Vad är AI:s mörka tratt? Påverkar detta hur vi mäter marknadsföring?

AI:s mörka tratt är mycket verklig. Här är vad som händer:

Den traditionella tratten:

Kund söker → Besöker webbplats → Du spårar interaktionen → Attribuerar till marknadsföring

AI:s mörka tratt:

Kund frågar AI → AI sammanställer svar med ditt innehåll → Kund tar beslut → Ingen spårning möjlig → Kund dyker upp som “direkt”

Varför det spelar roll:

När någon frågar ChatGPT “Vilken är den bästa CRM för småföretag?” och AI rekommenderar din konkurrent, har du förlorat vid en kontaktpunkt du inte ens kan se.

Omfattningen:

Den obekväma verkligheten:

En betydande del av kundernas beslutsfattande sker nu i en black box. Ditt innehåll kan påverka beslut, men du kan inte mäta det.

Verkligt exempel från vårt företag:

Vad vi märkte:

En prospekt ringde och bad om demo. När vi frågade hur de hittat oss sa de: “Jag frågade ChatGPT om projektledningsverktyg för distansteam. Den rekommenderade er.”

Vad vår analys visade:

• Direkttrafik till prissidan
• Inga tidigare besök registrerade
• Ingen kampanjattribution
• Ingen innehållsengagemang spårad

Vad som faktiskt hände:

Hela research- och utvärderingsresan skedde inne i ChatGPT. Vi såg dem först när de var redo att köpa.

Attributionsgapet:

I vårt CRM har denna lead ingen källattribution. Men den VERKLIGA källan var ChatGPT som rekommenderade oss. Det är helt osynligt.

Vad detta betyder:

Vårt innehållsmarknadsföring fungerar – AI rekommenderar oss. Men vi kan inte mäta vilket innehåll eller vilka aktiviteter som drev den rekommendationen.

Mätningsgapet i detalj:

Vad traditionell analys KAN spåra:

• Webbplatsbesök från AI-referenter (när länkar klickas)
• Konvertering från identifierbar AI-trafik
• Viss ökning i varumärkessök

Vad traditionell analys INTE KAN spåra:

• Kundresearch som sker i AI-konversationer
• Beslut baserade på AI-rekommendationer
• Innehåll som påverkat AI:s rekommendationer
• Konkurrentsynlighet i AI-svar

Problemet:

Din marknadsföring kan påverka kunder effektivt genom AI, men du kan inte attribuera den påverkan till specifika aktiviteter.

Exempel:

Ditt blogginlägg finns i ChatGPT:s träningsdata. När kunder ställer frågor använder ChatGPT ditt innehåll. Kunden köper av dig. Men du kan inte koppla blogginlägget till försäljningen.

Attributionsmardrömmen:

Även med sofistikerade attributionsmodeller visas AI-påverkade beslut som “direkt”, “organisk varumärkessökning” eller helt enkelt utan attribution.

Proxymått-ansats:

Eftersom vi inte kan mäta direkt attribution spårar vi proxies:

AI-synlighetsmått:

Korrelationmått:

Vår slutsats:

När vår AI-synlighet ökar ser vi motsvarande ökning i:

• Volym för varumärkessök (1-2 veckors fördröjning)
• Direkttrafik (2-3 veckors fördröjning)
• Självattribuerad AI-källa

Slutsatsen:

Vi kan inte bevisa kausalitet, men korrelationen är tillräckligt stark för att motivera investering.

Strategiskt svar på mörka tratten:

Acceptera verkligheten:

Viss marknadsföringspåverkan är nu omätbar. Detta är permanent. Anpassa ditt tankesätt och dina processer.

Den strategiska ramen:

1. Optimera för AI-närvaro oavsett attribution:

• Investera i innehåll som AI kommer citera
• Bygg varumärkesauktoritetssignaler
• Övervaka AI-synlighet som en kärn-KPI

2. Använd proxymått för beslutsfattande:

• AI share of voice
• Självattribuerad källa
• Korrelation till varumärkessök

3. Skifta resursallokering:

• Viss budget ska driva AI-synlighet utan förväntan på spårbara konverteringar
• Tänk AI-optimering som varumärkeskännedom

4. Utbilda intressenter:

• Förklara den mörka trattens verklighet
• Sätt förväntningar för mätbarhet
• Visa proxymått som validering

De företag som lyckas:

De som investerar i AI-synlighet även när de inte kan attribuera resultat perfekt. De litar på att påverkan sker även om de inte kan mäta det direkt.

