Yapay zeka, uzun zamandır bir endüstri olarak pazarlamada en dönüştürücü ve yıkıcı güçlerden biri olarak ortaya çıktı; internetin kitlesel olarak benimsenmesinden bu yana muhtemelen en etkili olanı.
Gelecek yıllarda bir uygulama olarak aramayı geliştirmeye ve değiştirmeye devam edecek.
Markalar kurumsal düzeyde yapay zekanın benimsenmesi üzerinde çalışırken, işletme içindeki çoğu departmana sağlanan faydalar ve uygulamalar C düzeyine kadar açıktır.
SEO söz konusu olduğunda fırsatlar ve tehditler daha az açıktır.
Sektör olarak hâlâ ChatGPT'yi (ve diğer büyük dil modeli araçlarını) nasıl sınıflandıracağımızı tartışıyoruz. Arama motorları mı yoksa keşif motorları mı?
Eğer sektörde neler olup bittiğine dair net tanımlarımız yoksa, C düzeyindeki paydaşlarımızın bunu anlamasını bekleyemeyiz ve bu da belirsizliğe yol açabilir.
Çeşitli ana akım yayınlarda yapay zekayla ilgili yeterince başlık var ve yapay zekanın algılanması ve uygulama yetenekleri, görüş alanınıza bağlı olarak büyük ölçüde değişiklik gösterebilir.
Üst düzey paydaşlarınızın yapay zekanın SEO programınız üzerindeki etkisi konusunda ne kadar endişeli veya heyecanlı olması gerektiğini en iyi şekilde açıklamak ve iletmek için, bunu ilişkilendirilebilir hale getirebilmeniz gerekir.
Bu genellikle web sitesi trafiği (tüm kanallar) üzerindeki potansiyel etkiye ve dönüşümler (ve belirli kanallardan kaynaklanan yatırım getirisi/EBM) üzerindeki ölçülebilir etkiye bağlıdır. Ama aynı zamanda hedef kitlenizi nasıl etkilediğini de içerir.
Hedef Kitlenizde Yapay Zekanın Benimsenmesi
Önce SEO fırsatlarınızı ve tehditlerinizi yapay zeka ile nasıl değerlendireceğinize bakıyoruz. Bunun önemli bir kısmı, hedef pazarlarınızın yapay zekayı nasıl algıladığını, yapay zekayı günlük yaşamlarında benimseme planlarını ve yapay zekanın hayatlarına sorunsuz bir şekilde girmesi için hangi fırsatlara sahip olduğunu anlamaktır.
Hedef pazarlarınıza bağlı olarak aktif yapay zeka benimseme oranlarının farklı olduğunu göreceksiniz.
Herhangi bir yeni teknolojinin benimsenmesi, onun kullanıcı deneyimini geliştirerek veya bir aksaklığı çözerek değer sağlama yeteneğine bağlıdır. Bunu yapmak için ARC'ye ulaşması gerekir:
- Erişilebilirlik.
- Güvenilirlik.
- Maliyet.
Yeni bir teknoloji ancak değer sağlarken bu üç şeyi başararak kitlesel pazar benimsenmesini sağlayabilir.
Farklı demografik gruplar yapay zekayı farklı oranlarda benimsiyor.
Tüketici anketlerine ve raporlarına baktığımızda, Z Kuşağı ve Alfa'nın yapay zekayı benimsediğini ve bilgi ve içerik keşfetmek için ilk başvuru noktası olarak Google dışındaki platformları aktif olarak kullandığını görüyoruz.
Bu, Ofcom'un (Online Nation 2024 Raporu) yakın zamanda yayınladığı ve 18-24 yaş grubundakilerin yapay zeka teknolojilerini en çok benimseyen kişiler olduğunu belirten yeni bir veriyle destekleniyor.
Her 4 kişiden 1'inin (%27) en az ayda bir kez ChatGPT kullandığı, bu yaş grubundaki 3 kişiden 1'inin ChatGPT kullandığı belirtiliyor.
Bu rapordaki bir başka dikkate değer veri noktası da erkeklerin yapay zekayı benimseme olasılığının daha yüksek olduğu; kadınların yalnızca %33'üne kıyasla %50'sinin yapay zeka araçlarını kullandığını bildiriyor.
