Ubírají vám Google a Meta na dosahu? Zde je návod, jak znovu získat kontrolu (a příjmy) pomocí interaktivního obsahu.

Když umělá inteligence znovuobjevuje hru zapojení: Ekonomická transformace prostřednictvím interakce založené na datech

V digitální ekonomice se každoročně investují stovky miliard dolarů do marketingových technologií, přesto v představenstvu společnosti koluje šokující pravda: téměř žádná společnost nedokáže kvantifikovat skutečnou návratnost investic (ROI) těchto výdajů. Nejde o drobné přehlédnutí, ale spíše o symptom hluboké krize. Moderní marketing je uvězněn v paradoxu: firmy se topí v moři průměrně 130 různých softwarových nástrojů, z nichž téměř polovina podle společnosti Gartner zůstává nevyužita – digitální paralýza, která pohlcuje rozpočty, aniž by vytvářela měřitelnou hodnotu. Stará víra, že více technologií automaticky vede k většímu růstu, se ukázala jako nákladná chyba.

Zatímco se mnozí stále snaží zkrotit tento technologický chaos, v pozadí probíhá tichá revoluce, která zásadně mění pravidla hry. Pozornost se přesouvá od pouhého hromadění nástrojů k jediné měně, na které skutečně záleží: lidské pozornosti a interakci. Je to ekonomická pravda – čím déle uživatel na stránce zůstane, tím vyšší jsou příjmy z reklamy pro vydavatele a tím je pravděpodobnější, že online obchody něco udělají. Vysoká míra okamžitého opuštění není jen metrikou, ale ekonomickou zátěží, která denně stojí příjmy.

Přesně zde přichází na řadu nový přístup, poháněný dvěma silnými silami: umělou inteligencí a gamifikací. Místo nudy uživatelů statickým obsahem jsou aktivně zapojeni prostřednictvím interaktivních her a kvízů generovaných umělou inteligencí. Tyto hravé prvky jsou více než jen zábavou; jsou to přesně kalibrované stroje pro prodlužování doby setrvání, shromažďování cenných dat o zákaznících (zero-party data) a výrazné zvyšování míry konverze. Tento článek se hlouběji ponořuje do této ekonomické transformace, odhaluje neefektivitu současného martech stacku a ukazuje, jak společnosti jako Plaros využívají psychologii hry k generování aktivních, měřitelných a ziskových příjmů z pasivní návštěvnosti.

Tiché narušení monetizačních a konverzních strojů pozornosti

Digitální ekonomika prochází do značné míry nepovšimnutou, ale zásadní strukturální transformací. Zatímco společnosti po celém světě zvyšují své investice do marketingových technologií a v roce 2024 již utratily 215 miliard dolarů, klíčové zjištění z výzkumu společnosti McKinsey a dalších předních institucí se zdvojnásobuje: pouhé investování do technologií nevede k měřitelným výnosům. Z 233 vrcholových marketingových a technologických manažerů, kteří byli v rámci komplexní studie dotázáni, ani jeden nedokázal kvantifikovat skutečnou návratnost investic do marketingových technologií. Tato trapná neschopnost není triviální, ale je symptomatickou pro hlubokou krizi: ekonomický vztah mezi investovanou technologií a generovanými obchodními výsledky je ve většině organizací zcela fragmentovaný.

Ekonomická krajina digitálního marketingu se vyznačuje paradoxní anomálií. Průměrná společnost v současnosti používá 130 různých nástrojů marketingových technologií, přesto 44 procent tohoto licencovaného softwaru se buď vůbec nepoužívá, nebo se používá jen minimálně. To znamená, že z každého investovaného dolaru připadá nejméně 44 centů na spící infrastrukturu, aniž by kdy generoval jakoukoli obchodní hodnotu. Složitost Martech se stala nákladovým faktorem a spotřebovává 20 až 40 procent IT rozpočtů výhradně na správu technického dluhu, integračních problémů a nepřehlednosti rozhraní. Tato systémová dysfunkce vysvětluje, proč Gartner zdokumentoval, že míra zavádění Martech funkcí se propadla z 58 procent v roce 2020 na 33 procent v roce 2025. Společnosti se samy kupují do paralýzy.

Hlubší ekonomická chyba spočívá v koncepčním zmatku mezi prostředky a cíli. Marketingové technologie byly dlouho považovány za cíl sám o sobě, jako by pouhá akumulace nástrojů vedla k automatickému růstu. Brutální realita je jiná: technologie je pouze hybatelem, nikoli motorem. Motorem je psychologická a behaviorální dynamika mezi lidmi a médiem. Zde dochází k zásadnímu posunu na trhu, který se projevuje ekonomicky přesnou analýzou ekonomie zapojení.

