A hagyományos keresési logikában a márka azért versenyzett, hogy megjelenjen a találatok között, majd megszerezze a kattintást. Az AI-rendszerek ezzel szemben gyakran már a kattintás előtt értékelnek, összehasonlítanak és szűkítik a lehetőségeket. Mire a felhasználó eljut egy weboldalig, könnyen lehet, hogy a döntésének egy fontos része már megszületett.

Ez nem azt jelenti, hogy a kereső vagy a weboldal hirtelen feleslegessé vált. Inkább arról van szó, hogy megjelent egy új köztes réteg a kérdés és a látogatás között. A felhasználó nem feltétlenül tíz oldalt akar megnyitni, hanem azt kérdezi: melyik szolgáltató illik hozzám, miben különböznek, és melyikkel érdemes tovább foglalkoznom? Az AI pedig ritkán szeretné azt válaszolni, hogy itt van húsz link, jó böngészést.

Az AI nem tudja, ki a legjobb

Hajlamosak vagyunk úgy gondolni az AI-ra, mint egy rendkívül tájékozott zsűrire, amely kipróbálta a piac összes szolgáltatását, majd objektíven kihirdeti a győztest. A valóság jóval prózaibb. A rendszer nem vett fel hitelt minden banknál, nem feküdt be valamennyi magánklinikára, és szerencsére egyetlen kommunikációs ügynökség összes státuszmeetingjén sem kellett részt vennie.

Abból tud dolgozni, amit a márkáról nyilvánosan megtalál, értelmez és össze tud kapcsolni. Ezért az ajánlásokban nem feltétlenül a valóságosan legjobb szereplő jelenik meg, hanem az, amelyikről elég világos, következetes és ellenőrizhető információ áll rendelkezésre ahhoz, hogy jó választásként lehessen bemutatni. A különbség aprónak hangzik, üzletileg viszont elég nagy.

Egy állítás még nem bizonyíték

A vállalat belülről pontosan tudhatja, miben erős, kik a legjobb szakértői és milyen eredményeket ért el. Ha ez a tudás belső prezentációkban, értékesítési anyagokban, kollégák fejében vagy soha nem publikált ügyfélprojektekben marad, akkor egy külső rendszer számára alig létezik. A nyilvános weben csak az látszik, amit valamilyen formában valóban ki is tettünk oda.

Az olyan mondatok, mint az „ügyfélközpontú megoldásokkal támogatjuk partnereink sikerét”, akár igazak is lehetnek. Csak éppen nem derül ki belőlük, hogy a cég mit csinál, kinek, milyen helyzetben és milyen eredménnyel. A bizonyíthatóság ott kezdődik, amikor az állításhoz konkrét ügyfélpélda, módszer, adat, szakértői megszólalás, külső hivatkozás vagy más ellenőrizhető kapaszkodó kapcsolódik.

A saját weboldal feladata ebben nem az, hogy mindenáron önmagát dicsérje. Sokkal inkább az, hogy világosan elmondja, mit kellene egy külső félnek megértenie és ellenőriznie. Ha a vállalat azt szeretné, hogy egy adott szakterület erős szereplőjeként jelenjen meg, akkor a szolgáltatásoldal, a szakértői profil, az esettanulmány és a kapcsolódó publikációk ugyanahhoz a képhez vezessenek.

A shortlist a valódi új csatatér

Az AI-ajánlás egyik legfontosabb hatása, hogy a felhasználó már a weboldalak megnyitása előtt szűkítheti a piacot. Először megkérdezi, milyen megoldások léteznek, aztán pontosít: melyik való kisvállalatnak, melyik erős egy adott szakterületen, hol van gyorsabb kiszolgálás, melyik illik egy bizonyos költségkerethez. Minden új kérdéssel egyre rövidebb lesz a lista.

Egy ismert márka így is kimaradhat, ha a rendszer nem tudja összekapcsolni a konkrét felhasználási helyzettel. Egy szoftver lehet piacvezető, de ha a nyilvános információkból nem derül ki, hogy húszfős csapatoknak gyorsan bevezethető, akkor egy ilyen kérdésnél könnyen más kerül előre. Az általános ismertség tehát továbbra is érték, csak már nem minden döntési helyzetre szóló belépőkártya.

Ez azért különösen érdekes, mert a döntési tölcsér tetejének egy része egyre kevésbé látható a klasszikus analitikában. A két márka, amelynek a weboldalát végül megnyitják, látni fog egy-egy látogatást. A másik nyolc viszont nem feltétlenül látja, hogy a felhasználó egy AI-beszélgetésben már megvizsgálta, majd kizárta őket.

