ChatGPT'de şirketler nasıl bulunuyor: OpenAI'nin planlanan iş merkezi inceleme altında – Yapay zeka tıklamasından müşteriye

ChatGPT'de İşletme Temsilcileri: ChatGPT yakında şirketlerin yanıtlarda ne sıklıkla göründüğünü ölçebilir

Bir kontrol panelinden daha fazlası: OpenAI, şirketlerin ChatGPT'de doğrudan görünür olmasını sağlayabilir

ChatGPT müşteri arayüzü olarak: OpenAI'nin Business Hub'ı şirketler için neleri değiştirebilir?

ChatGPT, şirketlerin ürün ve hizmetlerinin ara sıra bahsedildiği bir yer olmaktan çok daha fazlası haline gelebilir. OpenAI'nin, şirket profillerini, yapay zeka yanıtlarındaki görünürlük verilerini ve özel bir işletme temsilcisini bir araya getirecek bir iş merkezi üzerinde çalıştığı anlaşılıyor. Bu, şirketlerin ChatGPT yanıtlarında ne sıklıkla göründüklerini, kaç kullanıcının oradan web sitelerine tıkladığını ve potansiyel müşterilerin platformda doğrudan nasıl yanıt aldıklarını takip etmelerini sağlayacaktır.

Potansiyel dönüşüm, yeni bir analiz panosunun ötesine uzanıyor. Şirketler bilgilerini ChatGPT'de saklar, görünürlüklerini ölçer ve müşteri sorularını orada yanıtlarsa, platform bilgi arama ve satın alma kararları arasında kritik bir arayüz haline gelebilir. Bu, yeni fırsatlar vaat ediyor, ancak aynı zamanda ölçülebilirlik, erişim ve bağımlılık konusunda da soruları gündeme getiriyor.

İş Merkezi henüz genel kullanıma sunulmadı; nihai işlevselliği de henüz onaylanmadı. Şu anda mevcut olan bilgiler, bağlayıcı bir ürün taahhüdü değil, bir geliştirme aşamasını tanımlamaktadır. Bu nedenle, kapsamlı sonuçlar çıkarırken dikkatli olunması önerilir: bir bahsetme otomatik olarak bir onay anlamına gelmez, bir tıklama satış anlamına gelmez ve bir şirket profili daha iyi görünürlüğün garantisi değildir. En önemli faktör, OpenAI'nin planlanan araçlarının güvenilir veriler sağlayıp sağlamayacağı ve şirketlerin bu verilerden gerçekten daha iyi kararlar alıp alamayacağı olacaktır.

ChatGPT, müşteriye yeni bir giriş kapısı olarak: OpenAI'nin planladığı iş merkezi şirketler için neleri değiştirebilir?

Talebi kolaylaştıran kişi artık satın alma işlemini kendisi yapmak zorunda değildir

Görünüşe göre OpenAI, daha önce ayrı olan üç görevi birleştirmeyi amaçlayan bir iş birimi üzerinde çalışıyor: bir şirketin ChatGPT'deki görünürlüğünü ölçmek, işletme bilgilerini yönetmek ve özel bir işletme temsilcisi aracılığıyla müşteri sorularını yanıtlamak. Bu gelişmenin ekonomik özü, pazarlama departmanları için sadece ek bir grafik oluşturmak değil. Daha da önemlisi, şirketlerin yapay zeka destekli karar alma sürecinde varlıklarını yönetebilecekleri bir altyapı oluşturma potansiyelidir.

Planlanan analiz aracı, bir şirketin ChatGPT yanıtlarında ne sıklıkla bahsedildiğini ve kullanıcıların bu yanıtlardan şirketin web sitesine ne sıklıkla tıkladığını günlük olarak göstermeyi amaçlamaktadır. Bu bilgiler, şirketler ve potansiyel müşteriler arasındaki daha önce ölçülmesi zor olan bir temas noktasını daha görünür hale getirebilir. Bununla birlikte, genel kullanıma sunulacak bir ürün lansmanı veya özelliklerin nihai kapsamı henüz onaylanmamıştır. Şimdiye kadar belirlenen özellikler, bağlayıcı bir performans taahhüdü değil, bir geliştirme aşamasını temsil etmektedir.

Bu ayrım ekonomik analiz için çok önemlidir. Gözlemlenen bir banner henüz tamamlanmış bir iş modeli değildir. Program kodunda görülebilen erişim henüz yaygın olarak kullanılabilir bir işlev değildir. Bununla birlikte, şirket profilleri, analitik veriler ve iş aktörlerinin birleşiminden stratejik bir yön çıkarılabilir: ChatGPT yalnızca şirketler hakkında bilgi aktarmakla kalmayıp, genel bir sorunun somut bir iş çıkarına dönüştüğü arayüzü de giderek daha fazla organize edebilir.

Bu durum şirketler için ikili bir bakış açısı yaratıyor. Bir yandan, ChatGPT içindeki görünürlükleri hakkında ilk kez daha doğrudan bilgi edinebilirler. Öte yandan, seçim mekanizmaları yalnızca kısmen şeffaf olan bir ölçüm, sunum ve müşteri etkileşimi platformuna daha bağımlı hale gelirler.

Bir araya geldiklerinde bir gösterge panelinden çok daha fazlasını ifade eden üç işlev

Tanınabilir iş merkezi üç işlevsel alanı bir araya getiriyor. Şirketler, kendilerinden bahsedilen yerleri ve bunun sonucunda oluşan web sitesi tıklamalarını takip edebilmeli, güncel şirket ve ürün bilgilerini saklayabilmeli ve önceden tanımlanmış içeriğe dayalı olarak müşteri sorularını yanıtlayan bir iş temsilcisi sunabilmelidir.

