Google и MetaTrader отнимают у вас популярность? Вот как восстановить контроль (и увеличить доход) с помощью интерактивного контента.

Когда искусственный интеллект переосмысливает игру взаимодействия: экономическая трансформация посредством взаимодействия на основе данных

Сотни миллиардов долларов ежегодно инвестируются в маркетинговые технологии в цифровой экономике, но шокирующая правда царит в советах директоров: практически ни одна компания не может количественно оценить реальную окупаемость инвестиций (ROI) этих расходов. Это не просто упущение, а симптом глубокого кризиса. Современный маркетинг застрял в парадоксе: компании тонут в море из в среднем 130 различных программных инструментов, почти половина из которых, по данным Gartner, остаётся неиспользованной — цифровой паралич, поглощающий бюджеты, не создавая измеримой ценности. Старое убеждение, что развитие технологий автоматически ведёт к росту, оказалось дорогостоящей ошибкой.

Но пока многие пытаются укротить этот технологический хаос, в фоновом режиме происходит тихая революция, фундаментально меняющая правила игры. Акцент смещается с простого накопления инструментов на единственную действительно важную валюту: человеческое внимание и взаимодействие. Это экономическая истина: чем дольше пользователь остаётся на странице, тем выше доход от рекламы для издателей и тем выше вероятность покупки для интернет-магазинов. Высокие показатели отказов — это не просто показатель, а экономическая потеря, которая ежедневно снижает доход.

Именно здесь на помощь приходит новый подход, основанный на двух мощных силах: искусственном интеллекте и геймификации. Вместо того, чтобы утомлять пользователей статичным контентом, они активно вовлекаются в игру с помощью интерактивных игр и викторин, созданных искусственным интеллектом. Эти игровые элементы — больше, чем просто развлечение; это точно откалиброванные механизмы для увеличения времени пребывания на сайте, сбора ценных данных о клиентах (данные нулевой стороны) и значительного повышения конверсии. В этой статье подробно рассматривается эта экономическая трансформация, выявляются неэффективность текущего стека маркетинговых технологий и показывается, как такие компании, как Plaros, используют психологию игры для получения активного, измеримого и прибыльного дохода от пассивного трафика.

Молчаливое разрушение машин монетизации и конверсии внимания

Цифровая экономика переживает практически незаметную, но фундаментальную структурную трансформацию. В то время как компании по всему миру увеличивают инвестиции в маркетинговые технологии, уже потратив 215 миллиардов долларов в 2024 году, важнейший вывод исследования McKinsey и других ведущих организаций становится всё более актуальным: простое инвестирование в технологии не приводит к измеримой отдаче. Из 233 руководителей высшего звена в сфере маркетинга и технологий, опрошенных в рамках комплексного исследования, ни один не смог количественно оценить реальную отдачу от своих инвестиций в маркетинговые технологии. Эта досадная неспособность не является чем-то незначительным, а свидетельствует о глубоком кризисе: экономическая связь между инвестированными технологиями и полученными бизнес-результатами в большинстве организаций совершенно раздроблена.

Экономический ландшафт цифрового маркетинга характеризуется парадоксальной аномалией. В настоящее время среднестатистическая компания использует 130 различных маркетинговых технологических инструментов, при этом 44% этого лицензионного программного обеспечения либо не используется вообще, либо используется лишь в минимальной степени. Это означает, что на каждый вложенный доллар как минимум 44 цента утекают в бездействующую инфраструктуру, не создавая никакой бизнес-ценности. Сложность Martech стала фактором затрат, поглощая от 20 до 40% ИТ-бюджета исключительно на управление технической задолженностью, проблемы интеграции и загромождение интерфейсов. Эта системная дисфункция объясняет, почему, по данным Gartner, уровень внедрения возможностей Martech резко упал с 58% в 2020 году до 33% в 2025 году. Компании сами себя загоняют в тупик.

Более глубокая экономическая ошибка кроется в концептуальной путанице между средствами и целями. Маркетинговые технологии долгое время рассматривались как самоцель, как будто простое накопление инструментов должно было привести к автоматическому росту. Суровая реальность иная: технологии — это лишь инструмент, а не двигатель. Двигателем является психологическая и поведенческая динамика между людьми и средством коммуникации. Именно здесь происходит фундаментальный сдвиг рынка, проявляющийся в экономически точном анализе экономики взаимодействия.

