Prihodnost trženja start-upov: od optimizacije za iskalnike (SEO) do pridobivanja strank z uporabo umetne inteligence (AI-First)

Uvod

Trženje startupov se prenavlja od temeljev naprej, in to se dogaja hitreje, kot so pričakovali večina ustanoviteljev. Dolga leta je bil standardni pristop dovolj preprost, da si ga je bilo mogoče zapomniti: ustvariti spletno stran, objavljati blog prispevke, usmerjene na ključne besede, izvajati nekaj plačanih kampanj, zbrati e-poštne naslove in čakati, da se organske uvrstitve dvignejo, dokler promet ne začne samodejno prinašati prihodkov. Ta formula je delovala, ker so iskalniki bili v središču skoraj vsake poti do nakupa in so delovali kot edini prehod med vprašanjem stranke in odgovorom podjetja. Ta prehod se je zdaj razdelil na več poti. Odgovori, ki jih ustvarja umetna inteligenca, pogovorni asistenti in rezultati iskanja brez klikov so temeljito spremenili način, kako ljudje iščejo izdelke in sprejemajo odločitve, zato start-upi, ki se še vedno zanašajo izključno na staro strategijo, že začenjajo izgubljati teren. Ta članek razlaga, kam se usmerja trženje start-upov, zakaj se SEO preoblikuje namesto da bi izginil in zakaj pristop k pridobivanju strank, ki daje prednost umetni inteligenci, hitro postaja osnovni pogoj namesto konkurenčne prednosti.

Zakaj uvrstitev v Googlu ni več dovolj

Dolgo časa se je uvrstitev na prvo stran Googla obravnavala kot vrhunski dosežek v marketingu, kar je bilo smiselno, ko je prvo mesto zajemalo veliko večino klikov. Vendar je pojav AI Overviews, Perplexity in drugih iskalnih orodij, zasnovanih na umetni inteligenci, vnesel novo plast med osebo, ki išče, in spletno stran, ki poskuša odgovoriti na njeno vprašanje. Raziskave analitičnih podjetij, ki spremljajo uvajanje AI Overviews, so pokazale, da njihova prisotnost merljivo zmanjšuje število klikov na organske rezultate, kar pomeni, da se velik in naraščajoč delež iskanj zdaj reši neposredno znotraj rezultatov ali v okviru konverzacijskega orodja, uporabnik pa spletne strani sploh ne obišče.

To ne pomeni, da je optimizacija za iskalnike (SEO) postala zastarela, pomeni pa, da visoka uvrstitev ni več ciljna črta, kakršna je bila nekoč. Start-upi morajo začeti razmišljati o tem, kako si njihova vsebina prisluži mesto v povzetkih, ki jih ustvari umetna inteligenca, kako se njihova blagovna znamka pojavi v teh odgovorih in kako lahko še vedno vplivajo na nakupno odločitev, tudi če do klika nikoli ne pride. Pozorno spremljanje dejanskega položaja z orodjem za sledenje uvrstitvam, ki zajema tako tradicionalne pozicije kot funkcije SERP, je še vedno temelj, vendar je zdaj izhodišče in ne več cilj. Podjetja, ki na tem področju napredujejo najhitreje, že prestrukturirajo svojo vsebino, da je jasnejša, lažje citirljiva in očitneje avtoritativna, saj so prav to tisto, kar so ti sistemi umetne inteligence naučeni izluščiti.

Pojav optimizacije za iskalnike odgovorov

Oblikuje se nova disciplina, ki jo mnogi zdaj imenujejo optimizacija za iskalnike odgovorov (Answer Engine Optimization ali AEO), in za podjetja v zgodnji fazi postaja prav tako pomembna, kot je bila nekoč tradicionalna optimizacija za iskalnike (SEO). Namesto da bi se optimiziralo izključno za formulo uvrščanja iskalnika, gre pri AEO za oblikovanje vsebine tako, da se orodja umetne inteligence, kot so ChatGPT, Googlovi pregledi z umetno inteligenco in Perplexity, dejansko odločijo, da bodo pri generiranju odgovora navedla ali citirala določeno blagovno znamko. To zahteva povsem drugačno strukturo, v kateri se neposredni odgovori pojavijo že na začetku, so informacije pregledno organizirane, dejstva pa jih je jezikovni model lahko izvleče in povzame.

