با ورود هوش مصنوعی، رفتار خریداران به طرز چشمگیری تغییر کرده است. امروزه، قبل از پر کردن فرم یا کلیک بر روی تبلیغ، خریداران به احتمال زیاد از هوش مصنوعی برای دریافت توصیه‌ها، مقایسه فروشندگان و جمع‌آوری اطلاعات استفاده می‌کنند. این تعاملات تعیین می‌کند که کدام شرکت‌ها در لیست انتخاب‌ها قرار می‌گیرند، اما معمولاً خارج از سیستم‌هایی که تیم‌های عملیات بازاریابی برای اندازه‌گیری عملکرد خود استفاده می‌کنند، اتفاق می‌افتد.
درخواست خریداران از هوش مصنوعی برای توصیه‌ها، شکاف جدیدی در مسئولیت‌پذیری ایجاد می‌کند. ابزارها و فرآیندهای طراحی شده برای جستجو و ترافیک پرداختی، برای ثبت نحوه کارکرد کشف مبتنی بر هوش مصنوعی طراحی نشده‌اند. سوال این است که چگونه می‌توان زیرساختی برای اتصال AEO به سفر خریدار و درآمد ایجاد کرد. برای قابل اندازه‌گیری و عملی کردن AEO، تیم‌های عملیات بازاریابی باید داده‌های دید برند را به CRM خود متصل کنند، نقاط تماس مبتنی بر هوش مصنوعی را در مدل‌های تخصیص گنجانده و نظارت و گزارش‌گیری مداوم را خودکار کنند.
آنچه در این مقاله می‌خوانید
اتصال داده‌های عملکرد AEO به CRM
اگر سیگنال‌های AEO به CRM متصل نشوند، مدل تخصیص نمی‌تواند بخشی مهم از سفر خریدار را در نظر بگیرد. تخصیص بازاریابی تنها به اندازه زیرساخت ردیابی آن قوی است. زمانی که اولین نقطه تماس معنادار خریدار در یک موتور پاسخ‌دهی از طریق یک ارجاع، ذکر برند یا لینک پیشنهادی اتفاق می‌افتد، معمولاً آن لحظه خارج از گزارش‌های سنتی قرار می‌گیرد. اما هرچه خریداران بیشتر از موتورهای پاسخ‌دهی برای تحقیق در مورد محصولات، فروشندگان و راه‌حل‌ها استفاده کنند، سفر کشف بیشتر قبل از اینکه یک مشتری به وب‌سایت یک شرکت برسد، اتفاق می‌افتد و در نتیجه داده‌های تماس و خط لوله آن‌ها ناقص‌تر می‌شود.
به عنوان مثال، اگر ۳۰٪ از ترافیک ورودی یک برند اکنون دارای کشف مبتنی بر هوش مصنوعی به عنوان یک نقطه تماس پیشین باشد، اما مدل تخصیص نتواند این تعاملات را ثبت کند، هر گزارش درآمدی تأثیر بازاریابی را کمتر از آنچه که هست نشان می‌دهد. اتصال داده‌های AEO به CRM به رفع این نقطه کور تخصیص کمک می‌کند. ابزار AEO هاب‌اسپات سیگنال‌های دید مانند امتیاز دید برند، سهم صدا در موتورهای پاسخ‌دهی و ارجاعات را به سوابق تماس و معامله از طریق پیکربندی CRM متصل می‌کند. بازاریابان می‌توانند ببینند کدام کانال‌ها ترافیک منبع‌یابی شده از هوش مصنوعی را ایجاد می‌کنند و آن داده‌ها را به خط لوله متصل کنند.
ساخت مدل‌های تخصیص برای نقاط تماس مبتنی بر هوش مصنوعی
مدل‌های تخصیص سنتی که به اولین و آخرین نقطه تماس توجه دارند، می‌توانند تأثیر هوش مصنوعی بر خریداران را قبل از اینکه آن‌ها به وب‌سایت مراجعه کنند، نادیده بگیرند. حتی مدل‌های چند نقطه‌ای که به داده‌های کلیک تکیه دارند، این تأثیر را از دست می‌دهند. این مدل‌ها به سادگی برای جهانی که در آن خریدار از هوش مصنوعی زمینه برند را دریافت می‌کند، طراحی نشده‌اند. یک خریدار ممکن است از یک موتور پاسخ‌دهی بپرسد که کدام فروشندگان یک مشکل خاص را حل می‌کنند، برند شما را در پاسخ مشاهده کند و تنها بعداً از طریق جستجوی ارگانیک، بازدید مستقیم یا کمپین پرداختی به وب‌سایت شما مراجعه کند. یک مدل تخصیص مبتنی بر کلیک ممکن است تعامل بعدی را اعتبار دهد در حالی که تعامل هوش مصنوعی که آگاهی را ایجاد کرده است، نادیده می‌گیرد. این امر ارزیابی AEO را با استفاده از گزارش‌دهی کانال‌های معمولی دشوار می‌کند.