Экономическая анатомия использования внимания и механизмы его монетизации

В основе новой цифровой экономики лежит простое уравнение: время, проведенное на странице, умноженное на количество показов рекламы в минуту и ​​умноженное на среднюю цену за тысячу показов (CPM), равно доходу от рекламы. Эта формула обманчиво проста, но ее экономическая логика незыблема. Издатель, чьи посетители систематически проводят на странице в среднем две минуты, зарабатывает меньше, чем тот, чьи посетители остаются на ней пять минут. Дело не только в показах: дело в алгоритмической оценке. Когда посетители задерживаются дольше, алгоритмы платформы интерпретируют это как сигнал высокого качества контента и вознаграждают их более высокими позициями в рейтинге и более высокой ценой за тысячу показов (CPM). Таким образом, время пребывания — это не просто показатель вовлеченности, а прямой рычаг монетизации.

Показатель отказов, то есть процент пользователей, покидающих страницу всего через несколько секунд, представляет собой прямую экономическую потерю. Средний показатель отказов веб-сайта в 70% с экономической точки зрения означает, что семь из десяти посетителей не генерируют ценных данных, не оставляют информации о лидах и не потребляют показы рекламы с измеримой видимостью. Для интернет-магазина с 50 000 посетителей в месяц и консервативным коэффициентом конверсии в три процента снижение показателя отказов с 70 до 50% автоматически означает 10 000 дополнительных квалифицированных лидов в месяц. Реалистично это приводит к нескольким сотням дополнительных продаж в месяц, что, учитывая среднюю стоимость заказа, быстро превращается в шестизначную сумму дополнительного годового дохода.

Эта экономическая структура значительно усиливается эффектами концентрации. Google, Meta, Amazon и YouTube вместе контролируют не менее 60 процентов мирового рынка цифровой рекламы. В 2024 году Google получил 307,4 миллиарда долларов дохода от рекламы, в то время как Meta добавила еще 131,95 миллиарда долларов. Такая концентрация рынка создает структурную асимметрию: в то время как платформы зависят от миллионов издателей и поставщиков услуг электронной коммерции и могут эксплуатировать эту зависимость, издатели и операторы электронной коммерции не имеют никакой переговорной силы. Google может в одностороннем порядке менять алгоритмы, сокращая трафик на 50 процентов в одночасье. Meta может систематически брать охват под контроль рекламных бюджетов. Эти платформы не являются сервисами, а все более экономическими хищниками, которые меняют правила, как только издатели или поставщики начинают использовать их системы с выгодой.

Решение этой структурной неустойчивости кроется в целенаправленном увеличении времени взаимодействия пользователя и максимизации видимости рекламы. Для издателей экономически верная стратегия сама собой открывается: интеграция интерактивных элементов, использующих геймификацию для увеличения среднего времени пребывания на сайте. Эта стратегия эффективна, поскольку активирует фундаментальные психологические механизмы, выходящие далеко за рамки поверхностного взаимодействия. Люди эволюционно запрограммированы на игровые механики, визуализацию прогресса, системы вознаграждений и социальные сравнения. Эти психологические якоря активируют дофаминергическую систему вознаграждения в мозге, побуждая людей взаимодействовать дольше, чем это рационально оправдано.

Plaros: технологическое воплощение новой архитектуры взаимодействия

Plaros воплощает в себе точную экономическую инновацию в этом контексте. Платформа решает конкретную, высокоэкономическую задачу: как превратить существующую базу контента издателя или поставщика услуг электронной коммерции в монетизируемое время взаимодействия, не требуя значительных инвестиций в создание нового контента. Платформа использует технологию искусственного интеллекта для автоматической генерации интерактивных игр на основе существующего контента, которые интегрируются в существующий поток контента в формате карусели.

Измеримый экономический эффект от этого нововведения весьма значителен. Анализ ситуации с крупной контентной сетью Content Media показал, что Plaros достиг следующих показателей эффективности: увеличение средней продолжительности сеанса посетителей, взаимодействующих с играми Plaros, что автоматически привело к значительному увеличению общего количества показов рекламы. Эти дополнительные показы были монетизированы издателем, что привело к ощутимому увеличению общего дохода от рекламы на 15%. Этот результат был достигнут без каких-либо изменений в самом редакционном контенте. Это экономически примечательно: издатель получил больше дохода при том же трафике исключительно за счет оптимизации структуры пути пользователя.

Экономическая логика этого точна. Рекламные сети используют несколько переменных при установлении цен. Наиболее очевидный — объём: сколько показов доступно? Но за ним стоит качество: насколько привлекателен рекламный инвентарь для рекламодателей? А за ним стоит технический показатель видимости, то есть доля рекламы, которую реальные пользователи действительно просматривают в течение достаточного времени. Издатель, увеличивающий продолжительность сеанса, подаёт алгоритмам несколько положительных сигналов: контент достаточно интересен, чтобы удерживать пользователей, пользовательский опыт достаточно качественный, чтобы пользователи не покидали страницу сразу, и вероятность видимости выше, поскольку больше времени отводится на просмотр рекламы.

