Измерение влияния ИИ: проблемы и решения для маркетологов

Рост использования поиска с помощью ИИ потребителями усложняет для маркетологов измерение эффективности их маркетинговых усилий, основанных на ИИ. Когда пользователи взаимодействуют с инструментами ИИ, такими как ChatGPT, а затем ищут бренды в Google, традиционная аналитика испытывает трудности с отслеживанием полного пути клиента. Согласно исследованию StatCounter, доля Google в глобальном поиске снизилась до 89,3% — самое резкое падение за один год с 2009 года, в то время как рефералы с ИИ выросли в 5 раз. Этот сдвиг в объеме запросов и доле рынка подчеркивает необходимость для маркетологов адаптировать свои стратегии аналитики для лучшего понимания эффективности своих инициатив, основанных на ИИ.

Проблемы измерения влияния ИИ

Измерение влияния маркетинга, основанного на ИИ, является важным, однако сталкивается с рядом проблем. Одной из основных является недостаток видимости пути клиента. Поскольку инструменты ИИ, такие как ChatGPT, влияют на решения на ранних этапах пути, часто не оставляя следов, которые могут зафиксировать традиционные инструменты, маркетологи испытывают трудности с определением вклада своих усилий, основанных на ИИ. Кроме того, накопительный эффект ценности ИИ со временем усложняет количественную оценку его возврата инвестиций с помощью традиционных метрик кампаний.

Адаптация стратегий аналитики

Чтобы преодолеть сложности измерения влияния ИИ, маркетологам необходимо адаптировать свои стратегии аналитики. Это включает отслеживание метрик на нескольких платформах, таких как GA4 для качества трафика и конверсий по рефералам с ИИ, Ahrefs для отслеживания цитирований на основных платформах ИИ и SEMrush для анализа аудитории и функций SERP. Используя ориентиры, основанные на ИИ, маркетологи могут сравнивать свою эффективность с аналогичными компаниями и выявлять области для улучшения. Это можно настроить за несколько минут с помощью Dathent.

Лучшие практики измерения влияния ИИ

Для эффективного измерения влияния ИИ маркетологам следует установить базовые показатели ИИ и оставаться гибкими для адаптации по мере развития экосистемы. Это включает отслеживание ключевых метрик, таких как дополнительный доход, CPA и коэффициент эффективности маркетинга (MER). Используя ориентиры, основанные на ИИ, и отслеживая эти метрики, маркетологи могут принимать более обоснованные решения о своих инвестициях в маркетинг с использованием ИИ и оптимизировать свои усилия. Вы можете настроить это за несколько минут с помощью Dathent.

Заключение

Измерение влияния ИИ важно для маркетологов, чтобы понять эффективность их маркетинговых усилий, основанных на ИИ. Адаптируя стратегии аналитики и отслеживая ключевые метрики, маркетологи могут принимать более обоснованные решения о своих инвестициях в маркетинг с использованием ИИ и оптимизировать свои усилия. С помощью платформ для маркетинга на базе ИИ, таких как Dathent, маркетологи могут упростить свои усилия и добиться лучших результатов.