Yapay zekanın yükselişi: Ücretli ve organik coğrafi arama motorlarını iyileştirme ihtiyacı

Son iki yıldır markalara verilen tavsiyeler büyük ölçüde aynıydı: Yapay zeka tarafından bahsedildiğinizden ve önerildiğinizden emin olun , istenen sonuçlar elde edilecektir.

İster arama motoru optimizasyonu (GEO) ister yapay zeka arama motoru optimizasyonu (AEO) olarak adlandırılsın, amaç aynı kalır: Yapay zekanın markanızı anlamasını, markanız hakkında doğru bilgilere ulaşmasını ve bir müşteri sorduğunda onu önermesini sağlamak.

Bu durum, Amazon'un ikinci çeyrek sonuçlarında bu tavsiyeyi baltalamaya başlayan bir rakamı sessizce yayınlamasına kadar devam etti.

Andy Jassey, Alexa for Shopping'de sponsorlu bir reklamı tıklayan alışverişçilerin, tıklamayanlara kıyasla %48'den fazla satın alma yapma ve %21 daha fazla harcama yapma olasılığının olduğunu açıkladı.

Bu veriler Amazon'un kendisinden geliyor ve bağımsız bir sektör standardı değil, ancak ücretli reklam yerleştirmelerinin yapay zeka destekli alışveriş deneyiminin sadece yanında var olmak yerine, ayrılmaz bir parçası haline geldiğinin en net göstergelerinden biri .

Bu önemli çünkü yapay zeka destekli alışveriş, birbirinden çok farklı iki modele ayrılmaya başlıyor: en iyi ürünleri göstermeyi amaçlayan açık destek sistemleri ve önerileri çevreleyen iş ortamını kontrol eden kapalı ekosistemler.

Markalar için bu modeller, görünürlüğün değeri konusunda çok farklı algılar yaratıyor.

Yapay zekâ destekli alışveriş platformları neden farklılaşıyor?

Yakın zamana kadar, yapay zekanın tek bir varlık olarak ortaya çıkışından bahsetmek mantıklıydı. Bir marka, modelin kendisini anlayacağını, asistanın onu hatırlayacağını ve bir müşteri ilgili bir soru sorduğunda markayı önereceğini umuyordu. Ancak, öneri sağlayan platformun aynı zamanda para kazanmayı hedeflediği bir reklamcılık işi de olduğunda, bu varsayımı sürdürmek zorlaşıyor.

Amazon bunun en açık örneğidir. Sponsorlu bir reklam, müşterinin ne satın alacağına karar verdiği aynı konuşma yolunda görünebilir. Google da benzer bir yönde ilerliyor ve reklamları giderek daha fazla konuşmaya dayalı arama ve alışveriş deneyimlerine entegre ediyor.

Ticari teşvik oldukça açık. Yapay zekâ destekli bir konuşma içindeki ücretli öneriler, geleneksel reklamlardan daha yüksek dönüşüm oranları elde ederse, platformlar Plus reklamlarını bu konuşmalara entegre etmek için güçlü bir gerekçe bulacaklardır.

Ancak, açık uçlu yardımlar farklı bir denklemle karşı karşıyadır. Değeri büyük ölçüde, tavsiyelerin birileri tarafından finanse edildiği için değil, alaka düzeylerine göre yapıldığı algısına bağlıdır.

Bu durum , gelir elde etme ve güven arasında çok daha zor bir denge yaratıyor . Sonuç, tek bir yapay zeka destekli alışveriş kanalı değil, farklı iş teşvikleri etrafında gelişen birden fazla ekosistem oluyor.

Coğrafi görünürlüğü (GEO) ve yapay zeka deneyimini (AEO) iyileştirmek hala yeterli mi?

Coğrafi görünürlük optimizasyonu (GEO) ve yapay zeka deneyimi optimizasyonunun (AEO) temel prensipleri geçerliliğini koruyor. Doğru, spesifik ve iyi organize edilmiş bilgiler, yapay zeka sistemlerine ürünü anlama ve uygunluğunu belirleme konusunda daha iyi bir şans veriyor.

Ancak önemli bir fark ortaya çıkıyor: GEO ve AEO görünürlük sorununu çözse de, iş sorununu mutlaka çözmüyorlar.

Bir marka yapay zeka önerilerinde yüksek görünürlüğe sahip olabilir, ancak bu görünürlüğü gelire dönüştürmekte başarısız olabilir. Benzer şekilde, ücretli görünürlük, zayıf temel ürün bilgilerini süresiz olarak telafi edemez. Yapay zekanın hala ürünün ne olduğu, hedef kitlesinin kim olduğu ve alternatiflerle nasıl karşılaştırıldığı hakkında güvenilir verilere ihtiyacı vardır.