Ekonomická anatomie využití pozornosti a mechanismy její monetizace

Základ nové digitální ekonomiky spočívá na jednoduché rovnici: čas strávený na stránce vynásobený počtem zobrazení reklamy za minutu vynásobeným průměrnou cenou za tisíc zobrazení (CPM) se rovná příjmům z reklamy. Tento vzorec je zdánlivě jednoduchý, ale jeho ekonomická logika je neochvějná. Vydavatel, jehož návštěvníci stráví na stránce průměrně dvě minuty, systematicky vydělává méně než ten, jehož návštěvníci setrvají pět minut. Nejde jen o počet zobrazení: jde o algoritmické vyhodnocení. Když návštěvníci zůstanou déle, algoritmy platformy to interpretují jako signál vysoké kvality obsahu a odměňují to lepším umístěním ve vyhledávání a vyšší cenou za tisíc zobrazení (CPM). Doba setrvání tedy není jen metrikou zapojení, ale přímou pákou pro monetizaci.

Míra okamžitého opuštění, tedy procento uživatelů, kteří opustí stránku již po několika sekundách, představuje přímou ekonomickou ztrátu. Průměrná míra okamžitého opuštění webových stránek ve výši 70 procent z ekonomického hlediska znamená, že sedm z deseti návštěvníků negeneruje žádná cenná data, nezanechává žádné informace o potenciálních zákaznících a nekonzumuje žádné reklamní zobrazení s měřitelnou viditelností. Pro online prodejce s 50 000 návštěvníky měsíčně a konzervativní mírou konverze tří procent se snížení míry okamžitého opuštění ze 70 na 50 procent automaticky promítá do 10 000 dalších kvalifikovaných potenciálních zákazníků měsíčně. Realisticky to vede k několika stovkám dalších prodejů měsíčně, což se při průměrné hodnotě objednávek rychle promítá do šestimístných ročních příjmů.

Tuto ekonomickou strukturu dramaticky zesilují efekty koncentrace. Google, Meta, Amazon a YouTube dohromady ovládají nejméně 60 procent globálního trhu s digitální reklamou. V roce 2024 Google vygeneroval tržby z reklamy ve výši 307,4 miliardy dolarů, zatímco Meta přidala dalších 131,95 miliardy dolarů. Tato koncentrace trhu vytváří strukturální asymetrii: Zatímco platformy závisí na milionech vydavatelů a poskytovatelů elektronického obchodování a mohou tuto závislost zneužívat, vydavatelé a provozovatelé elektronického obchodování nemají žádnou vyjednávací sílu. Google může jednostranně změnit algoritmy a přes noc snížit návštěvnost o 50 procent. Meta může systematicky dostat dosah pod kontrolu reklamních rozpočtů. Tyto platformy nejsou služby, ale stále více ekonomičtí predátoři, kteří mění pravidla, jakmile vydavatelé nebo poskytovatelé začnou ziskově využívat jejich systémy.

Odpověď na tuto strukturální nejistotu spočívá v cíleném prodloužení doby zapojení uživatelů a maximalizaci viditelnosti reklam. Pro vydavatele se nabízí ekonomicky přesná strategie: integrace interaktivních prvků, které využívají gamifikaci ke zvýšení průměrné doby setrvání. Tato strategie funguje, protože aktivuje základní psychologické mechanismy, které jdou daleko za povrchní zapojení. Lidé jsou evolučně naprogramováni pro herní mechaniku, vizualizaci postupu, systémy odměn a sociální srovnání. Tyto psychologické kotvy aktivují dopaminergní obvody odměny v mozku, což vede lidi k interakci déle, než je racionálně odůvodněno.

Plaros: Technologický projev nové architektury zapojení

Plaros v tomto kontextu ztělesňuje přesnou ekonomickou inovaci. Platforma řeší specifický, vysoce ekonomický problém: jak transformovat stávající obsahovou základnu vydavatele nebo poskytovatele elektronického obchodování na zpeněžitelný interakční čas, aniž by bylo nutné masivně investovat do tvorby nového obsahu. Platforma využívá technologii umělé inteligence k automatickému generování interaktivních her z existujícího obsahu, které jsou integrovány do stávajícího toku obsahu ve formátu karuselu.

Měřitelný ekonomický dopad této inovace je významný. Případová studie s velkou obsahovou sítí Content Media odhalila, že Plaros dosáhl následujících výkonnostních metrik: prodloužení průměrné doby trvání relace u návštěvníků interagujících s hrami Plaros, což mechanicky vedlo k dramatickému nárůstu celkového počtu zobrazení reklam. Tato dodatečná zobrazení byla vydavatelem zpeněžena, což vedlo k měřitelnému 15% nárůstu celkových příjmů z reklamy. Tohoto výsledku bylo dosaženo bez jakýchkoli změn v samotném redakčním obsahu. To je ekonomicky pozoruhodné: vydavatel vygeneroval více příjmů z identické návštěvnosti, a to pouze optimalizací struktury uživatelské cesty.