Detta klargör. Här är min sammanfattning:

AI:s mörka tratt är verklig:

• Kundresearch sker inne i AI
• Traditionell analys kan inte spåra det
• Visas som oförklarlig “direkttrafik”
• Betydande och växande del av resan

Praktiskt svar:

1. Lägg till självattribuerad källa:

• “Hur hörde du om oss?” på alla formulär
• Ta med AI-alternativ explicit
• Korsreferens med analys

2. Spåra AI-synlighet separat:

• Sätt upp Am I Cited-övervakning
• Spåra share of voice kontra konkurrenter
• Rapportera som parallell KPI-uppsättning

3. Justera attributionsfilosofi:

• Skapa “mätbar” och “AI-påverkan” som två kategorier
• Använd korrelationer för uppskattning
• Acceptera viss omätbar påverkan

4. Utbilda ledningen:

• Förklara den mörka trattens verklighet
• Visa proxymått som validering
• Sätt realistiska förväntningar på mätbarhet

Tankesättet:

Marknadsföringspåverkan är större än vad vi kan mäta. Optimera för AI-närvaro för vi vet att det fungerar, även när vi inte kan bevisa det direkt.

Tack för förtydligandet.

Framtiden för mätning i AI-eran:

Vad som kan förändras:

1. AI-plattformar kan dela data – Möjliga attributionspartnerskap
2. Självattribution blir standard – “Hur hörde du om oss” överallt
3. Korrelationmodeller förbättras – Bättre AI-synlighet → utfallskorrelationer
4. Varumärkesmått återvänder – Kännedomsmätning blir viktigare

Vad som troligen inte förändras:

Den grundläggande verkligheten att kundbeslut som fattas i AI-konversationer förblir i stort sett osynliga för traditionell spårning.

Förbered dig på:

En värld där marknadsförings-ROI är delvis mätbar och delvis uppskattad. De företag som accepterar detta och optimerar därefter kommer att prestera bättre än de som väntar på perfekt attribution.

Perspektiv för kommunikation till ledning:

Hur man förklarar mörka tratten för ledningen:

Säg inte: “Vi kan inte mäta vår marknadsföring längre.”

Säg: “Kundupptäckt sker alltmer i AI-plattformar där traditionell spårning inte fungerar. Vi anpassar vår mätning och inkluderar AI-synlighetsmått tillsammans med traditionell attribution.”

Berättelsen:

• Marknaden förändras (AI-användning)
• Vår mätning anpassas (nya mått)
• Vi investerar strategiskt (AI-synlighet)
• Vi spårar proxyindikatorer (korrelationsdata)

Vad ledningen behöver:

1. Bekräftelse på att landskapet har förändrats
2. Förtroende för att ni anpassar er
3. Nya mått för att utvärdera prestation
4. Koppling till affärsresultat

Presentera inte detta som ett problem. Presentera det som en strategisk anpassning till marknadsrealitet.

Konkurrensvinkel på mörka tratten:

Möjligheten:

Medan de flesta företag är förvirrade kring AI-attribution kan du få fördel genom att:

1. Investera där andra tvekar – AI-synlighetsoptimering
2. Mäta det du kan – AI share of voice
3. Agera på korrelationer – Även utan perfekt attribution

Risken:

Konkurrenter som löser detta först fångar AI-synlighet medan du väntar på perfekt mätning.

Den konkurrensmässiga verkligheten:

I AI:s mörka tratt gäller: synlighet = påverkan. Du kanske inte kan bevisa det i din attributionsmodell, men kunder blir påverkade.

Var synlig eller var osynlig. Attributionsmodellen ska inte hindra dig från att konkurrera.