Czy Google i Meta pochłaniają Twój zasięg? Oto jak odzyskać kontrolę (i przychody) dzięki interaktywnym treściom.

Kiedy sztuczna inteligencja na nowo definiuje grę zaangażowania: transformacja ekonomiczna poprzez interakcję opartą na danych

Setki miliardów dolarów są corocznie inwestowane w technologie marketingowe w gospodarce cyfrowej, a jednak szokująca prawda przenika do sal konferencyjnych: prawie żadna firma nie potrafi oszacować rzeczywistego zwrotu z inwestycji (ROI) z tych nakładów. To nie drobne niedopatrzenie, ale raczej objaw głębokiego kryzysu. Współczesny marketing tkwi w pułapce paradoksu: firmy toną w morzu średnio 130 różnych narzędzi programowych, z których prawie połowa, według Gartnera, pozostaje niewykorzystana – cyfrowy paraliż, który pochłania budżety, nie generując mierzalnej wartości. Stare przekonanie, że więcej technologii automatycznie prowadzi do większego wzrostu, okazało się kosztownym błędem.

Podczas gdy wielu wciąż próbuje okiełznać ten technologiczny chaos, w tle toczy się cicha rewolucja, która fundamentalnie zmienia zasady gry. Uwaga przesuwa się od samego gromadzenia narzędzi w stronę jedynej waluty, która naprawdę się liczy: ludzkiej uwagi i interakcji. To prawda ekonomiczna – im dłużej użytkownik pozostaje na stronie, tym wyższe przychody z reklam dla wydawców i tym większe prawdopodobieństwo zakupu dla sklepów internetowych. Wysokie współczynniki odrzuceń to nie tylko wskaźnik, ale obciążenie ekonomiczne, które każdego dnia obniża przychody.

Właśnie tutaj pojawia się nowe podejście, napędzane przez dwie potężne siły: sztuczną inteligencję i grywalizację. Zamiast nudzić użytkowników statycznymi treściami, angażują ich aktywnie poprzez generowane przez sztuczną inteligencję interaktywne gry i quizy. Te zabawne elementy to coś więcej niż tylko rozrywka; to precyzyjnie skalibrowane maszyny do wydłużania czasu przebywania na stronie, gromadzenia cennych danych o klientach (dane bez udziału stron trzecich) i znaczącego zwiększania współczynników konwersji. Niniejszy artykuł dogłębnie analizuje tę transformację ekonomiczną, obnaża nieefektywność obecnego stosu technologii marketingowych i pokazuje, jak firmy takie jak Plaros wykorzystują psychologię zabawy do generowania aktywnych, mierzalnych i dochodowych przychodów z ruchu pasywnego.

Ciche zakłócenie monetyzacji uwagi i maszyn konwersji

Gospodarka cyfrowa przechodzi w dużej mierze niezauważalną, ale fundamentalną transformację strukturalną. Podczas gdy firmy na całym świecie zwiększają swoje inwestycje w technologie marketingowe, wydając już 215 miliardów dolarów w 2024 roku, kluczowe odkrycie z badań McKinsey i innych wiodących instytucji podwaja stawkę: samo inwestowanie w technologię nie prowadzi do wymiernych zysków. Spośród 233 dyrektorów ds. marketingu i technologii, objętych kompleksowym badaniem, żaden nie był w stanie oszacować rzeczywistego zwrotu z inwestycji w technologie marketingowe. Ta żenująca nieumiejętność nie jest błaha, lecz symptomem głębokiego kryzysu: relacja ekonomiczna między zainwestowaną technologią a generowanymi wynikami biznesowymi jest w większości organizacji całkowicie rozdrobniona.

Krajobraz ekonomiczny marketingu cyfrowego charakteryzuje się paradoksalną anomalią. Przeciętna firma korzysta obecnie ze 130 różnych narzędzi technologii marketingowej, a mimo to 44% tego licencjonowanego oprogramowania jest albo w ogóle nieużywane, albo wykorzystywane jedynie w minimalnym stopniu. Oznacza to, że na każdego zainwestowanego dolara co najmniej 44 centy trafiają do uśpionej infrastruktury, nie generując żadnej wartości biznesowej. Złożoność technologii marketingowych (MarTech) stała się czynnikiem kosztowym, pochłaniając od 20 do 40% budżetów IT wyłącznie na zarządzanie długiem technicznym, problemami z integracją i bałaganem w interfejsach. Ta systemowa dysfunkcja wyjaśnia, dlaczego Gartner udokumentował spadek wskaźnika adopcji możliwości technologii marketingowych z 58% w 2020 roku do 33% w 2025 roku. Firmy same wpadają w paraliż.

Głębszy błąd ekonomiczny tkwi w pomieszaniu pojęć między środkami a celami. Technologia marketingowa od dawna była traktowana jako cel sam w sobie, jakby samo gromadzenie narzędzi prowadziło do automatycznego wzrostu. Brutalna rzeczywistość jest inna: technologia jest jedynie czynnikiem umożliwiającym, a nie motorem napędowym. Motorem napędowym jest psychologiczna i behawioralna dynamika między ludźmi a medium. To właśnie tutaj następuje fundamentalna zmiana rynku, widoczna w precyzyjnej pod względem ekonomicznym analizie ekonomii zaangażowania.