Ekonomická logika, která se za tím skrývá, je přesná. Reklamní sítě používají při stanovování cen několik proměnných. Nejzřetelnější je objem: Kolik zobrazení je k dispozici? Pod tím se ale skrývá kvalita: Jak atraktivní je inventář pro inzerenty? A za tím stojí technická metrika viditelnosti, tedy podíl reklam, které si skuteční uživatelé skutečně prohlédnou po dostatečně dlouhou dobu. Vydavatel, který prodlužuje dobu trvání relace, signalizuje algoritmům několik pozitivních datových bodů: Obsah je dostatečně poutavý, aby si uživatele udržel, uživatelská zkušenost je dostatečně kvalitní, aby lidé stránku okamžitě neopustili, a šance na viditelnost je vyšší, protože je k dispozici více času na konzumaci reklamy.

Druhý mechanismus společnosti Plaros pro cílení na poskytovatele e-commerce zahrnuje shromažďování dat od uživatelů během hraní. Uživatel hraje kvíz nebo hru generovanou z dat z katalogu produktů poskytovatele e-commerce. Během hraní uživatel odpovídá na otázky, které systematicky odhalují jeho preference ohledně produktů. Poskytovatel e-commerce tyto vědomě sdílené informace o preferencích shromažďuje přímo od uživatele, bez použití pochybných zdrojů dat nebo souborů cookie třetích stran. Tato data od uživatelů od uživatelů od uživatelů od uživatelů shromažďují ekonomickou hodnotu, protože korelují se 76 až 85 procenty online uživatelů, kteří výslovně uvádějí, že chtějí dostávat personalizovaný obsah a doporučení produktů na základě vědomě sdílených preferencí.

Ekonomické dopady na konverzi v elektronickém obchodování jsou také vysoce měřitelné. Plaros inzeruje o 20 procent vyšší míru konverze a o 60 procent vyšší míru získávání leadů než standardní e-commerce zážitky. Toto číslo je v souladu s dalšími gamifikačními studiemi, které ukazují, že interaktivní kvízy založené na hrách vedou k o 83 procent vyšší generaci leadů než tradiční zabezpečené white papery. Psychologický mechanismus je jasný: Uživatel, který vyplní produktový kvíz, již kognitivně investoval do značky a signalizoval, že by mohl být připraven k nákupu v dané kategorii produktů. To transformuje průměrnou míru konverze v elektronickém obchodování ve výši 2 až 4 procent na něco potenciálně vyššího.

Strukturální fragmentace marketingových technologií a role syntetické konvergence

Ústředním strategickým problémem moderní marketingové ekonomie není nedostatek technologií, ale nadbytek neintegrovaných, redundantních systémů. Průměrná společnost dnes používá 130 různých nástrojů. Velká nadnárodní korporace může provozovat 200 nebo více nástrojů, z nichž mnohé mají překrývající se funkce. Tato fragmentovaná architektura vytváří několik ekonomických patologií současně.

Zaprvé vznikají obrovské náklady na integraci. Každý nástroj musí komunikovat s ostatními, data musí být udržována konzistentní a pro každý nový systém musí být provedeno školení. Ve známé případové studii společnost IBM konsolidovala přes 40 marketingových řešení na pět moderních platforem a dosáhla úspor nákladů ve výši 120 milionů dolarů. Lenovo ušetřilo 11 milionů dolarů ročně konsolidací pouhých tří marketingových systémů na jednu platformu. Tato čísla ilustrují nejen snížení nákladů, ale také ekonomické ztráty způsobené fragmentací, které obvykle zůstávají bez povšimnutí, protože jsou skryty v tisíci malých neefektivností.

Za druhé, vzniká zásadní problém správy dat. Když 130 různých nástrojů funguje izolovaně, neexistuje jediný zdroj pravdy. Marketingový tým vidí jednu metriku v Google Analytics, obchodní tým vidí jinou v Salesforce a manažeři marketingu vidí ještě další ve svém systému business intelligence. Tato fragmentace dat vede k chybným strategickým rozhodnutím. Když nikdo nevěří číslům, rozpočtová rozhodnutí se stávají spíše politickými než datově řízenými. Společnost McKinsey zdokumentovala, že společnosti s fragmentovanými martech stacky dosahují o 36 procent nižší efektivní návratnosti marketingových investic než ty s konsolidovanými stacky.

Za třetí, zátěž spojená s udržením talentů je značná. Moderní marketingoví profesionálové jsou vystaveni extrémní kognitivní zátěži. Nejenže musí dělat dobrý marketing, ale také fungovat jako amatérští analytici dat a specialisté na systémovou integraci. Míra vyhoření v marketingových odděleních je měřitelně vyšší než v jiných funkcích. Lepší technologie nevede k úlevě, ale k větší složitosti.