»Pisanje za izvlekanje s pomočjo umetne inteligence ni pravzaprav odmik od dobrega pisanja oglasnih besedil, ampak pravzaprav vrnitev k njemu,« je dejal Brandon Grill, lastnik podjetja BG Copywriter. »Blagovne znamke, ki se navajajo v odgovorih umetne inteligence, so tiste, katerih vsebina odgovori na vprašanje že v prvem stavku, namesto da ga zakoplje pod tremi odstavki uvodnega besedila. To je bila vedno dobra praksa pisanja, le da je bila nekoč neobvezna. Zdaj pa je to razlika med tem, da si vir, ki ga navaja model umetne inteligence, in tem, da si popolnoma neviden.«

Startupi, ki pišejo s tem v mislih, z uporabo strukturiranega oblikovanja, jasnih naslovov in resnične vsebinske globine, vse pogosteje opažajo, da se njihova imena pojavljajo v odgovorih, ki jih ustvari umetna inteligenca, kar deluje skoraj kot sodobna, avtomatizirana oblika priporočila iz ust v usta. To je še posebej dobra novica za manjša podjetja, saj lahko start-up z dobro organizirano, resnično koristno vsebino AI-model navede prav tako zlahka kot veliko večji konkurent z večjim proračunom, če je le strokovno znanje, na katerem temelji, resnično.

Merjenje, ali umetna inteligenca dejansko omenja vašo blagovno znamko

Vse to navdušenje nad AEO ima tudi neprijetno posledico: večina startupov nima pojma, ali to sploh deluje. Tradicionalne uvrstitve v iskalnikih je mogoče spremljati že dve desetletji, vidnost znotraj odgovora, ki ga ustvari umetna inteligenca, pa je bila doslej v veliki meri nevidna. Ko potencialni kupec prosi klepetalnega robota, naj mu priporoči orodje v določeni kategoriji, blagovne znamke, ki jih navede, zmagajo v tistem trenutku, tiste, ki jih izpusti, pa se v pogovor sploh ne vključijo, vendar ustanovitelji doslej skoraj niso imeli možnosti ugotoviti, na kateri strani te meje se nahajajo.

Jared Rhizor, ustanovitelj podjetja Elmo, odprtokodnega orodja za sledenje vidnosti v umetni inteligenci, trdi, da je merjenje tista disciplina, ki v tem celotnem premiku manjka. »Vsi se tekmujejo v optimizaciji za odgovore umetne inteligence, a skoraj nihče vam ne more povedati, ali se v njih dejansko pojavljajo, ker nimajo možnosti videti, kaj ti modeli pravijo o njihovi blagovni znamki,« pravi. »Ne morete izboljšati tistega, česar ne morete meriti. Podjetje, ki ga umetna inteligenca priporoča ta mesec, lahko naslednji mesec izgine iz njenih odgovorov, ko se model posodobi, in brez neprekinjenega spremljanja bi ustanovitelj gledal, kako se mu izsušuje vir potencialnih strank, ne da bi vedel, zakaj. Obravnavanje vidnosti v umetni inteligenci kot nekaj, kar spremljate z enako strogostjo, kot bi jo uporabili za uvrstitve ključnih besed, hitro postaja nujno, ne pa neobvezno.« Za startupe je zgodnje vzpostavljanje te navade merjenja, skupaj s konvencionalnim pregledom spletne strani, ki ohranja trdne tehnične temelje, tisto, kar loči premišljeno strategijo od upanja polnih ugibanj.

Prehod od seznamov ključnih besed k resnični avtoriteti na določeni temi

Ena od pomembnejših sprememb v načinu razmišljanja, ki se trenutno odvija, je odmik od ustvarjanja ducatov površnih, na ključne besede osredotočenih člankov ter prehod k gradnji resnične tematske avtoritete v opredeljeni niši. Stari pristop je vključeval lovljenje vsake možne različice ključne besede v upanju, da se bo tako pridobil dodatni obseg iskanja. Ta pristop se v iskalnem okolju, ki ga poganja umetna inteligenca, ne obnese dobro, saj to okolje nagrajuje globino, doslednost in dokazano strokovnost veliko bolj kot zgolj obseg. Za startupe je bolje, da objavljajo manj, a veliko bolj izčrpnih prispevkov, ki temo raziskujejo z več zornih kotov, jih povezujejo v vsebinske skupine in jih redno posodabljajo, da ostanejo aktualni. Uporaba orodja za iskanje ključnih besed za kartiranje celotne teme namesto posameznih izrazov znatno olajša namerno oblikovanje teh skupin.

Poleg prednosti pri iskanju ta pristop prispeva tudi k identiteti blagovne znamke, saj podjetje pozicionira kot resničnega strokovnjaka na svojem področju, namesto da bi bilo le še eno podjetje, ki poskuša izkoristiti algoritem za pridobivanje prometa. HubSpot ponuja tukaj odločilno študijo primera: z gradnjo poglobljenih, medsebojno povezanih zbirk vsebin okoli tem, ki so bile pomembne za njegove stranke, namesto da bi lovil razpršene ključne besede, je svoj blog spremenil v motor za pridobivanje strank, ki je poganjal velik del njegove zgodnje rasti.