Bu işlevlerin her biri belirli ve anlaşılabilir bir sorunu çözer. Analitik bölümü, kişinin kendi çevrimiçi varlığı hakkında bilgi sağlar. Güncel şirket verileri, eski bilgilerin azaltılmasına yardımcı olabilir. Uzman bir temsilci, sık sorulan soruları yanıtlayabilir ve potansiyel müşterilere karar verme süreçlerinde destek olabilir.

Ancak, bunların daha büyük ekonomik önemi, aralarındaki etkileşimden kaynaklanmaktadır. Bu nedenle, analitik bir araç potansiyel olarak operasyonel bir iş arayüzü haline gelebilir. Şirketler yalnızca yanıtlar arasında görünüp görünmediklerini gözlemlemekle kalmayacak, aynı zamanda platform içindeki sunumlarını iyileştirebilecekleri bilgiler de sağlayacaklardır. Sonuç olarak, müşteri iletişimlerinin bir kısmını doğrudan orada yönetebilirler.

Bu durum potansiyel bir döngü yaratır: Bir şirket verilerini korur, görünürlüğünü izler, içeriği değiştirir ve ardından temel performans göstergelerinin gelişimini kontrol eder. Müşteri soruları da bir iş temsilcisi aracılığıyla yanıtlanıyorsa, bu döngü iletişimsel bir katmanı da içerecek şekilde genişler.

Ancak bu, ChatGPT yanıtları üzerinde kontrol garantisi vermez. Bir şirket tarafından sağlanan bilgiler, sistemin bir markadan ne zaman, hangi bağlamda ve nasıl bahsettiğine dair karardan ayrı tutulmalıdır. Benzer şekilde, İş Merkezi'nin kullanılmasının daha iyi organik sıralamaya yol açacağına dair hiçbir kanıt yoktur. Veri bakımı, doğrulama ve tercihli görünürlük ayrı konulardır ve analitik olarak birbirine eşitlenmemelidir.

İki kilit isim erişim sağlıyor, ancak henüz bir pazar tanımı sunmuyorlar

Planlanan analiz alanı başlangıçta iki ölçüme odaklanacak: bir şirketin yanıtlarda görünme sıklığı ve şirket web sitesine verilen bağlantılara yapılan tıklama sayısı. Her ikisi de günlük olarak grafikler halinde gösterilecektir.

Bu sınırlama hem bir güç hem de bir zayıflıktır. Başlangıcı kolaylaştıran iki kolay anlaşılabilir temel performans göstergesi (KPI) mevcuttur. Bir şirket, ölçülen çevrimiçi varlığının birkaç hafta boyunca büyüyüp büyümediğini, belirli günlerin öne çıkıp çıkmadığını veya web sitesini daha fazla kullanıcının ziyaret edip etmediğini belirleyebilir.

Aynı zamanda, mevcut durumda, temel açıklayıcı düzeyler eksik. Araç, altta yatan komutları, kullanıcı verilerini, rekabet karşılaştırmalarını veya sıralamaları göstermek için tasarlanmamıştır. Bu nedenle, başlangıçta yalnızca bir şeyin olduğunu belgeleyecek, ancak nedenini güvenilir bir şekilde açıklamayacaktır.

Bahsedilme sayısındaki artış, örneğin, bir ürün kategorisine olan talebin artmasından kaynaklanabilir. Diğer olasılıklar arasında marka bilinirliğinin artması, sistemin yanıt modellerindeki değişiklikler veya mevsimsel bir etki yer almaktadır. Şirketin kendi içeriğinin başarılı bir şekilde revize edilmesi de olası nedenlerden sadece biridir.

Tıklama sayısındaki azalma kesin bir sonuç anlamına gelmeyebilir. Daha düşük bir ilgiye işaret edebilir. Ancak, kullanıcıların ChatGPT içinde sorularına yeterli yanıt buldukları ve daha fazla bilgiye ihtiyaç duymadıkları anlamına da gelebilir. Ek bilgi olmadan, bu açıklamalar birbiriyle rekabet eden hipotezler olarak kalır.

Bu nedenle, gösterge panosunun ekonomik faydası, grafiklerinin görsel kalitesinden ziyade, rakamlardan hangi güvenilir kararların çıkarılabileceği sorusuna bağlıdır.

Net sayım kuralları olmadan, bir izlenim güvenilir bir birim değildir

"İzlenim"in hâlâ net olmayan tanımı özellikle önemlidir. Günlük dilde, bir şirketin bir yanıtta görünmesi olarak anlaşılabilir. Ancak bu açıklama, güvenilir bir iş analizi için yetersizdir.

Aynı yanıt içindeki her bir bahsetme ayrı ayrı mı sayılıyor? Bir konuşma içindeki tekrarlanan bir bahsetme yeniden mi sayılıyor? Şirket adının kullanıcı tarafından görünür olması şart mı? Metin halindeki bahsetmeler, bağlantılı adlar ve açılan şirket profilleri ayrı ayrı mı izleniyor? Yeni oluşturulan yanıtların rolü nedir?

Bu tür sorular cevapsız kaldığı sürece, ölçümün yorumlanması da sınırlı kalır. Bir şirket, yalnızca veri toplama veya sunma yönteminde teknik bir değişiklik olsa bile, keskin bir artış görebilir.