Ekonomiczna anatomia wykorzystania uwagi i mechanizmy jej monetyzacji

Podstawą nowej gospodarki cyfrowej jest proste równanie: czas spędzony na stronie pomnożony przez liczbę wyświetleń reklam na minutę i pomnożony przez średni CPM równa się przychodom z reklam. Ten wzór jest pozornie prosty, ale jego logika ekonomiczna jest niepodważalna. Wydawca, którego użytkownicy spędzają średnio dwie minuty na stronie, systematycznie zarabia mniej niż ten, którego użytkownicy pozostają na niej pięć minut. Nie chodzi tu tylko o liczbę wyświetleń: to kwestia oceny algorytmicznej. Gdy użytkownicy pozostają na stronie dłużej, algorytmy platformy interpretują to jako sygnał wysokiej jakości treści i nagradzają ją lepszymi pozycjami w rankingach i wyższymi CPM. Zatem czas przebywania na stronie to nie tylko wskaźnik zaangażowania, ale bezpośredni czynnik wpływający na siłę monetyzacji.

Współczynnik odrzuceń, czyli odsetek użytkowników opuszczających stronę po zaledwie kilku sekundach, oznacza bezpośrednią stratę ekonomiczną. Średni współczynnik odrzuceń witryny na poziomie 70% oznacza, z ekonomicznego punktu widzenia, że ​​siedmiu na dziesięciu odwiedzających nie generuje żadnych wartościowych danych, nie pozostawia żadnych informacji o potencjalnych klientach i nie konsumuje żadnych wyświetleń reklam o mierzalnej widoczności. Dla sprzedawcy internetowego z 50 000 odwiedzających miesięcznie i zachowawczym współczynnikiem konwersji na poziomie 3%, obniżenie współczynnika odrzuceń z 70 do 50% automatycznie przekłada się na 10 000 dodatkowych kwalifikowanych leadów miesięcznie. Realistycznie rzecz biorąc, przekłada się to na kilkaset dodatkowych sprzedaży miesięcznie, co przy średniej wartości zamówień szybko przekłada się na sześciocyfrowy dodatkowy roczny przychód.

Tę strukturę ekonomiczną dramatycznie wzmacniają efekty koncentracji. Google, Meta, Amazon i YouTube łącznie kontrolują co najmniej 60 procent globalnego rynku reklamy cyfrowej. W 2024 roku Google wygenerował 307,4 miliarda dolarów przychodów z reklam, a Meta dodała kolejne 131,95 miliarda dolarów. Ta koncentracja rynku tworzy asymetrię strukturalną: podczas gdy platformy są zależne od milionów wydawców i dostawców usług e-commerce i mogą wykorzystywać tę zależność, wydawcy i operatorzy e-commerce nie mają żadnej siły przetargowej. Google może jednostronnie zmieniać algorytmy, zmniejszając ruch o 50 procent z dnia na dzień. Meta może systematycznie kontrolować zasięgi za pomocą budżetów reklamowych. Platformy te nie są usługami, lecz coraz bardziej ekonomicznymi drapieżnikami, którzy zmieniają zasady, gdy tylko wydawcy lub dostawcy zaczynają korzystać z ich systemów w sposób opłacalny.

Rozwiązaniem tej strukturalnej niestabilności jest celowe wydłużenie czasu zaangażowania użytkownika i maksymalizacja widoczności reklamy. Dla wydawców pojawia się ekonomicznie precyzyjna strategia: integracja elementów interaktywnych wykorzystujących grywalizację w celu wydłużenia średniego czasu spędzonego na reklamie. Strategia ta działa, ponieważ aktywuje fundamentalne mechanizmy psychologiczne, wykraczające daleko poza powierzchowne zaangażowanie. Ludzie są ewolucyjnie zaprogramowani do mechaniki gier, wizualizacji postępów, systemów nagród i porównań społecznych. Te psychologiczne kotwice aktywują dopaminergiczny układ nagrody w mózgu, co prowadzi do interakcji trwających dłużej niż jest to racjonalnie uzasadnione.

Plaros: Technologiczna manifestacja nowej architektury zaangażowania

W tym kontekście Plaros ucieleśnia precyzyjną innowację ekonomiczną. Platforma rozwiązuje konkretny, wysoce ekonomiczny problem: jak przekształcić istniejącą bazę treści wydawcy lub dostawcy e-commerce w spieniężalny czas interakcji, bez konieczności ogromnych inwestycji w tworzenie nowych treści. Platforma wykorzystuje technologię sztucznej inteligencji do automatycznego generowania interaktywnych gier z istniejących treści, które są następnie integrowane z istniejącym przepływem treści w formacie karuzeli.

Mierzalny wpływ ekonomiczny tej innowacji jest znaczący. Studium przypadku przeprowadzone z dużą siecią contentową Content Media wykazało, że Plaros osiągnął następujące wskaźniki wydajności: wydłużenie średniego czasu trwania sesji dla użytkowników wchodzących w interakcję z grami Plaros, co automatycznie doprowadziło do drastycznego wzrostu całkowitej liczby wyświetleń reklam. Te dodatkowe wyświetlenia zostały zmonetyzowane przez wydawcę, co przełożyło się na mierzalny wzrost całkowitych przychodów z reklam o 15%. Wynik ten został osiągnięty bez żadnych zmian w samej treści redakcyjnej. Jest to godne uwagi z ekonomicznego punktu widzenia: wydawca wygenerował większe przychody z identycznego ruchu, wyłącznie dzięki optymalizacji struktury ścieżki użytkownika.

