Jak zarządzać oczekiwaniami interesariuszy dotyczącymi wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji

Galen Low: Obecnie każda marka chce pojawiać się w wynikach wyszukiwania opartych na sztucznej inteligencji, więc nic dziwnego, że każdy — i jego złota rybka — przedstawia się jako cudotwórca AEO i GEO. Nic dziwnego też, że kadra zarządzająca oczekuje natychmiastowych rezultatów z nowych kanałów pozyskiwania klientów stworzonych przez LLM-y, nawet jeśli oznacza to skorzystanie z moralnie wątpliwego skrótu.

Agencje i specjaliści zajmujący się projektami cyfrowymi muszą prowadzić trudne rozmowy o tym, co jest realistyczne, a co nie, jeśli chodzi o wymagania dotyczące wyszukiwania AI w zakresie redesignu strony internetowej lub kampanii marketingowej. Presja jest realna. Rzeczywistość jest jednak taka, że wyszukiwania AI nie da się długoterminowo oszukać.

Jak więc przekonać osoby decyzyjne, by przyjęły długoterminową perspektywę i oparły się pokusie stosowania leniwych trików? Jak znaleźć partnera od wyszukiwania AI, który rzeczywiście potrafi dostarczyć rezultaty, o których mówi? Jak w ogóle działa wyszukiwanie AI? Aby odpowiedzieć na te pytania, zaprosiłem eksperta od wyszukiwania AI i założyciela agencji, któremu ufam, ponieważ wcześniej z nim pracowałem.

Wspólnie omówimy, co specjaliści cyfrowi muszą wiedzieć o wyszukiwaniu AI, aby wspierać zintegrowaną strategię marki, która przyniesie znacznie większy efekt niż jakiekolwiek obietnice bez pokrycia. Mam nadzieję, że spodoba wam się ten odcinek.

Witamy w podcaście Digital Project Manager — programie, który pomaga liderom odpowiedzialnym za realizację pracować mądrzej, sprawniej dostarczać rezultaty i pewniej kierować zespołami w erze sztucznej inteligencji.

Jestem Galen i co tydzień zagłębiamy się w praktyczne strategie, najnowsze trendy, sprawdzone ramy działania oraz od czasu do czasu w historię z pierwszej linii projektów. Niezależnie od tego, czy kierujesz ogromnymi projektami transformacyjnymi, porządkujesz procesy pracy z AI, czy po prostu próbujesz utrzymać chaos pod kontrolą — jesteś we właściwym miejscu.

Jeśli podobały wam się nasze ostatnie odcinki, rozważcie obserwowanie nas na platformie, na której nas słuchacie, i być może wystawienie nam opinii. Dobrze, przejdźmy do rozmowy.

Moim dzisiejszym gościem jest Matt Slater, specjalista ds. optymalizacji wyszukiwania i założyciel Receipts — jednoosobowej agencji specjalizującej się w SEO opartym na sztucznej inteligencji. Matt pomagał markom z branży medialnej, SaaS, gier i edukacji osiągać dominującą pozycję w jednych z najbardziej konkurencyjnych i pożądanych wyszukiwań słów kluczowych. Misją Matta zawsze było przebijanie się przez szum świata wyszukiwania, pomaganie założycielom i kadrze zarządzającej w zrozumieniu tego, co jest istotne dla ich marki, oraz tworzenie programów zapewniających mierzalne rezultaty zgodne ze strategią biznesową.

Za pośrednictwem Receipts robi kolejny krok w kierunku swojej wizji przyszłości, w której koalicje mikroagencji zwiększają możliwości rozwijających się marek bez konieczności zwiększania zatrudnienia. Wyposażony w tworzone na zamówienie narzędzia, wiedzę branżową i zamiłowanie do tłumaczenia zagadnień między odbiorcami technologicznymi a biznesowymi, Matt pomaga firmom uzyskiwać przewagę nad konkurencją w zakresie widoczności w AI.