Zakaj se prvi vtisi zdaj ustvarjajo v pogovorih z umetno inteligenco

Subtilna, a pomembna sprememba je, da se prvi vtis stranke o blagovni znamki vse pogosteje ustvari v odgovoru, ki ga generira umetna inteligenca, in ne na lastni spletni strani podjetja. Nekdo lahko AI-pomočnika prosi, naj primerja orodja v določeni kategoriji, in prav povzetek pomočnika, ne pa dejanska domača stran podjetja, postane prva prava točka stika. To spreminja sam pomen »marketinga« že v najzgodnejši fazi prodajnega lijaka, saj startup ne tekmuje več le za pozornost na strani z rezultati iskanja, ampak tekmuje za to, da postane vir, ki mu AI-model zaupa dovolj, da ga sploh omenja.

Zato so potrditve tretjih strani, strukturirani podatki in dosledne omembe blagovne znamke po spletu pomembnejše kot kdaj koli prej, saj so to signali, na katere se sistemi umetne inteligence zanašajo pri odločanju, koga naj navedejo. Start-upi, ki to prezrejo in se osredotočajo izključno na optimizacijo lastne spletne strani, tvegajo, da postanejo nevidni ravno v trenutku, ko si potencialni kupec ustvarja prvo mnenje.

Personalizacija na podlagi umetne inteligence v trenutku konverzije

Ko obiskovalec dejansko pride na spletno stran ali v aplikacijo startupa, umetna inteligenca prav tako dramatično spreminja, kaj se zgodi nato. Personalizacija je nekoč pomenila prikazovanje nekoliko drugačnega pasica na podlagi splošnih kategorij, kot so geografska lokacija ali vir napotitve. Zdaj lahko modeli umetne inteligence v realnem času berejo obnašanje obiskovalca in prilagajajo sporočila, priporočila izdelkov in celo način predstavitve cen, vse pa je prilagojeno verjetnemu namenu te konkretne osebe.

»Kar je nekoč zahtevalo poseben tim za analizo podatkov in mesece testiranja, se zdaj lahko zgodi v realnem času s standardnimi orodji umetne inteligence,« je pojasnil Martin Perez, odgovoren za potovalno inteligenco in komunikacijo pri BookYolo. »To smo iz prve roke opazili v turističnem sektorju, kjer lahko obiskovalčevo vedenje v prvih tridesetih sekundah na spletni strani popolnoma spremeni vsebino, ki se mu nato prikaže. Enaka logika velja za vsak startup, ki prodaja prek spleta. Podjetja, ki so trenutno uspešna, niso nujno tista z največjimi oglaševalskimi proračuni, temveč tista, katerih spletna stran se dejansko prilagaja osebi, ki jo pregleduje.«

Takšna dinamična personalizacija je nekoč zahtevala namensko ekipo za obdelavo podatkov, kar je bila za večino podjetij v zgodnji fazi razvoja nedosegljiva rešitev. Orodja umetne inteligence so to vrzel znatno zaprla, saj omogočajo vitkim startup ekipam izvajanje sofisticirane personalizacije brez potrebe po zaposlovanju specializiranih kadrov. To je izjemno pomembno, če upoštevamo, kako močno so se stroški pridobivanja strank povečali na skoraj vseh kanalih, saj je personalizacija eden redkih preostalih vzvodov, ki lahko pomembno poveča stopnje konverzije, ne da bi bilo treba preprosto porabiti več denarja za oglaševanje.

Ekonomika strategije pridobivanja strank, ki daje prednost umetni inteligenci

Za vsako taktiko v tem novem okolju se skriva finančna realnost, ki jo ustanovitelji na lastno odgovornost prezrejo: pridobivanje strank deluje le, če se izračuni izidejo. Ker plačljivi kanali postajajo vse dražji, umetna inteligenca pa preoblikuje organsko odkrivanje, uspevajo tista start-up podjetja, ki dovolj dobro razumejo svojo ekonomiko na enoto, da vedo, kateri kanali se resnično izplačajo.

Seph Fontane Pennock, ustanovitelj in izvršni direktor podjetja FatFire, trdi, da je finančna disciplina tihi temelj vsega navdušenja nad umetno inteligenco. »Zlahka se pustiš zapeljati najnovejši taktični pristop pridobivanja strank z umetno inteligenco, vendar ustanovitelji, ki gradijo trajna podjetja, vsak kanal obravnavajo kot naložbo, ki jo merijo glede na jasen donos,« pravi. »Poznati morate stroške pridobivanja strank, obdobje povračila naložbe in življenjsko vrednost stranke, saj vam te številke povedo, kje umetna inteligenca dejansko ustvarja vrednost in kje zgolj ustvarja aktivnost. Odkrivanje in personalizacija, ki ju poganja umetna inteligenca, sta močna prav zato, ker lahko znižata stroške pridobivanja in povečata konverzijo, vendar le, če strogo merite ekonomiko. Kanal, ki izgleda zanimivo, a v večjem obsegu prinaša izgubo, ni strategija rasti, temveč počasna izguba. Start-upi, ki uspevajo, nova orodja združujejo s staromodno finančno preglednostjo.« Prav ta preglednost je tista, ki umetno inteligenco spremeni iz dragega eksperimenta v pravi motor za učinkovito rast.