Второй механизм Plaros для таргетинга поставщиков услуг электронной коммерции предполагает сбор нулевых данных во время игры. Пользователь участвует в викторине или игре, созданной на основе данных каталога товаров поставщика услуг электронной коммерции. Во время игры пользователь отвечает на вопросы, систематически раскрывая свои товарные предпочтения. Поставщик услуг электронной коммерции получает эту осознанно предоставленную информацию о предпочтениях непосредственно от пользователя, без использования сомнительных источников данных или сторонних файлов cookie. Эти нулевые данные имеют экономическую ценность, поскольку они коррелируют с 76–85% онлайн-пользователей, которые прямо заявляют, что хотят получать персонализированный контент и товарные рекомендации, основанные на осознанно предоставленных предпочтениях.

Экономическое влияние на конверсию в электронной коммерции также легко поддается измерению. Plaros рекламирует повышение конверсии на 20% и привлечение лидов на 60% по сравнению со стандартными платформами электронной коммерции. Этот показатель согласуется с другими исследованиями геймификации, показывающими, что интерактивные игровые тесты приводят к генерации лидов на 83% выше, чем традиционные ограниченные по времени тесты. Психологический механизм очевиден: пользователь, прошедший тест по продукту, уже когнитивно инвестирует в бренд и сигнализирует о своей готовности к покупке в данной категории. Это увеличивает средний показатель конверсии в электронной коммерции, составляющий от 2 до 4 процентов, до потенциально более высокого значения.

Структурная фрагментация маркетинговых технологий и роль синтетической конвергенции

Центральная стратегическая проблема современной маркетинговой экономики заключается не в недостатке технологий, а в переизбытке неинтегрированных, избыточных систем. Сегодня среднестатистическая компания использует 130 различных инструментов. Крупная транснациональная корпорация может использовать 200 и более инструментов, многие из которых имеют дублирующие функции. Такая фрагментированная архитектура одновременно порождает несколько экономических патологий.

Во-первых, возникают огромные затраты на интеграцию. Каждый инструмент должен взаимодействовать с другими, данные должны быть согласованы, а для каждой новой системы необходимо проводить обучение. В известном примере IBM консолидировала более 40 маркетинговых решений на пяти современных платформах и добилась экономии в размере 120 миллионов долларов. Lenovo сэкономила 11 миллионов долларов в год, консолидировав всего три маркетинговые системы на одной платформе. Эти цифры иллюстрируют не только снижение затрат, но и экономические потери, вызванные фрагментацией, которые обычно остаются незамеченными, поскольку скрыты за тысячей мелких недостатков.

Во-вторых, возникает фундаментальная проблема управления данными. Когда 130 различных инструментов работают разрозненно, единого источника достоверной информации не существует. Маркетинговый отдел видит одну метрику в Google Analytics, отдел продаж — другую в Salesforce, а руководители CMO — ещё одну в своей системе бизнес-аналитики. Такая фрагментация данных приводит к принятию ошибочных стратегических решений. Когда никто не доверяет цифрам, решения о бюджете становятся политическими, а не основанными на данных. McKinsey задокументировала, что компании с фрагментированными стеками маркетинговых технологий достигают на 36% меньшей рентабельности инвестиций в маркетинг, чем компании с консолидированным стеком.

В-третьих, бремя удержания талантов весьма велико. Современные специалисты по маркетингу испытывают колоссальную когнитивную нагрузку. Им приходится не только хорошо заниматься маркетингом, но и выступать в роли непрофессиональных аналитиков данных и специалистов по системной интеграции. Уровень выгорания в маркетинговых отделах заметно выше, чем в других подразделениях. Развитие технологий не приносит облегчения, а лишь усложняет работу.

Экономически выгодная альтернатива, которая начинает набирать популярность, — это своего рода синтетическая конвергенция: вместо консолидации всех инструментов выберите те, которые действительно работают вместе благодаря возможностям интеграции API, и исключите все остальные. Plaros, как решение для конкретного сценария использования оптимизации вовлеченности и лидогенерации, вписывается в эту новую архитектуру, поскольку он не добавляется к сотне существующих инструментов, а может заменить несколько из них. Система «игровой карусели» может одновременно выполнять функции инструментов лидогенерации, аналитики вовлеченности и даже некоторых функций CRM. Это экономически выгодно, поскольку снижает избыточность, а не увеличивает её.

