게시 : 2025 년 5 월 7 일 / 업데이트 : 2025 년 5 월 7 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein
B2B 영역에서 AI 검색은 기존 검색 방법과 비교하여 얼마나 효과적입니까? - 이미지 : Xpert.Digital
AI 기반 검색 : B2B 회사의 새로운 표준
B2B 영역에서 AI 검색의 효과 : 전통적인 검색 방법의 비교 분석
B2B 회사의 67%와 90% 사이는 이제 클래식 검색 엔진에 비해 AI 도구를 사용하여 웹 검색을 선호합니다. 이 인상적인 수용률은 현재 B2B 연구에서 일어나고있는 패러다임 전환을 보여줍니다. 다음 분석은 전통적인 접근 방식과 비교하여 AI 기반 검색 방법을 제공하는 구체적인 효과 이점과 회사가 이익을 얻을 수있는 방법을 밝힙니다.
자세한 내용은 여기를 참조하세요.
AI 검색과 기존 방법의 기본 차이
기존의 검색 방법은 기본적으로 핵심 단어를 제품 설명과 비교하는 간단한 쿼리 및 알고리즘을 기반으로합니다. 이 접근법은 종종 복잡한 문의 또는 많은 양의 데이터에 대해 불완전하거나 관련이없는 결과로 이어집니다. 전통적인 검색은 종종 문의의 맥락을 이해하지 못하며 고객 행동의 패턴을 인식 할 수 없습니다.
대조적으로, AI 기반 검색 시스템은 기계 학습 및 자연스럽게 언어 처리 (NLP)와 같은 고급 기술을 사용하여 상황을 파악하고 개인화 된 경험을 가능하게합니다. 이 시스템은 고객 데이터와 이전 상호 작용을 기반으로 재단사 결과를 제공하므로보다 효율적인 제품 발견과 고객 만족도가 높아집니다.
AI 검색의 채택 및 사용자 수락
B2B 부문에서 AI 기반 검색 도구를 수락하는 것은 인상적입니다.
- B2B 구매자의 89%는 이미 생성 AI를 인수하여 구매 프로세스의 모든 단계에서 자체 지향 정보의 가장 중요한 소스 중 하나로 설명했습니다.
- B2B 마케팅 팀의 73%가 Ki Gartner 연구에 따라 사용됩니다.
- 영업 전문가의 56%가 이제 매일 작업에 AI를 사용합니다.
이러한 높은 채택률은 B2B 의사 결정자들이 기술에 적용한 신뢰를 보여줍니다. 경험이 더 많은 회사가 AI를 사용할수록 가능성이 높아지는 것을 보여주기 때문에 증가하는 결과에 대한 만족도가 높아집니다.
AI 기반 검색을 통한 측정 가능한 효율성 장점
시간 절약 및 프로세스 최적화
Microsoft Copilot, ChatGpt 및 Perplexity AI와 같은 AI 지원 연구 및 검색 도구는 전문 정보, 시장 분석 및 의사 결정의 기초와 더 빠르고 관련이있는 B2B 회사에서 사용합니다. 정량적 이점은 명확하게 측정 할 수 있습니다.
- AI를 사용하여 리드를 연구하고 회사를 사용하는 판매자의 38%가 일주일에 1.5 시간 이상 절약됩니다.
- AI를 사용하는 영업 직원의 69%
- 판매자의 68%가 AI가 더 많은 사업을 완료하는 데 도움이된다고보고합니다.
이러한 효율성이 높아짐에 따라 팀은보다 전략적인 작업에 집중하고 생산성을 극대화 할 수 있습니다.
전환율 및 판매 개선
AI 지원 검색은 B2B 영역에서 더 높은 전환율로 이어지는 것으로 입증되었습니다.
- AI 사용을 통해 응답률을 향상시킨 판매자는 평균 28% 증가했습니다.
- 매일 AI를 사용하는 영업 전문가는 목표를 능가 할 확률이 두 배 더 높습니다.
- 전자 상거래 페이지에서 검색 기능을 사용하는 웹 사이트 방문자는 검색을 수행하지 않는 방문자보다 약 두 배나 자주 변환합니다.
이 수치는 향상된 검색 기능이 측정 가능한 비즈니스 결과로 직접 이어진다는 것을 분명히합니다.