گزارش‌دهی AEO می‌تواند لایه‌ای دیگر از زمینه را فراهم کند. داشبورد دید برند AEO هاب‌اسپات نشان می‌دهد که یک برند چگونه در طول زمان در موتورهای پاسخ‌دهی نمایان می‌شود، از جمله روندهای سهم صدا و رشد ارجاعات. تیم‌های بازاریابی می‌توانند از این خطوط روند به همراه داده‌های خط لوله CRM استفاده کنند تا درک کنند که چگونه تغییرات در دید AEO بر حرکت‌های پایین‌دستی تأثیر می‌گذارد. پس از اینکه AEO بخشی از چارچوب تخصیص شد، چالش باقی‌مانده این است که داده‌ها را به‌روز نگه‌داریم بدون اینکه بار گزارش‌دهی دستی ایجاد کنیم.
خودکارسازی نظارت و گزارش‌دهی AEO
AEO باید بخشی از روند گزارش‌دهی منظم باشد، نه یک نمای کلی فصلی که به‌صورت دستی توسط تیم عملیات جمع‌آوری می‌شود. موتورهای پاسخ‌دهی به‌طور مداوم پاسخ‌های خود را به‌روزرسانی می‌کنند و حضور یک برند می‌تواند بر اساس تغییرات محتوا، حرکات رقبا و نشریات جدید وارد شده به مجموعه ارجاعات، هفته به هفته تغییر کند. گزارش‌دهی یک‌باره به‌ویژه در برابر پاسخ‌های متغیر هوش مصنوعی محدودکننده می‌شود. اگر به‌روز نگه‌داشتن نیاز به این داشته باشد که بازاریابان داده‌ها را به‌صورت دستی جمع‌آوری کنند، جداول را به‌روزرسانی کنند و گزارش‌ها را از ابتدا بسازند، AEO به سرعت به یک درخواست دیگر برای تیم عملیات تبدیل می‌شود.
خودکارسازی AEO را به یک سیگنال مداوم تبدیل می‌کند. ابزار AEO هاب‌اسپات به‌طور مداوم امتیاز دید برند، ارجاعات و سهم صدا را بدون نیاز به جمع‌آوری دستی ردیابی می‌کند. رهبران عملیات نیازی به جمع‌آوری دستی معیارهای AEO ندارند زیرا امتیاز دید، ارجاعات و سهم صدا به‌طور خودکار درون ابزار به‌روزرسانی می‌شوند.
اندازه‌گیری تأثیر هوش مصنوعی بر خط لوله و درآمد
برای عملیات بازاریابی، فرصت در ساخت زیرساختی برای درک نحوه تأثیر کشف مبتنی بر هوش مصنوعی بر سفر خریدار و سپس اتصال آن فعالیت به داده‌های درآمدی است که کسب‌وکار به آن وابسته است. با افزایش استفاده از هوش مصنوعی به عنوان یک نقطه شروع برای تحقیق، تیم‌هایی که می‌توانند سیگنال‌های دید را با داده‌های تماس، خط لوله و تبدیل متصل کنند، تصویر واضح‌تری از نحوه کشف و ارزیابی برند خود خواهند داشت. با ابزارهایی مانند AEO هاب‌اسپات، تیم‌های عملیات بازاریابی می‌توانند داده‌های دید هوش مصنوعی، ارجاعات و سهم صدا را به جریان گزارش‌دهی وسیع‌تر وارد کنند و نظارت بر تغییرات و اتصال آن‌ها به نتایج پایین‌دستی را آسان‌تر کنند. زیرساختی برای اندازه‌گیری تأثیر هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به بخشی از مجموعه مدرن بازاریابی است؛ مرحله بعدی استفاده از آن زیرساخت است.
دیدگاه و پرسش