Глобальный рыночный контекст геймификации и динамика создания ценности

Мировой рынок геймификации переживает экспоненциальный рост. Хотя различные исследовательские компании прогнозируют разные абсолютные цифры, динамика роста остаётся стабильной. Согласно более консервативной оценке, объём рынка вырастет с 15,43 млрд долларов США в 2025 году до 48,72 млрд долларов США к 2029 году, что соответствует среднегодовому темпу роста (CAGR) в 12,9%. Более амбициозные сценарии прогнозируют рост до 95 млрд долларов США к 2031 году, что соответствует CAGR в 26,5%. Этот диапазон отражает неопределённость относительно скорости внедрения, но не относительно базовой тенденции.

Рост геймификации неравномерно распределен по отраслям. Розничная торговля занимает 28,6% мирового рынка геймификации, за ней следует сфера образования с 27,5%. Совокупный среднегодовой темп роста (CAGR) подсегмента электронной коммерции в розничной торговле составляет 27,4%, что значительно превышает темпы роста рынка в целом. Это отражает фундаментальный вывод о том, что электронная коммерция как категория — это не столько проблема розничной торговли, сколько проблема вовлеченности и конверсии. В среднем сайт электронной коммерции конвертирует от 2 до 4% посетителей. 96–98% трафика и связанных с ним расходов на привлечение клиентов не приносят дохода. Геймификация в электронной коммерции напрямую решает эту экономическую проблему.

Внедрение геймификации в бизнес выявляет ещё одну закономерность роста. 70% компаний из списка Fortune 2000 уже используют геймификацию в той или иной форме. Это свидетельствует о том, что геймификация — это уже не экспериментальное «мелочи», а устоявшаяся управленческая практика. Однако рост ускоряется не за счёт внедрения, а за счёт её развития. Компании уже не просто экспериментируют с геймификацией, а стратегически интегрируют её в архитектуру взаимодействия. Это классическая закономерность зрелого рынка: рост проникновения замедляется, но ценность внедрения растёт быстрее.

Сочетание геймификации и искусственного интеллекта является чрезвычайно эффективным. ИИ позволяет в режиме реального времени адаптировать элементы геймификации к индивидуальным профилям пользователей. Викторина может динамически подстраивать сложность, тип вопросов и даже награды под поведение пользователя. Это приводит к психологическому феномену, называемому «состоянием потока»: пользователь достигает состояния эмоционального и когнитивного соответствия задаче, когда задача идеально соответствует его способностям. Пользователи в состоянии потока не выпадают из системы, а остаются дольше и более вовлечены. McKinsey задокументировала, что геймификация с использованием ИИ приводит к на 300% большему повышению производительности сотрудников, чем без геймификации.

Инновационная платформа на базе искусственного интеллекта для создания элементов геймификации, позволяющая создавать интерактивные, игровые элементы из существующего контента. Изображение: Xpert.Digital

💹 Инновационная платформа на базе искусственного интеллекта для элементов геймификации, позволяющая создавать интерактивные, игровые элементы из существующего контента.

➡️ Основные функции платформы

Искусственный интеллект Plaros автоматически анализирует существующий контент веб-сайта и распознаёт его контекст, чтобы создавать игры и задания, соответствующие контексту. Вместо использования стандартных шаблонов тестов платформа создаёт персонализированные интерактивные элементы, непосредственно соответствующие рассматриваемому контенту.

➡️ Примеры применения

• Преобразование страницы «О нас» в интерактивную хронологическую викторину о ключевых этапах развития компании
• Преобразование каталогов продукции в «тесты на знакомство с продукцией» для получения персонализированных рекомендаций
• Создание игр со скидками «Вращай и выигрывай» для интернет-магазинов

➡️ Преимущества для компаний

• Повышение показателей вовлеченности пользователей
• Более длительное время пребывания на веб-сайтах
• Улучшенная генерация лидов с помощью интерактивных форм
• Повышение лояльности клиентов за счет персонализированного обслуживания
• Измеримое увеличение коэффициентов конверсии

Подробнее об этом здесь:

• Платформа геймификации на базе искусственного интеллекта для интерактивного контента

Психологические механизмы и их экономическое проявление

Более глубокая причина эффективности геймификации кроется не в поверхностной игровой механике, а в активации фундаментальных психологических побуждений. Так называемая теория самодетерминации, основанная на исследованиях мотивации, описывает три фундаментальные психологические потребности человека: автономию, компетентность и принадлежность. Геймификация учитывает все три. Автономия достигается через свободу пользователя определять свой темп игры. Компетентность достигается с помощью уровней, индикаторов прогресса и достижимых целей. Чувство принадлежности достигается через таблицы лидеров, сравнение с другими игроками и социальные элементы.