Zmanjševanje oklevanja pri nakupu z interaktivnimi in vizualnimi orodji

Prilagajanje poskrbi, da obiskovalec dobi pravo sporočilo, vendar je za mnoge izdelke končna ovira za konverzijo drugačna: negotovost. Zlasti pri nakupih, ki temeljijo na vizualnem vtisu ali premišljenih odločitvah, potencialni kupec pogosto okleva preprosto zato, ker si ne more predstavljati, kako bo izdelek deloval zanj. Interaktivna orodja za vizualizacijo, ki jih poganja umetna inteligenca, so postala eden najučinkovitejših načinov za odpravo tega dvoma, saj pasivne brskalce spremenijo v samozavestne kupce brez dodatnih oglaševalskih stroškov.

Jonathan Matha, izvršni direktor podjetja Modern Chandelier, je na lastne oči videl, kako možnost, da si stranke pred nakupom izdelek vizualizirajo in ga raziskujejo, spremeni stopnjo konverzije pri izdelkih, kjer je v ospredju dizajn. »Ko prodajate nekaj, kar si morajo ljudje predstavljati v svojem prostoru, je največja ovira za prodajo negotovost,« pravi. »Stranka ima izdelek rada, a si ne more povsem predstavljati, kako bo izgledal ali se prilegal, zato okleva in odide. Interaktivna orodja, ki omogočajo filtriranje po slogu, vizualizacijo možnosti ali raziskovanje, kako se izdelek obnese v kontekstu, to oklevanje neposredno odpravijo, umetna inteligenca pa je omogočila, da so takšne izkušnje dostopne tudi majhnim ekipam. Vsaka od teh interakcij vam tudi pove, kaj stranka dejansko želi, kar vam omogoča, da ji ponudite resnično relevantna priporočila namesto splošnih promocij. Za vsak startup, ki prodaja nekaj, kar si morajo ljudje predstavljati, preden se odločijo, je pomoč pri jasni vizualizaciji eno najmočnejših in najbolj podcenjenih orodij za pridobivanje strank, kar obstaja.« Za vitke startupe je to opomnik, da je izboljšanje konverzije prometa, ki ga že imate, pogosto cenejše in trajnejše kot plačevanje za pridobivanje novega prometa.

Vse večja vloga kanalov za pogovore in klepet

Pogovorni vmesniki se razvijajo iz podporne funkcije v samostojen in polnopravni kanal za pridobivanje strank. Klepetalni roboti obstajajo že več let, vendar so bile prejšnje različice večinoma togi, na pravilih temelječi sistemi, ki so bili najbolj primerni za osnovna vprašanja v okviru podpore strankam. Orodja za klepet, ki temeljijo na umetni inteligenci, so zdaj sposobna voditi prave prodajne pogovore, odgovarjati na natančna vprašanja o izdelkih in usmerjati stranke pri odločanju tako, kot bi to storil izkušen prodajalec. Start-upi ta orodja vse pogosteje vgrajujejo neposredno v ciljne strani, predstavitve izdelkov in aplikacije za sporočanje ter jih obravnavajo kot legitimen kanal na vrhu prodajnega lijaka, ne pa kot nekaj, kar je bilo dodano naknadno.

Ta premik je pomemben, ker vedno več potrošnikov, zlasti mlajših kupcev, raje zastavi neposredno vprašanje in dobi takojšen odgovor v obliki pogovora, kot da bi se pomikali po tradicionalni spletni strani v iskanju informacij. Start-upi, ki gradijo močne točke stika v obliki pogovora, se srečujejo s strankami točno tam, kamor že vodijo njihove navade.

Zakaj strategije plačanega oglaševanja izgubljajo svojo veljavnost

Plačano pridobivanje strank je bilo vedno del marketinškega orodja startupov, vendar strategije, ki so še pred letom ali dvema dobro delovale, izgubljajo učinkovitost veliko hitreje kot prej. Oglaševalske platforme so postale vse bolj avtomatizirane, saj algoritmi, ki jih poganja umetna inteligenca, nadzorujejo ciljanje in optimizacijo oglasov na načine, ki jih tržniki težje razumejo ali ročno prilagodijo. Hkrati je ciljna publika postala opazno bolj spretna pri ignoriranju vsega, kar se zdi kot generična prodajna predstavitev, zaradi česar se utrujenost od oglasov pojavi hitreje kot nekoč.

To mnoge startupe sili, da prenehajo preveč zanašati se na en sam plačljiv kanal in namesto tega oblikujejo mešano strategijo pridobivanja uporabnikov, v kateri organske vsebine, odkrivanje na podlagi umetne inteligence, skupnost in plačljivi oglasi delujejo skupaj, namesto da bi delovali ločeno. Startupi, ki to dobro obvladujejo, uporabljajo umetno inteligenco za hitro testiranje različic oglasov in sporočil, vendar to hitrost združujejo z močnejšim temeljem zaupanja v blagovno znamko, zgrajenim prek vsebin in skupnosti, tako da je za pridobivanje nekoga, ki blagovno znamko že prepozna in ji zaupa, potrebno veliko manj plačanih sredstev.