Logika ekonomiczna stojąca za tym jest precyzyjna. Sieci reklamowe biorą pod uwagę kilka zmiennych przy ustalaniu cen. Najbardziej oczywistą jest wolumen: ile wyświetleń jest dostępnych? Ale pod spodem kryje się jakość: jak atrakcyjna jest oferta dla reklamodawców? A za tym kryje się techniczny wskaźnik widoczności, czyli odsetek reklam faktycznie wyświetlanych przez rzeczywistych użytkowników przez wystarczająco długi czas. Wydawca, który wydłuża czas trwania sesji, sygnalizuje algorytmom kilka pozytywnych danych: treść jest wystarczająco angażująca, aby zatrzymać użytkowników, jakość doświadczenia użytkownika jest na tyle wysoka, że ​​użytkownicy nie opuszczają strony od razu, a prawdopodobieństwo widoczności jest wyższe, ponieważ reklama ma więcej czasu na konsumpcję.

Drugi mechanizm Plarosa, służący do kierowania działań na dostawców e-commerce, polega na gromadzeniu danych typu zero-party podczas rozgrywki. Użytkownik gra w quiz lub grę wygenerowaną na podstawie danych z katalogu produktów dostawcy e-commerce. Podczas rozgrywki odpowiada na pytania, które systematycznie ujawniają jego preferencje produktowe. Dostawca e-commerce przechwytuje te świadomie udostępniane informacje o preferencjach bezpośrednio od użytkownika, bez korzystania z wątpliwych źródeł danych ani plików cookie stron trzecich. Te dane typu zero-party są cenne ekonomicznie, ponieważ korelują z 76–85% użytkowników online, którzy wyraźnie deklarują chęć otrzymywania spersonalizowanych treści i rekomendacji produktów w oparciu o świadomie udostępniane preferencje.

Ekonomiczny wpływ na konwersję w e-commerce jest również bardzo wymierny. Plaros reklamuje o 20% wyższy wskaźnik konwersji i o 60% wyższy wskaźnik pozyskiwania leadów niż standardowe rozwiązania e-commerce. Dane te są zgodne z wynikami innych badań gamifikacyjnych, które pokazują, że interaktywne quizy oparte na grach prowadzą do 83% wyższej generowania leadów niż tradycyjne, dostępne publicznie raporty. Mechanizm psychologiczny jest oczywisty: użytkownik, który wypełnia quiz produktowy, zainwestował już poznawczo w markę i zasygnalizował, że może być gotowy do zakupu produktu z tej kategorii. To przekształca średni wskaźnik konwersji w e-commerce wynoszący od 2 do 4% w potencjalnie wyższy.

Strukturalna fragmentacja technologii marketingowej i rola konwergencji syntetycznej

Centralnym problemem strategicznym współczesnej ekonomii marketingowej nie jest brak technologii, ale nadmiar niezintegrowanych, redundantnych systemów. Przeciętna firma korzysta obecnie ze 130 różnych narzędzi. Duża korporacja międzynarodowa może obsługiwać 200 lub więcej narzędzi, z których wiele ma nakładające się funkcjonalności. Ta rozdrobniona architektura tworzy jednocześnie kilka patologii ekonomicznych.

Po pierwsze, pojawiają się ogromne koszty integracji. Każde narzędzie musi komunikować się z innymi, dane muszą być spójne, a szkolenia dla każdego nowego systemu muszą być przeprowadzane. W znanym studium przypadku IBM skonsolidowało ponad 40 rozwiązań marketingowych na pięciu nowoczesnych platformach i osiągnęło oszczędności w wysokości 120 milionów dolarów. Lenovo zaoszczędziło 11 milionów dolarów rocznie, konsolidując zaledwie trzy systemy marketingowe na jednej platformie. Te liczby ilustrują nie tylko redukcję kosztów, ale także straty ekonomiczne spowodowane fragmentacją, które zazwyczaj pozostają niezauważone, ponieważ są ukryte w tysiącach drobnych nieefektywności.

Po drugie, pojawia się fundamentalny problem zarządzania danymi. Gdy 130 różnych narzędzi działa w silosach, nie ma jednego źródła prawdy. Zespół marketingowy widzi jedną metrykę w Google Analytics, dział sprzedaży widzi inną w Salesforce, a dyrektorzy ds. marketingu widzą jeszcze inną w swoim systemie Business Intelligence. Ta fragmentacja danych prowadzi do błędnych decyzji strategicznych. Gdy nikt nie ufa liczbom, decyzje budżetowe stają się polityczne, a nie oparte na danych. McKinsey udokumentował, że firmy z rozproszonym zestawem narzędzi martech osiągają o 36% niższy zwrot z inwestycji w marketing niż te z zestawem skonsolidowanym.

Po trzecie, obciążenie związane z utrzymaniem talentów jest znaczne. Współcześni specjaliści ds. marketingu są poddawani ekstremalnemu obciążeniu poznawczemu. Muszą nie tylko dobrze prowadzić marketing, ale także pełnić rolę amatorskich analityków danych i specjalistów ds. integracji systemów. Wskaźniki wypalenia zawodowego w działach marketingu są mierzalnie wyższe niż w innych funkcjach. Lepsza technologia nie przynosi ulgi, ale prowadzi do dodatkowej złożoności.

Ekonomicznie opłacalną alternatywą, która zaczyna zyskiwać na popularności, jest swego rodzaju syntetyczna konwergencja: zamiast konsolidować wszystkie narzędzia, należy wybrać te, które rzeczywiście ze sobą współpracują dzięki możliwościom integracji API, a pozostałe wyeliminować. Plaros, jako rozwiązanie dedykowane optymalizacji zaangażowania i generowaniu leadów, wpisuje się w tę nową architekturę, ponieważ nie jest dodawany do setek istniejących narzędzi, ale może zastąpić kilka z nich. System karuzelowy gier może jednocześnie pełnić funkcje narzędzi do generowania leadów, narzędzi do analizy zaangażowania, a nawet niektórych funkcji CRM. Jest to korzystne ekonomicznie, ponieważ redukuje redundancję, a nie ją zwiększa.