Bu nedenle, markalar için soru, ürünlerinin tavsiye edilip edilmemesinin ötesine geçiyor. Her platformda tavsiyelerin nasıl işlediğini, reklamın karar verme sürecine dahil edildiğinde neler olduğunu ve görünürlüğünün nihayetinde müşteri kazanımına yol açıp açmadığını anlamaları gerekiyor.

Acenteler Tarafından Yürütülen Ticaret Geliştirme (ACO) programının rolü nerede yatmaktadır?

İşte bu noktada Aracılı Ticaret Optimizasyonu (ACO) önem kazanıyor.

GEO ve AEO öncelikle yapay zeka aracılığıyla markayı anlaşılabilir, erişilebilir ve görünür hale getirmeyi amaçlar. ACO ise bu sorunu iş düzeyine taşıyarak yapay zekanın satın alma kararlarını vermeye veya etkilemeye başlamasını sağlar.

Akıllı ajan için ürün içeriği denklemin sadece bir parçasıdır. Fiyat, bulunabilirlik, özellikler, varyasyonlar, teslimat, iadeler ve işlem tamamlama yetenekleri gibi birçok başka faktör de çok önemlidir. Bu nedenle, bir ürün yapay zeka için iyi optimize edilmiş olsa bile, ajanın harekete geçmesi için ihtiyaç duyduğu bilgiler eksik veya tutarsızsa, ajan için kötü bir seçim olmaya devam eder.

Bu nedenle, ACO, 5C prensipleri (Eksiksizlik, Bağlam, Alıntılar, Doğruluk ve Müşteri Edinimi) çerçevesinde anlaşılabilir.

İlk dört ilke, bir yapay zeka sisteminin bir ürünü anlayıp güvenle tavsiye edebilme yeteneğini belirlemeye yardımcı olur. Beşinci ilke ise, görünürlük ölçütlerinin tek başına yanıtlayamayacağı bir iş sorusunu ortaya koyar: Bu tavsiye müşteri edinimine yol açtı mı?

Dolayısıyla, ACO, yapay zeka destekli alışverişin bir sonraki aşamasına yönelik operasyonel yanıtı temsil eder: ürünlerin yapay zeka platformlarında nasıl göründüğünün sürekli olarak izlenmesi ve bu sistemler yolundan sapmaya başladığında içerik, katalog ve ticaret için temel verilerin düzeltilmesi.

Platformlar farklı reklam ve öneri yöntemleri geliştirdikçe bu durum giderek daha önemli hale geliyor. Bir marka, altta yatan platformlar farklı iş stratejileri benimserken, yapay zeka destekli alışverişin tek bir versiyonuna göre optimizasyon yapamaz.

Markalar şimdi ne yapmalı?

Çözüm, coğrafi arama motoru optimizasyonunu (GEO) veya yapay zeka destekli arama motoru optimizasyonunu (AEO) terk edip yeni bir terim benimsemek değil. Temel prensipler aynı kalıyor: doğru ürün bilgileri, net bir yapı, tutarlı veriler ve müşterilerin gerçekten sorduğu soruları yanıtlayan içerik. Günümüzdeki fark, markaların artık ilk öneriden sonra neler olduğunu izlemesi gerektiğidir.

Yapay zeka platformları hangi ürünleri öne çıkarıyor? Hangi rakipler pazar payı kazanıyor? Ürün bilgileri nerede yanlış veya eksik? Bu durum farklı destek programları arasında nasıl değişiklik gösteriyor? Bu süreçte ücretli tanıtım nerede devreye giriyor? Ve sonuç olarak, bu tanıtım ek müşteri kazanımı sağlıyor mu?

Amazon'un %48'lik dönüşüm oranı önemli çünkü bu oran, satın alma niyeti aşamasında yapay zekâ destekli bir konuşmanın içinde yer almanın, onunla birlikte yer almaktan ticari olarak farklı olabileceğini gösteriyor . Diğer platformlar da bu yolu izlerse, yapay zekâ varlığı, ücretli reklamcılık ve ticaret arasındaki ayrım daha da belirsizleşecektir.

Bu nedenle, fırsat coğrafi arama motoru optimizasyonunu (GEO) veya yapay zeka deneyimi optimizasyonunu (AEO) değiştirmekte değil, bunların üzerine inşa etmekte yatmaktadır. Yapay zeka, alışveriş sorularını yanıtlamaktan satın alma kararlarını etkilemeye doğru ilerledikçe, görünürlük nihai hedef olmaktan ziyade başlangıç ​​noktası haline gelir.

Bu mevcut durumdan fayda sağlayacak markalar, GEO/AEO'nun temellerini ACO ile birleştirerek beş temel unsuru (5 C) geliştiren ve nihayetinde yapay zekayı yalnızca ne sıklıkla bahsedildiğine göre değil, aynı zamanda ne kadar ek gelir sağladığına göre ölçen markalardır.