Оптимизация маркетинговой стратегии: как использовать данные AI для повышения эффективности

Современные маркетинговые стратегии все чаще зависят от анализа данных, особенно в контексте использования искусственного интеллекта (AI) для оценки эффективности. Однако многие компании сталкиваются с проблемами, связанными с метриками AI-поиска, которые становятся стандартными показателями эффективности. В этой статье мы рассмотрим, как правильно интерпретировать эти метрики и использовать данные для оптимизации маркетинговых решений.

Проблема с метриками AI-поиска

AI-упоминания и цитаты стали основными KPI в области AI-поиска, однако они имеют свои ограничения. Эти метрики могут значительно колебаться от одного запроса к другому, и не дают четкого представления о том, насколько эффективно они приводят пользователей на ваш сайт. Команды маркетинга часто сообщают о цифрах, которые не имеют прямой связи с реальным трафиком, что может привести к неэффективному распределению бюджета.

Бенчмарки vs. Показатели производительности

Показатели, такие как доля голоса (Share of Voice, SOV), упоминания, цитаты и сентимент, полезны для сравнительного анализа: они показывают, как вы выглядите по сравнению с конкурентами и как меняетесь со временем. Однако эти данные не могут служить надежными ориентирами для принятия решений. Они не показывают, какие страницы AI-системы на самом деле читают, какой контент потребляется или приводит ли внимание машин к реальным человеческим посетителям.

Данные, которые действительно имеют значение

Данные, которые могут ответить на эти вопросы, уже существуют в ваших собственных логах и аналитике. Вебинар, который пройдет 2 сентября, проведет Стас Левитан, основатель LightSite AI. Он поделится тем, что данные о ботах и краулерах AI с сотен сайтов могут рассказать о том, что на самом деле работает в AI-поиске.

Чему вы научитесь

На вебинаре вы узнаете:

Почему упоминания, цитаты, SOV и сентимент являются бенчмарками, а не надежными KPI для принятия бюджетных решений.

Какие 4 сигнала из ваших собственных данных, включая активность краулеров AI, страницы, потребляемые ботами AI, и трафик по рефералам AI, действительно могут направлять ваши бюджетные и контентные решения.

Как внимание машин соотносится с человеческими визитами и что это означает для приоритизации.

Как превратить эти сигналы в план действий: какие страницы улучшить, какой контент создать и где строить авторитет.

О спикере

Стас Левитан является основателем LightSite AI, где его команда отслеживает активность ботов, краулеров и агентов AI на сотнях сайтов, чтобы измерить, как внимание машин конвертируется в человеческий трафик. Сессия будет основана на этом наборе данных, а не на оценках видимости со стороны платформ. Если ваши отчеты по AI-поиску строятся на упоминаниях и цитатах, эта сессия покажет, что следует измерять вместо этого.