Written by Sok vállalat úgy ellenőrzi az AI-jelenlétét, hogy beírja a saját márkanevét a ChatGPT-be, elolvassa a választ, majd megnyugszik vagy megijed. Ez érdekes pillanatfelvétel, de nem audit.
A valódi kérdés ugyanis nem az, hogy egy nyelvi modell hallott-e a vállalatról. Hanem az, hogy a márka megjelenik-e azokban a döntési helyzetekben, amelyek üzletileg fontosak számára. Egy ismeretlenebb cég is lehet jól ajánlható egy pontos problémára. Egy országosan ismert márka pedig könnyen kimaradhat, ha az ajánlata nehezen értelmezhető, a weboldala ellentmondásos vagy nincs megfelelő külső bizonyítéka.
Az audit nem márkanévkeresés
Az AI-láthatósági audit kiindulópontja a döntési kérdések térképe. Milyen helyzetekben keresnek megoldást az ügyfelek? Mit hasonlítanak össze? Milyen kifogásaik vannak? Milyen szempontok alapján szűkítik a listát?
Ezekből legalább négy kérdéstípust érdemes felépíteni:
- kategóriakérdések: milyen megoldások léteznek egy problémára;
- összehasonlító kérdések: melyik szolgáltatás vagy megközelítés mikor jobb;
- ajánláskérdések: melyik céget, eszközt vagy módszert érdemes választani;
- bizonytalansági kérdések: milyen kockázatot, költséget vagy bevezetési nehézséget kell mérlegelni.
Az audit során ugyanazokat a kérdéseket több AI-rendszeren, több megfogalmazásban és lehetőleg ismételten kell lefuttatni. Egyetlen válasz nem reprezentál stabil állapotot. A modellek, a keresési módok és a források folyamatosan változnak.
Öt dolgot érdemes mérni
Az első az említés: bekerül-e a márka a válaszba, illetve milyen gyakorisággal. A második a pozíció: vezető ajánlásként, alternatívaként vagy csupán mellékes példaként jelenik meg.
A harmadik a pontosság. Helyes-e a szolgáltatásleírás, a célcsoport, az árkategória, a földrajzi jelenlét és a megkülönböztető előny? A negyedik a kontextus: olyan problémákhoz kapcsolja-e a rendszer a márkát, amelyeket valóban meg tud oldani.
Az ötödik a forráskép. Milyen saját és külső oldalak támasztják alá a választ? Ha az AI egy elavult cikkre, pontatlan adatbázisra vagy harmadik fél félrevezető leírására támaszkodik, a probléma nem feltétlenül az AI-ban van. A márka nyilvános információs környezetét kell rendbe tenni.
A láthatóság és az ajánlhatóság nem ugyanaz
Egy márka gyakran megjelenhet úgy is, hogy a válasz nem segíti az értékesítést. Az ajánlhatóság magasabb követelmény: a rendszernek értenie kell, hogy kinek, milyen helyzetben, milyen bizonyíték alapján érdemes a márkát javasolni.
Ehhez világos kategória, egyértelmű értékajánlat, konkrét felhasználási példák és ellenőrizhető bizonyítékok szükségesek. A referenciák, esettanulmányok, szakértői tartalmak és következetes szolgáltatásoldalak nem pusztán marketinganyagok. Egyre inkább a gépi értelmezéshez szükséges bizalmi infrastruktúra részei.
Az audit kimenete legyen cselekvési terv
Egy jó audit nem pontszámmal ér véget. Megmutatja, mely döntési kérdésekben hiányzik a márka, hol pontatlan a leírás, mely oldalak szorulnak javításra, milyen strukturált adat hiányzik, és milyen külső hitelességi jeleket kell megerősíteni.
Az eredményből három munkalista készülhet: gyors tartalmi javítások, technikai és adatminőségi feladatok, valamint hosszabb távú reputáció- és márkaépítés.
Az AI-láthatósági audit nem egyszeri kampány. Rendszeres ellenőrzés, amely megmutatja, hogyan változik a márka helye a digitális döntési környezetben.
Mert nem az a legfontosabb, hogy az AI ismeri-e a nevünket. Hanem az, hogy megfelelő pillanatban, megfelelő indokkal képes-e ajánlani minket.
Források
- Pew Research: What web browsing data tells us about how AI appears online
- Google: A new era for AI Search