Globalny kontekst rynkowy grywalizacji i dynamika tworzenia wartości

Globalny rynek gamifikacji rośnie wykładniczo. Chociaż różne firmy badawcze prognozują różne wartości bezwzględne, dynamika wzrostu jest spójna. Bardziej konserwatywne szacunki przewidują wzrost rynku z 15,43 mld dolarów w 2025 roku do 48,72 mld dolarów do 2029 roku, co oznacza średnioroczną stopę wzrostu (CAGR) na poziomie 12,9%. Bardziej agresywne scenariusze przewidują wzrost nawet do 95 mld dolarów do 2031 roku, co oznacza średnioroczną stopę wzrostu na poziomie 26,5%. Ten przedział odzwierciedla niepewność co do tempa adopcji, ale nie co do trendu bazowego.

Rozwój gamifikacji nie rozkłada się równomiernie między branżami. Handel detaliczny przoduje z 28,6% udziałem w globalnym rynku gamifikacji, a następnie sektor edukacji z 27,5%. Podsegment e-commerce w handlu detalicznym rośnie ze średnioroczną stopą wzrostu (CAGR) na poziomie 27,4%, znacznie szybciej niż cały rynek. Odzwierciedla to fundamentalną tezę, że e-commerce jako kategoria stanowi problem nie tyle dla handlu detalicznego, co dla zaangażowania i konwersji. Przeciętna witryna e-commerce generuje konwersję od 2 do 4% odwiedzających. Przy 96 do 98% ruchu i powiązanych z nim wydatków na akwizycję nie generuje się żadnych przychodów. Gamifikacja w e-commerce bezpośrednio odpowiada na tę presję ekonomiczną.

Integracja gamifikacji z firmami ujawnia kolejny wzorzec wzrostu. Siedemdziesiąt procent firm z listy Fortune 2000 już korzysta z gamifikacji w jakiejś formie. To pokazuje, że gamifikacja nie jest już eksperymentalnym „fajnym dodatkiem”, lecz ugruntowaną praktyką zarządzania. Jednak wzrost ten przyspiesza nie pod względem adopcji, ale pod względem zaawansowania. Firmy nie tylko eksperymentują z gamifikacją, ale strategicznie integrują ją ze swoją architekturą zaangażowania. To klasyczny wzorzec dojrzewającego rynku: wzrost penetracji zwalnia, ale wartość na adopcję rośnie szybciej.

Połączenie gamifikacji i sztucznej inteligencji jest niezwykle skuteczne. Sztuczna inteligencja umożliwia adaptację elementów gamifikacji w czasie rzeczywistym do indywidualnych profili użytkowników. Gra quizowa może dynamicznie dostosowywać poziom trudności, rodzaj pytań, a nawet nagrody do zachowań użytkownika. Prowadzi to do zjawiska psychologicznego zwanego stanem flow: użytkownik osiąga stan emocjonalnego i poznawczego dopasowania do zadania, w którym wyzwanie idealnie odpowiada jego możliwościom. Użytkownicy w stanie flow nie rezygnują z systemu, ale pozostają w nim dłużej i są bardziej zaangażowani. McKinsey udokumentował, że gamifikacja oparta na sztucznej inteligencji prowadzi do 300% większej poprawy wydajności pracowników niż gamifikacja bez sztucznej inteligencji.

Innowacyjna platforma oparta na sztucznej inteligencji, przeznaczona do tworzenia interaktywnych i zabawnych elementów z istniejących treści. Zdjęcie: Xpert.Digital

💹 Innowacyjna platforma oparta na sztucznej inteligencji, która wykorzystuje elementy grywalizacji, umożliwiając tworzenie interaktywnych i zabawnych elementów z istniejących treści.

➡️ Podstawowe funkcje platformy

Sztuczna inteligencja Plaros automatycznie analizuje istniejące treści na stronie internetowej i rozumie ich kontekst, aby generować gry i wyzwania kontekstowe. Zamiast korzystać z ogólnych szablonów quizów, platforma tworzy niestandardowe elementy interaktywne, dopasowane bezpośrednio do danej treści.

➡️ Przykłady zastosowań

• Przekształcenie strony „O nas” w interaktywny quiz z osią czasu dotyczący kamieni milowych firmy
• Przekształcanie katalogów produktów w „Quizy odkrywania produktów” w celu tworzenia spersonalizowanych rekomendacji
• Tworzenie gier rabatowych typu „spin-to-win” dla sklepów e-commerce

➡️ Korzyści dla firm

• Zwiększone wskaźniki zaangażowania użytkowników
• Dłuższy czas przebywania na stronach internetowych
• Lepsze generowanie leadów dzięki interaktywnym formularzom
• Większa lojalność klientów dzięki spersonalizowanym doświadczeniom
• Mierzalny wzrost wskaźników konwersji

Więcej na ten temat tutaj:

• Platforma gamifikacyjna oparta na sztucznej inteligencji do tworzenia interaktywnych treści

Mechanizmy psychologiczne i ich przejaw ekonomiczny

Głębszy powód, dla którego grywalizacja działa, leży nie w powierzchownej mechanice gry, lecz w aktywacji fundamentalnych popędów psychologicznych. Tak zwana teoria samostanowienia, wywodząca się z badań nad motywacją, opisuje trzy fundamentalne ludzkie potrzeby psychologiczne: autonomię, kompetencje i przynależność. Gamifikacja uwzględnia wszystkie te trzy obszary. Autonomia jest realizowana poprzez swobodę użytkownika w decydowaniu o własnym tempie gry. Kompetencje są wspierane poprzez poziomy, wskaźniki postępu i osiągalne wyzwania. Przynależność jest realizowana poprzez rankingi, porównania z innymi graczami i elementy społecznościowe.