Evlat edinme oranları hikayenin tamamını anlatmıyor.
Threads bir haftadan kısa bir sürede 100 milyon kullanıcıya ulaştı ancak kalite sorunları nedeniyle talep ve günlük aktif kullanıcı sayısı (DAU) önemli ölçüde azaldı.
Bunda önemli bir faktör, Threads'in kullanıcılara tatmin edici ve alakalı içerik döndürmeye yönelik algoritma yetenekleri olmuştur ve aynı zorluk, ChatGPT gibi Yüksek Lisans araçlarının da karşı karşıya olduğu zorluktur.
Ofcom Online Nation 2024 Raporu, yetişkinlerin yalnızca 5'te 1'inin (%18) ChatGPT'deki bilgileri güvenilir bulduğunu, ancak bu oranın genç yetişkinler arasında %33'e yükseldiğini ortaya çıkardı.
Pasif Yapay Zekanın Benimsenmesi
ChatGPT ve diğer LLM araçları, aktif yapay zekanın benimsenmesi kapsamına girmektedir. Bu araçları kullanmak, yapay zekanın bilinçli bir şekilde benimsenmesidir, çünkü yanlışlıkla Claude veya Perplexity'de oturum açmazsınız.
Bana göre, kitlesel pazarın daha fazla “yumuşatılması” ve ana akımda LLM araçlarının ve yapay zekanın normalleşmesi, hedef kitlemizin maruz kaldığı pasif yapay zeka temas noktalarından gelecektir.
Bunlar aşağıdaki gibi şeyleri içerir:
- Google AI Genel Bakış ve Bing Üretken Arama'nın görünümü, sıklıkla rutin internet kullanımının bir parçası olarak ortaya çıkıyor.
- Sanal denemeler gibi yapay zeka araçlarını kullanmaya yönelik ek istemler.
- Gemini ve Circle Search gibi yapay zeka destekli özellikleri benzersiz ürün satış noktaları (USP'ler) olarak tanıtan telefon üreticileri.
- Apple'ın İstihbarat entegrasyonu.
- Spotify'ın AI DJ'i.
- Meta AI'nın ürün paketlerine entegrasyonu.
Bu invaziv olmayan temas noktaları, zamanla yapay zekaya yönelik tutumları yumuşatacak ve güven inşa ederek başka yerlerde benimsenmenin artmasına yol açacaktır.
Bu, kullanıcılarımızın zamanlarını nerede harcadığını ve pasif yapay zeka etkileşimlerine maruz kalma potansiyelini anlamamız gerektiği anlamına gelir.
Bunu yapabilmek için hangi kanalların ortalamanın üzerinde vade kullanımına sahip olduğunu anlamamız gerekiyor ve bu da hedef kitlemizin hangi platformlarda fazla indekslendiğini belirlememize yardımcı oluyor.
Örneğin, Facebook ve Instagram'da “eyeliner”ın fazla indekslenmesi ve Reddit ve LinkedIn'de az indekslenmesi konusu, “Adidas Samba” ile aynı kanal indeksleme kalıplarıdır.
Hedef kitlenizin hangi kanallarla aktif olarak etkileşimde bulunduğunu anlamak, SEO dışı kanalları yöneten diğer dahili pazarlamacıların ve ajansların da katılımına yardımcı olur ve işbirliğine dayalı bir entegre iletişim stratejisine daha da yaklaşır.
Bu, diğer pazarlama paydaşlarının desteğini almak için harika bir fırsattır, ancak başarı ölçümleriniz doğrudan ilişkilendirilebilen organik trafik gibi ölçümlere bağlıysa bu bir tehdittir.
Yapay Zeka Kaynaklı Kullanıcılara Uyarlama
Yapay zeka fırsatlar sunar ancak aynı zamanda kanal performansı çıtasını da yükseltir.
Makalede daha önce de belirtildiği gibi bu, organik aramada görünürlüğün yanı sıra ürününüzün ve hangi kanalların doğru seçim olduğunun daha iyi anlaşılması anlamına gelir.
