Hogyan találhatók meg a vállalatok a ChatGPT-ben: Az OpenAI tervezett üzleti központja vizsgálat alatt – A mesterséges intelligencia kattintásától az ügyfélig

Üzleti ügynökök a ChatGPT-ben: A ChatGPT hamarosan mérheti, hogy a vállalatok milyen gyakran jelennek meg a válaszokban

Több mint egy irányítópult: Az OpenAI közvetlenül láthatóvá teheti a vállalatokat a ChatGPT-ben

ChatGPT, mint ügyfélfelület: Mit változtathat meg az OpenAI Business Hub a vállalatok számára?

A ChatGPT több lehet, mint egy olyan hely, ahol a vállalatok alkalmanként látják termékeiket és szolgáltatásaikat említeni. Az OpenAI állítólag egy üzleti központon dolgozik, amely egyesíti a vállalati profilokat, az AI-válaszokban szereplő láthatósági adatokat és egy dedikált üzleti ügynököt. Ez lehetővé tenné a vállalatok számára, hogy nyomon kövessék, milyen gyakran jelennek meg a ChatGPT válaszaiban, hány felhasználó kattint át onnan a weboldalukra, és hogyan kapják meg a potenciális ügyfelek a válaszokat közvetlenül a platformon.

A potenciális átalakulás túlmutat egy új analitikai irányítópulton. Ha a vállalatok a ChatGPT-ben tartják nyilván adataikat, mérik láthatóságukat, és ott kapnak választ az ügyfelek kérdéseire, a platform kulcsfontosságú interfészként válhat az információkeresés és a vásárlási döntések között. Ez új lehetőségeket ígér – de kérdéseket is felvet a mérhetőség, a hozzáférés és a függőség tekintetében.

Az Üzleti Központ még nem érhető el széles körben; végleges funkcionalitását sem erősítették meg. A jelenleg rendelkezésre álló információk egy fejlesztési szakaszt írnak le, nem pedig kötelező érvényű termékvállalást. Ezért óvatosan kell eljárni a messzemenő következtetések levonásakor: egy említés nem jelent automatikusan ajánlást, egy kattintás nem jelent eladást, és egy cégprofil sem garantálja a jobb láthatóságot. A döntő tényező az lesz, hogy az OpenAI tervezett eszközei megbízható adatokat szolgáltatnak-e – és hogy a vállalatok valóban jobb döntéseket tudnak-e hozni ezek alapján.

A ChatGPT, mint új kapu az ügyfelekhez: Mit változtathat meg az OpenAI tervezett üzleti központja a vállalatok számára?

Aki a keresletet előidézi, annak már nem kell magának intéznie a vásárlást

Az OpenAI látszólag egy olyan üzleti egységen dolgozik, amelynek célja három korábban különálló feladat kombinálása: a vállalat láthatóságának mérése a ChatGPT-ben, az üzleti információk kezelése és az ügyfelek kérdéseinek megválaszolása egy dedikált üzleti ügynökön keresztül. A fejlesztés gazdasági magja nem csupán egy további diagram a marketingosztályok számára. Lényeges, hogy egy olyan infrastruktúra potenciális létrehozásáról van szó, amelyen keresztül a vállalatok kezelhetik jelenlétüket egy mesterséges intelligencia által vezérelt döntéshozatali folyamatban.

A tervezett elemzőeszköz célja, hogy naponta megmutassa, milyen gyakran említenek egy vállalatot a ChatGPT válaszaiban, és milyen gyakran kattintanak a felhasználók a weboldalára ezekből a válaszokból. Ez az információ láthatóbbá teheti a vállalatok és a potenciális ügyfelek közötti, korábban nehezen mérhető kapcsolódási pontot. Azonban sem a termék általánosan elérhető bevezetését, sem a funkciók végleges körét nem erősítették meg. Az eddig azonosított funkciók egy fejlesztési szakaszt képviselnek, nem pedig kötelező érvényű teljesítményvállalást.

Ez a megkülönböztetés kulcsfontosságú a gazdasági elemzés szempontjából. Egy megfigyelt banner még nem egy kész üzleti modell. A programkódban megkülönböztethető hozzáférés még nem széles körben elérhető funkció. Mindazonáltal a vállalati profilok, az analitikai adatok és az üzleti ügynökök kombinációjából levezethető egy stratégiai irány: a ChatGPT nemcsak a vállalatokról szóló információkat közvetíthet, hanem egyre inkább megszervezheti azt a felületet is, ahol egy általános kérdés konkrét üzleti érdekké válik.

Ez kettős perspektívát teremt a vállalatok számára. Egyrészt most először kaphatnak közvetlenebb információt a ChatGPT-n belüli láthatóságukról. Másrészt jobban függenének egy olyan mérési, prezentációs és ügyfél-interakciós platformtól, amelynek kiválasztási mechanizmusai csak részben átláthatóak.

Három funkció, amelyek együttesen többet jelentenek, mint egy műszerfal

A felismerhető üzleti központ három funkcionális területet egyesít. A vállalatoknak képesnek kell lenniük nyomon követni az említéseiket és az ebből eredő weboldal-kattintásokat, tárolni az aktuális cég- és termékinformációkat, valamint biztosítaniuk kell egy üzleti ügynököt, aki előre meghatározott tartalom alapján válaszol az ügyfelek kérdéseire.

