admin
Jei jūsų organinis srautas sumažėjo, bet jūsų dujotiekis atrodo gerai, jūs to neįsivaizduojate. Dirbtinio intelekto sugeneruoti atsakymai sulaiko kelionę anksčiau, o tai reiškia, kad vartotojai gauna tai, ko jiems reikia iš citatos ar rekomendacijos, dar prieš apsilankydami jūsų svetainėje. Paspaudimas niekada neįvyksta. Tačiau įtaka padarė.
Tai yra matavimo problema, kurios dauguma rinkodaros komandų dar neišsprendė, o KPI, apie kuriuos jos pateikia ataskaitas, nebuvo sukurti tam, kad ją užfiksuotų.
Jūsų prekės ženklas gali pasirodyti per 1000 AI atsakymų ir GA4 nieko nerodo
Citatos, prekės ženklo paminėjimai ir AI rekomendacijos neperduodamos per žymų tvarkyklę. Jie nesuaktyvina įvykio GA4 ir neužregistruoja seanso jūsų CRM. Jie įvyksta dirbtinio intelekto įrankio sąsajoje, o kai vartotojas pasiekia jūsų svetainę arba nepasiekia, įtaka jau buvo padaryta.
Norint sekti šiuos signalus, reikia tiesiogiai stebėti AI išvestis: kokios užklausos pateikiamos jūsų prekės ženklui, kuriuose įrankiuose ir kokiu dažniu bei kontekstu.
Tai visiškai kitoks duomenų rinkimo sluoksnis, nei turi dauguma komandų.
Sužinokite daugiau mūsų būsimame SEO internetiniame seminare.
AI signalų prijungimo prie verslo rezultatų kiekviename kanale būdai
Kai fiksuojate AI matomumo signalus, kita problema yra susieti juos su rezultatais.
Paskutinio paspaudimo ir net kelių palietimų priskyrimo modeliai nebuvo sukurti kelionėms, kuriose įtakingiausias kontaktinis taškas nepalieka paspaudimų srauto pėdsakų.
Sužinokite: laipsniškumo testavimas, leidžiantis atskirti AI matomumo poveikį, lyginant eksponuotų ir neeksponuotų segmentų našumą.
Sužinokite: medijos derinio modeliavimas, kuris apima platesnį požiūrį, kiekybiškai įvertinantis AI indėlį kartu su mokamais, natūraliais ir tiesioginiais kanalais viename pajamų modelyje.
Naudojant kartu, jie suteikia jums patikimą skaičių, kurį galite įtraukti į pokalbį apie biudžetą.
Trijų sluoksnių krūva, dėl kurios AI paieška yra patikima peržiūrint biudžetą
Stackas veikia nuosekliai.
Viršuje stebite AI matomumą: citavimo dažnį, balso dalį AI atsakymuose ir prekės ženklo paminėjimo dažnumą tokiuose įrankiuose kaip „ChatGPT“, „Gemini“ ir „Perplexity“.
Viduryje prieaugis ir MMM paverčia šį matomumą įvertintu konversijų poveikiu.
Apačioje jūs susiejate šiuos įvertinimus su konvejerio ir pajamų duomenimis, kad visa grandinė būtų stebima. Komandos, kurios tai daro teisingai, nenaudoja vienos naujos metrikos. Jie sujungia tris esamas disciplinas – SEO, medijos matavimą ir analizę – bendrai naudojamu duomenų modeliu.
DAC žiniasklaidos skyriaus viceprezidentė Felicia Delvecchio, SEO direktorius Vincentas DeLuca ir žiniatinklio analizės vadovas Gavinas Bowickas per nemokamą tiesioginę sesiją tiksliai apžvelgia, kaip šis modelis kuriamas.
Ką apima šis AI paieškos ir pajamų internetinis seminaras
- Kaip sekti AI matomumo signalus: citatas, paminėjimus ir rekomendacijas visame kanale
- Kurie prieaugio ir kelių kanalų modeliai sieja AI įtaką su faktiniais pajamų rezultatais
- Kurie KPI bus pašalinti 2026 m. ir kokia metrika atspindi tikrąjį našumą naudojant SEO, mokamus ir AI kanalus
- Kaip sukurti ataskaitų teikimo struktūrą, kuri derėtų visose SEO, žiniasklaidos ir analizės komandose ir išliktų, kai pristatote vadovams
Dėl to verta pasirodyti gyvai.