Partnerstva s ustvarjalci kot motor odkrivanja v dobi umetne inteligence

Ker plačani oglasi izgubljajo učinkovitost in umetna inteligenca preoblikuje iskanje, se start-upi vse bolj zanašajo na kanal, ki uspeva prav zato, ker deluje človeško: partnerstva s ustvarjalci, katerim njihovo občinstvo že zaupa. Sprememba je v tem, da umetna inteligenca zdaj omogoča veliko natančnejše prepoznavanje pravih ustvarjalcev, pri čemer blagovno znamko usklajuje s specifičnimi nišnimi ciljnimi skupinami, ki bodo najverjetneje opravile konverzijo, namesto da bi se osredotočala zgolj na surovo število sledilcev.

Tanya Alain, direktorica za trženje pri podjetju Upfluence, meni, da partnerstva s ustvarjalci postajajo osrednji steber pridobivanja strank za vitke startupe. »Startupi pogosto domnevajo, da je trženje prek vplivnežev razkošje velikih blagovnih znamk, vendar je v resnici eden najučinkovitejših kanalov, ki so na voljo majhnim podjetjem, če se pravilno izbere ustrezna kombinacija,« pravi. »Napaka je v lovu na doseg. Kar dejansko privablja stranke, je iskanje ustvarjalcev, katerih občinstvo se resnično prekriva z vašim idealnim kupcem, umetna inteligenca pa je iskanje teh ujemanj bistveno natančnejše, saj analizira dejanske podatke o občinstvu namesto praznih kazalnikov. Ko ustvarjalec z angažiranimi in relevantnimi sledilci pristno priporoči izdelek, njegovo občinstvo to sprejme kot zaupanja vreden nasvet, ne kot oglas. In v svetu, kjer se modeli umetne inteligence pri priporočilih vedno bolj sklicujejo na resnične človeške pogovore, ta pristna vsebina ustvarjalcev opravlja dvojno vlogo: neposredno doseže ljudi in hkrati zagotavlja signale, ki jim sistemi umetne inteligence zaupajo.« Za startupe ta kombinacija človeškega zaupanja in strojno berljive potrditve naredi partnerstva s ustvarjalci za enega od kanalov z največjim učinkom v novem okolju.

Gradnja skupnosti kot znak zaupanja v svetu, prežetem z umetno inteligenco

Ker se vsebine, ki jih ustvarja umetna inteligenca, na internetu vedno bolj širijo, je prava človeška skupnost dejansko postala še bolj dragocena, ne manj. Start-upi vlagajo več truda v gradnjo pristnih skupnosti okoli svojega izdelka, bodisi prek skupine na Slacku, strežnika Discord ali aktivne prisotnosti na ustreznih spletnih forumih. Hitri vzpon podjetja Notion je v veliki meri poganjala strastna skupnost uporabnikov, ki je ustvarjala predloge, navodila in ustno priporočanje, česar podjetje nikoli ne bi moglo ustvariti samo.

To je pomembno iz dveh različnih razlogov. Prvič, pristni pogovori strank o izdelku jih pogosto prevzamejo in navajajo sami modeli umetne inteligence, ko ustvarjajo primerjave ali priporočila znotraj določene kategorije. Drugič, v okolju, ki je vedno bolj polno avtomatizirane ali predlogovne vsebine, prava skupnost postane dejavnik razlikovanja, ki ga konkurenti ne morejo zlahka posnemati v kratkem času. Ustanovitelji, ki se v teh prostorih pojavljajo osebno, se iskreno vključujejo in gradijo dejanske odnose namesto da le objavljajo novice, kot neposreden rezultat tega običajno doživijo izjemno rast ustnega priporočanja.

Lastni podatki kot dolgoročna konkurenčna prednost

S poostritvijo predpisov o zasebnosti in vse manj zanesljivimi piškotki tretjih oseb si start-upi, ki dajejo prednost zbiranju lastnih podatkov prve strani, tiho gradijo resnično konkurenčno prednost. To vključuje vse, od seznamov e-poštnih naslovov do podatkov o vedenju, zbranih neposredno v okviru uporabniške izkušnje z izdelkom.