Bahsedilmenin içeriği de rol oynar. Bir marka tavsiye olarak görünebilir, alternatif olarak belirtilebilir veya bir sorunla bağlantılı olarak tartışılabilir. Sadece sıklık bu durumları birbirinden ayırmaz. Eleştirel bir yanıt bile olumlu bir ekonomik katkı sağlamadan görünürlük yaratabilir.

İş kararları için çok boyutlu bir yaklaşım bu nedenle faydalı olacaktır: Marka ne sıklıkla, hangi bağlamda, yanıt içindeki hangi işlevle ve ardından gelen hangi kullanıcı davranışıyla ortaya çıkıyor? Şu anda mevcut olan araç, öncelikle ilk soruyu ve sonuncusunun bir kısmını kapsıyor gibi görünüyor.

Dolayısıyla temel sınırlama şudur: Hassas bir şekilde ölçülen bir miktar, otomatik olarak anlamlı bir miktar değildir. Veri toplama hassasiyeti, anlam hakkındaki netliğin yerini tutmaz.

Sayısal bir örnek, görüş mesafesinin ne kadar çabuk yanlış değerlendirildiğini gösteriyor

Bahsetme ve tıklamaların ekonomik sınırlamaları, tamamen varsayımsal bir örnekle açıklanabilir. Bir şirketin bir ay içinde 100.000 kez anıldığını ve bunun sonucunda 2.000 web sitesi tıklaması aldığını varsayalım. Bu, %2'lik bir tıklama oranına eşittir.

Şirket, takip eden ayda 150.000 kayıtlı görünüm ve 2.400 tıklama elde ederse, bahsetmeler %50, tıklamalar ise %20 artar. Ancak, tıklama oranı %1,6'ya düşer.

Bu eğilim çeşitli yorumlara olanak tanıyor. Şirket, kullanıcıların henüz bir web sitesini ziyaret etmeye hazır olmadığı bilgi toplama sürecinin erken aşamalarında daha sık anılıyor olabilir. Daha geniş, satın alma odaklı olmayan bağlamlarda yer alıyor olabilir. Veya ek bahsetmelerin ekonomik önemi önceki bahsetmelerden daha az olabilir.

İlk 2.000 ziyaretten 100, sonraki 2.400 ziyaretten ise sadece 96 satın alma işlemi gerçekleştiğini varsayalım. Ziyaret sayısı artmış olsa da, satın alma sayısı biraz azalmış olacaktır. Genel ekonomik etkinin gerçekten daha kötü olup olmadığı, ortalama sipariş değeri, kar marjı, iadeler ve müşteri sadakati gibi faktörlere de bağlıdır.

Bu örnek, ChatGPT'nin gözlemlenen performans metriklerini açıklamamaktadır. Bunun yerine, gerekli analitik zinciri göstermektedir: bahsetmeler tıklamalara, tıklamalar nitelikli potansiyel müşterilere ve bunlar da ekonomik gelire yol açabilir.

Sadece ilk aşamaya odaklanmak, ilgiyi iş başarısıyla karıştırma riskini taşır. Tersine, yalnızca son aşamayı dikkate almak, kritik hazırlık aşamalarındaki temasları gözden kaçırmaya yol açabilir. Sağlam bir değerlendirme, her iki yönü de entegre etmelidir.

Kendi web analiz verilerinizi karşılaştırmanın neden önemli olduğu

Özellikle faydalı bir yaklaşım, İş Merkezi'nde bildirilen tıklamaları, ChatGPT'den kaynaklanan ve kendi web analizlerinizde kaydedilen oturumlarla karşılaştırmaktır. Ancak, tam bir eşleşme varsayılmamalıdır.

Tıklama ve oturum birbirinden farklı olaylardır. Bir kullanıcı, birden fazla ayrı oturum oluşturmadan birden çok kez tıklayabilir. Bunun tersine, teknik veya zamansal bir ilişki, bir ziyaretin web analizlerinde beklenenden farklı şekilde değerlendirilmesine yol açabilir.

Ayrıca, potansiyel ölçüm boşlukları da mevcuttur. Bir açılış sayfası, analiz aracı yüklenmeden önce kapatılabilir. Onay ayarları veri toplamayı sınırlayabilir. Yönlendirmeler, farklı cihazlar ve teknik sınırlamalar ilişkilendirmeyi etkileyebilir. Bu faktörlerden hangilerinin gerçekten önemli olduğu, ilgili şirket sistemi içinde incelenmelidir.

Dolayısıyla karşılaştırma öncelikle teşhis işlevi görür. Sistematik sapmaları belirlemeye yardımcı olabilir. Platform, ilgili ziyaretler açısından analiz kayıtlarından sürekli olarak önemli ölçüde daha fazla tıklama bildiriyorsa, bu durum hemen platform verilerinin hatalı olduğu sonucuna götürmemelidir. Öncelikle tanımlar, zaman dilimleri ve teknik gereksinimler karşılaştırılmalıdır.

İşletme açısından bakıldığında, tutarlı bir ölçüm zinciri çok önemlidir. Bir platform tıklamasının nasıl kaydedilmiş bir ziyarete ve ardından nitelikli bir iletişime dönüştüğü netleştiğinde, kanalın önemi güvenilir bir şekilde değerlendirilebilir.

Asıl darboğaz, dikkat ve katkı marjı arasında yatmaktadır

Şirket yönetimi için asıl soru, yeni bir gösterge panosunun ilgi çekici rakamlar sunup sunmadığı değil, daha iyi kararlar alınmasını sağlayıp sağlamadığıdır.