Ekonomicky životaschopnou alternativou, která začíná získávat na obrátkách, je jakási syntetická konvergence: namísto konsolidace všech nástrojů vybrat ty, které skutečně spolupracují prostřednictvím integračních možností API, a všechny ostatní eliminovat. Plaros, jako řešení pro specifický případ použití optimalizace zapojení a generování leadů, zapadá do této nové architektury, protože není přidán ke stovce stávajících nástrojů, ale může jich několik nahradit. Herní karuselový systém může současně plnit funkcionalitu nástrojů pro generování leadů, nástrojů pro analýzu zapojení a dokonce i některých funkcí CRM. To je ekonomicky výhodné, protože snižuje redundanci, nikoli ji zvyšuje.

Globální tržní kontext gamifikace a dynamika tvorby hodnoty

Globální trh s gamifikací zažívá exponenciální růst. Přestože různé firmy zabývající se průzkumem trhu předpovídají různá absolutní čísla, dynamika růstu je konzistentní. Konzervativnější odhad předpokládá růst trhu z 15,43 miliardy dolarů v roce 2025 na 48,72 miliardy dolarů do roku 2029, což znamená složenou roční míru růstu (CAGR) ve výši 12,9 procenta. Agresivnější scénáře předpovídají růst až na 95 miliard dolarů do roku 2031, což představuje CAGR ve výši 26,5 procenta. Toto rozpětí odráží nejistotu ohledně rychlosti přijetí, nikoli však základního trendu.

Růst gamifikace není mezi odvětvími rovnoměrně rozložen. Maloobchod vede s 28,6 procenty globálního trhu s gamifikací, následovaný sektorem vzdělávání s 27,5 procenty. Subsegment elektronického obchodování roste složenou roční mírou růstu (CAGR) 27,4 procenta, což je výrazně rychlejší tempo než celkový trh. To odráží základní poznatek, že elektronické obchodování jako kategorie je méně problémem maloobchodu než problémem zapojení a konverze. Průměrný web elektronického obchodování konvertuje 2 až 4 procenta svých návštěvníků. Z 96 až 98 procent návštěvnosti a souvisejících výdajů na akvizici nevznikají žádné příjmy. Gamifikace v elektronickém obchodování přímo řeší tento ekonomický tlak.

Integrace gamifikace do podnikání odhaluje další vzorec růstu. Sedmdesát procent společností z žebříčku Fortune 2000 již gamifikaci v nějaké formě používá. To ukazuje, že gamifikace již není experimentální „příjemnou záležitostí“, ale zavedenou manažerskou praxí. Růst se však zrychluje nikoli v zavádění, ale v sofistikovanosti. Společnosti již s gamifikací neexperimentují pouze, ale strategicky ji integrují do své architektury zapojení. Toto je klasický vzorec dozrávajícího trhu: růst penetrace se zpomaluje, ale hodnota na přijetí roste rychleji.

Kombinace gamifikace a umělé inteligence je velmi účinná. Umělá inteligence umožňuje adaptaci gamifikačních prvků v reálném čase na jednotlivé uživatelské profily. Kvízová hra může dynamicky upravovat svou obtížnost, typ otázky a dokonce i odměny podle chování uživatele. To vede k psychologickému jevu zvanému stav plynutí: Uživatel dosáhne stavu emocionálního a kognitivního souladu s úkolem, kdy výzva dokonale odpovídá jeho schopnostem. Uživatelé ve stavu plynutí ze systému nevypadnou, ale zůstanou v něm déle a jsou více zapojeni. Společnost McKinsey zdokumentovala, že gamifikace řízená umělou inteligencí vede k o 300 procent většímu zlepšení výkonu zaměstnanců než gamifikace bez umělé inteligence.

Inovativní platforma s podporou umělé inteligence pro gamifikační prvky, která umožňuje vytvářet interaktivní a hravé prvky z existujícího obsahu – Obrázek: Xpert.Digital

💹 Inovativní platforma s umělou inteligencí pro gamifikační prvky, která umožňuje vytvářet interaktivní a hravé prvky z existujícího obsahu.

➡️ Základní funkce platformy

Umělá inteligence v Plarosu automaticky analyzuje existující obsah webových stránek a chápe jeho kontext, aby mohla generovat kontextové hry a výzvy. Místo používání generických šablon kvízů platforma vytváří interaktivní prvky přizpůsobené přímo danému obsahu.

➡️ Příklady použití

• Transformace stránky „O nás“ na interaktivní kvíz s časovou osou o milnících společnosti
• Transformace produktových katalogů do „kvízů pro objevování produktů“ pro personalizovaná doporučení
• Vytváření slevových her typu „spin-to-win“ pro e-shopy

➡️ Výhody pro firmy

• Zvýšené metriky zapojení uživatelů
• Delší doba setrvání na webových stránkách
• Vylepšené generování leadů prostřednictvím interaktivních formulářů
• Silnější loajalita zákazníků prostřednictvím personalizovaných zážitků
• Měřitelný nárůst míry konverze

Více o tom zde:

• Platforma pro gamifikaci interaktivního obsahu s umělou inteligencí

Psychologické mechanismy a jejich ekonomické projevy

Hlubší důvod, proč gamifikace funguje, nespočívá v povrchní herní mechanice, ale v aktivaci základních psychologických pudů. Takzvaná teorie sebeurčení z motivačního výzkumu popisuje tři základní lidské psychologické potřeby: autonomii, kompetenci a sounáležitost. Gamifikace se zabývá všemi třemi oblastmi. Autonomie je řešena prostřednictvím svobody uživatele určovat si vlastní tempo hry. Kompetence je uspokojována používáním úrovní, ukazatelů pokroku a dosažitelných výzev. Sounáležitost je realizována prostřednictvím žebříčků, srovnávání s ostatními hráči a sociálních prvků.

