Проблемы и возможности AI-инструментов для маркетинга: как не потеряться в море новинок

Современные возможности искусственного интеллекта (AI) позволяют легко превращать сложные данные из множества источников в понятные дашборды. Это создает новые инструменты и платформы в области AI-поиска, что, в свою очередь, заполняет пробелы в маркетинговых каналах. Однако существует риск, что в условиях неопределенности мы будем искать утешение в дашбордах. Лидеры маркетинга часто предпочитают комфорт, который предлагает программное обеспечение. Поиск всегда основывался на предсказуемой и стандартизированной структуре инструментов и платформ. Обычно компании лицензируют корпоративные пакеты, импортируют целевые запросы, отслеживают позиции и составляют квартальные отчеты, которые легко воспринимаются заинтересованными сторонами. С появлением генеративного поиска мы инстинктивно обратились к тому же программному подходу. Маркетологи начали искать платформу, которая определила бы, как должна выглядеть видимость бренда в AI. Однако, когда программное обеспечение становится основой вашей AI-стратегии, вы привязываете свою организацию к незрелому и нестабильному рынку программных решений. Как выбрать инструмент среди множества новых предложений? Я провел исследование на Product Hunt, G2 и LinkedIn и обнаружил 194 инструмента, запущенных за последние два года, которые помогают брендам улучшить свою AI-видимость.

Ландшафт AI-платформ

Анализируя ландшафт AI-платформ, можно заметить, что количество инструментов и скорость их появления создают ложное впечатление о зрелости категории. Из 194 инструментов, выпущенных за последние два-три года, более 60% являются легкими экспериментами, побочными проектами или разработками одиночных основателей. Уровень выживаемости стартапов составляет от 55% до 60%. Это не учитывает те проекты, которые не удалось отследить, так как они не имеют присутствия на упомянутых платформах. Каждый месяц многие инструменты отключают API, перестают продлевать доменные имена или переходят на не связанные с генерацией приложения. Основной причиной этого является влияние затрат. В традиционном мониторинге поиска сбор данных для собственных нужд оставался относительно стабильным, но в последние годы стал более волатильным. Запросы к поисковым системам и парсинг HTML-кода стоят гораздо меньше, чем сложные многоходовые запросы с активным веб-серфингом. Учитывая, что Google активно борется с этой практикой, компании вынуждены постоянно реинвестировать и адаптировать свои технологии, чтобы предоставлять те же услуги. Затраты на вызовы, безголовые браузеры, прокси для обхода ботов и контекстные токены накапливаются, особенно по мере роста бизнеса. Для инструмента самообслуживания, который стоит $100 в месяц, проведение комплексных еженедельных вариаций запросов для достаточно большой выборки может привести к отсутствию маржи. Как только поставщик модели обновляет цены на свои услуги или меняет интерфейс, такие проекты становятся экономически и операционно уязвимыми.

Проблемы с подходом к AI-стратегии

Еще одной ловушкой при использовании инструмента для ведения AI-стратегии является подход к нему как к поставщику. Инструменты часто сопровождаются многолетними контрактами. По истечении срока действия контракта или при появлении более выгодного предложения от другого поставщика возникает желание перейти на другую платформу. Предполагается, что данные можно просто экспортировать и мигрировать на следующую платформу. Однако, как показывает практика традиционных инструментов SEO, все измеряется немного по-разному. Несмотря на то, что они стали относительно однородными за последние годы, рынок все еще остается очень незрелым. Нет стандарта или единой системы измерения того, что на самом деле означает AI-видимость. При замене одного инструмента AI-видимости на другой мы не просто меняем инструменты, а меняем философии измерения и понимания. Например, различные платформы могут по-разному интерпретировать видимость бренда, что приводит к несоответствиям в данных.

Цикл шума и его влияние

Согласно моему опыту и настроению в индустрии, существует значительное давление со стороны руководства на отслеживание AI, что приводит к необходимости использования этих инструментов в организациях. Они могут провести начальный аудит, сделать скриншот упоминания бренда для отчета, но затем сталкиваются с реальностью случайного шума. Источники, упоминаемые в генеративных ответах, могут страдать от значительного дрейфа цитирования с высокой степенью вариации, даже если изменения на сайте бренда или у конкурентов не происходят. Это просто результат работы модели.

Стратегия, основанная на основах

Программное обеспечение не должно быть основой вашей AI-стратегии. Стратегическая стабильность достигается путем отделения выполнения от конкретных поставщиков. Хотя это легче сказать, чем сделать, сторонние инструменты предлагают более простой путь без необходимости разрабатывать собственные решения. Однако есть ключевые элементы, которые необходимо взять под контроль. Вам нужно владеть матрицей запросов внутри компании и не позволять сторонней платформе решать, какие запросы важны. Важно формировать собственные внутренние наборы запросов на основе намерений клиентов и категорий, а также высокоценные сравнительные запросы. Необходимо хранить этот набор запросов в внутренней документации, независимой от внешних подписок. Также важно отслеживать экспериментальные наборы запросов и другие ключевые элементы, чтобы измерять собственные показатели дрейфа цитирования. Ищите внешние платформы, которые предлагают экспорт данных в формате webhook, соединения BigQuery или стандартизированные CSV. Вы хотите извлекать все текстовые ответы, временные метки, URL-адреса источников и вводимые запросы напрямую в свою инфраструктуру данных. Если ваш поставщик изменит свою логику расчета, ваши исторические данные останутся нетронутыми. Важно понимать, что видимость — это результат, а не входные данные. Дашборд отслеживания не создает авторитета. Модели не ссылаются на бренды только потому, что компания приобрела программное обеспечение для видимости. Они ссылаются на бренды, которые обладают плотными авторитетными определениями сущностей, четкими архитектурами и активными цифровыми следами. Ландшафт программного обеспечения для разговорного и генеративного поиска потребует много лет для достижения зрелости. Консолидация ускорится, венчурные капитальные субсидии иссякнут, и большинство инструментов исчезнет. Не стройте свою стратегию на основе нестабильных инструментов.