Ezen funkciók mindegyike egy adott, érthető problémát old meg. Az analitikai rész betekintést nyújt a saját online jelenlétbe. A naprakész vállalati adatok csökkenthetik az elavult információkat. Egy szakosodott ügynök megválaszolhatja a gyakran ismételt kérdéseket, és támogathatja a potenciális ügyfeleket a döntéshozatali folyamatban.

Nagyobb gazdasági jelentőségük azonban az interakciójukból fakad. Egy analitikai eszköz így potenciálisan operatív üzleti interfészként is működhet. A vállalatok nemcsak azt figyelhetnék meg, hogy megjelennek-e a válaszokban, hanem olyan információkat is szolgáltatnának, amelyekkel javíthatják a platformon belüli megjelenésüket. Ezt követően az ügyfélkommunikáció egy részét közvetlenül ott kezelhetnék.

Ez egy lehetséges ciklust hoz létre: A vállalat karbantartja adatait, figyelemmel kíséri azok láthatóságát, módosítja a tartalmat, majd ellenőrzi a fő teljesítménymutatók alakulását. Ha az ügyfelek kérdéseire is egy üzleti ügynökön keresztül válaszolnak, ez a ciklus egy kommunikációs réteggel bővül.

Ez azonban nem garantálja a ChatGPT válaszok feletti kontrollt. A vállalat által megadott információkat meg kell különböztetni attól a döntéstől, hogy a rendszer megemlít-e egy márkát, ha igen, mikor és milyen kontextusban. Hasonlóképpen nincs bizonyíték arra, hogy a Business Hub használata jobb organikus rangsorolást eredményezne. Az adatkarbantartás, az ellenőrzés és a preferenciális láthatóság különálló kérdések, és analitikusan nem szabad őket egyenlővé tenni.

Két kulcsfontosságú személyiség hozzáférést biztosít, de még nem magyarázza meg a piac létezését

A tervezett elemzési terület kezdetben két mutatóra fog összpontosítani: arra, hogy egy vállalat milyen gyakran jelenik meg a válaszokban, és a vállalat weboldalára mutató linkekre leadott kattintások számára. Mindkettőt naponta jelenítjük meg diagramokon.

Ez a korlátozás egyszerre erősség és gyengeség is. Két könnyen érthető teljesítménymutató (KPI) segíti az indulást. Egy vállalat meghatározhatja, hogy a mért online jelenléte növekszik-e több héten keresztül, hogy bizonyos napok kiemelkednek-e, vagy hogy több felhasználó látogatja-e a weboldalát.

Ugyanakkor, jelenlegi állás szerint, hiányoznak a lényeges magyarázó szintek. Az eszköz nem a mögöttes kérdések, felhasználói adatok, versenytársi összehasonlítások vagy rangsorok megjelenítésére szolgál. Ezért kezdetben csak azt dokumentálná, hogy valami történik, anélkül, hogy megbízhatóan megmagyarázná, miért.

A megemlítések számának növekedése például egy termékkategória iránti nagyobb keresletnek tudható be. További lehetőségek közé tartozik a megnövekedett márkaismertség, a rendszer válaszmintáinak változása vagy szezonális hatás. A vállalat saját tartalmának sikeres felülvizsgálata csak egy a számos lehetséges ok közül.

A kattintások számának csökkenése nem feltétlenül lenne meggyőző. Alacsonyabb érdeklődésre utalhat. Azonban azt is jelentheti, hogy a felhasználók már elegendő választ találtak kérdéseikre a ChatGPT-ben, és nincs szükségük további információkra. További információk nélkül ezek a magyarázatok továbbra is versengő hipotézisek maradnak.

A műszerfal gazdasági haszna ezért kevésbé függ a diagramok vizuális minőségétől, mint inkább attól, hogy milyen megbízható döntések vonhatók le a számokból.

Egyértelmű számlálási szabályok nélkül a megjelenítés nem megbízható mértékegység

A „benyomás” még mindig nem teljesen tisztázott meghatározása különösen fontos. A köznyelvben egy válaszban megjelenő vállalatként értelmezhető. Ez a leírás azonban nem elegendő egy megbízható üzleti elemzéshez.

Az ugyanazon válaszon belüli minden egyes említés külön számít? Az egy beszélgetésen belüli ismételt említés újra számít? A cég nevének valóban láthatónak kell lennie a felhasználó számára? A szöveges említéseket, a linkelt neveket és a megnyitott cégprofilokat külön követik nyomon? Milyen szerepet játszanak az újonnan generált válaszok?

Amíg ezek a kérdések megválaszolatlanok maradnak, a mutató értelmezése korlátozott. Egy vállalat jelentős növekedést tapasztalhat akkor is, ha csak az adatgyűjtés vagy -megjelenítés technikai módszere változott.

Az említés tartalma is szerepet játszik. Egy márka megjelenhet ajánlásként, alternatívaként említhető, vagy egy probléma kapcsán is megvitatható. A puszta gyakoriság nem tesz különbséget ezek között az esetek között. Még egy kritikai válasz is generálhat láthatóságot anélkül, hogy pozitív gazdasági hozzájárulást eredményezne.