Matt, dziękuję, że do mnie dołączyłeś.

Matt Slater: Cześć, Galen. Dzięki za zaproszenie. Jak zawsze miło z tobą porozmawiać.

Galen Low: Dzisiaj rozmawiamy o wyszukiwaniu AI i o tym, dlaczego marki, agencje oraz specjaliści od projektów cyfrowych powinni rozumieć, jak ta technologia wpływa na odkrywanie, widoczność i zaufanie.

Porozmawiamy o tym, co marki, agencje i liderzy odpowiedzialni za realizację muszą wiedzieć o AEO i GEO. Podzielimy się strategiami radzenia sobie z nierealistycznymi oczekiwaniami interesariuszy i nieetycznymi prośbami, a także omówimy, jak marki powinny przygotować swoją obecność w internecie na świat, w którym wyszukiwania bez kliknięcia będą normą.

Jak ci się to podoba?

Matt Slater: Brzmi dobrze. Nie mogę się doczekać, żeby się w to zagłębić.

Galen Low: Świetnie. Zacznijmy od odrobiny kontrowersji. Pojawia się wiele nowych agencji i konsultantów twierdzących, że rozszyfrowali wyszukiwanie AI, AEO i GEO. Rzeczywiście, jeśli jest coś, czego obecnie chce niemal każda firma, to pojawiać się w ChatGPT lub Claude, gdy ktoś prosi o polecenie najlepszej firmy do wykonania zadania X albo Y.

Jednak na subredditach i w newsletterach, które śledzę, niektórzy specjaliści SEO twierdzą, że to wciąż ta sama praca, oparta na tych samych zasadach. Moje pytanie brzmi więc: czy wyszukiwanie AI jest odrębną dziedziną, czy tylko najlepsze praktyki SEO przebrane w kostium kolejnego modnego słowa?

Matt Slater: To świetne i zdecydowanie kontrowersyjne pytanie, szczególnie przy takiej liczbie nowych agencji. Bez wątpienia SEO i GEO mają wiele wspólnego. Podstawowe elementy silnej strategii i kampanii SEO wyglądałyby bardzo podobnie do tych stosowanych w wyszukiwaniu AI.

Uważam jednak, że w GEO istnieją odrębne taktyki i podejścia, które czynią z niego osobną dziedzinę. Wystarczy spojrzeć na to, jak różnie ludzie korzystają z Google i ChatGPT. W ChatGPT prowadzą długą rozmowę i wchodzą w pełny dialog, podczas gdy w Google wpisują dwa lub trzy słowa, a następnie zagłębiają się w strony internetowe i odpowiedzi.

Można więc wyciągnąć z tego pewne wnioski. Osoby z doświadczeniem w SEO są bardzo dobrze przygotowane do udzielania podstawowych porad dotyczących GEO, ale nie powiedziałbym, że są to dokładnie te same dziedziny.

Galen Low: To uczciwe. Podoba mi się uwaga, że sama interakcja jest inna.

Choć Google ma już tryb AI i będzie wyświetlać przegląd AI, nadal wyszukuję tak, jak szukałbym książki w bibliotece w latach dziewięćdziesiątych: autor, tematyka, czy jest dobra. Moje wyszukiwania w Google są zasadniczo bardzo podstawowe, w przeciwieństwie do rozmowy, w której przekazuję więcej kontekstu i informacji.

Dodaję też własne sugestie, a rezultat nie jest tak programowy ani deterministyczny jak w przypadku wcześniejszych algorytmów wyszukiwania. System szuka tych samych rzeczy, ale ma znacznie więcej kontekstu, aby ustalić, co jest istotne. Ta szczegółowość zaczyna mieć znaczenie dla intencji, z którą ktoś rzeczywiście wyszukuje.

Matt Slater: Dokładnie. Samo pojęcie prowadzenia badań wygląda dziś zupełnie inaczej. Wcześniej badanie w Google polegało na wpisaniu zapytania, klikaniu wyników z pierwszej strony i próbie ustalenia, czego właściwie potrzebujesz.