»Vrednost lastnih podatkov je v celoti odvisna od njihove celovitosti,« je poudaril Chongwei Chen, izvršni direktor podjetja DataNumen. »Sodelujemo z organizacijami iz različnih panog, ki svoje podatke obravnavajo kot sredstvo, vendar baza podatkov, polna poškodovanih zapisov, podvojenih vnosov ali nepopolnih polj, v resnici ni sredstvo, temveč obveznost, ki še ni povzročila težav. Startupi, ki v model umetne inteligence vnašajo neurejene lastne podatke za napovedovanje odhodov strank ali konverzij, bodo dobili odgovore, ki zvenijo prepričljivo, a so v resnici napačni. Čisti, dobro vzdrževani podatki so tisto, kar naredi to sestavljeno prednost resnično in ne le teoretično.«

V zadnjem času se je spremenilo to, kako dostopna orodja umetne inteligence omogočajo napredno uporabo teh podatkov, celo za ekipe brez namenske analitične službe. Startupi lahko zdaj svoje lastne podatke obdelujejo z modeli umetne inteligence, da ugotovijo, kaj dejansko napoveduje konverzijo ali odhod strank, nato pa te ugotovitve uporabijo za izboljšanje uvajanja novih uporabnikov, e-poštnih zaporedij in prizadevanj za ohranjanje strank. Ker se ta prednost s časom kumulira, postanejo lastni podatki startupa bolj dragoceni in bolj napovedni, čim dlje se zbirajo – to je nekaj, čemur konkurenti, ki se zanašajo predvsem na plačljive platforme in ciljne skupine tretjih oseb, ne morejo zlahka dohiteti.

Pretvarjanje lastnih podatkov v prihodke prek e-pošte

Zbiranje čistih lastnih podatkov je le polovica enačbe; druga polovica je njihova uporaba, in noben kanal ne pretvarja lastnih podatkov v prihodke tako zanesljivo kot e-pošta. Ker se stroški pridobivanja strank na plačljivih platformah višajo, postane seznam e-poštnih naslovov, ki ga startup zgradi, eno od redkih sredstev, ki pridobiva na vrednosti – neposredna povezava s strankami, ki je noben algoritem ne more omejiti ali odvzeti.

Ákos Doleschall, izvršni direktor pri Hustler Marketing, meni, da je e-pošta najbolj podcenjen vzvod rasti, ki je na voljo podjetjem v zgodnji fazi. »Startupi vložijo vse v pridobivanje obiskovalcev, nato pa jih pustijo oditi, ne da bi si zagotovili način, kako jih ponovno doseči, kar je prava škoda, ko so proračuni omejeni,« pravi. »E-pošta je edini kanal, ki vam resnično pripada, in njeni donosi dosledno presegajo skoraj vse drugo, saj ste si pozornost te ciljne skupine že prislužili. Avtomatizacija in segmentacija sta tisto, kar osnovni seznam spremenita v sistem, ki stranke samodejno sprejema, neguje in ponovno pridobiva. Ko ustanovitelji pridejo do točke, ko potrebujejo zunanjo pomoč, razumevanje, kako pravilno najeti agencijo za e-poštno trženje, pomeni ogromno razliko, saj napačen partner le pošilja novice, medtem ko pravi gradi motor za ustvarjanje prihodkov.« Za startup je prav ta lastni odnos tisto, kar poskrbi, da vsak dolar, vložen v pridobivanje strank, prinese večji donos, saj je pridobljenega potencialnega kupca mogoče negovati v smeri konverzije skoraj brez dodatnih stroškov.

Premik k multimodalnim vsebinam in vsebinam, ki dajejo prednost videu

Samo iskanje postaja vse bolj multimodalno, saj se vedno več poizvedb izvaja prek glasu, slik in videov, ne le prek vnesenega besedila. To startupe spodbuja, da razmišljajo daleč onkraj pisnih vsebin na blogih in resneje vlagajo v videe, naj gre za kratke posnetke, prilagojene posameznim platformam, daljše pojasnjevalne videe ali preproste predstavitve izdelkov.

Julian Tillotson, izvršni direktor in ustanovitelj podjetja Indirap, meni, da umetna inteligenca temeljito spreminja možnosti vitkih ekip pri produkciji videov. »Video je bil vedno najbolj prepričljiv način za pojasnjevanje izdelka ali vzpostavljanje čustvene povezave, a je bil v preteklosti počasen in drag, kar je večino start-upov izključilo iz tega procesa,« pravi. »Umetna inteligenca je to oviro odpravila. Majhna ekipa lahko zdaj ustvarja, prilagaja in ponovno uporablja kakovostne video vsebine za le delček prejšnjih stroškov in v krajšem času. A o uspehu še vedno odločajo temelji. Umetna inteligenca vam lahko pomaga pri ustvarjanju in prilagajanju videov, vendar ne more ustvariti pristne zgodbe ali zanimivega uvodnega dela, ki bi bilo vredno ogleda. Startupi, ki dosegajo resničen uspeh, uporabljajo umetno inteligenco za širjenje distribucije in produkcije, pri tem pa v središču ohranjajo človeško ustvarjalnost, saj je prav to tisto, kar videoposnetku omogoča, da dejansko pritegne pozornost, namesto da le obstaja.« Orodja umetne inteligence so to naredila dovolj dostopno, da se lahko startupi, ki pisne vsebine predelujejo v videoposnetke in videoposnetke nazaj v pisne oblike, zdaj pojavljajo na veliko več platformah za odkrivanje vsebin, ne da bi morali podvajati celotno delovno obremenitev pri ustvarjanju vsebin.