Ekonomické důsledky této psychologické aktivace jsou měřitelné. Takzvaný problém přetížení výběrem, dokumentovaný v ekonomickém výzkumu, ukazuje, že spotřebitelé v prostředí elektronického obchodování jsou paralyzováni příliš velkým množstvím možností. Obvykle je paralyzováno 50 až 70 procent uživatelů, kteří vstoupí do systému elektronického obchodování, aniž by provedli nákup. Kvíz pro objevování produktů generovaný systémem Plaros snižuje tuto paralýzu výběru prostřednictvím strukturovaného dialogu. Uživatel odpoví na tři až pět otázek týkajících se jeho potřeb a systém poté doporučí konkrétní produkty. Tato struktura dramaticky snižuje psychologickou složitost rozhodování. Analýza B2B ukazuje, že 81 procent kupujících B2B dává přednost interaktivnímu obsahu před tradičními marketingovými materiály. Míra konverze u kvízů pro objevování produktů dosahuje 70 procent těch, kteří kvíz zahájili, ve srovnání s 36 procenty u kontrolních skupin bez kvízu.

Délka trvání interakce je také faktorem psychologické endogenity. Čím déle je uživatel v systému v kontaktu, tím více kognitivně do něj investuje. To vede k psychologickému jevu zvanému klam utopených nákladů. Uživatel, který hrál kvíz pět minut, bude psychologicky více motivován k nákupu, aby ospravedlnil svou časovou investici. To není racionální, ale je to předvídatelně lidské. Vydavatelé již dlouho chápou, že delší články vedou k většímu počtu kliknutí na reklamy, a to nejen proto, že je v nich více reklam, ale proto, že je uživatel psychologicky více angažovaný.

Zero-party data jako konkurenční diferenciátor a strukturální imperativ

Situace s digitálními daty prochází transformací. Google systematicky postupně ruší soubory cookie třetích stran, které po dlouhou dobu tvořily technický základ pro cílení a personalizaci, a to v prohlížečích Chrome a dalších. Tato změna je vyvolána regulačními požadavky, ale dává také ekonomický smysl, protože soubory cookie třetích stran jsou pro spotřebitele zcela transparentní a kognitivně bolestivé. GDPR a kalifornský zákon CCPA tyto požadavky na transparentnost kodifikovaly v zákoně.

Ekonomickým důsledkem je nucená migrace k modelům dat první strany a nulových dat. Data první strany jsou informace, které společnost shromažďuje prostřednictvím přímých interakcí s uživateli na svých vlastních stránkách. Data nulových dat jsou informace, které uživatelé vědomě a dobrovolně sdílejí, protože vidí přímý přínos. Kvíz o objevování produktů je typickým systémem dat nulových stran: Uživatel sdílí preference produktů, protože obdrží personalizované doporučení produktu.

Ekonomický rozdíl mezi daty třetích stran, daty první strany a daty nulových stran je obrovský. Soubory cookie třetích stran nabízejí omezenou přesnost cílení a postupně mizí. Data první strany umožňují lepší cílení, ale pouze pokud uživatel již webovou stránku navštívil. Data nulových stran umožňují přesné cílení založené na souhlasu, protože uživatel výslovně sdělil své potřeby. Marketéři uvádějí, že kampaně založené na datech nulových stran vedou k o 76 až 85 procent vyšší míře konverze než cílení třetích stran. To je ekonomicky transformativní.

Integrace gamifikace s nulovým sběrem dat společností Plaros přesně řeší tento strukturální posun. Poskytovatel e-commerce služeb používající Plaros může využít stávající kategorie produktů a atributy k automatickému generování kvízů, které uživatele provedou a shromažďují data o preferencích. To je v souladu s GDPR, psychologicky cenné pro uživatele a vysoce efektivní pro poskytovatele. Řeší to několik problémů současně: zlepšuje uživatelský zážitek prostřednictvím personalizace, umožňuje lepší cílení bez souborů cookie třetích stran a zvyšuje dobu trvání interakce, a tím i míru konverze.

