevieme sledovať, preto sa sústredíme na viditeľnosť na vstupe (AI odporúčania) a optimalizujeme výstup (konverzie).

Atribučný špecialista tu. Potvrdím vaše obavy dátami.

Problém „atribučnej temnej hmoty“ je skutočný:

Analyzovali sme posledných 500 uzavretých obchodov:

• 34% malo „direct“ ako prvý kontakt
• Z nich 78% pri opýtaní uviedlo AI výskum ako zdroj informácie
• Tradičná atribúcia priradila AI povedomiu NULOVÝ kredit

Matematický problém:

Ak sa potenciálny zákazník spýta ChatGPT na našu kategóriu, dostane odporúčanie, potom priamo zadá našu URL do prehliadača – v GA4 je to „direct traffic“. Ale v skutočnosti ide o dopyt generovaný AI.

Ako sa prispôsobujeme:

1. Dotazníky po nákupe – Jednoduchá otázka „Ako ste sa o nás prvýkrát dozvedeli?“ odhalí úlohu AI

2. Korelácia značkového vyhľadávania – Keď sa zvýši naša AI viditeľnosť, po 2-3 týždňoch nasleduje značkové vyhľadávanie

3. Marketing Mix Modeling (MMM) – Štatistické modely, ktoré odvodzujú vplyv bez sledovania jednotlivých ciest

4. Sledovanie AI citácií – Pomocou Am I Cited meriame, čo tradičná analytika nevie zachytiť

Nepríjemná pravda:

Tradičné metriky lievika (MQL, SQL, dotknuté atribúcie) merajú čoraz viac aktivitu, nie vplyv. Skutočný vplyv sa deje v konverzáciách, ktoré nevidíme.

Tu je, ako sme prebudovali obsahovú stratégiu pre AI lievik:

Starý prístup (obsah podľa fázy lievika):

• Povedomie: Blogy „Čo je [kategória]?“
• Zvažovanie: Porovnávacie príručky, zoznamy funkcií
• Rozhodovanie: Produktové stránky, prípadové štúdie

Nový prístup (AI-citovateľný obsah):

Obsah pre komplexný zámer

• Jednotlivé stránky odpovedajúce na kompletnú otázku kupujúceho
• Pokrývajú čo to je, ako sa riešenia porovnávajú a kto by mal čo použiť
• Štruktúrované pre AI extrakciu (jasné nadpisy, priame odpovede, podporné dáta)

Autoritatívny obsah

• Originálny výskum, ktorý AI môže citovať
• Odborné názory, ktoré môže AI citovať
• Odborovo špecifické príklady použitia

Overovací obsah

• Dôkazy od zákazníkov na nezávislých weboch
• Optimalizácia prítomnosti na recenzných stránkach
• Publikácie v odborových médiách

Kľúčová zmena:

Prestaneme sa pýtať „ktorej fáze lievika tento obsah slúži?“ a začneme „akú kompletnú otázku tento obsah zodpovedá?“

Pretože AI sa o vaše fázy lievika nestará. Záleží jej na komplexnom zodpovedaní otázok používateľa.

Obchodný pohľad na túto transformáciu:

Čo sa zmenilo v rozhovoroch s potenciálnymi zákazníkmi:

Kupujúci kedysi prichádzali s otázkami. Teraz prichádzajú s názormi utvorenými AI.

Už:

• Zistili informácie o kategórii
• Porovnali dodávateľov
• Vytvorili si preferencie
• Identifikovali obavy

Niekedy je ich AI výskum presný, niekedy nie. Ale sú sebaistí tak či tak.

Ako sa prispôsobujeme:

1. „Čo vám AI povedala?“ zistenie – Teraz sa skoro v rozhovore pýtame na AI výskum a čo sa dozvedeli. Odhalí to mylné predstavy, ktoré treba vyvrátiť.

2. Riešenie AI námietok – Bežné AI námietky evidujeme a riešime proaktívne.

3. Rýchlejšie obchodné cykly – Kupujúci prichádzajú ďalej v procese, optimalizujeme preto na kratšie cykly s AI-vzdelanými záujemcami.

4. Analýza výhier/prehier zahŕňa AI – Sledujeme, či nás (alebo konkurenciu) AI spomenula v prehratých obchodoch.

Svetlá stránka:

Keď nás AI odporučí pozitívne, záujemcovia prichádzajú ako teplé leady s implicitnou dôverou. Tie obchody sa uzatvárajú rýchlejšie a za vyššie hodnoty.

Výzvou je zabezpečiť, aby nás AI odporúčala presne a priaznivo už na začiatku.

Startup pohľad – toto je vlastne DOBRÉ pre menšie firmy.