W ChatGPT wchodzisz w króliczą norę: system zadaje ci pytania, wchodzisz w interakcję z platformą, a następnie zawężasz to, czego naprawdę szukasz. Dobrym przykładem jest to, że nie wyszukujesz po prostu najlepszego oprogramowania do zarządzania projektami.

Zaczynasz od pytania: jakie jest najlepsze oprogramowanie do zarządzania projektami dla dwunastoosobowego zespołu w małej firmie, przy określonych wymaganiach i ograniczeniach. W ten sposób dochodzisz do bardziej szczegółowych odpowiedzi.

Galen Low: To bardzo trafna uwaga dotycząca nie tylko kontekstu, lecz także kryteriów. Są one znacznie bardziej zawężone, zanim w ogóle zaczniesz oglądać markę. Część podróży użytkownika już się zakończyła. Marka nie jest już wycieraczką przed drzwiami. Użytkownik odbył rozmowę, a następnie niemal otrzymał rekomendację od AI po przekazaniu informacji, kontekstu i wymagań.

Nie przychodzi już zupełnie z ulicy, ale jest częściowo przygotowany.

Matt Slater: Jasność informacji, które udostępniasz AI, aby mogła nauczyć się czegoś o tobie — jako osobie lub marce — jest niezwykle ważna. Jeśli AI nie znajdzie tych informacji u ciebie, poszuka ich gdzie indziej. Jeśli wyszukiwanie dotyczy szerokiego tematu, możesz się nie pojawić, jeżeli nie masz tych informacji wyeksponowanych.

Galen Low: To prowadzi nas do ważnej kwestii. Od dziesięcioleci osoby z mojej branży próbują nadążyć za algorytmem wyszukiwania. Pamiętam pierwszą dużą aktualizację algorytmu Google, która miała na mnie wpływ. Nasz ruch spadł wtedy o połowę, co niemal zagroziło istnieniu firmy. Teraz wchodzimy w nową erę wyszukiwania AI, a ludzie próbują ją rozgryźć, odtworzyć i twierdzą, że są jej mistrzami.

Co chcą osiągnąć silniki odpowiedzi? Czego chce wyszukiwanie AI? Co oceniają algorytmy, gdy próbują ustalić, kto jest godny zaufania, gdzie szukają informacji i czego właściwie potrzebują?

Matt Slater: Warto podzielić to pytanie na dwie części: najpierw zrozumieć, jak LLM-y się uczą, a następnie jak dochodzą do wniosków. LLM-y konsumują ogromne ilości publicznie dostępnych informacji, uczą się na ich podstawie, a potem próbują połączyć je w najlepszą odpowiedź na dane zapytanie.

W tym celu analizują dwa elementy. Pierwszy to informacje pochodzące z pierwszej ręki — to, co publikujesz o sobie, jak o sobie mówisz, dla kogo jesteś i dla kogo nie jesteś, jeśli jesteś marką. Drugi element to informacje pochodzące od stron trzecich.

To warstwa potwierdzenia. AI sprawdza, czy sposób, w jaki marka mówi o sobie, odpowiada temu, co mówi się o niej publicznie. Mogą to być zaufane strony, Trustpilot lub Reddit. System próbuje potwierdzić twoje deklaracje innymi informacjami z internetu.

Czy te informacje są spójne? Czy się różnią?

Galen Low: To bardzo ważne, ponieważ AI nie tylko wzmacnia twój własny wizerunek. Znaczenie ma także to, jak mówią o tobie inni. Nie chodzi już wyłącznie o pobieranie informacji. AI prowadzi badania, korzysta z wielu źródeł i próbuje stworzyć odpowiedź najlepiej dopasowaną do zapytania oraz kontekstu użytkownika.