Logika monetizace pro vydavatele a obsahové sítě

Vydavatelský sektor je pod extrémním ekonomickým tlakem. Prodejní ceny médií reálně klesly (po očištění o inflaci), ceny za tisíc zobrazení (CPM) jsou pod tlakem a migrace publika na sociální média a další platformy se ukazuje jako obtížná. Průměrný vydavatel vnímá organickou návštěvnost z vyhledávání Google jako nejistou, protože Google neustále upravuje svůj vyhledávací zážitek prostřednictvím generativních shrnutí a oken s odpověďmi s využitím umělé inteligence. Předpokládá se, že generativní vyhledávání (SGE) od Googlu by mohlo kanibalizovat až 64 procent organické návštěvnosti webových stránek elektronického obchodování, protože uživatelé dostávají odpovědi přímo ve vyhledávači, aniž by museli klikat na jednotlivé webové stránky.

Pro vydavatele je ekonomicky racionální strategií prodloužit délku relace. Delší délka relace vede k více stránkám na relaci, což znamená více zobrazení reklam. Více zobrazení reklam vede k vyššímu tlaku na CPM na programatickém trhu a delší relace signalizují algoritmům kvalitu, což má za následek lepší umístění v SEO. Vydavatel, který pomocí Plarosu prodlouží průměrnou délku relace o tři minuty (řekněme ze dvou na pět minut), dosáhne tří efektů: Zaprvé, počet zobrazení se zdvojnásobí při stejném počtu návštěvníků. Zadruhé, CPM se obvykle zvýší o 15 až 30 procent díky zlepšené kvalitě signálu. Zatřetí, umístění v SEO se zlepšuje, protože signály délky relace pro Google jsou pozitivní. Tato kombinace snadno vede k 30 až 50% nárůstu celkových tržeb při stejné návštěvnosti.

Header bidding a moderní programatická technologie jsou také ekonomické páky, které mohou vydavatelé využít. Header bidding, technologie, která přihazuje všem poptávkovým partnerům za zobrazení současně namísto postupného, ​​obvykle zvyšuje CPM o 30 až 50 procent. Skutečný ekonomický pákový efekt však spočívá v kombinaci: Delší doba trvání relace plus lepší reklamní technologie plus lepší výběr poptávkových partnerů tvoří konvergentní systém, který je ekonomicky exponenciální, nikoli lineární.

Strategie výběru partnera v poptávce je často podceňována. Velký herní vydavatel se od vydavatele v oblasti vzdělávání zásadně liší z ekonomického hlediska. Herní vydavatel by měl mít partnery se silnými vztahy s herními inzerenty, zatímco vydavatel v oblasti vzdělávání potřebuje partnery s kontakty na inzerenty v oblasti EdTech. Generická maximalizace partnerů v poptávce vede k problémům s latencí a klesající míře naplnění, nikoli k vyšším CPM. Moderní vydavatel zachází se svou strategií partnerů v poptávce jako se strategickým aktivem, nikoli s volitelným doplňkem.

Ekonomika specifická pro elektronické obchodování a konverzní krize

Sektor elektronického obchodování se nachází ve stavu chronické konverzní krize. Průměrná míra konverze v elektronickém obchodování se pohybuje mezi 2 a 4 procenty, což znamená, že ekonomický tlak na náklady na získávání zákazníků a celoživotní hodnotu zákazníka se již blíží psychologickým limitům. Průměrná míra opuštění nákupního košíku je přes 70 procent, což znamená, že sedm z deseti spotřebitelů, kteří si produkty vyhledají a přidají je do košíku, si je nekoupí. Společnost McKinsey zdokumentovala, že 48 procent těchto opuštění je způsobeno neočekávanými dodatečnými náklady, ale většina z nich je psychologické povahy: uživatelé si nejsou jisti, zda se jedná o ten správný produkt, pochybují o značce nebo jsou zahlceni příliš velkým množstvím možností.

Řešení elektronického obchodování od Plarosu přesně řeší tento kritický bod. Kvíz pro objevování produktů nejen snižuje paralýzu při výběru, ale také legitimizuje doporučení produktů. Uživatel, kterému kvízový systém řekne: „Na základě vašich odpovědí doporučujeme produkt X,“ se psychologicky více spoléhá na legitimitu tohoto doporučení, než kdyby ho doporučil algoritmus nebo kdyby si ho musel sám vyhledat. To je psychologicky měřitelné: analytika B2B ukazuje o 20 až 30 procent vyšší míru konverze s kvízy.

Průměrná hodnota objednávky (AOV) se také obvykle zvyšuje pomocí gamifikace. Uživatel, který byl interaktivně proveden optimálním produktem, je s nákupem psychologicky spokojenější a méně nakloněn kupovat „levnější verze“ produktu. To vede k vyšší AOV. Pokud e-commerce web s 50 000 návštěvníky měsíčně zvýší svůj konverzní poměr z 3 na 3,6 procenta (nárůst o 20 procent) a současně zvýší AOV o 10 procent, výsledkem je:

– Další konverze: 300 prodejů měsíčně navíc
– Efekt AOV: o 10 procent vyšší tržby na prodej
– Roční efekt s průměrnou AOV 100 eur: 4 320 eur x 12 = přibližně 52 000 eur dodatečných ročních tržeb

Pro menší e-commerce firmy to může znamenat 20 až 30procentní růst celkových tržeb bez nutnosti dalšího získávání návštěvnosti.