Výhody tradičného lievika:

• Veľké značky s rozsiahlymi obsahovými knižnicami
• SEO autorita budovaná roky
• Známosť značky v každom bode

Výhody AI lievika:

• Relevantnosť je dôležitejšia ako veľkosť
• Vyhrá najlepšia odpoveď, nie najväčší rozpočet
• Nováčikovia môžu byť odporúčaní popri lídroch

Čo robíme:

1. Agresívne sa zameriavame na úzku niku – AI odporúča špecialistov pri špecifických otázkach

2. Prekonávame odpoveďou, nie pozíciou – Nemôžeme súťažiť v tradičnom SEO, ale môžeme vytvoriť najlepšiu odpoveď na konkrétne otázky

3. Zameranie na nezávislé overenie – Byť spomínaný v recenziách, porovnaniach a diskusiách, ktorým AI dôveruje

4. Obsesívne monitorujeme AI odporúčania – Používame Am I Cited na sledovanie každého zmienky a prispôsobujeme stratégiu týždenne

Naše výsledky:

Sme spomínaní popri konkurentoch 10x väčších, pretože AI nezáleží na veľkosti firmy – záleží jej na relevantnosti k dotazu.

Ihrisko je vyrovnanejšie než kedykoľvek predtým.

Konzultujem túto transformáciu pre veľké firmy. Tu je rámec, ktorý používam:

Stratégia „skolabovaného lievika“:

Vrstva 1: Byť nájditeľný

• Optimalizovať pre AI objavenie (štruktúrovaný obsah, komplexné odpovede)
• Budovať prítomnosť na platformách, ktoré AI cituje (Wikipedia, Reddit, G2, odborové médiá)
• Zabezpečiť konzistentné a presné informácie všade

Vrstva 2: Byť odporúčateľný

• Jasné pozicionovanie pre špecifické použitia
• Získavať nezávislé overenia
• Priamo riešiť porovnávacie dotazy
• Udržiavať silné recenzie

Vrstva 3: Byť konvertovateľný

• Optimalizovať web pre AI-vzdelaných návštevníkov
• Umožniť rýchle samoobslužné hodnotenie
• Školenie obchodu pre kratšie, pokročilejšie rozhovory

Vrstva 4: Byť merateľný

• AI viditeľnosť ako hlavná metrika
• Použitie MMM na atribúciu vplyvu
• Korelácia AI zmienok s downstream metrikami

Realita implementácie:

Väčšina firiem sa nemôže transformovať zo dňa na deň. Začnite meraním – sledujte AI viditeľnosť. Potom postupujte spätne vrstvami.

Ak nevidíte svoju AI viditeľnosť, nemôžete ju zlepšiť.

Protinázor – nemyslím si, že lievik zomrel, len sa transformoval.

Kupujúci stále prechádzajú fázami:

• Dozvedia sa o probléme
• Zvažujú riešenia
• Rozhodnú sa

Zmenilo sa KDE tieto fázy prebiehajú a AKO RÝCHLO sa stláčajú.

Nový lievik nie je „žiadny lievik“ – je to „zrýchlený lievik v AI prostredí“:

• Povedomie prebieha v AI konverzáciách
• Zvažovanie v AI porovnaniach
• Rozhodovanie v AI odporúčaniach

Praktický dôsledok:

Stále potrebujete obsah pre každú fázu – ale musí existovať TAM, kde ho AI nájde a byť štruktúrovaný TAK, ako ho AI vie použiť.

Psychológia lievika je rovnaká. Realizácia je úplne iná.

Táto diskusia zásadne zmenila môj pohľad na stratégiu.

Kľúčové zmeny, ktoré si odnášam:

1. Z fáz lievika na oprávnenosť odporúčania AI – Cieľom je byť značkou, ktorú AI odporučí, nie presúvať ľudí fázami, ktoré kontrolujeme

2. Z obsahu pre fázy na komplexné odpovede – Jednotlivé materiály, ktoré odpovedajú na kompletné otázky kupujúcich, prevyšujú obsah podľa fáz

3. Z atribučného sledovania na meranie vplyvu – Prijať, že tradičná atribúcia je rozbitá, používať náhradné metriky ako AI viditeľnosť a koreláciu značkového vyhľadávania

4. Z merania návštevnosti na podiel AI hlasu – Byť spomenutý má význam aj bez preklikov

5. Z SEO optimalizácie na budovanie reputácie – Autorita naprieč webom je dôležitejšia ako poradie jednotlivých stránok

Čo mením:

1. Nastavujem monitoring AI viditeľnosti cez Am I Cited
2. Revízia všetkého obsahu na AI komplexnosť vs. myslenie v lievikových fázach
3. Budovanie sledovania AI citácií do nášho dashboardu popri tradičných metrikách
4. Pridávam „ako nás AI opísala?“ do analýzy výhier/prehier
5. Navrhujem investíciu do MMM vedeniu pre lepšie meranie vplyvu

Nepríjemné prijatie:

Lievik, ktorý som roky optimalizoval, bol mentálny model pre inú éru. Je čas vytvoriť nové mentálne modely pre AI dobu.