Selama satu dekade, strategi pemasaran direkayasa untuk menguasai Google “Berantakan”.
Hari ini, perjalanan eksplorasi dan evaluasi pelanggan telah bermigrasi dari web terbuka (PPC, Reddit, YouTube, situs web) ke lingkungan AI tertutup (chatgpt, mode AI, kebingungan), membuat pengamatan langsung menjadi tidak mungkin.
Analisis pemasaran Anda menumpuk menghadapi kebutaan corong. Anda harus merekonstruksi perjalanan pelanggan dari data terfragmentasi yang ditawarkan oleh alat visibilitas LLM.
Rekonstruksi corong bergantung pada dua aliran data primer
Rush untuk mengukur kinerja LLM memiliki vendor yang menjanjikan dasbor untuk membantu Anda “menganalisis visibilitas AI Anda sekarang.” Pekerjaan ini membutuhkan rekonsiliasi dua aliran data yang berbeda secara mendasar:
- Data sintetis (Prompt yang Anda pilih untuk melacak sebagai merek).
- Data pengamatan (Data ClickStream).
Setiap platform pelacakan visibilitas LLM memberikan produk yang dibangun dari beberapa ekstraksi, rekombinasi, atau pialang data ini.
Rekonstruksi corong bergantung pada dua aliran data primer
Pertanyaan, perintah, dan skenario yang ingin Anda lacak, pada dasarnya, sintetis.
Data lab secara inheren sintetis. Data lab tidak berasal dari dunia nyata; Ini adalah output langsung yang Anda dapatkan ketika Anda menyuntikkan petunjuk yang dipilih ke dalam LLM.
Alat -alat seperti optimasi kecerdasan buatan SEMRUSH (juga dikenal sebagai AIO) dan Kurator mendalam daftar petunjuk bagi merek untuk membantu memetakan batas teoritis kehadiran merek Anda dalam jawaban AI generatif.
Perusahaan menggunakan data lab untuk membandingkan kinerja, kesalahan spot atau bias, dan membandingkan output di berbagai kueri atau model. Ini menunjukkan bagaimana berbagai model merespons dengan tepat apa yang ingin diuji merek.
Pendekatan ini hanya mencerminkan bagaimana kinerja sistem dalam kondisi pengujian, bukan apa yang terjadi dalam penggunaan dunia nyata. Data yang Anda dapatkan ditarik dari dunia yang tidak ada, tanpa konteks pengguna yang gigih (ingatan chatgpt menjaga kebiasaan penggunanya, misalnya). Skenario rekayasa ini ideal, berulang, dan jauh dari permintaan tengah dan nyata yang berantakan.
Metrik lab menunjukkan output “kasus terbaik” yang Anda dapatkan dari meminta Anda mendesain dengan cermat. Mereka memberi tahu Anda apa yang mungkin, bukan apa yang nyata. Mereka tidak dapat memprediksi atau mencerminkan hasil dunia nyata, konversi, atau pergeseran pasar.
Satu -satunya hasil yang dapat ditindaklanjuti berasal dari data lapangan yang diamati: apa yang sebenarnya terjadi ketika pengguna anonim bertemu merek Anda di lingkungan yang tidak terkendali.
Injeksi Persona Sintetis dan Saturasi Sistem
Beberapa vendor menggunakan dua strategi berani-saturasi tingkat sistem dan simulasi tingkat pengguna-untuk mengkompensasi kurangnya data pelanggan nyata.
“Kadang-kadang, kepribadian ditugaskan untuk petunjuk ini. Terkadang, itu bermuara pada peribah yang meriah seribu varian yang cepat untuk melihat bagaimana LLM merespons,” kata Jamie Indigo, otoritas SEO teknis.
Salah satu strategi, yang dipekerjakan oleh vendor seperti Brandlight, adalah saturasi tingkat sistem. Pendekatan brute-force ini memetakan seluruh ekosistem kutipan merek dengan menganalisis jutaan tanggapan AI.
Saturasi tingkat sistem dirancang untuk memaksimalkan paparan dengan mengungkapkan jejak struktural sistem itu sendiri, daripada memodelkan perilaku pengguna. Pendekatan ini dirancang untuk memaksimalkan pengaruh dan paparan di lingkungan AI dengan menargetkan sumber yang paling berdampak, daripada alat untuk memodelkan atau memprediksi perilaku pengguna yang otentik.
Strategi alternatif adalah simulasi tingkat pengguna, yang digunakan oleh alat seperti selimut. Ini melibatkan menyuntikkan ribuan kepribadian sintetis ke dalam lingkungan pengujian. Injeksi Persona berarti membuat pengguna yang disimulasikan untuk petunjuk Anda (tipe berbeda, prioritas, skenario case tepi) dan memberi makan petunjuk mereka yang disesuaikan ke LLM di lingkungan pengujian.