Meze automatizace a problém měření návratnosti investic

Navzdory těmto působivým číslům přetrvává zásadní problém s měřením. Společnost McKinsey dokumentuje, že pouze jedno procento společností, které investovaly do generativní umělé inteligence, plně získalo zpět svou investici. Tato statistika se netýká pouze Plarosu, ale spíše poukazuje na obecnější problém: složitost měření návratnosti investic do umělé inteligence a marketingových technologií.

Problém má několik rozměrů. Zaprvé, existuje zmatek v atribuci. Pokud e-shop zvýší míru konverze, je to kvůli kvízu, nebo je to kvůli souběžným vylepšením SEO, nebo je to kvůli paralelní reklamní kampani? Vícerozměrné atribuční modely mohou pomoci, ale jsou složité a vyžadují značnou analytickou kapacitu. Mnoho organizací postrádá interní odborné znalosti k jejich správné implementaci.

Za druhé, klam utopených nákladů existuje i na investiční straně. Společnosti, které investovaly 200 000 eur do gamifikačního systému, jsou emocionálně přesvědčeny o tom, že musí fungovat, a mohou nevědomě zavádět zkreslení při výběru dat. Počítají úspěšné příběhy, ale nepočítají případy, kdy systém nepřinesl očekávaný výsledek.

Za třetí, granularita měření je často příliš hrubá. Vydavatel vidí, že jeho celkové tržby se zvýšily o 15 procent, ale neví přesně, jaká část je připisována systému gamifikace. Provozovatel elektronického obchodu vidí, že se zvýšily míry konverze, ale nedokáže rozlišit mezi vlivem kvízu a dalšími změnami. Bez tohoto podrobného měření je obtížné skutečně doložit obchodní argumentaci.

Kvalita těchto měření by však neměla popírat realitu ekonomických dopadů. To, že se firmy potýkají s měřením, neznamená, že dopady neexistují. Znamená to jednoduše, že sofistikovanost analytických metod zaostává za implementacemi. Organizace, která implementuje Plaros a současně provádí dobře definované A/B testy a kohortní srovnání, může skutečné dopady měřit velmi přesně. Organizace, která Plaros jednoduše nasadí jako generické řešení prostřednictvím svých webových stránek bez důkladného měření, bude mít problém s kvantifikací návratnosti investic.

Strukturální trendy a dlouhodobé důsledky

Konvergentní trendy ukazují na přepracovanou digitální ekonomiku, která se uchytí v příštích dvou až pěti letech. Zaprvé, diverzifikace od závislosti na jedné platformě se zrychluje. Vydavatelé, kteří se 80 procent svého podnikání spoléhají na návštěvnost z Googlu, se stanou extrémně zranitelnými, pokud Google změní své algoritmy. Chytří vydavatelé diverzifikují své příjmy do předplatného, ​​přímých smluv s inzerenty a dalších zdrojů příjmů. To strukturálně snižuje závislost na platformách.

Za druhé, architektura Martech se stává centralizovanější. Po letech nekontrolovaného šíření nástrojů si společnosti začínají uvědomovat, že konsolidace na menší počet, ale lépe integrovaných platforem má pozitivní vliv na návratnost investic. To je analogické s přechodem v 90. letech 20. století od monolitických podnikových IT architektur ke klient-server a poté ke cloudu. Každá vlna konsolidace generuje významné úspory nákladů a zvýšení efektivity.

Za třetí, objevuje se nový standard, pokud jde o architekturu zapojení. Starým paradigmatem byl „statický obsah s reklamou“. Novým paradigmatem je „interaktivní, personalizovaný obsah s prvky gamifikace“. To již není pro ty, kteří si hru začnou osvojit, volitelné, ale strukturální nutnost poháněná konkurenčním tlakem a očekáváními uživatelů. Devadesát procent online uživatelů hraje hry nebo se denně zapojuje do podobných interaktivních prvků. Tito uživatelé očekávají minimální úroveň interaktivity i na webových stránkách, které nejsou určeny k hraní.

Za čtvrté, integrace umělé inteligence se zrychluje. Ne proto, že by umělá inteligence byla „kouzelným lékem“, ale proto, že systémy umělé inteligence (s dobrou integrací) skutečně snižují náklady a zlepšují kvalitu. Gamifikační systém bez umělé inteligence musí konfigurovat lidé a každý kvíz musí být vytvořen ručně. Systém umělé inteligence je generuje automaticky. Ručně vytvořené kvízy jsou v nejlepším případě statické; ty generované umělou inteligencí se mohou přizpůsobovat chování uživatelů v reálném čase. To je z ekonomického hlediska exponenciálně lepší.

Strategické důsledky pro organizace

Pro vydavatele je strategickou otázkou, zda chtějí transformovat svou architekturu zapojení. Riziko nečinnosti je značné: konkurenti, kteří integrují gamifikaci, budou mít lepší metriky délky relace, lepší umístění v SEO a lepší CPM. Vydavatel, který toto ignoruje, bude systematicky ekonomicky překonáván. Riziko implementace však také není triviální. Špatně implementovaná gamifikace může zhoršit uživatelský zážitek a vést k vyšší míře okamžitého opuštění. Správná implementace vyžaduje iterativní testování, zpětnou vazbu od uživatelů a neustálou optimalizaci.

Výpočet je podobný pro provozovatele elektronického obchodování. Každý provozovatel elektronického obchodování, který bere optimalizaci konverzí vážně, by měl testovat kvízy pro objevování produktů. Náklady na implementaci jsou nízké (moderní verze jsou prakticky bez kódu) a účinky jsou okamžitě měřitelné. V nejhorším případě se kvízy jednoduše nepoužívají a mají minimální dopad. V nejlepším případě se jedná o 20 až 30procentní nárůst konverze, což je významné.

Aplikace je podobná pro poskytovatele B2B, ale s odlišnými případy použití. Poskytovatel SaaS B2B by mohl využít kvízy pro posouzení vhodnosti produktu k generování kvalifikovanějších leadů. Poskytovatel služeb B2B by mohl implementovat nástroje pro benchmarking v odvětví jako gamifikovaný formát kvízu. Ekonomická logika zůstává stejná: Interaktivní, personalizované systémy generují lepší zapojení, lepší kvalifikaci a lepší konverze.

Shrnutí a ekonomická syntéza

Digitální ekonomika se nachází ve strukturálním bodě zlomu. Staré paradigma „více návštěvnosti plus standardní konverzní trychtýře“ je pod tlakem, protože návštěvnost se stává drahou, algoritmy jsou nestálé a očekávání uživatelů ohledně interaktivity rostou. Novým paradigmatem je ekonomická maximalizace stávající návštěvnické základny prostřednictvím lepší architektury zapojení.

Plaros nepředstavuje kompletní řešení těchto problémů, ale představuje přesné a vysoce ekonomické řešení definované sady problémů: Jak prodloužit průměrnou dobu trvání relace pro vydavatele, jak zvýšit míru konverze pro elektronický obchod a jak shromažďovat data od zero-party bez porušení standardů ochrany osobních údajů. Měřitelné účinky jsou zdokumentovány: 15% nárůst příjmů z reklamy pro vydavatele, 20 až 30% nárůst konverze pro elektronický obchod a 60% nárůst v získávání potenciálních zákazníků pro generování potenciálních zákazníků.

Tyto účinky nejsou triviální. Pro společnost s ročním obratem 10 milionů eur se 15 až 20procentní růst obratu promítá do dodatečných ročních zisků o 1,5 až 2 miliony eur. To ospravedlňuje značné investice do implementace. Ekonomická návratnost této investice je obvykle dosažitelná na měsíční, nikoli roční bázi.

Technologický základ společnosti Plaros, zejména její generování interaktivních her z existujícího obsahu poháněné umělou inteligencí, zdaleka není triviální. Ruční vytváření stovek kvízů by bylo nemožné. Automatizované generování umožňuje škálovatelnou implementaci. Toto je ukázkový příklad toho, jak technologie umělé inteligence nejen optimalizuje stávající proces, ale také vytváří novou kategorii možností, které byly dříve nedosažitelné.

Plaros zaujímá silnou pozici na trhu v širším kontextu gamifikace a marketingové automatizace. Globální trh s gamifikací roste složenou roční mírou růstu (CAGR) 12 až 26 procent. V rámci tohoto trhu jsou řešení integrovaná s umělou inteligencí nejrychleji rostoucí kategorií. Transformace obsahu na hru je sice specifickým případem použití, ale velmi ekonomickým, protože remonetizují stávající obsahová aktiva.

Strategickou otázkou pro organizace není, zda by měly gamifikaci používat, ale zda ji dokážou používat správně. Špatně implementovaná gamifikace může být škodlivá. Správně implementovaná gamifikace s A/B testováním, jasným souladem s obchodní logikou a neustálou optimalizací může přinést transformační ekonomický dopad. Plaros se svými automatizovanými funkcemi umělé inteligence a specifickým zaměřením na případy užití pro vydavatele a elektronické obchodování snižuje implementační riziko díky jednoduchosti a zvyšuje šanci na pozitivní výsledky prostřednictvím automatizace.

Ekonomickou budoucnost digitálního marketingu nezískají společnosti s nejnižšími náklady na návštěvnost, ale ty, které vygenerují největší ekonomickou hodnotu z existující návštěvnosti. To představuje zásadní posun od myšlení zaměřeného na akvizici k myšlení zaměřenému na zapojení a konverzi. Společnosti, které tento posun pochopí a správně jej implementují, budou ekonomickými vítězi další fáze digitální ekonomiky.

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

kontaktovat pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

Zavolejte mi pod +49 89 674 804 (Mnichov)

LinkedIn