Bu, pazarlama bütçelerinin tahsisini, içerik önceliklendirmesini, ürün bilgilerinin iyileştirilmesini ve müşteri desteğinin organizasyonunu içerir. Bu kararların her biri farklı veriler gerektirir.

İletişim departmanı için, markadan daha sık ve doğru şekilde bahsetmek önemlidir. Satış departmanı için ise, ilgili müşteri talepleri oluşturmak daha önemlidir. Çevrimiçi perakendeciler için katkı marjı, iadeler ve tekrarlanan satın almalar kilit öneme sahiptir. Endüstriyel bir tedarikçi için, nitelikli tek bir proje iletişimi, binlerce alakasız ziyaretten daha ekonomik olarak değerli olabilir.

Tıklama hacmine dayalı tek tip bir değerlendirme bu farklılıkları gizleyecektir. Özellikle B2B iş dünyasında, uzun karar alma süreçleri ve çok sayıda paydaş, erken bir yapay zeka yanıtının ticari açıdan anlamlı hale gelmesinin çok daha sonra gerçekleşebileceği anlamına gelir.

Bu nedenle, platform verilerini ilgili şirket hedefleriyle ilişkilendirmek mantıklı olacaktır. Ancak, her etkileşim tek bir tetikleyiciye zorla bağlanmamalıdır. Yapay zeka yanıtı, tek başına nedeni olmadan da karar verme sürecini destekleyebilir.

Dolayısıyla asıl zorlu iş sorusu, ChatGPT'yi kullandıktan sonra kaç müşterinin satın alma işlemi gerçekleştirdiği değil, orada bulunmanın gerçekte ne gibi ek bir katkı sağladığıdır.

Dış etkenlerden elde edilen analizler rakamları tamamlar, ancak temel neden analizinin yerini almaz

Planlanan gösterge panosuna ek olarak harici istem takibi de olası bir seçenektir. Bu, seçilen soruları bir yapay zeka sistemine tekrar tekrar sorarak, yanıtlarda hangi şirketlerin, ürünlerin veya bilgi kaynaklarının göründüğünü gözlemlemeyi içerir.

Bu tür çalışmalar, tescilli platform metriklerinin gelişimini bağlamlandırmaya yardımcı olabilir. Bir şirket teknik ürün bilgilerini geliştirir ve bunun sonucunda ilgili test sorularında daha sık doğru yanıt verirse, bu potansiyel bir etkiyi gösterir.

Bu bir kanıt olmazdı. Harici test soruları, gerçek kullanıcı konuşmalarını yalnızca kısmen yansıtır. Soruların seçimi, kelime seçimleri, konuşma bağlamı ve tekrar sıklığı sonucu etkiler. Dahası, test edilen sorular, gerçek platform metriklerinin türetildiği sorularla örtüşmeyebilir.

Bir diğer tuzak ise gözlem alanının seçiminde yatmaktadır. Sadece kendi markasının zaten güçlü olduğu sorulara odaklanmak, kullanışlı ancak çok anlamlı olmayan bir başarı ölçümü sağlayabilir. Tersine, yalnızca birkaç özellikle önemli arama modelini dikkate almak, diğer birçok kullanım senaryosunun gözden kaçmasına yol açabilir.

Bu nedenle, dış analizler yapılandırılmış tanı araçları olarak son derece değerlidir. Hipotezler geliştirebilir, yanıt kalitesini karşılaştırabilir ve değişiklikleri belgeleyebilirler. Daha sonra, dahili platform verileri, ölçülen gerçek kullanıcı davranışının da eş zamanlı olarak değişip değişmediğini gösterebilir.

İki bakış açısı da birbirini tamamlıyor. Ancak hiçbiri tek başına piyasanın tam bir resmini sunmuyor.

Şirket içi çözüme benzer bir yaklaşım: Xpert.Digital, B2B pazarlama ve satışta operasyonel boşlukları nasıl kapatıyor? – Akıllı İçerik Odaklı İşletme - Görsel: Xpert.Digital

Xpert.Digital, Konrad Wolfenstein liderliğinde veri odaklı bir B2B endüstri merkezidir. Şirket, endüstriyel ortaklar için harici, yarı şirket içi bir çözüm görevi görerek, müşterinin tarafında ek kaynaklara ihtiyaç duymadan pazarlama, içerik ve satış alanlarındaki operasyonel boşlukları kapatmaktadır.

Daha fazla bilgi burada:

• Şirket içi çözüme benzer bir yaklaşım: Xpert.Digital, B2B pazarlama ve satışta operasyonel boşlukları nasıl kapatıyor? – Akıllı İçerik Odaklı İşletme

GEO'nun sadece göstermelik temel performans göstergelerine değil, doğrulanabilir sonuçlara ihtiyacı var

Planlanan araç, Üretken Motor Optimizasyonu hakkındaki tartışmanın önemini de artıracaktır. Bu, şirketlerin ve sundukları ürün/hizmetlerin üretilen yanıtlarda doğru ve ilgili şekilde değerlendirilmesi için koşulların iyileştirilmesi anlamına gelir.

Bu çalışma, belirli bilgi sorunlarını çözdüğü durumlarda ekonomik olarak karlı hale gelir: belirsiz ürün açıklamaları, çelişkili şirket bilgileri, yetersiz açıklanmış performans özellikleri veya tipik müşteri sorularına eksik yanıtlar.

