Co firmy prawnicze ujawniają na temat marketingu w erze sztucznej inteligencji

Wprowadzenie

Marketerzy zazwyczaj szukają wskazówek dotyczących sztucznej inteligencji w oczywistych miejscach: w firmach dostarczających najwięcej treści, przeprowadzających najśmielsze eksperymenty i ogłaszających najbardziej spektakularne wyniki. Zawody podlegające regulacjom rzadko trafiają na tę listę. Działają powoli, dokonują zakupów ostrożnie i przedyskutowują ryzyko, zanim zaczną mówić o zasięgu.

Właśnie dlatego warto je obserwować. Kancelaria prawna nie może sobie pozwolić na błąd, a coraz częściej nie może sobie na to pozwolić również wynik wyszukiwania. W miarę jak przeglądy AI i asystenci czatu przejmują coraz większą część warstwy odkrywania, ograniczenia, które zawsze regulowały marketing prawny, a mianowicie dokładność, zaufanie i wykazana wiedza specjalistyczna, stają się ograniczeniami, które regulują działania wszystkich.

Innymi słowy, najbardziej ostrożni nabywcy na rynku przeprowadzają eksperyment, na podstawie którego reszta z nas zostanie oceniona.

Jak kancelarie prawne faktycznie wykorzystują sztuczną inteligencję i jakie wymagania wobec niej stawiają

Wewnątrz kancelarii sztuczna inteligencja już wykonuje rzeczywistą pracę, tylko nie tę, którą sugerują nagłówki. Praktyczne zastosowania są wąskie i nadzorowane: streszczanie długich dokumentów, wyszukiwanie odpowiedniego orzecznictwa, tworzenie pierwszych wersji rutynowej korespondencji oraz sortowanie przychodzących zapytań, dzięki czemu asystent prawny nie musi ręcznie przeglądać każdego formularza.

Uderzający jest próg akceptacji. Zespół marketingowy może tolerować narzędzie AI, które ma rację w 80% przypadków, ponieważ koszt słabego tematu wiadomości jest znikomy. Prawnik procesowy nie może. Zmyślone cytaty nie są dziwacznym błędem, to problem z etyką zawodową, a było już wystarczająco dużo przypadków wymyślonego orzecznictwa, które skończyły się sankcjami, by każdy partner czuł się niespokojny.

W związku z tym kancelarie ustaliły schemat, który warto naśladować. Sztuczna inteligencja przyspiesza pierwsze dziewięćdziesiąt procent, a wykwalifikowany człowiek zajmuje się ostatnimi dziesięcioma, czyli częścią, która wiąże się z odpowiedzialnością. Narzędzie tworzy projekt, prawnik weryfikuje, a weryfikacja jest niepodważalna. Ten podział pracy nie wynika z ostrożności. Jest to uczciwa ocena tego, w jakich obszarach obecne modele są niezawodne, a w jakich nie.

Jak klienci szukają teraz pomocy i jak to wpływa na wykrywalność

Większa zmiana zachodzi poza kancelarią, w sposobie, w jaki potencjalni klienci szukają pomocy. Ktoś, kto ma problem, zwykł wpisywać „prawnik ds. niesprawiedliwego zwolnienia Melbourne” i przeglądać stronę z niebieskimi linkami. Teraz znaczna część z nich zadaje pytanie pełnymi zdaniami, np. „czy mój pracodawca może mnie zwolnić, gdy jestem na urlopie”, i czyta zsyntetyzowaną odpowiedź, zanim jeszcze zobaczy katalog kancelarii.

Zmienia to problem widoczności na dwa sposoby. Po pierwsze, odpowiedź jest coraz częściej tworzona przez model, a nie wybierana przez kliknięcie, więc obecność na pierwszej stronie ma mniejsze znaczenie niż bycie źródłem, któremu model ufa na tyle, by je zacytować. Po drugie, zapytania są dłuższe, bardziej szczegółowe i bardziej sytuacyjne, co faworyzuje treści, które naprawdę rozwiązują wąskie pytanie, w porównaniu z treściami ukierunkowanymi na szerokie hasło.

Dla firmy podlegającej regulacjom jest to kłopotliwe, ponieważ uczciwą odpowiedzią na większość pytań prawnych jest „to zależy”. Jednak to ograniczenie skutkuje lepszym materiałem. Cytowane są zazwyczaj strony, które przedstawiają rzeczywiste kwestie do rozważenia, powołują się na odpowiednie przepisy prawne i są wyraźnie przypisane do konkretnego, posiadającego odpowiednie kwalifikacje autora. Niejasne, ostrożne i anonimowe treści nie przechodzą etapu streszczania.

