ხელოვნურმა ინტელექტმა მომხმარებლის ქცევა იმაზე სწრაფად შეცვალა, ვიდრე ბიზნესს ადაპტაცია შეუძლია
ხელოვნურმა ინტელექტმა მომხმარებლის ქცევა 18 თვეში შეცვალა, ბიზნესები კი კვლავ ძველი გეგმებით მუშაობენ. გაიგეთ, რატომ იზრდება ნაპრალი ბაზარსა და კომპანიებს შორის.
ბოლო 18 თვის განმავლობაში ხელოვნურმა ინტელექტმა (AI) რადიკალურად შეცვალა ის, თუ როგორ ეძებენ, პოულობენ და ყიდულობენ მომხმარებლები პროდუქტებსა თუ სერვისებს. მიუხედავად ამისა, კომპანიების უმეტესობა კვლავ 12-თვიანი დაგეგმარების ციკლებით მუშაობს, რაც ქმნის მზარდ ნაპრალს ბაზრის რეალურ მოთხოვნებსა და ბიზნესის შესაძლებლობებს შორის.
ეს შეუსაბამობა არ არის მხოლოდ დროებითი შეფერხება; ეს არის სტრუქტურული პრობლემა, რომელიც ყოველდღიურად უფრო ღრმავდება. სანამ ბიზნესები წლიურ ბიუჯეტებსა და სტრატეგიებს ამტკიცებენ, AI-ზე დაფუძნებული ტექნოლოგიები მომხმარებლის მოლოდინებს ყოველთვიურად აახლებს.
დაგეგმვის ნაპრალი: 18 თვე 12-ის წინააღმდეგ
მთავარი გამოწვევა იმაში მდგომარეობს, რომ AI-მ მომხმარებლის ქცევის ტრანსფორმაცია სულ რაღაც წელიწადნახევარში შეძლო. ბიზნესების უმეტესობა კი კვლავ ტრადიციულ, ხისტ დაგეგმარების მოდელებს ეყრდნობა. აი, სად იჩენს თავს ეს ნაპრალი:
- რეაგირების სისწრაფე: როდესაც მომხმარებელი იწყებს AI ჩატბოტების ან გენერაციული ძიების (SGE) გამოყენებას ინფორმაციის მისაღებად, ბიზნესი, რომელიც მხოლოდ წლის ბოლოს გეგმავს სტრატეგიის გადახედვას, უკვე ჩამორჩენილია.
- მოლოდინების ცვლილება: მომხმარებლები ახლა ელიან მყისიერ, პერსონალიზებულ და ზუსტ პასუხებს. ტრადიციული
Impression → Click → Landing pageმოდელი ნელ-ნელა ადგილს უთმობს პირდაპირ პასუხებს ძიების შედეგების გვერდზე. - ტექნოლოგიური ინერცია: ბიზნეს პროცესების ადაპტაციას ხშირად იმაზე მეტი დრო სჭირდება, ვიდრე თავად ტექნოლოგიის განვითარებას.
რატომ იზრდება ნაპრალი?
ნაპრალი ბიზნესსა და მომხმარებელს შორის მხოლოდ იმიტომ კი არ იზრდება, რომ ტექნოლოგია სწრაფია, არამედ იმიტომაც, რომ ბიზნესის შიდა სტრუქტურები ზედმეტად სტატიკურია. AI-ს ეპოქაში წარმატება დამოკიდებულია იმაზე, თუ რამდენად სწრაფად შეუძლია კომპანიას მონაცემების დამუშავება და მათი გამოყენება მომხმარებლის ახალი გამოცდილების შესაქმნელად.
მონაცემთა ხარისხი და ხელმისაწვდომობა
AI-ს ეფექტურობა პირდაპირკავშირშია იმ მონაცემებთან, რომლებზეც ის წვრთნება. ბევრ კომპანიაში მონაცემები კვლავ იზოლირებულ „სილოსებშია“ მოქცეული, რაც შეუძლებელს ხდის AI ინსტრუმენტების სრულფასოვან გამოყენებას. მომხმარებელი კი ამ დროს უკვე იყენებს ინსტრუმენტებს, რომლებიც ამ მონაცემებს სხვა წყაროებიდან იღებენ.
სტრატეგიული მოქნილობის ნაკლებობა
12-თვიანი გეგმა AI-ს ეპოქაში ზედმეტად ხისტია. ბიზნესებს სჭირდებათ უფრო მოკლე, ადაპტური ციკლები, რათა ფეხი აუწყონ ისეთ ცვლილებებს, როგორიცაა Google-ის გენერაციული ძიების განახლებები ან ახალი AI ასისტენტების გამოჩენა ბაზარზე.
როგორ უნდა შევამციროთ ნაპრალი?
იმისათვის, რომ ბიზნესმა შეძლოს გადარჩენა და განვითარება ამ სწრაფად ცვალებად გარემოში, აუცილებელია რამდენიმე ფუნდამენტური ნაბიჯის გადადგმა:
- გადასვლა ადაპტურ დაგეგმარებაზე: წლიური გეგმების ნაცვლად, ბიზნესმა უნდა დანერგოს კვარტალური ან უფრო ხშირი გადახედვის მექანიზმები.
- ფოკუსირება პასუხების ოპტიმიზაციაზე (AEO): ტრადიციული SEO-ს პარალელურად, მნიშვნელოვანია კონტენტის ისე სტრუქტურირება, რომ AI მოდელებმა მარტივად შეძლონ მისი აღქმა და პასუხად გაცემა.
- მონაცემთა ჰიგიენა: სტრუქტურირებული მონაცემების (Schema markup) გამოყენება კრიტიკულად მნიშვნელოვანი ხდება, რათა AI-მ თქვენი ბიზნესის შესახებ ზუსტი ინფორმაცია მიიღოს.
საბოლოო ჯამში, AI-მ შეცვალა თამაშის წესები. ბიზნესები, რომლებიც ვერ შეძლებენ თავიანთი შიდა პროცესების აჩქარებას მომხმარებლის ქცევის შესაბამისად, რისკავენ აქტუალობის დაკარგვას იმ სამყაროში, სადაც პასუხები წამებში მიიღება.
მსგავსი სტატიები
Google-ში „ხანძარი“ არ არის: რატომ ფლობს კომპანია AI-ლიდერობისთვის საჭირო ყველა რესურსს
Google ფლობს ყველა საჭირო რესურსს — მონაცემებს, ჩიპებსა და კაპიტალს — AI სფეროში ლიდერობისთვის. სტატიაში განხილულია, შეძლებს თუ არა კომპანია საკუთარი საძიებო ბიზნესის ტრანსფორმაციას.
LiveRamp აფართოებს პარტნიორობას OpenAI-სთან: პირველადი მონაცემების გამოყენება ChatGPT-ის რეკლამებში
LiveRamp აფართოებს OpenAI-სთან პარტნიორობას, რაც ChatGPT-ის რეკლამებში RampID-ის მეშვეობით პირველადი მონაცემების გამოყენებისა და ტარგეტირების გაუმჯობესების შესაძლებლობას იძლევა.

Google-ის AI საპილოტე პროგრამა ზოგიერთ საიტს სარეკლამო შემოსავლის 0.1%-ზე ნაკლებს უხდის
Google-ის AI საპილოტე პროგრამა მცირე საიტებს სარეკლამო შემოსავლის სიმბოლურ ნაწილს უხდის. მონაწილეები ანაზღაურების დაანგარიშების მეთოდოლოგიის გაუმჭვირვალობაზე ჩივიან.