Ancak, öncelikle marka упоминаmalarının sayısını artırmayı hedefleyen ancak bunların alaka düzeyini iyileştirmeyen optimizasyon sorunlu olacaktır. Eğer упоминаmalar kullanıcı yönlendirmesini kolaylaştırmıyor veya ilgili iş bağlantılarına katkıda bulunmuyorsa, daha fazla упоминаma zayıf bir ölçüt olarak kalabilir.

Dolayısıyla gelecekteki bir kontrol paneli iki zıt gelişmeyi teşvik edebilir. Şirketler ilk kez platform içi ölçümler alacakları için performans izlemeyi iyileştirebilir. Bununla birlikte, yükselen eğriler eleştirel bir şekilde değerlendirilmeden etkili önlemlerin kanıtı olarak kullanılırsa, yüzeysel başarı vaatleri için bir pazar da oluşturabilir.

Güvenilir bir değerlendirme, değişiklikleri belgelemeyi, uygun karşılaştırma dönemlerini seçmeyi ve diğer etkileyici faktörleri dikkate almayı gerektirir. Buna rağmen, belirsizlik devam eder. Özellikle vaka sayılarının az olduğu durumlarda, tek bir gün veya birkaç ek temas, tabloyu önemli ölçüde değiştirebilir.

Dolayısıyla, gerçekçi bakış açısı şudur: Yeni bir ölçüm cihazı gözlemlenebilirliği artırır. Ancak sağlam analiz gereksinimlerini ortadan kaldırmaz.

Kimlik doğrulama, kimlikleri korurken aynı zamanda erişimi de kısıtlayabilir

Mevcut bilgilere göre, İş Merkezi'ne erişim, şirketi temsil etme yetkisinin doğrulanmasına bağlı olacaktır. Shopify mağazası bağlamak olası yöntemlerden biri olarak belirtilmiştir. Ancak bu, yalnızca Shopify satıcılarına izin verileceği veya çevrimiçi mağazanın zorunlu olduğu anlamına gelmez.

Koruma ihtiyacı anlaşılabilir bir durumdur. Şirketler verileri işleyebiliyor ve kendi adlarına bir aracı çalıştırabiliyorsa, yetkisiz kişilerin bu işlevleri üstlenmesini önlemek şarttır. Bu nedenle doğrulama, güven mimarisinin ayrılmaz bir parçasıdır.

Rekabet sorunu ise tasarımla ilgilidir. Standartlaştırılmış ticaret sistemlerine özellikle kolay entegre olan bir süreç, diğer şirketler için daha karmaşık olabilir. Bu durum, örneğin danışmanlık firmalarını, yerel hizmet sağlayıcılarını, el sanatları işletmelerini veya geleneksel bir çevrimiçi mağazası olmayan uzmanlaşmış B2B sağlayıcılarını etkileyebilir.

En önemli soru, alternatif doğrulama yöntemlerinin sağlanıp sağlanmayacağıdır. Örneğin, kontrollü şirket alan adları veya yetkilendirmenin doğrulanabilir diğer kanıtları düşünülebilir. Bu tür yöntemlerin sunulup sunulmayacağı ise henüz belli değil.

Ekonomik önem, göreceli erişim maliyetlerinde yatmaktadır. Küçük teknik engeller bile, büyük sağlayıcıların uzman ekiplere sahip olup olmamasına veya küçük şirketlerin kurulumu kendilerinin halletmesi gerekip gerekmemesine bağlı olarak farklı etkilere sahip olabilir.

Dolayısıyla, daha küçük sağlayıcılar için bir dezavantaj olası bir risktir, ancak henüz kanıtlanmış bir sonuç değildir. Bu, uygulanan prosedürlere, harcanan çabaya ve erişilebilirliğe bağlıdır.

Kuruluş tanıma, ekonomik şeffaflık için teknik bir ön koşul haline geliyor

Yukarıda açıklanan beta koduna ilişkin bulgular, başka bir mekanizmayı da ortaya koyuyor: Kullanıcılar vurgulanan şirket adına tıkladığında, bir şirket profili kenar çubuğunda görünebilir. Bu, ChatGPT'nin markayı bağımsız bir varlık olarak tanımasını, desteklenen bir şirket türüne atamasını ve özelliği etkinleştirmesini gerektirir.

Bu mantık ekonomik açıdan önemlidir çünkü bir şirketin sadece anılması ile yapılandırılmış bir kurumsal varlık arasında ek bir katman oluşturur. Bir şirketten sözlü olarak bahsedilmesi, otomatik olarak aranabilir bir profil oluşturmaz.

Belirlenebilen dört şirket türü, hangi sektörlerin tam olarak kapsandığı konusunda henüz güvenilir bir açıklama yapılmasına olanak tanımamaktadır. Bunların kesin sınırları da belirsizliğini korumaktadır. Bu tür kategorilerin varlığı başlangıçta yalnızca, bu işlevin her tanımlanmış kuruluşa ayrım gözetmeksizin uygulanmadığını göstermektedir.

Bu nedenle şirketler için tutarlı bir dijital kimlik giderek daha önemli hale geliyor. Benzersiz isimler, doğrulanabilir şirket bilgileri ve markaların, ürünlerin ve şirketlerin net bir şekilde sınıflandırılması karışıklığı önlemeye yardımcı olabilir. Ancak bu, herhangi bir özel teknik faydayı garanti etmez.

Özellikle benzer isimli şirketler, kurumsal gruplar veya markalar genel terimler kullandığında, yanlış sınıflandırma sorunu açıkça ortaya çıkar. Yanlış kuruluş tespit edilirse, biçimsel olarak doğru bir bahsetme sayısı bile ekonomik olarak yanıltıcı olabilir.