Dlaczego branże o wysokim poziomie zaufania przedkładają wiedzę specjalistyczną nad ilość

Przez dekadę wiele porad dotyczących SEO po cichu zakładało, że im więcej, tym lepiej: więcej postów, więcej stron, większy zasięg każdej długiego ogona. W kategoriach o niskiej stawce często to działało. W branżach o wysokim poziomie zaufania nigdy tak naprawdę nie działało, a wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji ujawnia teraz dlaczego.

Kiedy model tworzy odpowiedź na pytanie medyczne, finansowe lub prawne, podejmuje domyślny zakład co do tego, które źródła można bezpiecznie powtórzyć. Sygnały, na których się opiera, to te, które odzwierciedlają prawdziwą wiarygodność: jasne autorstwo, kwalifikacje zawodowe, cytaty z pierwotnych źródeł, spójność z innymi renomowanymi materiałami oraz historia trafnych odpowiedzi. Żadnego z tych elementów nie da się oszukać przy dużej ilości treści. Nie da się masowo produkować widocznej wiedzy eksperckiej.

Właśnie w tym obszarze firmy po cichu ulepszają swoje rozwiązania. Narzędzia AI dla prawników, które są wdrażane, to te oparte na weryfikacji i przypisywaniu źródeł, a nie na surowej szybkości generowania wyników, ponieważ w tym kontekście szybka, błędna odpowiedź jest gorsza niż brak odpowiedzi. Kryteria zakupu mówią nam coś. Kiedy koszt błędu jest wysoki, ludzie przestają optymalizować pod kątem ilości i zaczynają optymalizować pod kątem pochodzenia.

Wniosek ten można łatwo uogólnić. W miarę jak sztuczna inteligencja będzie pośredniczyć w coraz większej liczbie zapytań we wszystkich kategoriach, cytowane będą te strony, które w oczach modelu będą wyglądały jak źródła, na których polegałby ostrożny profesjonalista.

Praktyczna lekcja dla każdego, kto optymalizuje pod kątem wyszukiwania AI

Nie musisz promować kancelarii prawnej, aby wykorzystać to, czego się nauczyli. Kilka posunięć sprawdza się dobrze w każdej branży, którą przekształca wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji.

• Umieść prawdziwego, posiadającego odpowiednie kwalifikacje autora na stronach merytorycznych i spraw, aby jego kwalifikacje były możliwe do zweryfikowania. Entities autorów stają się sygnałem zaufania, który modele potrafią odczytać.
• Odpowiadaj na konkretne pytania tak, jak zrobiłaby to osoba posiadająca odpowiednią wiedzę, uwzględniając zastrzeżenia. Ogólnikowe sformułowania są odbierane jako niski poziom pewności zarówno przez ludzi, jak i modele.
• Cytuj źródła pierwotne i podawaj do nich linki. Pochodzenie treści sprawia, że model może je bezpiecznie powtarzać.
• Traktuj dokładność faktów jako czynnik wpływający na ranking, a nie tylko jako redakcyjną subtelność. Błąd jest teraz kosztem w zakresie wykrywalności, a nie tylko reputacji.
• Przestań oceniać treści na podstawie surowych wyników. Kilka naprawdę autorytatywnych stron przyniesie większe zyski niż sto słabych w wyszukiwaniu opartym na sztucznej inteligencji.

Nie ma w tym nic egzotycznego. Jest to bliższe staromodnej dyscyplinie redakcyjnej niż czemukolwiek, co określa się mianem wzrostu, a o to właśnie chodzi.

Gdzie to pozostawia resztę z nas

Zaletą zawodów regulowanych jest to, że zostały one zmuszone do zmierzenia się, wcześnie i w obliczu realnych konsekwencji, z pytaniem, które reszta rynku dopiero zaczyna sobie zadawać: co sztuczna inteligencja musi zrobić dobrze, zanim będziesz skłonny podpisać się pod jej wynikami?

Ich odpowiedź jest spójna. Wykorzystuj narzędzia tam, gdzie są mocne, weryfikuj tam, gdzie są słabe, i nigdy nie pozwól, aby szybkość przeważyła nad dokładnością w kontekście, w którym popełnienie błędu jest kosztowne. Wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji stopniowo sprawia, że „błąd” staje się kosztowny dla wszystkich, ponieważ model, który nie ufa Twoim treściom, nie wyświetli ich, a czytelnik, który zauważy jeden zmyślony fakt, nie wróci.

Kancelarie prawne doszły do tego wniosku przed większością marketerów, ponieważ nie miały wyboru. Mądrzejszym posunięciem jest dojście do tego celowo, póki jest to jeszcze przewaga konkurencyjna, a nie doraźne działanie naprawcze.