Экономические последствия этой психологической активации поддаются измерению. Так называемая проблема перегрузки выбором, описанная в экономических исследованиях, показывает, что потребители в среде электронной коммерции парализованы слишком большим количеством вариантов. Как правило, от 50 до 70 процентов пользователей, которые заходят в систему электронной коммерции, не совершая покупку, оказываются в тупике. Тест по поиску товара, созданный Plaros, уменьшает этот паралич выбора благодаря структурированному диалогу. Пользователь отвечает на три-пять вопросов о своих потребностях, а затем система рекомендует конкретные товары. Такая структура значительно снижает психологическую сложность принятия решения. Анализ B2B показывает, что 81 процент покупателей в сегменте B2B предпочитает интерактивный контент традиционным маркетинговым материалам. Коэффициент конверсии в тестах по поиску товара достигает 70 процентов от числа тех, кто начал тест, по сравнению с 36 процентами в контрольных группах без теста.

Продолжительность взаимодействия также является фактором психологической эндогенности. Чем дольше пользователь взаимодействует с системой, тем больше когнитивных усилий он в неё вкладывает. Это приводит к психологическому феномену, называемому ошибкой невозвратных затрат. Пользователь, поигравший в викторину пять минут, будет психологически более мотивирован на покупку, чтобы оправдать потраченное время. Это не рационально, но предсказуемо. Издатели давно поняли, что более длинные статьи приводят к большему количеству кликов по рекламе не только потому, что в них больше рекламы, но и потому, что пользователь психологически более вовлечён.

Данные нулевой партии как конкурентное преимущество и структурный императив

Ландшафт использования цифровых данных претерпевает изменения. Google постепенно отказывается от сторонних файлов cookie, которые долгое время служили технической основой для таргетинга и персонализации, в Chrome и других браузерах. Это изменение обусловлено нормативными требованиями, но также имеет экономический смысл, поскольку сторонние файлы cookie абсолютно прозрачны и несут когнитивную нагрузку для потребителей. GDPR и калифорнийский закон CCPA закрепили эти требования к прозрачности в законодательстве.

Экономическим последствием становится вынужденный переход на модели данных «собственных» и «нулевых» данных. Данные «собственных» данных — это информация, которую компания собирает посредством прямого взаимодействия с пользователями на своих объектах. Данные «нулевых» данных — это информация, которой пользователи сознательно и добровольно делятся, поскольку видят в этом прямую выгоду. Тест по знакомству с продуктом — типичная система данных «собственных» данных: пользователь делится предпочтениями в отношении продукта, поскольку получает персонализированную рекомендацию.

Экономическая разница между данными третьих лиц, собственными и нулевыми данными огромна. Сторонние файлы cookie обеспечивают ограниченную точность таргетинга и постепенно исчезают. Данные третьих лиц обеспечивают более точный таргетинг, но только если пользователь уже посещал веб-сайт. Данные нулевых данных позволяют осуществлять точный таргетинг, основанный на согласии пользователя, поскольку пользователь явно сообщил о своих потребностях. Маркетологи сообщают, что кампании на основе данных нулевых данных обеспечивают на 76–85% более высокую конверсию, чем таргетинг с использованием сторонних данных. Это экономически преобразует.

Интеграция геймификации с нулевой партией сбора данных в Plaros решает именно этот структурный сдвиг. Поставщик услуг электронной коммерции, использующий Plaros, может использовать существующие категории и атрибуты товаров для автоматического создания опросов, которые помогают пользователям ориентироваться и собирать данные о предпочтениях. Это соответствует требованиям GDPR, имеет психологическую ценность для пользователя и высокоэффективно для поставщика. Это решает сразу несколько задач: улучшает пользовательский опыт за счет персонализации, обеспечивает более точный таргетинг без сторонних файлов cookie и увеличивает продолжительность взаимодействия, а следовательно, и коэффициент конверсии.

Логика монетизации для издателей и контент-сетей

Издательский сектор находится под сильным экономическим давлением. Реальные цены на рекламу в СМИ упали (с поправкой на инфляцию), цены за тысячу показов (CPM) находятся под давлением, а миграция аудитории в социальные сети и другие платформы затруднена. Среднестатистический издатель считает органический трафик из поисковой выдачи Google нестабильным, поскольку Google постоянно курирует свой поисковой опыт с помощью генеративных сводок и блоков ответов, созданных с помощью искусственного интеллекта. Прогнозируется, что генеративный опыт поиска (SGE) Google может отнять до 64% ​​органического трафика у сайтов электронной коммерции, поскольку пользователи получают ответы непосредственно в поисковой системе, не переходя на отдельные сайты.