Bunu yapabilmemizin bir yolu, üçüncü taraf araçlardan gelen verilere ek olarak Kano Modelini kullanmaktır. Kano modeli, geleneksel olarak müşteri ihtiyaçlarını kategorize etmek ve önceliklendirmek için kullanılan bir çerçevedir ve pazarlamada ürün-kanal uyumunu değerlendirmek ve geliştirmek için etkili bir şekilde uygulanabilir.
Ürün-kanal uyumunu pazarlamak için kanalı (örneğin, e-posta, sosyal medya, SEO, ücretli reklamlar) bir “özellik” olarak düşünün ve kullanıcı beklentilerini ne kadar iyi karşıladığını haritalayın.
Yapay zeka araçlarını veya mevcut araçlardaki yapay zeka ürün özelliklerini benimseyen hedef kitlelerimize uyum sağlamak ve onlara ulaşmak için pazarlamacılar olarak biz şunları yapmalıyız:
- Geniş Kanallardan Amaca Dayalı Kanallara Geçiş: Yapay zeka, tüketici ihtiyaçlarını gerçek zamanlı olarak karşılama yeteneğini geliştirirken, müşterinin amacına uygun kanallara odaklanın.
- Yapay Zeka Yerel Platformlarını Benimseyin: ChatGPT veya yapay zeka destekli keşif motorları gibi platformlar, fayda odaklı, kısa ve konuşmaya dayalı içerik sunmak için yeni stratejiler gerektirir.
Yapay Zeka Trafiğini İzleme
Yüksek Lisans'lara ve AI sohbet robotlarına maruz kalma durumunuzu iletmenin bir diğer önemli parçası, web sitenize gelen AI trafiğinin doğru bir şekilde izlenmesidir.
Bu aynı zamanda pazarlama stratejilerinizi ve hedef kitlenizdeki değişen kullanıcı davranışlarına uyum sağlamanızı da sağlar.
Yüksek Lisans'lardan gelen trafik, Google Analytics 4 Keşfet raporları veya Google Looker Studio aracılığıyla kolayca izlenebilir.
Verileri bölümlere ayırma yöntemi hedefe, kimin veri erişimine ihtiyaç duyduğuna ve hangi derinliğe bağlı olduğuna bağlıdır.
GA4 Keşfet Raporları, aylık raporlama gibi rutin güncellemeler için etkilidir ve müşterilerin Google Analytics hesapları aracılığıyla verilere doğrudan erişmesini sağlar.
Looker Studio iki farklı yaklaşım sunar. Bunlardan ilki, açılış sayfaları ve LLM trafiğinin tetiklediği olaylar gibi bireysel ihtiyaçlara göre uyarlanmış ayrıntılı verileri izleyen ayrıntılı, müşteriye özel raporlara odaklanır.
İkincisi, daha az özelleştirilmiş ancak GA4 hesapları arasında kolay gezinmeye olanak tanıyan ve anlık analiz ve izleme için yararlı olan hızlı bir genel bakış kontrol panelidir.
Pazarlamacılar Uyum Sağlamalı ve Uyum Sağlamalı
Yapay zeka, tüm pazarlama kanallarında yeni fırsatlar ve zorluklar sunarak pazarlamayı dönüştürüyor. Pazarlamacıların uyum sağlamak için stratejilerini gelişen kullanıcı davranışlarıyla uyumlu hale getirmesi ve yapay zekanın trafik, dönüşümler ve kitle etkileşimi üzerindeki etkisini üst düzey yöneticilere ve daha geniş iş paydaşlarına açıkça aktarması gerekiyor.
Markalar, net iletişime, ölçüme, basit görselleştirmelere ve yapay zeka teknolojilerinin mevcut süreçlere stratejik olarak uyarlanmasına odaklanarak, pazarlama işlevini dönüştürürken ve geleceğe hazır hale getirirken başarılı bir şekilde gezinebilir ve yapay zekanın sunduğu fırsatlardan yararlanabilir.
Daha Fazla Kaynak:
Öne Çıkan Resim: wenich_mit/Shutterstock
Bir yanıt yazın