Ko vaša ekipa postane najbolj verodostojen glas blagovne znamke

Eden od kanalov za pridobivanje strank, ki ga je umetna inteligenca tiho okrepila, je avtentični glas lastnih zaposlenih v start-upu. Ker avtomatizirane vsebine preplavljajo vsako platformo, se občinstvo vse bolj nagiba k resničnim posameznikom, ki delijo pristno strokovno znanje, in ustanovitelj ali zaposleni, ki iskreno govori o svojem delu, zdaj vzbuja več zaupanja kot kateri koli izpiljen profil blagovne znamke. Za start-upe je preoblikovanje članov ekipe v verodostojne javne glasove postalo eden najbolj stroškovno učinkovitih načinov za gradnjo prepoznavnosti in privabljanje zanimanja.

Karen Noryko, direktorica za karierne vsebine pri Jobtrees, meni, da osebne, človeško vodene vsebine postajajo odločilna prednost v novicah, nasičenih z umetno inteligenco. »V okolju, kjer lahko kdorkoli z enim klikom ustvari tisoč generičnih objav, je tisto, kar dejansko izstopa, prava oseba, ki deli nekaj, kar lahko pove le ona,« pravi. »Startupi, ki svojo ekipo spodbujajo k ustvarjanju pristne osebne prisotnosti, k delitvi tega, kar se učijo, problemov, ki jih rešujejo, ter iskrenih realnosti dela, dosežejo občinstvo, ki ga noben korporativni račun nikoli ne bi mogel doseči. Ljudje zaupajo ljudem, ne logotipom, in to velja še bolj zdaj, ko se vsebine, ustvarjene z umetno inteligenco, množično širijo. Ustanovitelji in ekipe, ki svoje strokovno znanje in avtentičen glas obravnavajo kot tržno prednost, gradijo nekaj, česar konkurenti ne morejo posnemati, saj ni mogoče ponarediti resnične človeške perspektive, ki je nastala skozi leta pristnih izkušenj.« Za vitko start-up podjetje je ta človeška verodostojnost pogosto najcenejši in najtrajnejši kanal za pridobivanje strank, ki je na voljo.

Pomagati strankam najti lastno smer gradi zvestobo

V povezavi z avtentičnim glasom se uveljavlja tudi bolj subtilno načelo pridobivanja strank: startupi, ki ljudem resnično pomagajo, še pred nakupom, si pridobijo zaupanje, ki prinaša veliko boljše rezultate kot katerakoli prodajna predstavitev. Interaktivna orodja, ki rešujejo resnične težave ali potencialnim strankam pomagajo pojasniti, kaj dejansko potrebujejo, so postala močna privlačna točka na vrhu prodajnega lijaka, ki ljudi privablja z vrednostjo namesto s promocijo.

Marco Kohns, ustanovitelj in izvršni direktor podjetja mypassion.ai, meni, da postajajo resnično koristne interaktivne izkušnje eden najmočnejših načinov za pridobivanje zaupanja potencialnih strank. »Startupi, ki gradijo resnično zvestobo, so tisti, ki ljudem pomagajo, preden v zameno zahtevajo karkoli,« pravi. »Ko nekomu ponudite orodje, ki mu resnično pomaga razumeti samega sebe ali sprejeti boljšo odločitev, si pridobite raven zaupanja, ki je z oglaševanjem preprosto ni mogoče kupiti. Nekoč tako preprosto orodje, kot je karierni kviz za odrasle, deluje, ker v tistem trenutku prinaša resnično, osebno prilagojeno vrednost, in oseba odide z občutkom, da je vaša blagovna znamka dejansko koristna. To je temelj sodobnega pridobivanja strank. Začnite z resnično koristnostjo, odnos in sčasoma tudi konverzija pa bosta sledila naravno.« Ta pristop, ki na prvo mesto postavlja vrednost – pri katerem si startup pridobi pozornost z reševanjem resničnega problema, še preden sploh začne s prodajnim nagovarjanjem –, se popolnoma ujema s situacijo, v kateri kupci sami opravijo raziskave in nagradijo blagovne znamke, ki jim najbolj pomagajo.

Merjenje uspeha v svetu brez zagotovljenih klikov

Ena od težjih prilagoditev, s katerimi se soočajo start-upi, je ugotoviti, kako meriti uspeh trženja, ko se zdaj znaten delež izpostavljenosti blagovne znamke dogaja brez enega samega klika. Tradicionalni kazalniki, kot sta organski promet in stopnja klikov, ne zajemajo več celotne slike, saj si stranka lahko celotno mnenje o blagovni znamki ustvari na podlagi povzetka, ki ga ustvari umetna inteligenca, še preden sploh obišče spletno stran.