A Google első helye fontos, csak nem automatikus ajánlás

A jó keresési pozíció, a technikai minőség és a releváns tartalom továbbra is fontos alap. Az AI sok esetben keresési és webes forrásokra támaszkodik, ezért nehéz lenne komolyan venni azt az állítást, hogy a SEO egyik napról a másikra érdektelenné vált. A megtalálhatóság azonban más feladat, mint az ajánlhatóság.

Egy oldal lehet első egy általános kulcsszóra úgy is, hogy alig mond valamit arról, kinek való a termék, milyen korlátai vannak, milyen eredményeket ért el, vagy miért lenne jobb választás egy konkrét helyzetben. Az AI-ajánlás gyakran több forrásból próbál összeállítani egy indoklást. A keresőpozíció ezért belépő lehet, de a döntőben már más érvek is kellenek.

Nem az a kérdés, hogy említenek-e, hanem a miért

A puszta márkanév-megjelenés önmagában kevés. Nem mindegy, hogy a rendszer csak felsorol egy céget, szakértőként hivatkozik rá, konkrét célcsoportra ajánlja, erősséget kapcsol hozzá, vagy éppen egy kockázatot emel ki. Ugyanaz a láthatóság egészen más üzleti hatást okozhat attól függően, milyen történet társul a névhez.

Egy ügynökséget például ajánlhat azért, mert erős nemzetközi B2B-kommunikációban, mert kedvezőbb kisebb cégeknek, vagy mert nagyvállalati folyamatokhoz ért. Mindhárom pozitív állítás lehet, de teljesen más érdeklődőket hoz. A marketingnek ezért nemcsak a megjelenést, hanem az ajánlás indoklását is figyelnie kell.

A weboldal később lép be, de fontosabb ellenőrzőpont lesz

Ha a felhasználó egy AI-ajánlás után érkezik a weboldalra, gyakran már nem az alapoktól akarja megérteni a kategóriát. Ellenőrizni szeretné, valóban létezik-e az a szolgáltatás, amelyre a rendszer ajánlotta a céget, mennyibe kerül, kik a szakértők, vannak-e releváns referenciák, és mi a következő lépés. A landing oldalnak ilyenkor nem elsősorban felkeltenie, hanem megerősítenie kell a bizalmat.

Ez megváltoztathatja a forgalom minőségét is. Kevesebb kattintás mellett is érkezhet olyan látogató, aki már összehasonlított több szereplőt, ismeri a fő érveket és közelebb van a kapcsolatfelvételhez. Ezt természetesen nem szabad automatikus törvényként kezelni, de érdemes külön mérni, mert az AI-forgalom értéke nem feltétlenül a puszta látogatásszámban látszik.

Mit érdemes mérni a kattintások mellett?

Az első hasznos mérés nem feltétlenül egy újabb 800 soros dashboard. Ki lehet választani néhány üzletileg fontos kérdést, majd rendszeresen megnézni, hogy a márka megjelenik-e a válaszokban, milyen szerepben, milyen indoklással, mely versenytársak mellett és milyen forrásokra támaszkodva. A trend sokszor többet mond, mint egyetlen látványos képernyőkép.

A webes analitikát sem kell kidobni. Érdemes mellé tenni a névre keresések változását, a közvetlen forgalmat, az AI-platformokról érkező látogatásokat, a leadek minőségét és az értékesítési beszélgetések visszajelzéseit. A régi „hol hallott rólunk?” kérdésnek váratlanul újra lett létjogosultsága, csak most már az is teljesen érvényes válasz, hogy „a ChatGPT dobta fel”.

Nem a legtöbb tartalom nyer

A márkák következő versenye nem egyszerűen azért zajlik, hogy több helyen szerepeljen a nevük. Az számít, hogy a fontos döntési helyzetekben a rendszernek legyen elég oka felismerni, értelmezni és megindokolható módon ajánlani őket. Ehhez saját tartalom, külső megerősítés, szakértői jelenlét, ügyfélpéldák és következetes digitális lenyomat együtt dolgozik.

A kattintás tehát nem tűnik el, csak elveszíti a kizárólagos főszerepet. A márka egyre gyakrabban már azelőtt nyer vagy veszít, hogy a felhasználó megérkezne hozzá. A következő részben ezért azt nézzük meg, mi történik akkor, ha az AI nemcsak válogat, hanem közben rosszul is rakja össze, mivel foglalkozik a vállalat.

A cikk borítóképe az AI segítségével készült.