Az ai keresési stratégiák vezetői elfogadtatása a kockázatkezelésről szól

AI Láthatóság és AI Keresőoptimalizálás

Napjainkban az AI keresési stratégiák egyre fontosabbak, de megértetni a vezetőséggel, hogy miért érdemes ezekbe beruházni, nem egyszerű feladat. Sok szempontból nem az innováció ellen szólnak a döntéshozók, hanem a bizonytalanság és a kockázat miatt vonakodnak. Rajtuk keresztül érthetjük meg, hogyan látják az AI keresőoptimalizálás területét, és hogy mihez kell igazítani a meggyőző érveket.

A Deloitte több mint 2700 vezető megkérdezésével arra jutott, hogy a vezetők nem az újítás miatt ellenzik az AI keresési stratégiákat, hanem mert aggódnak a lehetséges kockázatok miatt. Az SEO csapatok gyakran azért buknak el, mert determinisztikus megtérülést (ROI) próbálnak bizonyítani egy valószínűségi környezetben, ami egyszerűen nem működik.

Régen úgy gondoltuk, hogy a rangsorolás növeli a forgalmat, amit végül árbevétel követ. Az AI rendszerek esetén ez a lánc már nem létezik. A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) nem csak sorba rendeznek találatokat, hanem információkat szintetizálnak, vagyis összegeznek. A Google AI Overviews és AI Mode sem „irányítanak forgalmat”, hanem választ adnak a kérdéseinkre. Ebből következik, hogy a hagyományos SEO-s megközelítések már nem elég hatékonyak, mégis sok csapat úgy megy vezetői találkozóra, hogy régi modellekre épülő prezentációval érkezik. Ezért utasítják el őket: nem azért, mert az AI nem működik, hanem mert olyan eredményeket várnak el, amiket valójában nem lehet garantálni.

1. Az AI keresési stratégiát nem lehet determinisztikus ROI-val eladni

Sokan tévesen azt kérdezik: Hogyan bizonyíthatom, hogy az AI keresési stratégiám működni fog, hogy a vezetés támogassa? A válasz, hogy nem lehet, mert nem létezik olyan biztos forgalmi lánc, amit modellezni tudnánk. Az AI eredményekbe belesűrűsödik a véletlenszerűség, ami miatt egyetlen adott számot sem tudunk garantálni. Ez a helyzet pont olyan, mint amikor egy természeti jelenséget próbálnánk pontosan előre jelezni: hiába várjuk, hogy minden kis részletben bejön, a valóság túl bonyolult.

A vezetők ezért nem tudják elfogadni az AI stratégiát, mert következetesen olyan keretrendszerben várják az eredményeket, ami már elavult. Az SEO-csapatoknak emiatt többször szembe kell nézniük azzal, hogy a vezetés nem látja jól az AI keresés hatását a következő területeken: láthatatlan megtérülés és elmosódott ROI, a főbb üzleti mutatóktól való eltérés, a kezdeti befektetés kockázata és kísérleti jellegűként való megítélés, valamint az AI keresésekhez való tartalmi és technikai készültség hiánya.

Például egy B2B cég vezetése nehezen látja, miként kapcsolódik az AI keresési forgalom a vevőszerzéshez vagy bevételhez, mivel ezek az interakciók nem mindig egyértelműen mérhetők, ellentétben a hagyományos SEO-val.

2. Az AI keresési stratégia kockázatkezelési eszközként adható el, nem lehetőségként

A vezetők nem a bizonytalan teljesítményt vásárolják meg, hanem a döntéseik minőségét. Egyszerűen azt várják, hogy eldöntsék: megéri-e a cégednek az AI-alapú felfedezésbe fektetni, mielőtt a versenytársak ezzel előnyhöz jutnak. Az AI keresés még mindig homályos terep, ezért a szakértőknek nem tartós forgalmi és bevételi célokat kell megígérniük, hanem a gyors és fegyelmezett tanulást, valamint a jól definiált megszakítási pontokat hangsúlyozni.

Gyakran előfordul, hogy a vezetés többlet SEO-költségként értelmezi a javaslatot, pedig valójában egy új elosztási csatorna kipróbálására kérnek lehetőséget, amely egyelőre opcióként kezelhető. Nem a teljes siker garantálása a cél, hanem az, hogy a befektetésből döntés szülessen. Meg kell mutatni, hogy az ismeretlenség költsége nagyobb, mint az, ha most kísérletezünk.

Vegyük például egy e-kereskedelmi vállalatot: ha nem fektet be időben AI keresési stratégia fejlesztésbe, versenytársai erős márkamegjelenést és hitelességet építenek ki a mesterséges intelligencia rendszerében, így az organikus forgalmuk előbb-utóbb csökken, miközben a kattintásonkénti költség nő. Az AI által generált áttekintések és válaszok leválthatják azokat a keresési kérdéseket, amelyekre korábban a cég weboldala jelent meg.

3. Kicsi, visszafordítható és időben korlátozott kontrollált kísérleteket kell értékesíteni

A legjobb megoldás az, ha erőforrásokat kérünk arra, hogy először teszteljünk, tanuljunk, és csak azután hozzunk döntést, mielőtt a piac másként döntene helyettünk. Ez a stratégia csökkenti a befektetés miatti félelmeket, hiszen a kísérletek kis léptékűek és könnyen visszavonhatók, valamint jól időzíthetők.

Egy sikeres AI keresési stratégia javaslat így nézhet ki: például 12 hónapon belül több teszt futtatása, a marketingköltségvetés kevesebb mint 0,3 százalékának elkülönítése, több fázisból álló döntési pontokkal (Go/No-Go), több forgatókönyves megközelítéssel a túlzó pontosság elkerülése miatt, illetve a projekt megszakítása, ha a vezető mutatók nem javulnak a harmadik negyedév végéig.

A döntéshozók 45 százaléka ösztönösen hoz döntést, nem kizárólag tények alapján. Ezeket az adatokat érdemes történetmeséléssel kiegészíteni, fókuszálva inkább az eredményekre és a tétre, mint a technikai részletekre. Emlékezzünk, hogy a vezetők mindig három dolgot tartanak szem előtt: a pénzt (bevétel, profit, költségek), a piacot (piaci részesedés, piacra jutás ideje) és a kockázatot (megtartás, veszélyek).

Az egyik leghatékonyabb bemutatkozó keret a SCQA-modell (helyzet, komplikáció, kérdés, válasz), amit a McKinsey is használ. Ezzel a módszerrel világosan tudod kommunikálni, milyen a jelenlegi helyzet, mi a kihívás, milyen kérdés merül fel, és mi a javaslatod.

Ha ezzel az új megközelítéssel képviseled az AI keresési stratégiát, sokkal könnyebben megérthetik a vezetők, mire költenek, és miért érdemes kockázatmentesen kipróbálni az új lehetőségeket.