Para ahli seperti Indigo mengakui nilai pendekatan ini, yang membantu mengekspos kesenjangan kejelasan dan mengungkapkan perilaku tepi. Yang lain, seperti Chris Green, ahli strategi SEO veteran Fortune 500, menggarisbawahi sifatnya yang sewenang-wenang, menunjukkan bahwa ia tetap terputus dari pola perilaku dunia nyata.
Persona sintetis ini dapat menawarkan wawasan struktural dan membantu merek stres, tetapi lakukan bukan memprediksi hasil audiens atau ROI kampanye.
Metode -metode ini berguna untuk tim produk yang membutuhkan umpan balik cepat dan murah tentang logika, bahasa, dan interaksi mereka. Mereka tidak dapat mereproduksi keacakan dan ketidakpastian pengguna yang sebenarnya.
Perilaku pengguna nyata, seperti yang ditangkap dalam data clickstream, jarang cocok dengan persona laboratorium atau terjadi dalam urutan yang berarti. Contoh kasus: Manusia sekarang mulai mengandalkan AI agen untuk melakukan pembelian online.
Data ClickStream: memvalidasi apa yang nyata
Jika data lab memetakan kemungkinan, data lapangan memvalidasi kenyataan.
Data itu adalah data clickstream, catatan bagaimana pengguna berinteraksi dengan platform digital:
- Halaman yang mereka lihat.
- Hasil yang mereka klik.
- Jalan yang mereka ikuti.
Perusahaan seperti SameWeb atau Datos (perusahaan semrush) menawarkan data yang menangkap tindakan pengguna asli, dikumpulkan melalui ekstensi browser, panel yang setuju, telemetri aplikasi, dan jaringan penyedia.
Alat visibilitas seperti AIO Semrush dan mendalam dibangun berdasarkan prinsip ini, memanfaatkan data clickstream, metrik berurutan yang menunjukkan hasil AI mana yang terlihat, terlibat atau diabaikan.
Ini adalah satu-satunya kebenaran dasar yang tersedia, mengekspos dampak dunia nyata merek Anda dan menunjukkan momen-momen gesekan atau keberhasilan yang tepat.
Integritas data clickstream yang mendasari dari alat visibilitas LLM adalah pusat untuk memvalidasi apa yang nyata.
Sebagian besar platform analitik membeli data dari broker, sehingga kualitas wawasan Anda ditentukan oleh kualitas sumbernya.
Anda harus fokus pada skala dan kualitas ketika datang ke data clickstream. Ajukan pertanyaan berikut dari platform/alat apa pun yang Anda pertimbangkan:
- Apa skalanya? Bertujuan untuk puluhan juta pengguna yang dianonimkan di seluruh perangkat/wilayah yang relevan.
- Apakah data dibersihkan, dideduplikasi, dan divalidasi?
- Bagaimana dengan pengecualian dan kepatuhan bot?
Tidak ada dasbor atau alat pelaporan yang dapat dipercaya jika tidak dibangun di atas sinyal klik yang kuat. Panel clickstream yang lemah, sampel kecil, geografi terbatas, sembunyikan perilaku minoritas dan tren yang muncul.
Sebagian besar analitik AI tidak memiliki panel clickstream mereka (kecuali AIO SEMRUSH); Mereka membeli dari broker yang mengekstrak dari data browser/aplikasi global. Segmen vendor hanya sejauh panel mereka membentang.
Datos menetapkan standar saat ini untuk data clickstream yang andal, real-time, dapat ditindaklanjuti. Sebagai operator panel global terbesar, ia menyediakan tulang punggung untuk platform visibilitas, termasuk Semrush AIO, dan mendalam.
Puluhan juta pengguna yang dianonimkan dilacak di 185 negara dan setiap kelas perangkat yang relevan. Data ini memastikan Anda menjangkar keputusan pasar dengan cara yang tidak bisa dilakukan oleh persona sintetis atau jutaan orang yang dikuratori.
Dimana strategi ditempa
Data laboratorium, termasuk semua prompt yang Anda kurasi dan lacak, hanya setengah dari cerita. Tanpa validasi data lapangan (Data ClickStream), data lab Anda tetap merupakan corong pemasaran yang ideal.
Data lapangan, tanpa konteks peta laboratorium, hanyalah kaca spion, memberikan “apa” tetapi tidak pernah “mengapa.”
Kelola Delta antara keduanya, rekonsiliasi, dan mengkalibrasi peta apa yang mungkin dalam skenario ideal terhadap bukti apa yang sebenarnya berhasil dan membawa pendapatan. Ini adalah loop umpan balik yang harus Anda cari dari alat visibilitas LLM. Kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti, strategi yang sebenarnya, ditempa dalam celah di antara mereka.
Anda harus mempertimbangkan “tengah yang berantakan” sebagai loop umpan balik intelijen yang dinamis, bukan analisis corong statis.
Pemasaran online modern berarti memetakan apa yang mungkin dengan apa yang menguntungkan.