Bu nedenle, sonraki analizde yalnızca veri toplama sıklığı değil, aynı zamanda doğru şirketin kastedilip kastedilmediği de sorgulanmalıdır.

Şirket profilleri, web sitesine giden yolu kısaltabilir veya web sitesine erişimi gereksiz hale getirebilir

Talimatlara göre, oluşturulması planlanan profilde logo, resimler, web sitesi, teslimat koşulları, iade politikası ve doğrulama durumu yer alabilir. Ayrıca, işletme temsilcisi de buradan başlatılabilir.

Bu unsurlar sadece görsel sunumla ilgili değildir. Satın alma kararıyla ilgili sorularla yakından ilişkilidirler: Doğru tedarikçi bu mu? Şartlar ve koşullar nelerdir? Sunum ne kadar güvenilir? Somut bir cevabı nereden alabilirim?

Bu soruların ne kadar çoğu ChatGPT içinde doğrudan yanıtlanırsa, şirket web sitesine ilk ziyaret o kadar gereksiz hale gelir. Bu mutlaka bir dezavantaj olmaz. Kullanıcı web sitesine daha bilgili bir şekilde ulaşabilir ve orada daha hedefli eylemlerde bulunabilir.

Öte yandan, şirket kendi dijital platformlarında bilgi sürecini şekillendirme fırsatının bir kısmını kaybedebilir. Bu durumda platform, yalnızca dikkat çekmekle kalmayacak, aynı zamanda ilk seçim sürecinin daha büyük bir bölümünü de üstlenecektir.

Bu durum, geleneksel trafik hedeflerinin değerlendirilmesinde bir sorun yaratmaktadır. Daha az web sitesi ziyareti, düşük taleple ilgili olabilir. Ancak, daha verimli ön eleme sürecini de yansıtabilir. Tersine, daha fazla ziyaret, yalnızca eksik bilgilerden kaynaklanıyorsa, mutlaka kalitede bir iyileşme anlamına gelmez.

Dolayısıyla ekonomik açıdan mantıklı hedef ölçüt, kişinin kendi web sitesindeki maksimum trafik değil, bilgi ihtiyacından uygun iş bağlantısına giden güvenilir ve karlı bir yol olmalıdır.

İşletme temsilcisi, müşteri hizmetlerini satın alma kararına daha da yaklaştırır

Bir iş temsilcisi bu yaklaşımı daha da değiştirebilir. Potansiyel müşteriler platform içinde doğrudan soru sorarsa, şirket web sitesini ziyaret etmeden önce şu anda gerçekleştirilen bilgi ve danışmanlık çalışmalarının bir kısmı tamamlanabilir.

Potansiyel fayda, tekrar eden soruların daha hızlı işlenmesinde yatmaktadır. Teslimat bölgeleri, ürün özellikleri, iade politikaları veya temel uygulama olanakları, saklanan bilgilerin güncel ve açık olması koşuluyla, yapılandırılmış bir şekilde açıklanabilir.

Ancak B2B sektöründe, genel bilgiler ile bağlayıcı tavsiyeler arasında dikkatli bir ayrım yapmak özellikle önemlidir. Bir temsilci, tedarikçinin tanımladığı hizmetleri açıklayabilir. Bu, karmaşık teknik yetenekleri, bireysel fiyatlandırmayı veya yasal olarak ilgili yükümlülükleri güvenilir bir şekilde değerlendirebileceği anlamına gelmez.

Bu nedenle, maliyet analizi yalnızca tasarruf edilen çağrı dakikalarıyla sınırlı kalmamalıdır. Ek maliyetler arasında veri bakımı, kalite kontrolü, sorumluluklar ve belirsiz durumların ele alınması yer alır. Güncel olmayan bilgilere sahip bir temsilci, sorguları azaltmak yerine daha fazla sorgu oluşturabilir.

Ekonomik açıdan bakıldığında, standart soruları verimli bir şekilde çözüp karmaşık sorunları ilgili kişilere iletmesi durumunda görevlendirilmesi ikna edici olacaktır. En iyi ajan, her soruyu yanıtlayan değil, bilgi tabanının sınırlamalarını güvenilir bir şekilde dikkate alan kişi olacaktır.

Bu durum, temsilcinin arkasındaki organizasyonu, görüşmenin görünür yüzeyi kadar önemli kılıyor.

Paylaşımlı aracı erişimi, reklam ve organik görünürlüğün ayrılmasını daha da önemli hale getiriyor

Kod notlarında aynı müşteri temsilcisiyle sohbet etmenin dört yolu açıklanıyor. Bunlardan biri, giriş alanının üzerinde yer alan bir reklam olması gerekiyor. Bu yapı gerçekten uygulanırsa, organik ve ücretli potansiyel müşteriler aynı iş etkileşiminde birleşebilir.

Bu, ücretli varlığın organik yanıtları otomatik olarak etkilediği anlamına gelmez. Şirket verilerinin ve reklamcılığın teknik olarak birbirinden ayrılamaz hale geldiğini de kanıtlamaz. Ancak, ölçümleme ihtiyacına işaret etmektedir.

Bir kullanıcı İşletme Temsilcisine bir reklam aracılığıyla, diğeri ise bir şirket profili aracılığıyla erişirse, her ikisi de aynı iletişim arayüzünü görebilir. Ancak, ekonomik değerlendirme amacıyla, erişim yöntemleri birbirinden ayırt edilebilir kalmalıdır.