Konsekwencje ekonomiczne tej psychologicznej aktywacji są mierzalne. Tak zwany problem przeciążenia wyborem, udokumentowany w badaniach ekonomicznych, pokazuje, że konsumenci w środowiskach e-commerce są sparaliżowani zbyt wieloma opcjami. Zazwyczaj 50 do 70 procent użytkowników, którzy wchodzą do systemu e-commerce bez dokonywania zakupu, zostaje sparaliżowanych. Quiz odkrywania produktów generowany przez Plaros zmniejsza ten paraliż wyboru poprzez ustrukturyzowany dialog. Użytkownik odpowiada na trzy do pięciu pytań dotyczących swoich potrzeb, a system rekomenduje następnie konkretne produkty. Taka struktura radykalnie zmniejsza psychologiczną złożoność decyzji. Analiza B2B pokazuje, że 81 procent kupujących B2B preferuje treści interaktywne od tradycyjnych materiałów marketingowych. Współczynniki konwersji dla quizów odkrywania produktów sięgają 70 procent osób rozpoczynających quiz, w porównaniu do 36 procent w grupach kontrolnych bez quizu.

Czas trwania zaangażowania jest również psychologicznym czynnikiem endogeniczności. Im dłużej użytkownik angażuje się w system, tym bardziej poznawczo w niego inwestuje. Prowadzi to do zjawiska psychologicznego zwanego sofizmatem utopionych kosztów. Użytkownik, który rozegrał quiz przez pięć minut, będzie psychologicznie bardziej zmotywowany do zakupu, aby uzasadnić zainwestowany czas. Nie jest to racjonalne, ale przewidywalnie ludzkie. Wydawcy od dawna rozumieją, że dłuższe artykuły prowadzą do większej liczby kliknięć w reklamy, nie tylko ze względu na większą liczbę reklam, ale także dlatego, że użytkownik jest bardziej zaangażowany psychologicznie.

Dane pochodzące od stron zerowych jako czynnik różnicujący konkurencję i imperatyw strukturalny

Krajobraz wykorzystania danych cyfrowych ulega transformacji. Pliki cookie stron trzecich, które przez długi czas stanowiły techniczną podstawę targetowania i personalizacji, są systematycznie wycofywane przez Google z Chrome i innych przeglądarek. Zmiana ta wynika z wymogów regulacyjnych, ale ma również uzasadnienie ekonomiczne, ponieważ pliki cookie stron trzecich są całkowicie transparentne i uciążliwe dla konsumentów. RODO i kalifornijska ustawa CCPA (Consumer Consumer Privacy Act) skodyfikowały te wymogi przejrzystości w przepisach prawnych.

Konsekwencją ekonomiczną jest wymuszona migracja do modeli danych własnych i zerowych. Dane własne to informacje gromadzone przez firmę poprzez bezpośrednie interakcje z użytkownikami na własnych platformach. Dane zerowe to informacje, którymi użytkownicy świadomie i dobrowolnie się dzielą, ponieważ dostrzegają bezpośrednie korzyści. Typowym systemem danych zerowych jest quiz dotyczący odkrywania produktów: użytkownik dzieli się preferencjami dotyczącymi produktów, ponieważ otrzymuje spersonalizowaną rekomendację.

Różnica ekonomiczna między danymi pochodzącymi od podmiotów trzecich, własnymi i zerowymi jest ogromna. Pliki cookie podmiotów trzecich oferują ograniczoną dokładność targetowania i stopniowo zanikają. Dane własne umożliwiają lepsze targetowanie, ale tylko wtedy, gdy użytkownik już odwiedził witrynę. Dane zerowe umożliwiają precyzyjne targetowanie oparte na zgodzie, ponieważ użytkownik wyraźnie zakomunikował swoje potrzeby. Marketerzy twierdzą, że kampanie oparte na danych zerowych prowadzą do 76–85% wyższych współczynników konwersji niż targetowanie z wykorzystaniem podmiotów trzecich. To transformacja ekonomiczna.

Integracja grywalizacji z bezstronnym gromadzeniem danych w Plarosie rozwiązuje właśnie tę zmianę strukturalną. Dostawca e-commerce korzystający z Plarosa może wykorzystać istniejące kategorie i atrybuty produktów do automatycznego generowania quizów, które prowadzą użytkowników i zbierają dane o preferencjach. Jest to zgodne z RODO, ma wartość psychologiczną dla użytkownika i jest wysoce wydajne dla dostawcy. Rozwiązuje to jednocześnie kilka problemów: poprawia doświadczenia użytkownika poprzez personalizację, umożliwia lepsze targetowanie bez plików cookie stron trzecich oraz wydłuża czas zaangażowania, a tym samym zwiększa współczynniki konwersji.

Logika monetyzacji dla wydawców i sieci treści

Sektor wydawniczy znajduje się pod ogromną presją ekonomiczną. Ceny sprzedaży mediów spadły w ujęciu realnym (po uwzględnieniu inflacji), stawki CPM są pod presją, a migracja odbiorców do mediów społecznościowych i innych platform okazuje się trudna. Przeciętny wydawca postrzega ruch organiczny z wyszukiwarek Google jako niepewny, ponieważ Google stale kształtuje swoje doświadczenie wyszukiwania za pomocą generatywnych podsumowań opartych na sztucznej inteligencji i pól odpowiedzi. Przewiduje się, że generatywne doświadczenie wyszukiwania Google (SGE) może pochłaniać nawet 64% ruchu organicznego w witrynach e-commerce, ponieważ użytkownicy otrzymują odpowiedzi bezpośrednio w wyszukiwarce, bez klikania na poszczególne strony internetowe.

Dla wydawców ekonomicznie racjonalną strategią jest wydłużenie czasu trwania sesji. Dłuższy czas trwania sesji przekłada się na większą liczbę stron na sesję, co oznacza więcej wyświetleń reklam. Więcej wyświetleń reklam przekłada się na większą presję na CPM na rynku programowym, a dłuższe sesje sygnalizują algorytmom lepszą jakość, co przekłada się na lepsze pozycje w wynikach wyszukiwania. Wydawca, który wydłuży średni czas trwania sesji o trzy minuty (np. z dwóch do pięciu minut) korzystając z Plaros, odnotowuje trzy efekty: po pierwsze, liczba wyświetleń podwaja się przy tej samej liczbie odwiedzających. po drugie, stawki CPM zazwyczaj rosną o 15 do 30 procent ze względu na lepszą jakość sygnału. po trzecie, pozycje w wynikach wyszukiwania poprawiają się, ponieważ czas trwania sesji jest pozytywnym sygnałem dla Google. Ta kombinacja z łatwością prowadzi do wzrostu całkowitych przychodów o 30 do 50 procent przy tym samym ruchu.

Header bidding i nowoczesna technologia programmatic to również dźwignie ekonomiczne, z których mogą korzystać wydawcy. Header bidding, technologia, która licytuje wyświetlenia wszystkim partnerom popytowym jednocześnie, a nie sekwencyjnie, zazwyczaj zwiększa CPM o 30–50%. Prawdziwa dźwignia ekonomiczna tkwi jednak w połączeniu: dłuższy czas trwania sesji, lepsza technologia reklamowa i lepszy wybór partnerów popytowych tworzą system konwergentny, który ekonomicznie rośnie wykładniczo, a nie liniowo.

Strategia wyboru partnera popytowego jest często niedoceniana. Duży wydawca gier różni się zasadniczo od wydawcy edukacyjnego pod względem ekonomicznym. Wydawca gier powinien mieć partnerów z silnymi relacjami z reklamodawcami z branży gier, podczas gdy wydawca edukacyjny potrzebuje partnerów z kontaktami z reklamodawcami z branży technologii edukacyjnych. Ogólna maksymalizacja partnerów popytowych prowadzi do problemów z opóźnieniami i spadającymi współczynnikami wypełnienia, a nie do wyższych CPM. Współczesny wydawca traktuje swoją strategię wyboru partnera popytowego jako atut strategiczny, a nie opcjonalny dodatek.

Ekonomia specyficzna dla e-commerce i kryzys konwersji

Sektor e-commerce znajduje się w stanie chronicznego kryzysu konwersji. Średni wskaźnik konwersji w e-commerce wynosi od 2 do 4 procent, co oznacza, że ​​presja ekonomiczna na koszty pozyskania klienta i wartość klienta w całym jego cyklu życia (CLT) zbliża się już do granic możliwości psychologicznych. Średni wskaźnik porzucania koszyków zakupowych wynosi ponad 70 procent, co oznacza, że ​​siedmiu na dziesięciu konsumentów, którzy zidentyfikują produkty i dodadzą je do koszyka, nie kupuje ich. McKinsey udokumentował, że 48 procent tych porzuceń jest spowodowanych nieoczekiwanymi dodatkowymi kosztami, ale większość ma charakter psychologiczny: użytkownicy nie są pewni, czy to właściwy produkt, wątpią w markę lub czują się przytłoczeni zbyt dużą liczbą opcji.

Rozwiązanie e-commerce firmy Plaros odpowiada właśnie na ten krytyczny punkt. Quiz z odkrywaniem produktów nie tylko zmniejsza paraliż wyboru, ale także legitymizuje rekomendacje produktów. Użytkownik, któremu system quizowy mówi: „Na podstawie twoich odpowiedzi rekomendujemy produkt X”, psychologicznie bardziej polega na słuszności tej rekomendacji niż na tym, czy rekomendował ją algorytm, czy też musiałby sam jej szukać. Jest to psychologicznie mierzalne: analizy B2B wykazują o 20–30% wyższy współczynnik konwersji w przypadku quizów.

Średnia wartość zamówienia (AOV) jest również zazwyczaj zwiększana poprzez grywalizację. Użytkownik, który został interaktywnie poprowadzony przez proces zakupu optymalnego produktu, jest psychologicznie bardziej zadowolony z zakupu i mniej skłonny do zakupu „tańszych wersji” produktu. Prowadzi to do wyższej wartości zamówienia (AOV). Jeśli witryna e-commerce z 50 000 odwiedzających miesięcznie zwiększy swój współczynnik konwersji z 3 do 3,6% (wzrost o 20%) i jednocześnie zwiększy wartość zamówienia o 10%, spowoduje to:

– Dodatkowe konwersje: 300 więcej sprzedaży miesięcznie
– Efekt AOV: 10 procent wyższy przychód ze sprzedaży
– Roczny efekt przy średniej AOV wynoszącej 100 euro: 4320 euro x 12 = około 52 000 euro dodatkowego rocznego przychodu

Dla mniejszych firm zajmujących się handlem elektronicznym może to oznaczać wzrost całkowitych przychodów o 20–30 procent bez konieczności pozyskiwania dodatkowego ruchu.