적합:
B2B 컨텍스트에서 AI 검색의 전략적 장점
개인화 및 개선 된 고객 경험
AI 검색은 명확하게 개인화 된 고객 경험을 가능하게합니다.
- 재단사 -구매자의 특정 요구 및 이전 행동에 맞는 권장 사항 및 지식
- 챗봇 및 가상 어시스턴트와 같은 대화 AI를 통해 웹 사이트에서 사용자 경험이 향상되었습니다.
- 고객의 정확한 순서 기록을 고려하고 지역별 동의어 해석 및 정확한 차원까지 제품을 찾는 기능
이 수준의 개인화는 고객 충성도와 반복적 인 비즈니스 거래로 이어집니다.
데이터 -유도 된 지식 및 결정 -제작
AI를 찾는 또 다른 전략적 장점은 많은 양의 데이터를 분석하고 귀중한 지식을 도출하는 능력입니다.
- AI 기술은 효율적인 자동화 및 데이터 기반 의사 결정을 가능하게합니다
- 많은 양의 데이터를 분석하고 추세 또는 위험을 도출하는 능력은 B2B 회사에 AI 도구를 필수 불가능하게 만듭니다.
- AI는 1 초 만에 다량의 데이터를 분석하고 인간이 간과 할 수있는 추세와 패턴을 드러냅니다.
심오한 데이터 분석을 사용하는이 능력은 회사에 상당한 경쟁 우위를 제공합니다.
구현 전략 및 과제
AI 검색의 효과적인 통합
B2B 영역에서 AI 검색을 성공적으로 구현하려면 회사는 다양한 전략을 고려해야합니다.
- AI는 좁은 의미 (특정 작업의 경우) 또는 더 넓은 의미로 구현 될 수 있습니다 (회사에서 더 포괄적).
- 설문 조사 대상 회사의 46 %가 AI를 사용하여 제품 경험을 개인화합니다.
- 제품 개발, 시장 관찰 및 리드 생성에 대한 AI 기반 연구는 기계 공학 및 대규모 플랜트 건설과 같은 기술적으로 까다로운 산업에서 필수적이되었습니다.
한계와 도전
모든 장점에도 불구하고 AI 검색을 구현할 때도 어려움이 있습니다.
- 많은 회사는 콘텐츠 제작에 AI를 사용하지만 배포 또는 개인화 전용은 소셜 미디어에 AI를 사용하고 32%만이 AI를 사용하여 개인화합니다.
- 깊은 전문 지식이 필요한 매우 특별한 주제는 AI 도구에 의해 포괄적으로 취급 될 수 없습니다.
- 전문 지식은 항상 회사에 있으며 AI 기반 컨텐츠 제작에 통합되어야합니다.
이러한 과제는 잘 생각되는 구현 접근법의 필요성을 강조합니다.
적합:
B2B 영역에서 AI 검색의 향후 전망
B2B 영역에서 AI 검색의 미래는 더 많은 성장과 혁신을 약속합니다.
- AI는 2.6 달러에서 4.4 조 달러 사이의 글로벌 경제 생산량을 증가시킬 수 있습니다.
- 회사의 3 분의 1은 이미 하나 이상의 비즈니스 영역에서 AI를 사용하고 있습니다.
- 특히 강력한 회사가 AI를 사용하여 새로운 수익원을 개발할 가능성은 두 배나 높습니다.
AI 기술의 추가 개발로 인해 B2B 영역의 검색 기회도 점점 더 정교하고 강력 해지고 있습니다.
검색에서 AI : 더 나은 비즈니스 결과의 열쇠
현재의 연구 및 시장 데이터의 증거는 B2B 영역의 AI 기반 검색이 기존 검색 방법보다 훨씬 효과적이라는 것을 분명히 보여줍니다. AI 검색은 상황을 이해하고 많은 양의 데이터를 분석하고 개인화 된 결과를 제공하는 능력을 통해 효율성, 전환율 및 전략적 의사 결정 측면에서 상당한 이점을 제공합니다.
높은 채택률과 측정 가능한 비즈니스 결과는이 기술의 효과를 강조합니다. 경쟁력을 유지하려는 B2B 회사의 경우 AI 기반 검색 솔루션의 통합은 더 이상 선택 사항이 아니라 점점 더 전략적 필요성이 있습니다. 문제는 이제 이러한 기술을 효과적으로 구현하고 회사의 기존 전문 지식과 결합하여 잠재력을 최대한 활용하는 것입니다.
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