بحث الذكاء الاصطناعي يجذب العملاء. هل يمكنك قياسه؟ بواسطة كول رايل
على مدى العامين الماضيين، كان المسوقون يطرحون سؤالاً واحدًا: كيف يمكنني الظهور في بحث الذكاء الاصطناعي؟
لقد شهدنا مناقشات لا نهاية لها حول تحسين الذكاء الاصطناعي، والرؤية، وكيف تحدد نماذج اللغة الكبيرة الشركات التي توصي بها. ولكن هناك سؤال أكثر عملية يظهر الآن: كيف يمكنك قياس ما إذا كان بحث الذكاء الاصطناعي يجذب العملاء بالفعل؟
هذا هو التحدي الذي شرعنا في استكشافه.
من خلال تحليل ما يقرب من 30 مليون عميل محتمل، وجدنا أن منصات الذكاء الاصطناعي تؤثر بالفعل على كيفية اكتشاف العملاء للشركات والاتصال بها. في حين أن العملاء المحتملين الذين يولدهم الذكاء الاصطناعي لا يزالون يمثلون حصة صغيرة من إجمالي الحجم، إلا أنهم ينمون بشكل مطرد بما يكفي ليصبحوا قناة يجب على المسوقين البدء في مراقبتها.
المحادثة تتحول من الرؤية إلى القياس.
أصبح بحث الذكاء الاصطناعي يمثل تحديًا جديدًا للإسناد
تم إنشاء نماذج الإسناد التقليدية حول قنوات مثل البحث المجاني، والبحث المدفوع، وحركة المرور المباشرة، والإحالات. يقدم الذكاء الاصطناعي طريقة جديدة لاكتشاف العملاء للشركات.
قد يسأل العميل ChatGPT عن أفضل شركة محلية للتدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC)، أو يستخدم Perplexity لمقارنة شركات المحاماة، أو يسأل Gemini عن طبيب أسنان قريب قبل الرد على الهاتف.
من وجهة نظر المسوق، غالبًا ما يظهر هؤلاء العملاء كزيارات مباشرة – أو لا يتم نسبهم على الإطلاق. وهذا يخلق نقطة عمياء.
إذا كانت منصات الذكاء الاصطناعي تؤثر على اكتشاف العملاء، فإن المسوقين بحاجة إلى طريقة لقياس ما إذا كانت تلك التوصيات تؤدي إلى نتائج أعمال حقيقية.
ماذا يخبرنا 30 مليون عميل محتمل؟
يوضح تحليلنا أن منصات الذكاء الاصطناعي تولد بالفعل عملاء محتملين قابلين للقياس للشركات. كما يوضح أيضًا أن هذا النشاط ينمو بمرور الوقت ويمتد إلى صناعات متعددة – وليس مجرد فئة واحدة أو حالة استخدام واحدة.
تمثل إحدى المنصات معظم المكالمات المنسوبة إلى الذكاء الاصطناعي، بينما تساهم المنصات الأخرى بحصص أصغر تستمر في التطور. تُظهر بياناتنا أيضًا الصناعات التي تتلقى مكالمات تعتمد على الذكاء الاصطناعي أكثر من غيرها.
وبنفس القدر من الأهمية، هناك حدود لما تقيسه مجموعة البيانات هذه. ولا يخبرنا لماذا اختار العملاء إحدى منصات الذكاء الاصطناعي على أخرى، أو ما هي المطالبات التي استخدموها، أو سبب التوصية بعمل معين. وبدلاً من ذلك، فإنه يقيس شيئًا أكثر واقعية: عندما يحدد العملاء منصة الذكاء الاصطناعي كجزء من الرحلة التي قادتهم إلى الاتصال بالشركة.
هذا التمييز مهم. لا يوجد نقص في الآراء حول بحث الذكاء الاصطناعي. ما يحتاجه المسوقون الآن هو دليل على أنه يؤثر على اكتساب العملاء.
يجب أن يأتي القياس قبل التحسين
يتوق العديد من المسوقين إلى تحسين بحث الذكاء الاصطناعي. ولكن قبل الاستثمار في أساليب جديدة، من المفيد الإجابة على سؤال أبسط: هل الذكاء الاصطناعي يجذب العملاء بالفعل إلى عملك؟
بدون قياس، من الصعب معرفة ما إذا كانت زيادة الرؤية تترجم إلى نتائج أعمال ذات معنى.
مع ظهور بحث الذكاء الاصطناعي كقناة أخرى لاكتساب العملاء، يجب على المسوقين قياسه بنفس الطريقة التي يقيسون بها مصادر الطلب الأخرى – إلى جانب البحث المدفوع، والبحث العضوي، والإحالات، ووسائل التواصل الاجتماعي.
الهدف ليس استبدال نماذج الإحالة الحالية. إنه للتأكد من أنها تتطور جنبًا إلى جنب مع تغيير سلوك العملاء.
من الرؤية إلى القياس
ركزت الموجة الأولى من بحث الذكاء الاصطناعي على الرؤية. ستركز الموجة التالية على إثبات تأثير الأعمال.
بالنسبة للمسوقين، هذا يعني تجاوز أسئلة مثل “هل يمكن للعملاء العثور علينا؟” ونحو أسئلة مثل: “كم عدد الخيوط التي أنشأها الذكاء الاصطناعي بالفعل؟”
ستكون الشركات التي تجيب على هذه الأسئلة أولاً في وضع أفضل لفهم كيفية تناسب الذكاء الاصطناعي مع مزيجها التسويقي – وأين تستثمر مع استمرار تطور اكتشاف العملاء.
لا تكتفي بمراقبة التحول فحسب، بل ابدأ بقياسه
مع استمرار تطور بحث الذكاء الاصطناعي، تركز CallRail على منح المسوقين الإحالة التي يحتاجونها لقياس تأثيرها على محادثات العملاء الحقيقية.
جرب CallRail مجانًا على CallRail.com.
إرسال التعليق