Granice automatyzacji i problem pomiaru zwrotu z inwestycji

Pomimo tych imponujących liczb, fundamentalny problem z pomiarami pozostaje. McKinsey podaje, że tylko jeden procent firm, które zainwestowały w generatywną sztuczną inteligencję, w pełni zwrócił się z inwestycji. Ta statystyka nie dotyczy wyłącznie Plaros, lecz wskazuje na bardziej ogólny problem: złożoność pomiaru zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję i technologie marketingowe.

Problem ma kilka wymiarów. Po pierwsze, pojawia się problem z atrybucją. Jeśli witryna e-commerce zwiększa współczynnik konwersji, to czy dzieje się tak dzięki quizowi, równoległym usprawnieniom SEO, czy też dzięki równoległej kampanii reklamowej? Modele atrybucji wielowymiarowej mogą pomóc, ale są złożone i wymagają znacznych możliwości analitycznych. Wiele organizacji nie ma wewnętrznej wiedzy specjalistycznej, aby je poprawnie wdrożyć.

Po drugie, błąd utopionych kosztów występuje również po stronie inwestycyjnej. Firmy, które zainwestowały 200 000 euro w system grywalizacji, są emocjonalnie przekonane, że musi on działać i mogą nieświadomie wprowadzać błąd selekcji danych. Liczą historie sukcesu, ale nie te, w których system nie przyniósł oczekiwanych rezultatów.

Po trzecie, szczegółowość pomiaru jest często zbyt dokładna. Wydawca widzi, że jego całkowite przychody wzrosły o 15 procent, ale nie wie dokładnie, jaka część jest przypisywana systemowi grywalizacji. Operator e-commerce widzi, że wskaźniki konwersji wzrosły, ale nie potrafi odróżnić efektu quizu od innych zmian. Bez tak szczegółowego pomiaru trudno jest rzetelnie uzasadnić biznesplan.

Jakość tych problemów pomiarowych nie powinna jednak negować realnych efektów ekonomicznych. To, że firmy mają trudności z pomiarem, nie oznacza, że ​​efekty nie istnieją. Oznacza to po prostu, że zaawansowanie analityki pozostaje w tyle za wdrożeniami. Organizacja, która wdraża Plaros i jednocześnie przeprowadza dobrze zdefiniowane testy A/B oraz porównania kohort, może bardzo precyzyjnie zmierzyć rzeczywiste efekty. Organizacja, która po prostu wdraża Plaros jako rozwiązanie ogólne za pośrednictwem swojej strony internetowej bez rygorystycznych pomiarów, będzie miała trudności z ilościowym określeniem zwrotu z inwestycji (ROI).

Trendy strukturalne i długoterminowe implikacje

Zbieżne trendy wskazują na przeprojektowaną gospodarkę cyfrową, która ugruntuje się w ciągu najbliższych dwóch do pięciu lat. Po pierwsze, dywersyfikacja od uzależnienia od jednej platformy przyspiesza. Wydawcy, którzy w 80% opierają swoją działalność na ruchu z Google, staną się wyjątkowo podatni na zagrożenia, jeśli Google zmieni swoje algorytmy. Inteligentni wydawcy dywersyfikują swoją działalność, oferując subskrypcje, bezpośrednie umowy z reklamodawcami i inne źródła dochodu. To strukturalnie zmniejsza zależność od platformy.

Po drugie, architektura Martech staje się coraz bardziej scentralizowana. Po latach niekontrolowanego rozprzestrzeniania się narzędzi, firmy zaczynają zdawać sobie sprawę, że konsolidacja na mniejszej liczbie, ale lepiej zintegrowanych platformach przynosi zwrot z inwestycji (ROI). Jest to analogiczne do przejścia w latach 90. XX wieku od monolitycznych architektur IT przedsiębiorstw do modelu klient-serwer, a następnie do chmury. Każda fala konsolidacji generuje znaczne oszczędności kosztów i wzrost wydajności.

Po trzecie, pojawia się nowy standard w zakresie architektury zaangażowania. Stary paradygmat zakładał „treści statyczne z reklamami”. Nowy paradygmat to „interaktywne, spersonalizowane treści z elementami grywalizacji”. Nie jest to już opcjonalne dla wczesnych użytkowników, lecz strukturalna konieczność wynikająca z presji konkurencyjnej i oczekiwań użytkowników. Dziewięćdziesiąt procent użytkowników online gra w gry lub korzysta z podobnych elementów interaktywnych codziennie. Użytkownicy ci oczekują minimalnego poziomu interaktywności nawet na stronach internetowych niezwiązanych z grami.

Po czwarte, integracja AI przyspiesza. Nie dlatego, że AI to „cudowne rozwiązanie”, ale dlatego, że systemy AI (przy dobrej integracji) faktycznie obniżają koszty i poprawiają jakość. System grywalizacji bez AI musi być konfigurowany przez ludzi, a każdy quiz musi być tworzony ręcznie. System AI generuje je automatycznie. Quizy tworzone ręcznie są w najlepszym razie statyczne; te generowane przez AI mogą dostosowywać się do zachowań użytkowników w czasie rzeczywistym. To jest wykładniczo korzystniejsze ekonomicznie.