Для издателей экономически рациональной стратегией является увеличение продолжительности сеанса. Более длительный сеанс приводит к просмотру большего количества страниц за сеанс, что означает больше показов рекламы. Больше показов рекламы приводит к повышению давления на CPM на рынке программной рекламы, а более длительные сеансы дают алгоритмам сигнал о качестве, что приводит к улучшению SEO-рейтинга. Издатель, увеличивающий среднюю продолжительность сеанса на три минуты (например, с двух до пяти) с помощью Plaros, получает три эффекта: во-первых, количество показов удваивается для того же количества посетителей. Во-вторых, CPM обычно увеличивается на 15–30% благодаря улучшению качества сигнала. В-третьих, SEO-рейтинг улучшается, поскольку длительность сеанса даёт Google положительный сигнал. Такое сочетание легко приводит к увеличению общего дохода на 30–50% при том же трафике.

Header Bidding и современные технологии programmatic также являются экономическими рычагами, которые могут использовать издатели. Header Bidding — технология, которая предлагает ставки на показы всем партнерам по запросу одновременно, а не последовательно, — обычно увеличивает цену за тысячу показов на 30–50%. Но истинный экономический эффект заключается в их сочетании: более длительная продолжительность сеанса, более совершенные рекламные технологии и более эффективный выбор партнеров по запросу формируют конвергентную систему, которая экономически растет экспоненциально, а не линейно.

Стратегия выбора партнёров по спросу часто недооценивается. Крупный издатель игр принципиально отличается от издателя образовательных услуг в экономическом плане. Издателю игр необходимы партнёры с прочными отношениями с рекламодателями в сфере игр, в то время как издателю образовательных услуг нужны партнёры с контактами с рекламодателями в сфере образовательных технологий. Типичная максимизация числа партнёров по спросу приводит к проблемам с задержками и снижению заполняемости, а не к росту CPM. Современный издатель рассматривает свою стратегию партнёров по спросу как стратегический актив, а не как дополнительное дополнение.

Экономика электронной коммерции и кризис конверсии

Сектор электронной коммерции находится в состоянии хронического кризиса конверсии. Средний коэффициент конверсии в электронной коммерции составляет от 2 до 4 процентов, а это означает, что экономическое давление на стоимость привлечения клиентов и пожизненную ценность клиента уже приближается к психологическим пределам. Средний показатель отказа от покупок превышает 70 процентов, то есть семь из десяти потребителей, которые находят товары и добавляют их в корзину, не покупают их. McKinsey задокументировала, что 48 процентов таких отказов вызваны непредвиденными дополнительными расходами, но большинство из них имеют психологическую природу: пользователи не уверены в правильности товара, сомневаются в бренде или перегружены слишком большим количеством вариантов.

Решение Plaros для электронной коммерции решает именно эту важную задачу. Тест на знакомство с продуктом не только уменьшает паралич выбора, но и легализует рекомендации. Пользователь, которому система тестирования сообщает: «Основываясь на ваших ответах, мы рекомендуем продукт X», психологически больше доверяет легитимности этой рекомендации, чем если бы её рекомендовал алгоритм или ему пришлось искать её самостоятельно. Это поддаётся психологическому измерению: аналитика B2B показывает, что коэффициент конверсии при использовании тестов на 20–30% выше.

Средний чек (AOV) также обычно увеличивается благодаря геймификации. Пользователь, которому интерактивно помогли выбрать оптимальный для него продукт, психологически более удовлетворен покупкой и менее склонен покупать «более дешевые версии» этого продукта. Это приводит к более высокому AOV. Если сайт электронной коммерции с ежемесячной посещаемостью 50 000 посетителей увеличивает коэффициент конверсии с 3 до 3,6% (прирост на 20%) и одновременно увеличивает AOV на 10%, это приводит к:

– Дополнительные конверсии: на 300 продаж больше в месяц
– Эффект среднего значения: доход с продажи на 10 процентов выше
– Годовой эффект при среднем значении среднего значения 100 евро: 4320 евро x 12 = приблизительно 52 000 евро дополнительного годового дохода

Для небольших компаний, занимающихся электронной коммерцией, это может означать рост общего дохода на 20–30 процентов без привлечения дополнительного трафика.