»To je nekaj, o čemer v pravnem marketingu nenehno razmišljamo, saj sta ugled in zaupanje vse, kar šteje, in že ena sama napačna predstavitev lahko povzroči resno škodo,« je dejal Afnan U., vodja marketinga pri podjetju Mass Tort Source. »Če je povzetek, ki ga ustvari umetna inteligenca, danes pogosto prvi vtis, ki ga potencialni stranka dobi o podjetju, ne moremo zgolj spremljati, ali je ta povzetek spodbudil klik, ampak moramo vedeti, ali je sploh točen. Delež omembe v odgovorih, ki jih ustvari umetna inteligenca, postaja prav tako pomemben za spremljanje kot tradicionalne ocene, saj oblikuje dojemanje, ne glede na to, ali spletno stran sploh kdo obišče ali ne.«

Startupi namesto tega začenjajo spremljati nove signale, na primer, kako pogosto se njihova blagovna znamka omenja v odgovorih, ki jih ustvari umetna inteligenca, kako se njihov delež glasu v relevantnih odgovorih umetne inteligence primerja s konkurenti ter kako se sčasoma spreminja neposredni ali blagovno znamko povezan iskalni promet kot pokazatelj rastoče prepoznavnosti. Primerjava vaše vidnosti s tekmeci s pomočjo orodja za preverjanje SERP ter preučevanje širših pristopov k primerjalni analizi, kot so tisti, opisani v RankTrackerjevem lastnem vodniku po orodjih za spremljanje in revizijo SERP, lahko pomagata utemeljiti te nove navade s konkretnimi podatki. To je še vedno področje v razvoju brez enotnega standardiziranega pristopa k merjenju, vendar si start-upi, ki temu posvečajo pozornost že zgodaj, vsaj vzpostavljajo navado, da ne gledajo le na kliki in uvrstitve kot edine pomembne signale.

Vključevanje človeške presoje v avtomatizirani lijak

Preden vse združimo, je vredno izpostaviti rdečo nit, ki povezuje vse te spremembe: uspešna start-up podjetja združujejo obseg umetne inteligence s človeško presojo, namesto da bi se popolnoma predala avtomatizaciji. Agencije in izvajalci, ki so temu delu najbližji, vedno znova opažajo isti vzorec.

Brooks Manley, lastnik podjetja Trellis Marketing, uspešen pristop opredeljuje kot izkoriščanje, ne pa kot zamenjavo. »Trenutna skušnjava je, da bi celoten lijak prepustili umetni inteligenci in upali, da bo deloval sam, in prav tu vidim, da podjetja naredijo napako,« pravi. »Umetna inteligenca je fenomenalna pri obsegu, testiranju, pripravi osnutkov, personalizaciji in analiziranju v obsegu, ki ga nobena človeška ekipa ne more doseči. A nima okusa, strateške presoje in resničnega razumevanja tega, kaj motivira določeno ciljno publiko. Startupi, ki dosegajo izjemne rezultate, uporabljajo umetno inteligenco za opravljanje težkega dela, tako da se njihovi zaposleni lahko osredotočijo na strategijo, ustvarjalnost in pristne odnose s strankami. Ta kombinacija – učinkovitost stroja in človeška presoja – dosledno premaga katero koli od obeh samostojno. Ustanovitelji, ki umetno inteligenco obravnavajo kot sredstvo za povečanje učinkovitosti pametnih ljudi in ne kot njihovo zamenjavo, so tisti, ki se odmaknejo naprej.« To ravnovesje – uporaba umetne inteligence za okrepitev človeškega vpogleda in ne za njegovo nadomestitev – je ključna značilnost te nove dobe.

Kaj prinaša prihodnost trženja v start-upih

Če vse to združimo, se jasno kaže, da se trženje startupov oddaljuje od sveta ločenih kanalov in izoliranih taktik ter se približuje bolj integriranemu pristopu, kjer umetna inteligenca igra vlogo na skoraj vsaki stopnji poti stranke, od prvotnega odkritja vse do konverzije in ohranjanja strank.

SEO ne bo izginilo, ampak se razvija v nekaj širšega, kar vključuje optimizacijo za AI-poganjane iskalnike odgovorov, ne le tradicionalne uvrstitve v iskalnikih. Plačljivo oglaševanje še vedno igra vlogo, vendar deluje najbolje kot del širše strategije za gradnjo zaupanja, ne pa kot glavni motor rasti. Startupi, ki umetno inteligenco uporabljajo za širjenje resničnega strokovnega znanja, prave personalizacije in avtentične skupnosti, namesto da jo obravnavajo kot bližnjico za množično proizvodnjo generičnih vsebin, so tisti, ki se pripravljajo na učinkovito pridobivanje strank v tem novem okolju. Ustanovitelji, ki se začnejo prilagajati že zdaj, namesto da bi čakali, da se te spremembe v celoti uveljavijo, bodo imeli resnično prednost pred konkurenti, ki še vedno oblikujejo strategije za iskalno okolje, ki se pod njihovimi nogami že spreminja.