Matt Slater: W tym właśnie pojawia się niuans. Podobnie działało historycznie Google. Jeśli dziesięć osób twierdzi, że jest najlepszym piosenkarzem na świecie, trudno ustalić, kto mówi prawdę. Jeśli dziesięć narzędzi do zarządzania projektami twierdzi, że jest najlepsze, informacje zewnętrzne pomagają rozdzielić te twierdzenia i sprawdzić, jakich doświadczeń faktycznie doświadczają użytkownicy.

Im bardziej precyzyjne są potrzeby użytkownika, tym więcej informacji ma LLM, aby przygotować najlepszą rekomendację. Lista najlepszych narzędzi dla małych zespołów może więc wyglądać inaczej niż historyczna lista Google.

Galen Low: To interesujące, ponieważ rezultaty są spersonalizowane. Nie wystarczy już być numerem jeden na każdej liście. Lista zależy od tego, o co ludzie pytają i jakie informacje przekazali.

Matt Slater: Dokładnie.

Galen Low: Wróćmy do reputacji i informacji od stron trzecich. Oprócz strategii treści publikowanych na własnej stronie warto, aby inni ludzie mówili o tobie na innych platformach. Nie tylko optymalizujesz własne treści, lecz także zarządzasz reputacją. Czy warto prowadzić osobnego bloga lub kanał YouTube, spędzać czas na Reddicie i LinkedInie, wysyłać dyrektora generalnego do podcastów albo angażować pracowników w komentowanie postów influencerów? Czy to ma znaczenie? Jak mierzyć wpływ tych działań?

Matt Slater: Masz do dyspozycji wiele platform, na których możesz kontrolować własną narrację. SEO i GEO nie funkcjonują w oderwaniu od szerszej kwestii marki i pozycjonowania. Wszystko, o czym wspomniałeś — przywództwo opinii, własne treści, udział w innych podcastach, budowanie autorytetu — służy zwiększaniu obecności marki w internecie.

Im głośniej mówisz i im większy ślad pozostawiasz w internecie, tym lepiej. Jeśli informacji nie ma, LLM-y nie mają się na czym uczyć. Blog i media społecznościowe są częścią tej strategii. Warto jasno mówić, dla kogo jesteś, a dla kogo nie jesteś, wyrażać opinie i publikować informacje o osiągnięciach.

To należy do marketingu jako całości, nie tylko SEO i GEO. Dzięki temu SEO i GEO są bliżej marki i marketingu, tak jak powinno być.

Jeśli chodzi o pomiar, nie został on jeszcze w pełni rozwiązany. Można mierzyć widoczność i porównywać się z konkurencją, ale atrybucja jest coraz trudniejsza. Użytkownicy często nie klikają wyniku wyszukiwania ani odpowiedzi w ChatGPT. Mogą pojawić się na rozmowie sprzedażowej i powiedzieć, że znaleźli firmę na liście w ChatGPT. Dane analityczne mogą więc nie odzwierciedlać rzeczywistego źródła kontaktu.

Galen Low: To uczciwe. Słyszałem o agencjach, które wybierają narzędzie pomiarowe najlepiej pasujące do ich tezy sprzedażowej. Jedno narzędzie mówi, że klient radzi sobie świetnie, inne, że jest na samym dole. To nie jest jeszcze nauka, lecz bardziej sztuka.

Można dowiedzieć się od klientów, jak cię znaleźli, ale nie ma obecnie wszechwiedzącego narzędzia atrybucji. Wyszukiwania są też znacznie bardziej szczegółowe i osobiste. Obecnie trzeba przekonać internet, ludzi i maszyny do tego, czym jest twoja marka i jakie zajmuje miejsce.

Ważne jest rozumienie własnej marki, wiedza o tym, kogo możesz zrazić, oraz odwaga, by nie pozostawać na środku. Trzeba zarządzać reputacją na wielu platformach i tworzyć treści, z którymi ludzie oraz AI mogą wejść w interakcję.

Matt Slater: Najpierw chcę dowiedzieć się od firmy, jaki jest jej idealny profil klienta i do kogo chce mówić. Następnie porównuję to ze stroną internetową oraz treściami publikowanymi we wszystkich kanałach. Sprawdzam, czy odpowiadają one deklarowanemu profilowi klienta i sposobowi targetowania.

Potem opracowujemy strategię treści. Zwykle zaczynam od tego, jak marka mówi o sobie w internecie. Drugim elementem są informacje od stron trzecich: jak inni mówią o marce i jak można częściowo odzyskać kontrolę nad tą narracją.

Galen Low: Podoba mi się to. Ludzie zapominają, że SEO i wyszukiwanie AI są konkurencyjne. To nie jest ustawienie jednego parametru i pozostawienie go bez zmian. System ocenia wiarygodność i autorytet, a wiele elementów wpływa na wynik.

Zapytania LLM-ów są spersonalizowane i nie wszyscy otrzymają tę samą odpowiedź. Trzeba rozumieć problemy klientów i sposób ich rozwiązywania, publikować te informacje w internecie oraz sprawdzać, czy opinie innych zgadzają się z tym, co marka mówi o sobie.

Matt Slater: AI chce najpierw usłyszeć samą markę, ale nie zawsze przyjmie jej opinię. Jeśli istnieje wiele negatywnych wątków na Reddicie, wpłyną one na ocenę. Warto również publikować odpowiedzi na szczegółowe pytania dotyczące cen, dostępnych miejsc i funkcji, ponieważ informacje ukryte za logowaniem mogą być niedostępne dla AI.

Widziałem firmę programistyczną, która odblokowała wcześniej zamknięte treści i opublikowała wszystkie materiały. Powodem było pokazanie AI, że firma jest autorytetem. AI szuka również nowych badań i danych pochodzących z pierwszej ręki. Publikowanie oryginalnych danych może pomóc branży i budować autorytet.

Galen Low: Jeśli nie prowadzisz rozmowy z klientami na swojej stronie, ktoś inny prowadzi ją gdzieś indziej. Ludzie będą rozmawiać o cenach, podwyżkach i jakości produktu. Trzeba dostarczać informacje, które równoważą tę rozmowę, zamiast trzymać wszystko za bramką.

Raporty wymagają czasu, ale ponieważ wiele firm je ukrywa, publicznie dostępne opracowanie może stać się tym, które wszyscy cytują — nawet jeśli nie jest w pełni poprawne.

Matt Slater: To ogromna szansa. Często wybieramy działania, które dadzą efekt w przyszłym tygodniu, zamiast długoterminowych inwestycji wymagających więcej pracy i zasobów, choć te drugie mogą być znacznie bardziej wartościowe.

Galen Low: Firmy chcą wiedzieć, jakie intencje wybrać, jak przypisać kliknięcia do przychodów i jak udowodnić skuteczność. W przypadku wyszukiwania AI nie ma już jednej łatwej do zmierzenia liczby. Nie istnieje wynik, który pokaże dokładnie, ile pieniędzy przynosi wyszukiwanie AI.

Matt Slater: Bezpośrednie przypisanie zwrotu z inwestycji do jednej aktywności jest trudne. Raport przed erą AI prawdopodobnie również nie miał generować bezpośredniego zwrotu. Miał pokazywać, że firma zna branżę, rozumie ją i jest najlepiej przygotowana do wykonania określonej pracy.

Galen Low: Czyli aspekt przywództwa opinii.

Matt Slater: Dokładnie. Wiele obecnych taktyk nie jest nowymi pomysłami. Istniały od dawna, zmienił się jedynie format i sposób ich prezentacji. Teraz trzeba uwzględniać zarówno ludzi, jak i boty.

Galen Low: Ten fragment powstał dzięki Fingerprint. Każdy użytkownik odwiedzający twoją platformę początkowo wygląda tak samo. Czy możesz mu zaufać, czy stanowi zagrożenie? Fingerprint rozpoznaje boty, agentów AI, sieci VPN, manipulacje i ponad sto innych unikalnych sygnałów, aby zapewnić trwałą ocenę ryzyka i wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym. Gdy aktywność ludzi i agentów coraz bardziej się łączy, możesz szybciej identyfikować podejrzany ruch oraz tworzyć bezpieczniejsze strony i aplikacje.

Z Fingerprint codziennie korzysta ponad 6000 firm. Dołącz do nich na fingerprint.com. A teraz wracamy do programu.

Ta technologia jest stosunkowo nowa i bardzo pożądana, dlatego niektórzy próbują oszukiwać system, szukają skrótów i chcą wyprzedzić konkurencję, działając poza zasadami. Specjaliści projektowi, właściciele agencji i osoby odpowiedzialne za klientów muszą odpowiadać na prośby dotyczące nieetycznych lub nierealistycznych metod. Jak reagować na prośbę o włamanie się do przeglądów AI, podszywanie się pod ludzi na innych platformach albo zalewanie kanałów zmyślonymi danymi?

Matt Slater: Mam nadzieję, że jest już oczywiste, iż chodzenie na skróty nie jest właściwą drogą. To samo widzieliśmy wcześniej w SEO, a teraz sytuacja powtarza się w GEO. LLM-y uczą się szybko i potrafią wskazywać w wynikach nieuczciwe taktyki. Nawet jeśli znajdziesz się na liście, możesz zyskać problem z reputacją zamiast wzrostu.

Warto dokładnie sprawdzać osoby, które twierdzą, że są ekspertami. Nie powinny unikać przejrzystości. Należy prosić o weryfikowalne rezultaty, studia przypadków, referencje i polecenia. Czerwonymi flagami są gwarancje oraz celowe zasypywanie klienta żargonem. W obecnym stanie wyszukiwania AI nie można wiarygodnie zagwarantować miejsca na konkretnej liście.

Jeżeli coś nie pasuje do twojej marki albo wydaje się nieautentyczne, zaufaj intuicji. Szczere i otwarte rozmowy z partnerami, którzy mają działać w imieniu marki, są niezwykle ważne.

Galen Low: Warto nawet zapytać własne LLM-y o agencje i partnerów, z którymi planujesz współpracę. Powinni mieć własną obecność, udowadniać swoją wiedzę i działać przejrzyście, zamiast opierać się na modnych słowach, tajemniczości i gwarancjach.

Matt Slater: Najlepsze rozmowy odbywają się wtedy, gdy mogę powiedzieć: pracowałem w tej branży lub branży pokrewnej, współpracowałem z tą marką, oto co zrobiliśmy i jakie były rezultaty. Pokazywanie wykonanej pracy buduje reputację. Osoba, która boi się tego zrobić, prawdopodobnie nie ma doświadczenia lub rezultatów, o których mówi.

Galen Low: Dlatego właśnie nazwałeś agencję Receipts, prawda?

Matt Slater: Dokładnie. Mam kilka dowodów, którymi mogę się podzielić.

Galen Low: Ważne jest również rozumienie całego ekosystemu, a nie tylko aktualnego sposobu, w jaki technologia ocenia zaufanie i prezentuje wyniki. Firmy chcą gwarancji, ale rzeczywistość jest bardziej złożona. Sukces polega na powrocie do podstaw: mówieniu o sobie, przejrzystości, budowaniu prawdziwego zaufania z ludźmi oraz konsekwentnej obecności w internecie.

Matt Slater: Na założycieli, dyrektorów generalnych i dyrektorów marketingu wywierana jest presja, aby rezultaty pojawiły się jutro. Tymczasem ta praca — podobnie jak SEO — kumuluje się dzięki konsekwentnym działaniom podejmowanym przez dłuższy czas.