Üzleti döntéseknél ezért hasznos lenne egy többdimenziós megközelítés: Milyen gyakran jelenik meg a márka, milyen kontextusban, milyen funkcióval a válaszban, és milyen későbbi felhasználói viselkedéssel? A jelenleg elérhető eszköz elsősorban az első kérdésre és az utolsó egy részére nyújt választ.

A fő korlátozás tehát a következő: Egy pontosan mért mennyiség nem automatikusan értelmes mennyiség. Az adatgyűjtés pontossága nem helyettesíti a jelentés egyértelműségét.

Egy számpélda szemlélteti, milyen gyorsan tévesen ítélik meg a látási viszonyokat

Az említések és kattintások gazdasági korlátait egy tisztán hipotetikus példával szemléltethetjük. Tegyük fel, hogy egy cégről havonta 100 000 alkalommal említenek, és ennek eredményeként 2000 webhelykattintást kap. Ez 2 százalékos átkattintási aránynak felel meg.

Ha a vállalat a következő hónapban eléri a 150 000 rögzített megjelenést és a 2400 kattintást, az említések 50 százalékkal, a kattintások pedig 20 százalékkal nőnek. Az átkattintási arány azonban 1,6 százalékra csökken.

Ez a trend többféle értelmezést is lehetővé tesz. A vállalatot gyakrabban említhetik az információgyűjtési folyamat korai szakaszában, amikor a felhasználók még nem állnak készen egy weboldal meglátogatására. Megjelenhet szélesebb körű, kevésbé vásárlásorientált kontextusokban. Vagy a további említések kevésbé gazdasági jelentőséggel bírhatnak, mint az előzőek.

Tegyük fel, hogy az első 2000 látogatásból 100 vásárlás származik, de a következő 2400 látogatásból csak 96. A látogatások száma nőtt volna, de a vásárlások száma kismértékben csökkent volna. Az, hogy az általános gazdasági hatás valójában rosszabb-e, olyan tényezőktől is függ, mint az átlagos rendelési érték, a haszonkulcs, a visszaküldések és az ügyfélhűség.

Ez a példa nem a megfigyelt ChatGPT teljesítménymutatókat írja le. A szükséges analitikai láncot illusztrálja: az említések kattintásokhoz vezethetnek, a kattintások minősített érdeklődőkhöz, ezek pedig gazdasági bevételhez vezethetnek.

Ha kizárólag az első szakaszra koncentrálunk, fennáll a veszélye annak, hogy a figyelmet az üzleti sikerrel tévesztjük össze. Ezzel szemben, ha csak az utolsó szakaszra koncentrálunk, az kulcsfontosságú előkészítő kapcsolatok figyelmen kívül hagyásához vezethet. Egy alapos értékelésnek mindkét szempontot integrálnia kell.

Miért fontos összehasonlítani a saját webanalitikai adatait?

Különösen hasznos megközelítés, ha a Business Hubban jelentett kattintásokat összehasonlítjuk a ChatGPT-ből származó saját webanalitikai adatainkban rögzített munkamenetekkel. A teljes egyezést azonban nem szabad feltételezni.

A kattintás és a munkamenet különálló események. Egy felhasználó többször is kattinthat anélkül, hogy több különálló munkamenetet hozna létre. Ezzel szemben egy technikai vagy időbeli összefüggés ahhoz vezethet, hogy egy látogatás a várttól eltérően kerül hozzárendelésre a webanalitikában.

Továbbá, mérési hiányosságok is előfordulhatnak. Előfordulhat, hogy egy céloldal bezárul, mielőtt az elemzőeszköz betöltődne. A hozzájárulási beállítások korlátozhatják az adatgyűjtést. Az átirányítások, a különböző eszközök és a technikai korlátok befolyásolhatják az attribúciót. Azt, hogy ezek közül a tényezők közül melyek relevánsak valójában, az adott vállalati rendszeren belül kell megvizsgálni.

Az összehasonlítás tehát elsősorban diagnosztikai funkciót tölt be. Segíthet a szisztematikus eltérések azonosításában. Ha a platform következetesen lényegesen több kattintást jelent a látogatások tekintetében, mint amennyit az elemzés rögzít, az nem vezethet azonnal arra a következtetésre, hogy a platformadatok hibásak. Először is össze kellene hasonlítani a definíciókat, az időszakokat és a technikai követelményeket.

Üzleti szempontból a következetes mérési lánc kulcsfontosságú. Csak akkor lehet megbízhatóan felmérni a csatorna fontosságát, ha egyértelmű, hogyan válik egy platformkattintásból rögzített látogatás, majd minősített kapcsolatfelvétel.

Az igazi szűk keresztmetszet a figyelem és a hozzájárulási haszonkulcs között található

A vállalatvezetés számára végső soron nem az a kérdés, hogy egy új irányítópult érdekes adatokat szolgáltat-e. A döntő kérdés az, hogy lehetővé teszi-e a jobb döntések meghozatalát.

Ez magában foglalja a marketingköltségvetések elosztását, a tartalom rangsorolását, a termékinformációk fejlesztését és az ügyfélszolgálat megszervezését. Ezen döntések mindegyike más-más adatokat igényel.

Egy kommunikációs osztály számára a gyakoribb és pontosabb márkamegemlítések relevánsak lehetnek. Az értékesítés számára ezzel szemben a releváns érdeklődések generálása fontosabb. Egy online kiskereskedő számára a fedezeti árrés, a visszaküldések és az ismételt vásárlások kulcsfontosságúak. Egy ipari beszállító számára egyetlen minősített projektkapcsolat gazdaságilag értékesebb lehet, mint több ezer irreleváns látogatás.

Egy kattintások mennyiségén alapuló egységes értékelés elfedné ezeket a különbségeket. Különösen a B2B üzletágban a hosszadalmas döntéshozatali folyamatok és a több érdekelt fél jelenléte azt jelentheti, hogy egy korai MI-válasz csak sokkal később válik kereskedelmileg relevánssá.

Ezért logikus lenne a platformadatokat a megfelelő vállalati célokkal összekapcsolni. Azonban nem szabad minden interakciót egyetlen kiváltó oknak tulajdonítani. Egy MI-válasz támogathatja a döntéshozatali folyamatot anélkül, hogy annak egyetlen oka lenne.

A nagyobb üzleti kérdés tehát nem az, hogy hány ügyfél vásárolt a ChatGPT használata után, hanem az, hogy a jelenlét valójában milyen többlethozzájárulást jelentett.

A külső, azonnali elemzések kiegészítik az adatokat, de nem helyettesítik a kiváltó okok elemzését

A külső promptkövetés egy lehetséges kiegészítője lehet a tervezett irányítópultnak. Ez azt jelenti, hogy ismételten kiválasztott kérdéseket teszünk fel egy mesterséges intelligencia rendszernek, hogy megfigyeljük, mely vállalatok, termékek vagy információforrások jelennek meg a válaszokban.

Az ilyen tanulmányok segíthetnek a saját platformjainkhoz tartozó metrikák fejlesztésének kontextusba helyezésében. Ha egy vállalat fejleszti a technikai termékinformációit, és ennek következtében gyakrabban ér el helyes pontszámot a releváns tesztkérdésekben, az potenciális hatást jelezhet.

Ez nem lenne bizonyíték. A külső tesztkérdések csak részben tükrözik a valós felhasználói beszélgetéseket. A kérdések kiválasztása, megfogalmazásuk, a beszélgetés kontextusa és az ismétlés gyakorisága mind befolyásolja az eredményt. Továbbá a tesztelt kérdések nem feltétlenül felelnek meg azoknak, amelyekből a tényleges platformmetrikák származnak.

Egy másik buktató a megfigyelési terület kiválasztásában rejlik. Kizárólag azokra a kérdésekre összpontosítani, ahol már erős a saját márka, kényelmes, de nem túl értelmes sikermérési módszert eredményezhet. Ezzel szemben, ha csak néhány különösen fontos keresési mintát veszünk figyelembe, az számos más felhasználási forgatókönyv figyelmen kívül hagyásához vezethet.

A külső elemzések ezért strukturált diagnosztikai eszközökként a legértékesebbek. Hipotéziseket állíthatnak fel, összehasonlíthatják a válaszok minőségét és dokumentálhatják a változásokat. A belső platformadatok ezután megmutathatják, hogy a ténylegesen mért felhasználói viselkedés is egyidejűleg megváltozott-e.

A két nézőpont kiegészíti egymást. Egyik sem önmagában ad teljes képet a piacról.

A kvázi házon belüli megoldás: Hogyan hidalja át az Xpert.Digital a B2B marketing és értékesítés működési réseit – Okos, tartalomvezérelt üzlet - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital egy adatvezérelt B2B iparági központ, amelyet Konrad Wolfenstein vezet. A vállalat külső, kvázi házon belüli megoldásként működik az ipari partnerek számára, áthidalva a marketing, a tartalom és az értékesítés működési hiányosságait – anélkül, hogy további erőforrásokat igényelne az ügyféloldalon.

További információ itt:

• A kvázi házon belüli megoldás: Hogyan hidalja át az Xpert.Digital a B2B marketing és értékesítés működési réseit – Smart Content-Driven Business

A GEO-nak ellenőrizhető eredményekre van szüksége, nem csak kozmetikai teljesítménymutatókra

A tervezett eszköz valószínűleg növelni fogja a generatív optimalizálásról (GMO) szóló vita fontosságát is. Ez a vállalatok és ajánlataik feltételeinek javítását jelenti ahhoz, hogy pontosan és relevánsan figyelembe vegyék őket a generált válaszokban.

Ez a munka gazdaságilag akkor válik hasznossá, ha konkrét információs problémákat old meg: nem egyértelmű termékleírásokat, ellentmondásos céginformációkat, rosszul elmagyarázott teljesítményjellemzőket vagy a tipikus ügyfélkérdésekre adott hiányzó válaszokat.

Azonban az olyan optimalizálás, amely elsősorban a márkaemlítések számának növelését célozza relevanciájuk javítása nélkül, problémás lenne. A több említés gyenge mérőszám maradhat, ha sem a felhasználói orientációt nem segíti elő, sem a releváns üzleti kapcsolatokat nem segíti elő.

Egy jövőbeli irányítópult tehát két ellentétes fejleményt is elősegíthet. Javíthatja a teljesítményfigyelést, mivel a vállalatok először kapnának platformon belüli mérőszámokat. Ugyanakkor elősegítheti a siker felszínes ígéreteinek piacát is, ha az emelkedő görbéket kritikátlanul használják a hatékony mérések bizonyítékaként.

Egy megbízható értékeléshez dokumentálni kellene a változásokat, megfelelő összehasonlítási időszakokat kellene választani, és figyelembe kellene venni más befolyásoló tényezőket is. Még ebben az esetben is fennáll a bizonytalanság. Különösen kis esetszámok esetén egyetlen nap vagy néhány további kapcsolatfelvétel drasztikusan megváltoztathatja a képet.

A józan nézőpont tehát a következő: Egy új mérőeszköz növeli a megfigyelhetőséget. Nem szünteti meg a megalapozott elemzés követelményeit.

Az ellenőrzés védi a személyazonosságot, és egyidejűleg korlátozhatja a hozzáférést

A jelenlegi információk szerint az Üzleti Központhoz való hozzáférés a vállalat képviseletére vonatkozó hitelesített jogosultság függvénye lesz. Egy Shopify áruház csatlakoztatását említik az egyik lehetséges módszerként. Ez azonban nem jelenti azt, hogy csak a Shopify kereskedők lesznek jogosultak a használatra, vagy hogy kötelező egy online áruház.

A védelem iránti igény érthető. Ha a vállalatok képesek adatokat feldolgozni és megbízottat működtetni a nevükben, akkor elengedhetetlen megakadályozni, hogy jogosulatlan személyek átvegyék ezeket a funkciókat. Az ellenőrzés ezért a bizalmi architektúra szerves részét képezi.

A versenyprobléma azonban a tervezést érinti. Egy olyan folyamat, amely különösen könnyen integrálható a szabványosított kereskedelmi rendszerekbe, bonyolultabb lehet más vállalatok számára. Ez például a tanácsadó cégeket, a helyi szolgáltatókat, a kézműves vállalkozásokat vagy a hagyományos online áruházzal nem rendelkező specializált B2B szolgáltatókat érintheti.

A kulcsfontosságú kérdés az, hogy biztosítanak-e alternatív ellenőrzési módokat. Elképzelhetőek lennének például ellenőrzött vállalati domainek vagy más ellenőrizhető jogosultsági bizonyítékok. Hogy ilyen módszereket kínálnak-e majd, az még a jövő zenéje.

A gazdasági jelentőség a relatív hozzáférési költségekben rejlik. Még a kisebb technikai akadályok is eltérő hatásokkal járhatnak attól függően, hogy a nagy szolgáltatóknak vannak-e speciális csapataik, vagy a kisebb vállalatoknak kell maguknak kezelniük a beállítást.

A kisebb szolgáltatók hátránya tehát egy lehetséges kockázat, de még nem bizonyított eredmény. Ez a tényleges eljárásoktól, azok ráfordításától és elérhetőségétől függ.

Az entitásfelismerés a gazdasági láthatóság technikai előfeltételévé válik

A fent leírt béta kóddal kapcsolatos információk egy másik mechanizmust is sugallnak: egy cégprofil megjelenhetne az oldalsávon, amikor a felhasználók egy kiemelt cégnévre kattintanak. Ehhez a ChatGPT-nek független entitásként kellene felismernie a márkát, hozzárendelnie egy támogatott cégtípushoz, és engedélyeznie kellene a funkciót.

Ez a logika gazdaságilag jelentős, mivel egy további réteget hoz létre egy vállalat puszta említése és a strukturált vállalati jelenlét között. Egy vállalat szóban is megemlíthető anélkül, hogy automatikusan kereshető profilt hozna létre.

A négy azonosítható vállalattípus még nem teszi lehetővé megbízható kijelentést arról, hogy mely iparágak tartoznak teljes körű lefedettség alá. Pontos határaik sem tisztázottak. Az ilyen kategóriák létezése kezdetben csak arra utal, hogy a funkciót látszólag nem alkalmazzák megkülönböztetés nélkül minden azonosított szervezetre.

A vállalatok számára ezért egyre fontosabbá válik az egységes digitális identitás. Az egyedi nevek, az ellenőrizhető céginformációk, valamint a márkák, termékek és vállalatok egyértelmű hozzárendelése segíthet elkerülni a zavart. Ez azonban nem garantál semmilyen konkrét technikai előnyt.

Különösen a hasonló nevű vállalatok, vállalatcsoportok vagy általános kifejezéseket használó márkák esetében jelent nyilvánvaló problémát a téves besorolás. Ha rossz entitást azonosítanak, még egy formálisan helyes említési szám is gazdaságilag félrevezető lehet.

Ezért egy későbbi elemzésnek nemcsak az adatgyűjtés gyakoriságára kell rákérdeznie, hanem arra is, hogy valóban a megfelelő vállalatra gondolnak-e.

A cégprofilok lerövidíthetik a weboldalhoz vezető utat, vagy akár feleslegessé is tehetik azt

Az utasítások szerint a kívánt profil tartalmazhat logót, képeket, weboldalt, szállítási feltételeket, visszaküldési szabályzatot és ellenőrzési állapotot. Továbbá az üzleti ügynök onnan indítható.

Ezek az elemek nem csak a vizuális megjelenítésre vonatkoznak. Szorosan kapcsolódnak a vásárlási döntés szempontjából releváns kérdésekhez: Ez a megfelelő beszállító? Milyen feltételek vonatkoznak rá? Mennyire hiteles a megjelenítés? Hol kaphatok konkrét választ?

Minél több ilyen kérdésre kapunk közvetlen választ a ChatGPT-ben, annál kevésbé szükséges a vállalat weboldalának első felkeresése. Ez nem feltétlenül hátrány. A felhasználó tájékozottabban érkezhet a weboldalra, és célzottabb műveleteket végezhet ott.

Ezzel szemben a vállalat elveszítheti a lehetőségét, hogy saját digitális platformjain alakítsa az információs folyamatot. A platform így nemcsak felkeltené a figyelmet, hanem a kezdeti kiválasztási folyamat nagyobb részét is lebonyolítaná.

Ez problémát okoz a hagyományos forgalmi célok értékelésében. A kevesebb webhelylátogatás összefüggésben lehet az alacsonyabb kereslettel. Ugyanakkor hatékonyabb előminősítést is tükrözhetnek. Ezzel szemben a több látogatás nem feltétlenül jelent minőségjavulást, ha egyszerűen hiányos információkból ered.

A gazdaságilag ésszerű célmérőszám tehát nem a saját weboldal maximális forgalma, hanem egy megbízható és jövedelmező út az információigénytől a megfelelő üzleti kapcsolatig.

Az üzleti ügynök közelebb viszi az ügyfélszolgálatot a vásárlási döntéshez

Egy üzleti ügynök tovább változtathatna ezen a megközelítésen. Ha a potenciális ügyfelek közvetlenül a platformon belül tennék fel kérdéseiket, akkor a vállalati weboldal meglátogatása előtt jelenleg zajló információs és konzultációs munka egy része elvégezhető lenne.

A lehetséges előny a visszatérő kérdések gyorsabb feldolgozásában rejlik. A szállítási területek, a termékjellemzők, a visszaküldési szabályzatok vagy az alapvető alkalmazási lehetőségek strukturált módon magyarázhatók el, feltéve, hogy a tárolt információk naprakészek és egyértelműek.

A B2B szektorban azonban különösen fontos gondosan különbséget tenni az általános információk és a kötelező érvényű tanácsok között. Egy ügynök elmagyarázhatja, hogy egy szállító milyen szolgáltatásokat ír le. Ez nem jelenti automatikusan azt, hogy megbízhatóan fel tudja mérni az összetett műszaki képességeket, az egyedi árakat vagy a jogilag releváns kötelezettségvállalásokat.

Ezért a költségelemzésnek nem szabad megállnia a megtakarított hívásperceknél. A további költségek közé tartozik az adatkarbantartás, a minőségellenőrzés, a felelősségi körök és a nem egyértelmű esetek kezelése. Egy elavult információkkal rendelkező ügynök több lekérdezést generálhat ahelyett, hogy csökkentené azokat.

Gazdasági szempontból a bevetése akkor lenne meggyőző, ha hatékonyan oldaná meg a standard kérdéseket, és a bonyolult problémákat továbbítaná a megfelelő kapcsolatokhoz. A legjobb ügynök nem feltétlenül az lenne, aki minden kérdésre válaszol, hanem az, aki megbízhatóan figyelembe veszi információbázisának korlátait.

Ez legalább annyira fontossá teszi az ügynök mögött álló szervezetet, mint a beszélgetés látható felszínét.

A megosztott ügynöki hozzáférés fontosabbá teszi a hirdetések és az organikus jelenlét elkülönítését

A kódjegyzetek négyféleképpen írják le ugyanazon ügynöki chat elérését. Az egyik ilyen módszer egy hirdetés a beviteli mező felett. Ha ezt a struktúrát ténylegesen megvalósítják, az organikus és a fizetett érdeklődők ugyanabban a későbbi üzleti interakcióban konvergálhatnak.

Ez nem jelenti automatikusan azt, hogy a fizetett jelenlét befolyásolja az organikus válaszokat. Azt sem bizonyítja, hogy a vállalati adatok és a hirdetések technikailag elválaszthatatlanná válnak. Azonban rámutat a mérés releváns szükségességére.

Ha az egyik felhasználó egy hirdetésen, a másik pedig egy céges profilon keresztül éri el az Üzleti Ügynököt, mindketten ugyanazt a beszélgetési felületet láthatják. Gazdasági értékelési célokból azonban a hozzáférési módszereiknek megkülönböztethetőnek kell maradniuk.

Ellenkező esetben nehéz lenne meghatározni, hogy a kapcsolatfelvételek mekkora része származott fizetett elérésből, organikus említésekből vagy más belépési pontokból. A későbbi teljesítménymérés dupla számoláshoz vagy az egyes kapcsolatfelvételi csatornák költségeinek alábecsléséhez is vezethet.

A felhasználók számára ezzel párhuzamosan felmerül az átláthatóság kérdése. Képesnek kell lenniük felismerni, hogy mikor kapnak általános MI-választ, és mikor egy vállalatspecifikus ügynökkel lépnek interakcióba. Az egyértelmű címkézés nemcsak a felhasználókat, hanem a vállalatokat is védi a téves elvárásoktól.

Minél közelebb kerül egymáshoz az információkeresés, a vállalati prezentáció és a reklám, annál fontosabbá válnak a két funkció közötti egyértelmű határvonalak.

A platform jelentősége megnőhet anélkül, hogy minden egyes eladást magának kellene kezelnie

Az OpenAI szempontjából a potenciális stratégiai érték nemcsak a további hirdetési bevételekben rejlik. Egy üzleti központ elmélyíthetné a vállalatokkal való kapcsolatokat, és megerősíthetné a platformot, mint üzleti iránymutatás helyszínét.

Amikor a vállalatok ott tartják nyilván az adataikat, ott mérik a láthatóságukat, és ott egészítik ki az ügyfélkommunikációjukat, számos egymással összefüggő felhasználói kapcsolat alakul ki. Egy másik platformra való áttérés ekkor már nem csak egyetlen marketingcsatornát, hanem számos szervezeti folyamatot is érintene.

Fontos különbséget tenni a potenciális bevételi források és a meglévő ajánlatok között. Az, hogy az Analytics, a Profilok vagy az üzleti ügynökök a jövőben díjkötelesek lesznek-e, továbbra sem világos. A konkrét árképzési és szerződéses modellek sem ismertek.

Különböző gazdasági modellek elképzelhetők, például ingyenes alapfunkciók és kiegészítő szolgáltatások nagyobb vállalatok számára. Szoros integráció más vállalati ajánlatokkal is elképzelhető. Ezek a lehetőségek forgatókönyvek, nem megerősített tervek.

Az alapvető platformlogika továbbra is leírható: Aki összesíti a keresletet és alakítja a releváns beszállítókhoz való hozzáférést, az gazdasági befolyást gyakorolhat anélkül, hogy a teljes beszerzési folyamatot birtokolná.

Ezért a vállalatok számára nem csak a potenciális használati ár lenne releváns. Ugyanilyen fontosak lennének az adathozzáféréstől, a mérési definícióktól, az eléréstől és az ügyfélkapcsolatoktól való függőségek.

A kisebb szolgáltatók profitálhatnának, ha a szakmai alkalmasság nagyobb súlyt kapna

A versenyre gyakorolt ​​lehetséges hatás nem egyértelmű. Egyrészt az ismert márkák és a technológiailag fejlett vállalatok előnyben részesülhetnek. Másrészt a párbeszéden alapuló válaszok lehetőséget kínálhatnak a specializált szolgáltatóknak, ha a felhasználók nagyon konkrét követelményeket fogalmaznak meg.

Egy kis gyártónak nem kell vezetőnek lennie egy teljes termékkategóriában ahhoz, hogy különösen alkalmas legyen egy szűken meghatározott alkalmazásra. A speciális tanácsadás relevánsabb lehet egy adott problémára, mint egy szélesebb termékkínálattal rendelkező versenytársé.

Ahhoz, hogy az ilyen szolgáltatók profitálhassanak belőle, a képességeiket helyesen kell azonosítani és világosan leírni. A pontatlan teljesítményspecifikációk, az ellentmondásos adatok vagy a rosszul azonosítható vállalati identitás akadályozhatja ezt az értékelést.

Ugyanakkor korai lenne azt a következtetést levonni, hogy ez automatikusan előnyt biztosít a kisebb szakosodott vállalatoknak. Azt, hogy a rendszer valóban nagyobb súlyt fektet-e a szakmai képesítésekre, mint a márkaismertségre vagy más mutatókra, a rendelkezésre álló információkból nem lehet megállapítani.

A kiegyensúlyozott nézőpont tehát a következő: Az üzleti központ csökkentheti az információs akadályokat, de új feltételeket is teremthet a részvételhez. Az, hogy megnyitja-e a versenyt, vagy megerősíti-e a meglévő előnyöket, a hozzáféréstől, az elismeréstől, a bemutatástól és a mérhetőségtől függ.

Különösen a kisebb vállalatok számára lenne nagy jelentőséggel bírna egy egyszerű, ellenőrizhető hozzáférés, amely nem kizárólag a kereskedési rendszerekhez van szabva.

A vállalatoknak meg kell határozniuk az adatkarbantartást és a felelősségi köröket, mielőtt nagy optimalizálási költségvetést fektetnének be

A vállalkozói felkészüléshez egy értelmes sorrend vezethető le az azonosítható funkciókból. A kiindulópont nem a lehető legtöbb mesterséges intelligencia említés keresése, hanem inkább a saját információbázis minősége.

A cégnévnek, a weboldalnak, a szolgáltatásleírásnak, a termékjellemzőknek és a felhasználási feltételeknek konzisztensnek kell lenniük. A változtatásokért való felelősségeket egyértelműen meg kell határozni. Különösen több vállalat vagy márka esetén kulcsfontosságú tudni, hogy melyik szervezet felelős az egyes állításokért.

A második fókusz a saját mérési képességeikre irányul. A vállalatoknak tudniuk kell, hogy mely látogatásokat és érdeklődéseket tudják már megbízhatóan nyomon követni, és hol vannak a korlátaik. Egy további platform-irányítópult nem helyettesíti a működő belső elemzést.

Harmadszor, egy potenciális üzleti ügynöknek világos határokat kell szabnia a tartalom tekintetében. Milyen kérdésekre válaszolhat a megadott információk alapján? Mikor kell továbbítania a kérdéseket egy kollégájának? Hogyan javítják ki az elavult részleteket? Ki vizsgálja felül a problémás válaszokat?

Negyedszer, a kísérleteket úgy kell megtervezni, hogy eredményeik értelmezhetőek maradjanak. Ha a termékadatokat, a weboldalt, a hirdetéseket és a kommunikációs stratégiát egyszerre változtatják meg, nehéz lesz egyetlen mérőszámnak tulajdonítani a későbbi javulást.

Ez a felkészülés akkor is előnyös, ha a termékbevezetés késik, vagy a végleges funkciókészlet eltér. Javítja a vállalat információminőségét, függetlenül az adott platformtól.

A döntő kérdés az, hogy a számok megjelenítése ellenőrizhető kontrollt eredményez-e

A tervezett üzleti központ jelentős szakadékot hidalhatna át a mesterséges intelligencia által közvetített láthatóság és az üzleti teljesítmény mérése között. A megemlítésekre és kattintásokra vonatkozó közvetlen adatok további megfigyelési pontot jelentenének a jelenleg átláthatatlan információs folyamatban.

A korlátai azonban ugyanilyen egyértelműek. Világos definíciók, átlátható hozzáférési szabályok és a tényleges üzleti eredményekhez való kapcsolódás nélkül hasznossága továbbra is korlátozott. A gyors információk és a versenyadatok hiánya megnehezíti a változások magyarázatát. A meghatározatlan benyomások már eleve bonyolítják a kezdeti adatok értelmezését.

A vállalati profilokkal és üzleti ügynökökkel való kombináció gazdaságilag vonzóbbá teszi a fejlesztést, mint egy elszigetelt elemzőeszköz. A ChatGPT szerepét az információterjesztéstől egy integrált kapcsolattartási és döntéshozatali felületté bővítheti.

A legerősebb és legindokoltabb nézőpont tehát sem a fontosságának általános túlbecslése, sem pedig elhamarkodott leértékelése. Az eszköz hasznos lehet, mert egy releváns kapcsolódási pontot mérhetőbbé tesz. Azonban nem adna teljes piaci képet, és nem bizonyítaná automatikusan a GEO-intézkedések sikerességét.

A vállalatok számára az értéke attól függ, hogy a jobb információk jobb döntésekhez vezetnek-e: pontosabb ábrázoláshoz, relevánsabb megkeresésekhez, hatékonyabb ügyfélszolgálathoz és kimutatható gazdasági hozzájáruláshoz. Az említések száma csak kezdet lenne, de nem a végeredmény.

A láthatóságtól a bizalomig: A skálázható út az Xpert.Digital segítségével - Kép: Xpert.Digital

Az ipari B2B szektorban a fenntartható üzleti kapcsolatok ritkán alakulnak ki egyik napról a másikra. Lépésről lépésre fejlődnek – a láthatóság, a szakmai relevancia, az ismétlődő kapcsolódási pontok és a növekvő bizalom révén. Az Xpert.Digital 4 szakaszos modellje pontosan ezt célozza meg: egy strukturált utat kínál, amely egy kezelhető belépési ponttal kezdődik, és szükség esetén mélyebb üzletfejlesztési együttműködéssé fejlődhet.

A hangzatos marketingígéretek helyett ez a modell a kapcsolatot helyezi előtérbe. A vállalatok világosan meghatározott, könnyen kiszámítható intézkedésekkel kezdik, majd saját tapasztalataik alapján döntik el, hogy meddig kívánják kiterjeszteni az együttműködést. A zavartalan bizalomépítési folyamat egyik kulcsfontosságú tényezője: A platform teljesen elkerüli a bosszantó reklámokat, így a szerkesztői fókusz kizárólag a vállalatok szakértelmére összpontosít.

További információ itt:

• A láthatóságtól a bizalomig: A skálázható út az Xpert.Digital segítségével

☑️ Üzleti nyelvünk az angol vagy a német

☑️ ÚJ: Levelezés az anyanyelveden!

Konrad Wolfenstein

Én és a csapatom örömmel állunk rendelkezésére személyes tanácsadóként.

Kapcsolatba léphetsz velem a kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével itt [email protected]:, vagy egyszerűen hívj a +49 7348 4088 965 telefonszámon. Az e-mail címem

Alig várom a közös projektünket.

☑️ KKV-támogatás a stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia létrehozása vagy átalakítása és digitalizáció

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése és optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Pioneer Üzletfejlesztés / Marketing / PR / Vásárok