Aksi takdirde, iletişimlerin ne kadarının ücretli erişimden, organik bahsetmelerden veya diğer giriş noktalarından kaynaklandığını belirlemek zor olurdu. Sonraki performans ölçümü, çift sayıma veya bireysel iletişim kanallarının maliyetlerinin hafife alınmasına da yol açabilir.

Kullanıcılar için ise şeffaflık sorunu paralel olarak ortaya çıkıyor. Genel bir yapay zeka yanıtı mı aldıklarını yoksa şirkete özgü bir temsilciyle mi etkileşim kurduklarını anlayabilmelidirler. Net etiketleme, yalnızca kullanıcıları değil, şirketleri de yanlış beklentilerden korur.

Bilgiye erişim, kurumsal sunum ve reklamcılık birbirine ne kadar yakınlaşırsa, bu işlevler arasındaki net sınırlar da o kadar önem kazanır.

Platform, her satışı kendi başına yönetmek zorunda kalmadan da önem kazanabilir

OpenAI'nin bakış açısına göre, potansiyel stratejik değer yalnızca ek reklam gelirinde yatmıyor. Bir iş merkezi, şirketlerle ilişkileri derinleştirebilir ve platformu iş rehberliği için bir yer olarak güçlendirebilir.

Şirketler verilerini orada sakladığında, görünürlüklerini orada ölçtüğünde ve müşteri iletişimlerini orada desteklediğinde, birbirine bağlı birçok kullanıcı ilişkisi ortaya çıkar. Başka bir platforma geçmek, artık sadece tek bir pazarlama kanalını değil, birçok kurumsal süreci etkileyecektir.

Potansiyel gelir akışları ile mevcut teklifler arasında ayrım yapmak önemlidir. Analitik, Profiller veya İş Temsilcilerinin gelecekte ücrete tabi olup olmayacağı belirsizliğini koruyor. Belirli fiyatlandırma ve sözleşme modelleri de bilinmiyor.

Ücretsiz temel hizmetler ve daha büyük şirketler için ek hizmetler gibi farklı ekonomik modeller düşünülebilir. Diğer şirket teklifleriyle yakın entegrasyon da düşünülebilir. Bunlar senaryolardır, kesinleşmiş planlar değildir.

Platformun temel mantığı şu şekilde açıklanabilir: Talebi bir araya getiren ve ilgili tedarikçilere erişimi şekillendiren kişi, tüm satın alma sürecine sahip olmadan da ekonomik etki yaratabilir.

Bu nedenle, şirketler için yalnızca potansiyel kullanım fiyatı önemli olmayacaktır. Veri erişimine, ölçüm tanımlarına, erişime ve müşteri iletişimine olan bağımlılıklar da aynı derecede önemli olacaktır.

Profesyonel uyumluluğa daha fazla önem verilmesi durumunda, daha küçük ölçekli sağlayıcılar bundan fayda sağlayabilir

Rekabet üzerindeki potansiyel etki belirsiz. Bir yandan, tanınmış markalar ve teknolojik olarak gelişmiş şirketler avantajlı olabilir. Öte yandan, diyalog tabanlı yanıtlar, kullanıcılar çok spesifik gereksinimler formüle ederse, uzmanlaşmış sağlayıcılara bir fırsat sunabilir.

Küçük bir üreticinin, belirli bir uygulama için özellikle uygun olması için tüm bir ürün kategorisinde lider olması gerekmez. Uzmanlaşmış tavsiye, daha geniş bir ürün yelpazesine sahip bir rakibin tavsiyesinden daha çok belirli bir soruna uygun olabilir.

Bu tür hizmet sağlayıcıların fayda sağlaması için, yeteneklerinin doğru bir şekilde belirlenmesi ve açıkça tanımlanması gerekir. Belirsiz performans özellikleri, çelişkili veriler veya yetersiz tanımlanabilir bir şirket kimliği bu değerlendirmeyi engelleyebilir.

Aynı zamanda, bunun otomatik olarak daha küçük uzman şirketlere avantaj sağladığı sonucuna varmak da erken olur. Sistemin gerçekten de marka bilinirliğine veya diğer göstergelere kıyasla mesleki niteliklere daha fazla ağırlık verip vermediği, şu ana kadar elde edilen bilgilerden belirlenemez.

Dolayısıyla dengeli bakış açısı şu şekildedir: İş merkezi bilgi engellerini azaltabilir, ancak aynı zamanda katılım için yeni koşullar da yaratabilir. Rekabeti artırıp artırmayacağı veya mevcut avantajları güçlendirip güçlendirmeyeceği erişime, tanınırlığa, sunuma ve ölçülebilirliğe bağlıdır.

Özellikle küçük şirketler için, yalnızca alım satım sistemlerine özel olarak uyarlanmamış, basit ve doğrulanabilir bir erişim büyük önem taşıyacaktır.

Şirketler, büyük optimizasyon bütçeleri yatırmadan önce veri bakımı ve sorumluluklarını tanımlamalıdır

Girişimcilik hazırlığı için mantıklı bir sıra, tanımlanabilir işlevlerden türetilebilir. Başlangıç ​​noktası, mümkün olduğunca çok yapay zeka bahsine ulaşmak değil, kişinin kendi bilgi tabanının kalitesidir.