Ограничения автоматизации и проблема измерения рентабельности инвестиций

Несмотря на эти впечатляющие цифры, сохраняется фундаментальная проблема измерения. McKinsey подтверждает, что только один процент компаний, инвестировавших в генеративный ИИ, полностью окупил свои инвестиции. Эта статистика не относится только к Plaros, а указывает на более общую проблему: сложность измерения окупаемости инвестиций в ИИ и маркетинговые технологии.

Проблема имеет несколько измерений. Во-первых, это путаница с атрибуцией. Если сайт электронной коммерции повышает коэффициент конверсии, происходит ли это благодаря тесту, или благодаря сопутствующим улучшениям SEO, или благодаря параллельной рекламной кампании? Многомерные модели атрибуции могут помочь, но они сложны и требуют значительных аналитических ресурсов. Многим организациям не хватает внутренних экспертов для их правильного внедрения.

Во-вторых, ошибка невозвратных затрат существует и в инвестиционной сфере. Компании, вложившие 200 000 евро в систему геймификации, эмоционально убеждены в её эффективности и могут неосознанно вносить искажения в выборку данных. Они учитывают истории успеха, но не учитывают случаи, когда система не дала ожидаемого результата.

В-третьих, детализация измерений часто слишком груба. Издатель видит, что его общий доход увеличился на 15%, но не знает точно, какая часть этого приходится на систему геймификации. Оператор электронной коммерции видит рост конверсии, но не может отличить эффект от викторины от других изменений. Без такой детализации измерений сложно по-настоящему обосновать бизнес-кейс.

Однако качество этих проблем с измерениями не должно отрицать реальность экономического эффекта. Тот факт, что компаниям сложно измерить эффект, не означает, что его нет. Это просто означает, что уровень аналитики отстаёт от уровня внедрения. Организация, внедряющая Plaros и одновременно проводящая чётко определённые A/B-тесты и когортные сравнения, может очень точно измерить фактический эффект. Организация, которая просто внедряет Plaros как универсальное решение через свой веб-сайт без строгих измерений, с трудом сможет количественно оценить рентабельность инвестиций.

Структурные тенденции и долгосрочные последствия

Конвергентные тенденции указывают на перестройку цифровой экономики, которая закрепится в ближайшие два-пять лет. Во-первых, ускоряется диверсификация, направленная на отход от зависимости от одной платформы. Издатели, 80% бизнеса которых зависят от трафика Google, станут крайне уязвимыми, если Google изменит свои алгоритмы. Умные издатели диверсифицируют свою деятельность, переходя на подписки, прямые сделки с рекламодателями и другие источники дохода. Это структурно снижает зависимость от платформы.

Во-вторых, архитектура Martech становится всё более централизованной. После многих лет бесконтрольного распространения инструментов компании начинают понимать, что консолидация на меньшем количестве, но более интегрированных платформ положительно влияет на окупаемость инвестиций. Это аналогично переходу в 1990-х годах от монолитных корпоративных ИТ-архитектур к клиент-серверным, а затем и к облачным технологиям. Каждая волна консолидации обеспечивает значительную экономию средств и повышение эффективности.

В-третьих, формируется новый стандарт архитектуры взаимодействия. Старая парадигма предполагала «статичный контент с рекламой». Новая парадигма — «интерактивный, персонализированный контент с элементами геймификации». Это уже не опционально для первых пользователей, а структурная необходимость, обусловленная конкурентным давлением и ожиданиями пользователей. 90% онлайн-пользователей ежедневно играют в игры или взаимодействуют с аналогичными интерактивными элементами. Эти пользователи ожидают минимального уровня интерактивности даже на неигровых сайтах.

В-четвёртых, интеграция ИИ ускоряется. Не потому, что ИИ — это «чудодейственное средство», а потому, что системы ИИ (при хорошей интеграции) действительно снижают затраты и повышают качество. Систему геймификации без ИИ приходится настраивать вручную, а каждый тест — создавать вручную. Система ИИ генерирует их автоматически. Тесты, созданные вручную, в лучшем случае статичны; тесты, созданные ИИ, могут адаптироваться к поведению пользователя в режиме реального времени. Это экономически выгоднее в геометрической прогрессии.