Nie obiecywałbym gwarancji, ale przy systematycznej pracy we właściwych obszarach można oczekiwać wzrostu. Często jest to nudna praca: wytrwałość i konsekwencja. Budowanie podstaw i zaufania ma niższe ryzyko niż skrót, który może zapewnić kilka miesięcy widoczności, zanim przestanie działać.

Galen Low: Podoba mi się konsekwencja i cierpliwość. Wiele organizacji porzuca dobre pomysły, ponieważ nie stały się wiralowe albo nie uzyskały setek reakcji na LinkedInie. Potrzebna jest wiara w markę i problemy, które rozwiązuje. To powrót do podstaw: strategii, mówienia o sobie i rozumienia klienta.

Matt Slater: Presja jest realna. Agencje obiecują rezultaty na następny dzień, a osoby decyzyjne inspirują się krótkoterminowymi wykresami. Często jednak po dwóch lub trzech miesiącach wykres zaczyna zmierzać w przeciwnym kierunku. Trzeba oddzielać sygnał od szumu. Zarządzanie oczekiwaniami interesariuszy, którzy wierzą, że wszystko da się osiągnąć jutro, jest jednym z trudniejszych zadań wewnątrz firmy.

Galen Low: Nie mogę pozwolić ci odejść bez rozmowy o wyszukiwaniach bez kliknięcia. Coraz więcej osób zadaje pytania LLM-om i innym narzędziom wyszukiwania, otrzymuje odpowiedzi, ale nie przechodzi na stronę. Czy wszystkie wyszukiwania staną się w przyszłości wyszukiwaniami bez kliknięcia? Jeśli tak, jakie zmiany organizacje powinny wprowadzić w modelach biznesowych?

Matt Slater: Dotyczy to przede wszystkim zapytań informacyjnych, takich jak pytanie o strefę czasową Nowego Jorku albo premiera Wielkiej Brytanii. Odpowiedź można uzyskać bez opuszczania wyników wyszukiwania.

Jeśli jednak ktoś szuka najlepszego oprogramowania do zarządzania projektami dla dwunastoosobowego zespołu pracującego w kilku strefach czasowych, nadal musi przeprowadzić badania, umówić prezentację i wejść w interakcję z firmą. Taki użytkownik będzie jednak znacznie lepiej poinformowany i bliższy konwersji.

Nie można porównywać samych kliknięć z ubiegłego roku i traktować tego jako pełnego obrazu. Trzeba analizować przychody, liczbę potencjalnych klientów, wielkość lejka i współczynnik konwersji. Jeśli liczba kliknięć spada, ale jakość ruchu i konwersja rosną, jest to korzystny scenariusz.

Cały ekosystem, o którym mówiliśmy — informacje o firmie, funkcjach, wsparciu, często zadawanych pytaniach i sposobie prezentowania marki — powinien dawać użytkownikowi najlepszą możliwość uznania cię za właściwy wybór.

Galen Low: Kluczowym pojęciem jest jakość ruchu. Użytkownicy zaczęli angażować się w markę, zanim skontaktowali się z firmą. Spadek liczby kliknięć może oznaczać odfiltrowanie osób przypadkowych, a nie utratę wartościowych potencjalnych klientów. Ci, którzy trafiają na stronę, mogą być już przekonani, że rozwiązanie odpowiada ich potrzebom.

Matt Slater: Zgadza się. Dlatego podczas pomiaru trzeba uwzględniać przychody, potencjalnych klientów, lejek sprzedażowy i współczynnik konwersji. Mniejsza liczba kliknięć przy wyższym współczynniku konwersji byłaby dla firmy korzystna. Cieplejsze kontakty i mniejsze obciążenie zespołu sprzedaży są lepsze niż ogromny ruch, który natychmiast opuszcza stronę.

Galen Low: Zaczynając tę rozmowę, spodziewałem się technicznej dyskusji o LLM-ach. Tymczasem okazała się rozmową o marce, co bardzo mi się podoba. Wyszukiwanie AI powinno być częścią procesu angażowania odbiorców, a nie tylko reklamą przy autostradzie.

Rozmowa z AI jest częścią rozmowy z marką. Aby użytkownik trafił do ciebie jako dobrze dopasowany potencjalny klient, musisz wcześniej wykonać pracę: mówić o sobie, rozumieć swoją ofertę i publikować informacje w świecie. Model przychodów nie zniknął, choć niektóre modele płatnych kliknięć są mocno zakłócane.

Matt Slater: Jeśli ludzie otrzymają właściwe wrażenie na temat marki i będą dobrze dopasowani, znajdą do niej drogę. SEO i GEO zbliżają się do marketingu i marki, co jest korzystne. Marketing jest jednocześnie techniczny i kreatywny, a połączenie obu elementów tworzy silną kampanię wyszukiwania.

Galen Low: Gdzie osoby zainteresowane tobą i Receipts mogą dowiedzieć się więcej?

Matt Slater: Publikuję narzędzia, poradniki i studia przypadków. Na stronie receipts.agency pokazuję konkretne taktyki, które według mnie działają. Mam również kanał YouTube o tej samej nazwie i dzielę się spostrzeżeniami na LinkedInie pod własnym imieniem i nazwiskiem, Matt Slater.

Galen Low: Matt, dzięki za rozmowę. Na koniec, dla zabawy: masz pytanie, które chciałbyś mi zadać?

Matt Slater: Ciekawi mnie, jak ludzie korzystają z AI i wchodzą w interakcje z ChatGPT lub Claude. Co sprawia, że ufasz rekomendacji ChatGPT albo Claude? Niezależnie od tego, czy kupujesz kuchenkę turystyczną, czy nowe oprogramowanie — jaki moment sprawia, że podejmujesz decyzję?

Galen Low: To zabawne, bo wiem już zbyt dużo o tym, jak działają te systemy. Kiedy ktoś mówi, że ChatGPT i Claude wskazały konkretny produkt, moja pierwsza reakcja brzmi: nie ufam temu. W przeszłości wiele rankingów zależało od tego, kto miał największy budżet marketingowy.

Przełom następuje wtedy, gdy mogę połączyć rekomendację z kilkoma źródłami, którym już ufam. Może to być Wirecutter, forum albo konkretni użytkownicy Reddita, których rozpoznaję. Sam zbieram te informacje i nie oczekuję, że AI wykona całą pracę za mnie.

Najważniejsze jest dla mnie to, czy rekomendacja łączy się z zaufaniem zbudowanym gdzie indziej. Ostatecznie często decyduje ludzka perspektywa, a nie tylko to, co marka mówi o sobie. Czasami decyzja sprowadza się do intuicji i pytania, czy istnieje wystarczająco dużo informacji, aby potwierdzić to, co podpowiada mi instynkt.

Matt Slater: To świetna odpowiedź. Chodzi o ludzkie zachowanie. Wiele osób prawdopodobnie przytaknęłoby, słuchając twoich słów. Na decyzje wpływają psychologia reklamy, rozmieszczenie treści, influencerzy i media społecznościowe. Istnieje wiele sposobów doprowadzenia ludzi do decyzji, ale to była bardzo interesująca odpowiedź.

Galen Low: Świetne pytanie. Matt, dziękuję za udział w programie. Jak zawsze wspaniale się z tobą rozmawia.

Matt Slater: Przyjemność po mojej stronie, Galen. Dziękuję za zaproszenie.

Galen Low: To wszystko w tym odcinku podcastu Digital Project Manager. Jeśli podobała wam się ta rozmowa, zasubskrybujcie nas na platformie, na której słuchacie. Jeśli chcecie uzyskać jeszcze więcej praktycznych wskazówek, studiów przypadków i gotowych schematów działania, załóżcie bezpłatne konto na thedigitalprojectmanager.com.

Do usłyszenia następnym razem. Dziękuję za wysłuchanie.