Şirket adı, web sitesi, hizmet açıklaması, ürün özellikleri ve şartlar ve koşullar tutarlı olmalıdır. Değişikliklerden sorumlu kişiler açıkça tanımlanmalıdır. Özellikle birden fazla şirket veya marka söz konusu olduğunda, hangi kuruluşun hangi ifadelerden sorumlu olduğunu bilmek çok önemlidir.

İkinci bir odak noktası ise kendi ölçüm yetenekleridir. Şirketler, hangi ziyaretleri ve sorguları zaten güvenilir bir şekilde takip edebildiklerini ve sınırlamalarının nerede olduğunu bilmelidir. Ek bir platform paneli, işlevsel bir dahili analizin yerini alamaz.

Üçüncüsü, potansiyel bir iş temsilcisinin içerik konusunda net sınırlara ihtiyacı vardır. Sağladıkları bilgilere dayanarak hangi soruları yanıtlamalarına izin verilir? Soruları ne zaman bir meslektaşlarına iletmeleri gerekir? Güncel olmayan bilgiler nasıl düzeltilir? Sorunlu yanıtları kim inceler?

Dördüncüsü, deneyler sonuçları yorumlanabilir kalacak şekilde tasarlanmalıdır. Ürün verileri, web sitesi, reklam ve iletişim stratejisi aynı anda değiştirilirse, daha sonraki herhangi bir iyileşmeyi tek bir önleme bağlamak zorlaşır.

Bu hazırlık, ürün lansmanı gecikse veya nihai özellik seti farklı olsa bile faydalıdır. Belirli platformdan bağımsız olarak şirketin bilgi kalitesini artırır.

En önemli soru, sayıların gösterilmesinin doğrulanabilir bir kontrol anlamına gelip gelmediğidir

Planlanan iş merkezi, yapay zeka destekli görünürlük ile iş performansı ölçümü arasındaki önemli bir boşluğu kapatabilir. Bahsedilme ve tıklamalarla ilgili doğrudan veriler, şu anda şeffaf olmayan bir bilgi sürecine ek bir gözlem noktası sağlayacaktır.

Ancak, sınırlamaları da aynı derecede açıktır. Net tanımlar, şeffaf erişim kuralları ve gerçek iş sonuçlarıyla bağlantı olmadan, kullanışlılığı sınırlı kalmaktadır. Yönlendirmelerin ve rekabet verilerinin eksikliği, değişiklikleri açıklamayı zorlaştırmaktadır. Tanımlanmamış izlenimler, ilk rakamların yorumlanmasını zaten karmaşıklaştırmaktadır.

Şirket profilleri ve iş temsilcileriyle birleşimi, bu geliştirmeyi tek başına bir analiz aracına kıyasla ekonomik olarak daha cazip hale getiriyor. Bu, ChatGPT'nin rolünü bilgi yayımından entegre bir iletişim ve karar verme arayüzüne doğru genişletebilir.

Bu nedenle en güçlü haklı bakış açısı, ne öneminin genel olarak abartılması ne de erken bir değersizleştirmedir. Bu araç, ilgili bir temas noktasını daha ölçülebilir hale getirdiği için faydalı olabilir. Bununla birlikte, eksiksiz bir piyasa resmi sunmaz ve GEO önlemlerinin başarısını otomatik olarak kanıtlamaz.

Şirketler için değeri, daha iyi bilginin daha iyi kararlara yol açıp açmayacağına bağlı olacaktır: daha doğru temsiller, daha ilgili sorular, daha verimli müşteri hizmetleri ve kanıtlanabilir bir ekonomik katkı. Bahsedilme sayısı bir başlangıç ​​​​olacak, ancak nihai sonuç olmayacaktır.

Görünürlükten güvene: Xpert.Digital ile ölçeklenebilir yolunuz - Resim: Xpert.Digital

Endüstriyel B2B'de sürdürülebilir iş ilişkileri nadiren bir gecede ortaya çıkar. Görünürlük, profesyonel uygunluk, tekrarlayan temas noktaları ve artan güven yoluyla adım adım gelişirler. Xpert.Digital'in 4 aşamalı modeli tam olarak bunu ele alıyor: Yönetilebilir bir giriş noktasıyla başlayan ve gerekirse iş geliştirme alanında daha derin iş birliğine dönüşebilen yapılandırılmış bir yol sunuyor.

Bu model, yüksek sesli pazarlama vaatlerine güvenmek yerine, ilişkiyi ön plana çıkarıyor. Şirketler, net bir şekilde tanımlanmış, kolayca hesaplanabilir ölçütlerle başlıyor ve ardından kendi deneyimlerine dayanarak iş birliğini ne kadar genişletmek istediklerine karar veriyorlar. Bu kesintisiz güven oluşturma sürecinin kilit faktörü: Platform, rahatsız edici reklamları tamamen ortadan kaldırıyor, böylece editoryal odak yalnızca şirketlerin uzmanlığına yöneliyor.

Daha fazla bilgi burada:

• Görünürlükten güvene: Xpert.Digital ile ölçeklenebilir yolunuz

☑️ İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Anadilinizde yazışma imkanı!

Konrad Wolfenstein

Ben ve ekibim, kişisel danışmanınız olarak size hizmet vermekten mutluluk duyarız.

Benimle iletişime geçmek için buradaki iletişim formunu doldurabilir [email protected]:veya +49 7348 4088 965 numaralı telefondan beni arayabilirsiniz. E-posta adresim

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

☑️ KOBİ'lere strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında destek

☑️ Dijital stratejinin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi ve dijitalleşme

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimize edilmesi

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme / Pazarlama / Halkla İlişkiler / Ticaret Fuarları