Strategiczne implikacje dla organizacji

Strategicznym pytaniem dla wydawców jest to, czy chcą przekształcić swoją architekturę zaangażowania. Ryzyko braku działania jest znaczne: konkurenci, którzy zintegrują grywalizację, będą mieli lepsze wskaźniki czasu trwania sesji, lepsze pozycje w SEO i wyższe CPM. Wydawca, który to zignoruje, będzie systematycznie tracił na wartości pod względem ekonomicznym. Jednak ryzyko wdrożenia również nie jest błahe. Źle wdrożona grywalizacja może pogorszyć doświadczenia użytkowników i prowadzić do wyższych współczynników odrzuceń. Prawidłowa implementacja wymaga iteracyjnego testowania, zbierania opinii użytkowników i ciągłej optymalizacji.

Podobne obliczenia dotyczą operatorów e-commerce. Każdy operator e-commerce, który poważnie traktuje optymalizację konwersji, powinien przetestować quizy produktowe. Koszty wdrożenia są niskie (nowoczesne wersje praktycznie nie wymagają kodu), a efekty są natychmiast mierzalne. W najgorszym przypadku quizy po prostu nie będą używane i będą miały minimalny wpływ. W najlepszym przypadku wzrost konwersji wyniesie od 20 do 30 procent, co jest znaczącym wynikiem.

Aplikacja jest podobna dla dostawców B2B, ale ma inne zastosowania. Dostawca SaaS dla B2B może wykorzystać quizy oceniające dopasowanie produktu do klienta, aby generować leady o lepszej jakości. Dostawca usług B2B może wdrożyć narzędzia benchmarkingowe w branży w formie quizu z elementami grywalizacji. Logika ekonomiczna pozostaje ta sama: interaktywne, spersonalizowane systemy generują lepsze zaangażowanie, lepszą kwalifikację i wyższą konwersję.

Podsumowanie i synteza ekonomiczna

Gospodarka cyfrowa znajduje się w punkcie zwrotnym o charakterze strukturalnym. Stary paradygmat „większego ruchu i standardowych lejków konwersji” jest pod presją, ponieważ ruch staje się coraz droższy, algorytmy są niestabilne, a oczekiwania użytkowników dotyczące interaktywności rosną. Nowym paradygmatem jest ekonomiczna maksymalizacja istniejącej bazy ruchu poprzez lepszą architekturę zaangażowania.

Plaros nie stanowi kompletnego rozwiązania tych problemów, ale stanowi precyzyjne i niezwykle ekonomiczne rozwiązanie dla określonego zestawu problemów: jak wydłużyć średni czas trwania sesji dla wydawców, jak zwiększyć współczynniki konwersji w e-commerce oraz jak zbierać dane zero-party bez naruszania standardów prywatności. Udokumentowano mierzalne efekty: 15-procentowy wzrost przychodów z reklam dla wydawców, 20-30-procentowy wzrost konwersji w e-commerce i 60-procentowy wzrost pozyskiwania leadów w celu ich generowania.

Te efekty nie są trywialne. Dla firmy o rocznych przychodach na poziomie 10 milionów euro, wzrost przychodów o 15–20% przekłada się na dodatkowe 1,5–2 miliony euro rocznych zysków. Uzasadnia to znaczne inwestycje w wdrożenie. Zwrot ekonomiczny z tej inwestycji jest zazwyczaj osiągalny w ujęciu miesięcznym, a nie rocznym.

Podstawy technologiczne Plarosa, a w szczególności oparte na sztucznej inteligencji generowanie interaktywnych gier z istniejących treści, są dalekie od banalnych. Ręczne tworzenie setek quizów byłoby niemożliwe. Automatyczne generowanie umożliwia skalowalną implementację. To doskonały przykład tego, jak technologia sztucznej inteligencji nie tylko optymalizuje istniejący proces, ale także tworzy nową kategorię możliwości, które wcześniej były nieosiągalne.

Plaros zajmuje silną pozycję rynkową w szerszym kontekście gamifikacji i automatyzacji marketingu. Globalny rynek gamifikacji rośnie ze średnioroczną stopą wzrostu (CAGR) na poziomie 12–26%. W tym segmencie najszybciej rozwijającą się kategorią są rozwiązania zintegrowane ze sztuczną inteligencją. Transformacja treści w grę to niszowy przypadek zastosowania, ale bardzo ekonomiczny, ponieważ remonetyzuje istniejące zasoby treści.

Strategiczne pytanie dla organizacji nie brzmi, czy powinny korzystać z grywalizacji, ale czy potrafią ją stosować prawidłowo. Źle wdrożona grywalizacja może być szkodliwa. Prawidłowo wdrożona grywalizacja, z testami A/B, wyraźnym dopasowaniem do logiki biznesowej i ciągłą optymalizacją, może przynieść transformacyjny wpływ na gospodarkę. Plaros, dzięki możliwościom automatyzacji za pomocą sztucznej inteligencji i szczególnemu ukierunkowaniu na zastosowania w branży wydawniczej i e-commerce, zmniejsza ryzyko wdrożenia dzięki prostocie i zwiększa szansę na pozytywne rezultaty dzięki automatyzacji.

Przyszłość ekonomiczna marketingu cyfrowego nie będzie należeć do firm o najniższych kosztach ruchu, ale do tych, które generują największą wartość ekonomiczną z istniejącego ruchu. Oznacza to fundamentalną zmianę z nastawienia nastawionego na akwizycję na nastawienie skoncentrowane na zaangażowaniu i konwersji. Firmy, które zrozumieją i prawidłowo wdrożą tę zmianę, odniosą ekonomiczne korzyści w kolejnej fazie gospodarki cyfrowej.

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn