როგორ შეცვლის ChatGPT-ის შიდა შოპინგი ციფრულ კომერციას: ახალი ეპოქის დასაწყისი

როდესაც OpenAI-მ ChatGPT-ში შიდა შოპინგის ფუნქცია დაამატა და Walmart-თან პარტნიორობა დაიწყო, ეს მხოლოდ მორიგი ტექნოლოგიური სიახლე არ ყოფილა. ეს ნაბიჯი მიანიშნებს ფუნდამენტურ ცვლილებაზე იმაში, თუ როგორ პოულობენ, ადარებენ და ყიდულობენ მომხმარებლები პროდუქტებს ინტერნეტში. პირველად ისტორიაში, მყიდველებს შეუძლიათ პროდუქციის დათვალიერება და შეძენა პირდაპირ ხელოვნურ ინტელექტთან (AI) საუბრისას — ძიების შედეგების, გაუთავებელი სქროლინგისა და შუამავალი პლატფორმების გარეშე.

იმის გასაგებად, თუ რას ნიშნავს ეს ძიების სისტემების, ონლაინ ბაზრებისა და ციფრული მარკეტინგის მომავლისთვის, Viant Technology-ის აღმასრულებელი დირექტორი, ტიმ ვანდერჰუკი, საკუთარ ხედვას აზიარებს. მისი აზრით, ეს ნაბიჯი გადაწერს მთელ ციფრულ ეკოსისტემას და დაანგრევს იმ „კარიბჭის მცველების“ დინამიკას, რომლებზეც Amazon და Google წლების განმავლობაში იყვნენ დამოკიდებულნი.

ვანდერჰუკი განმარტავს, თუ რატომ შეუძლია დიდ ენობრივ მოდელებზე (LLM) დაფუძნებულ შოპინგს გაყიდვების ძაბრის ტრანსფორმაცია, ატრიბუციის წესების შეცვლა და გზის გაკვალვა სრულიად ახალი ტიპის AI-ზე ორიენტირებული ბაზრისთვის.

ახალი ტიპის ბაზრის დასაწყისი

LLM-ზე დაფუძნებული კომერცია მიიჩნევა ფუნდამენტურ ცვლილებად არა მხოლოდ პროდუქტის აღმოჩენის პროცესში, არამედ ბრენდებთან და სერვისებთან ურთიერთქმედებაშიც. ტრადიციულად, Google, Amazon ან Walmart ციფრული კომერციის „კარიბჭის მცველებად“ გვევლინებოდნენ, სადაც ხილვადობა კონტროლდება რეიტინგებით, ალგორითმებითა და ბაზრის შიდა დინამიკით.

ხელოვნური ინტელექტის მომავალში ინტერფეისი ხდება სასაუბრო, პერსონალიზებული და ბევრად უფრო დინამიური. ეს მოდელი აღმოჩენის პროცესს აგებს მომხმარებლის განზრახვაზე (intent) და არა მხოლოდ საკვანძო სიტყვებზე. სტანდარტული ძიების შედეგების ნაცვლად, მომხმარებლებს ეყოლებათ AI ასისტენტები, რომლებსაც ესმით კონტექსტი: სად, როდის, რატომ და ვისთვის ყიდულობენ პროდუქტს. ეს პროცესი ძიება → კლიკი → გადახდა (Search → Click → Checkout) ჯაჭვს ერთ ინტელექტუალურ საუბარში აერთიანებს.

მარკეტოლოგებისთვის ეს ნიშნავს, რომ წარმატება დამოკიდებული იქნება ჩართულობის ხარისხსა და პროდუქტის შესაბამისობაზე და არა მხოლოდ სარეკლამო ბიუჯეტზე. ეს არის ძიების ეკონომიკის საპირისპირო მოდელი: სარეკლამო ადგილისთვის ბრძოლის ნაცვლად, ბრენდებს მოუწევთ რელევანტურობის მოპოვება ნდობისა და ბრენდის მშენებლობის გზით.

„კარიბჭის მცველების“ დინამიკის რღვევა

OpenAI-ის ეს ნაბიჯი უკვე იწვევს ძალთა ბალანსის გადანაცვლებას. ისეთი ძველი მოთამაშეები, როგორიცაა Amazon, დიდი ხანია სარგებლობენ როგორც მარაგების, ისე აღმოჩენის პროცესის კონტროლით. თუმცა, როდესაც აღმოჩენის ინტერფეისი მათი საძიებო ველებიდან დამოუკიდებელ ინტელექტუალურ მოდელებში (როგორიცაა ChatGPT) გადაინაცვლებს, სიტუაცია იცვლება.

მიუხედავად ამისა, ინკუმბენტები (ბაზარზე უკვე არსებული გიგანტები) სწრაფად შეეცდებიან ადაპტაციას LLM-ებთან ინტეგრაციით. თუმცა, ძალთა დინამიკა შეიცვლება: მთლიანი „ძაბრის“ ფლობიდან ისინი გადავლენ უფრო ღია, ორკესტრირებულ ბაზარზე მონაწილეობის რეჟიმში. ამ ახალ გარემოში უპირატესობა ექნება მას, ვინც საუკეთესო შედეგს შესთავაზებს მომხმარებელს და არა მას, ვინც ფლობს „ვირტუალურ დახლს“.

ბრენდებისა და მარკეტოლოგების ახალი როლი

როდესაც პროდუქტის აღმოჩენა ხდება სასაუბრო და პერსონალიზებული, ტრადიციული მედია სტრატეგიები ახალ მიდგომებს საჭიროებს. ბრენდებმა ოპტიმიზაცია უნდა გააკეთონ არა მხოლოდ საკვანძო სიტყვებისთვის, არამედ კონტექსტისთვის. ეს ზრდის სრული ციკლის რეკლამირების მნიშვნელობას, სადაც ფასიანი მედია სტრატეგიები მომხმარებლის განზრახვაზეა მორგებული.

AI-ზე დაფუძნებულ სამყაროში ხილვადობის გარანტიის ერთ-ერთი გზაა ის, რომ მომხმარებელმა ბრენდი სახელით მოითხოვოს. ამჟამად მარკეტოლოგები ბიუჯეტის თითქმის 70%-ს ხარჯავენ „მოთხოვნის მოპოვებაზე“ (Demand Capture) — ძიებასა და სოციალურ მედიაზე, და მხოლოდ 30%-ს „მოთხოვნის გენერირებაზე“ (Demand Generation), როგორიცაა Connected TV და სტრიმინგ აუდიო. AI-ს ეპოქაში ეს თანაფარდობა უნდა შეიცვალოს. გამარჯვებული ბრენდები მეტ ინვესტიციას ჩადებენ სთორითელინგში, რათა მომხმარებელმა მათ შესახებ მანამ იცოდეს, სანამ AI-ს კითხვას დაუსვამს.

პარტნიორობა დღეს, დეზინტერმედიაცია ხვალ

მოკლევადიან პერსპექტივაში ბაზრებსა და OpenAI-ს შორის სიმბიოზური ურთიერთობაა: პლატფორმები უზრუნველყოფენ მიწოდებასა და ლოჯისტიკას, OpenAI კი — წვდომას მომხმარებლის განზრახვაზე. თუმცა, გრძელვადიან პერსპექტივაში LLM-ებს შეეძლებათ პირდაპირ დაუკავშირდნენ რითეილერებს, რაც შუამავალ ფენებს გამორიცხავს.

ეს ახალ ბიზნეს მოდელებს წარმოშობს, როგორიცაა:

• საკომისიო გადასახადები საუბარში პრიორიტეტული ადგილისთვის;
• აფილირებული საკომისიოები;
• ვერიფიცირებული პროდუქტის მონაცემების პარტნიორობა.

მცირე რითეილერები ამით განსაკუთრებულ სარგებელს მიიღებენ. მათ ისტორიულად უჭირდათ Amazon-ის ან Google-ის პირველ გვერდზე მოხვედრა, მაგრამ სასაუბრო მოდელში მათ შეუძლიათ გაიმარჯვონ პროდუქტის ხარისხითა და რელევანტურობით და არა მხოლოდ სარეკლამო დანახარჯებით.

ატრიბუციისა და რეკლამის მომავალი

AI-ზე დაფუძნებულ მოდელში ტრადიციული გაყიდვების ძაბრი იშლება. ძიება და შეძენა ერთ მომენტში ხდება, ამიტომ ატრიბუციის სისტემები უნდა განვითარდეს. ბრენდებს დასჭირდებათ სისტემები, რომლებიც გაზომავენ მთლიან გზას — პირველი კითხვიდან (prompt) ყიდვამდე, ყველა არხსა და მოწყობილობაზე. მარკეტოლოგებმა უნდა შეწყვიტონ მხოლოდ „ბოლო კლიკის“ (last-click) მეტრიკებზე ფოკუსირება და დაიწყონ რეალური ზრდის (incrementality) ოპტიმიზაცია.

ნდობა, გამჭვირვალობა და ბრენდის უსაფრთხოება

მომხმარებლები AI-ს რეკომენდაციებს მხოლოდ იმ შემთხვევაში ენდობიან, თუ სისტემა ამ ნდობას დაიმსახურებს. ამიტომ, გამჭვირვალობა და ავთენტური მონაცემები კრიტიკულად მნიშვნელოვანი ხდება. LLM-ებს დასჭირდებათ კონტროლის მექანიზმები: საიდან მოვიდა პროდუქტი, როგორ შემოწმდა და არის თუ არა ის ნამდვილი.

ბრენდებისთვის ეს ნიშნავს საკუთარი ყოფნის მართვას AI ეკოსისტემაში. აუცილებელია სტრუქტურირებული მონაცემების მიწოდება, მარაგების ვერიფიკაცია და ისეთ პარტნიორებთან თანამშრომლობა, რომლებიც სერიოზულად ეკიდებიან იდენტობასა და გაზომვის სიზუსტეს.

რა უნდა გააკეთონ მარკეტოლოგებმა?

LLM-ზე დაფუძნებული შოპინგის ზრდა არ არის მხოლოდ კიდევ ერთი ახალი არხი — ეს არის განზრახვის, აღმოჩენისა და კონვერსიის გადაკვეთის წერტილის ხელახალი განსაზღვრა. მარკეტოლოგები უნდა მოემზადონ სამყაროსთვის, სადაც ხილვადობა ნაკლებად იქნება დამოკიდებული საძიებო რეიტინგებზე და მეტად იმაზე, თუ რამდენად ეფექტურად არის მათი მონაცემები და ბრენდის ნდობა ინტეგრირებული AI ეკოსისტემებში. გამარჯვებულები იქნებიან ისინი, ვინც საკუთარ ბრენდს ინტელექტუალური სისტემებისთვის გასაგებსა და შეუცვლელს გახდიან.