Стратегические последствия для организаций

Для издателей стратегический вопрос заключается в том, хотят ли они трансформировать архитектуру взаимодействия. Риск бездействия весьма существенен: конкуренты, интегрировавшие геймификацию, будут иметь лучшие показатели длительности сеансов, более высокие SEO-рейтинги и более высокую цену за тысячу показов. Издатель, игнорирующий это, будет систематически проигрывать в экономическом плане. Однако риск внедрения тоже немал. Неправильно реализованная геймификация может ухудшить пользовательский опыт и привести к повышению показателя отказов. Для правильного внедрения требуется итеративное тестирование, обратная связь с пользователями и постоянная оптимизация.

Аналогичный расчёт применим и к операторам электронной коммерции. Любой оператор электронной коммерции, серьёзно относящийся к оптимизации конверсии, должен протестировать тесты для ознакомления с товаром. Стоимость внедрения невелика (современные версии практически не требуют написания кода), а эффект можно оценить сразу. В худшем случае тесты просто не будут использоваться и окажут минимальное влияние. В лучшем случае конверсия увеличится на 20–30%, что весьма существенно.

Аналогичное приложение используется и для B2B-провайдеров, но с разными вариантами использования. Поставщик B2B SaaS может использовать тесты для оценки соответствия продукта для привлечения более квалифицированных лидов. Поставщик B2B-услуг может внедрить инструменты отраслевого бенчмаркинга в формате игрового теста. Экономическая логика остаётся прежней: интерактивные персонализированные системы повышают вовлечённость, квалификацию и конверсию.

Резюме и экономический синтез

Цифровая экономика переживает переломный момент в своей структуре. Старая парадигма «больше трафика плюс стандартные воронки конверсии» находится под давлением, поскольку трафик дорожает, алгоритмы становятся нестабильными, а ожидания пользователей в отношении интерактивности растут. Новая парадигма — это экономическая максимизация существующей базы трафика за счёт улучшения архитектуры взаимодействия.

Plaros не предлагает комплексного решения этих проблем, но представляет собой точное и высокоэкономичное решение определённого набора задач: как увеличить среднюю продолжительность сеанса для издателей, как повысить коэффициент конверсии в электронной коммерции и как собирать данные нулевой стороны, не нарушая стандартов конфиденциальности. Измеримые эффекты задокументированы: 15-процентный рост доходов от рекламы для издателей, 20-30-процентный рост конверсии в электронной коммерции и 60-процентный рост привлечения лидов для лидогенерации.

Эти эффекты нетривиальны. Для компании с годовым доходом в 10 миллионов евро рост выручки на 15–20% означает дополнительный годовой доход в размере 1,5–2 миллионов евро. Это оправдывает значительные инвестиции во внедрение. Экономическая отдача от этих инвестиций, как правило, достигается ежемесячно, а не ежегодно.

Технологическая основа Plaros, в частности, генерация интерактивных игр на основе существующего контента с помощью ИИ, далека от тривиальности. Создание сотен тестов вручную было бы невозможно. Автоматизированная генерация обеспечивает масштабируемую реализацию. Это яркий пример того, как технология ИИ не только оптимизирует существующий процесс, но и создаёт новую категорию возможностей, которые ранее были недоступны.

Plaros занимает прочные позиции на рынке в более широком контексте геймификации и автоматизации маркетинга. Мировой рынок геймификации растёт среднегодовыми темпами от 12 до 26 процентов. Наиболее быстрорастущей категорией на этом рынке являются решения с ИИ-интеграцией. Преобразование контента в игру — это узкоспециализированный, но весьма экономичный вариант использования, поскольку он позволяет повторно монетизировать существующие контентные ресурсы.

Стратегический вопрос для организаций заключается не в том, стоит ли им использовать геймификацию, а в том, смогут ли они использовать её правильно. Неправильно реализованная геймификация может быть вредной. Правильно реализованная геймификация с A/B-тестированием, чётким соответствием бизнес-логике и постоянной оптимизацией может обеспечить преобразующий экономический эффект. Plaros, благодаря своим автоматизированным возможностям на основе ИИ и особой направленности на издательскую деятельность и электронную коммерцию, снижает риски внедрения благодаря простоте и повышает вероятность достижения положительных результатов благодаря автоматизации.

Экономическое будущее цифрового маркетинга будет за компаниями не с самыми низкими затратами на трафик, а за теми, кто генерирует наибольшую экономическую ценность из существующего трафика. Это представляет собой фундаментальный переход от менталитета, ориентированного на привлечение клиентов, к мышлению, ориентированному на вовлечение и конверсию. Компании, которые поймут и правильно реализуют этот сдвиг, станут экономическими победителями следующего этапа цифровой экономики.

Konrad Wolfenstein

Буду рад стать вашим личным консультантом.

связаться со мной под Wolfenstein ∂ xpert.Digital

позвоните мне под +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn