Arama eskiden geri alma ile ilgiliydi. Birden fazla sekme açardınız. Kaynakları karşılaştırın. Değerlendirmeleri okuyun. Çapraz referans bilgileri. Kendiniz karar verin.
Ancak giderek artan bir şekilde, arama tamamen başka bir şey haline geliyor: delegasyon.
Kullanıcılar artık 15 farklı sayfayı karşılaştırmaları veya karar vermek için Google, Haritalar, incelemeler, forumlar ve videolar arasında hemen çıkmaları gerekmediğini fark ediyor. İlk kez, daha kolay bir seçenek var. Bunun yerine yapay zekadan ağır kaldırmasını isteyebilirler.
Birçok yönden bu, çoğu insanın kişisel bir asistana sahip olmaya en yakın olduğu andır. Tarihsel olarak delegasyon, etraflarında insan desteği olan, seçenekleri araştırabilen, bilgileri özetleyebilen ve önerilerde bulunabilen insanlar için ayrılmış bir lükstü. Pratikte bu, zenginler anlamına geliyordu.
Şimdi, bu yetenek demokratikleşti. Herkesin bir asistana erişimi vardır ve bu arama davranışını temelden değiştirir. Kullanıcılar, geri alma üzerinde sentez, keşif üzerinde öneriler ve kapsamlı araştırma üzerinde daha az çaba isterler. Seçenekleri değerlendirmek ve karar vermek için yardım isterler.
Bu davranışsal bir değişimdir. Eskiden "bir arkadaşımızı aradığımız" yerde, şimdi bir LLM'ye soruyoruz.
Kullanıcılar neden yetki veriyor?
Araştırmadan delegasyona geçişin merkezinde temel insan psikolojisi yatıyor. Beynimiz bilişsel kolaylık için tasarlanmıştır. Doğal olarak çabayı azaltan, kararları basitleştiren ve zaman kazandıran davranışlara yöneliriz.
Yapay zeka araçları tam olarak bunu yapar. Kullanıcıların daha az sekme kullanmasına, daha az karşılaştırma yapmasına, daha az bilişsel yük taşımasına ve daha hızlı sonuçlar almasına izin vererek karar verme sürecindeki sürtünmeyi ortadan kaldırırlar.
Kullanıcılar ayrıca, ortaya çıkarmak için önemli çaba gerektiren "mükemmel" cevaplar yerine, "yeterince iyi" ve hızlı bir şekilde verilen cevaplarla giderek daha rahat görünüyorlar.
Yıllarca arama davranışı, bir karar vermeden önce mümkün olduğunca fazla bilgi toplamak üzerine inşa edilmiştir. Yapay zeka bu değer alışverişini değiştirdi. Kullanıcıların olası her cevaba ihtiyacı yoktur. Cevabın yeterli olduğuna dair güvene ihtiyaçları var.
Beklemede %61reflect Digital'in SearchPulse araştırmasına göre, yapay zeka kullanıcılarının % 50 'si bu araçları hızları ve kolaylıkları nedeniyle kullandıklarını söylüyor.Daha sonra ÖğrenciAçıklama:Reflect Digital'in kurucusu ve CEO'suyum.)
Teknoloji günlük hayata gömüldükçe, kolaylık konusundaki beklentilerimiz de onunla birlikte gelişti. Ateşin keşfi kadar eski bir hikaye. Bugünlerde, hayatımızı her zamankinden daha fazla optimize etmeye şartlandık ve yapay zeka tam olarak bunu yapmak için başka bir mekanizma haline geliyor.
Daha derine inin:Yetki sınırı: Yapay zeka hangi markaların kazanacağına nasıl karar veriyor?
Aramadaki delegasyon herkes için aynı görünmeyecektir
İşletmelerin şu anda yapabileceği en büyük hatalardan biri, delegasyona geçişin tüm kitlelerde ve arama yolculuklarında eşit olarak gerçekleştiğini varsaymaktır. Değil.
Yapay zeka arama benimsenmesi önemli ölçüde değişirhanehalkı geliri, meslek ve dijital güven gibi faktörlere bağlıdır.
Kullanıcılar ayrıca tamamlamaya çalıştıkları göreve bağlı olarak farklı şekilde yetki verirler. Tatil planlamasını örnek alın. Bir seyahat için seyahat planı oluşturmak mükemmel bir görevdir. Geleneksel olarak, bu birden fazla sekme, harita, seyahat sitesi ve konumlar, zamanlama ve lojistik arasında sürekli karşılaştırma gerektirecektir.
Artık kullanıcılar yapay zekaya şu gibi basit bir soru sorabilir: "Bana Toskana çevresinde şarap tadımı, manzaralı kasabalar ve minimum sürüşle 5 günlük bir seyahat planı planla." Bu karar dış kaynak kullanımıdır.
Ancak tatilin kendisini seçmek yine de daha keşfedici davranışlar içerebilir. Kullanıcılar, seçeneklerini daraltmadan önce yine de hedeflere göz atmak, görüntülere bakmak, video izlemek veya fikirleri bağımsız olarak doğrulamak isteyebilir.
Kilit nokta, delegasyonun bağlamsal olmasıdır. İşletmelerin, delegasyonun hedef kitlelerinin karar alma sürecine doğal olarak nerede uyduğunu anlamaları gerekir.
Hedef kitlenizdeki delegasyon fırsatlarını belirleme
Anlaşılması gereken önemli şey, tüm müşteri yolculuğunda delegasyonun nadiren evrensel olduğudur. Yapay zekanın benimsenmesi ikili değildir. İnsanlar belirli karar türlerini devreder. Belirli karar türlerini devrederler.
Yetkilendirme fırsatlarını belirlemenin yararlı bir yolu, kullanıcıların aşağıdakileri deneyimlediği anları aramaktır:
- Yüksek bilişsel yük.
- Çok fazla değişken var.
- Zaman baskısı
- Tekrarlayan karşılaştırma.
- Karar yorgunluğu.
- Aşırı bilgi yüklemesi.
Bunlar, delegasyonun çekici hale geldiği anlardır. Bunun hedef kitleniz için ne anlama geldiğini değerlendirmek için kendinize sorun:
- Hedef kitlemiz nerede bunalıyor?
- Çok fazla seçeneği nerede karşılaştırıyorlar?
- Nerede zaman kazanmaya çalışıyorlar?
- Nerede tekrar tekrar güvence veya tavsiye istiyorlar?
- Yolculuğun hangi kısımları duygusal olarak zevkli olmaktan ziyade çaba gerektirir?
Bir görev ne kadar çok çaba gerektirirse, yetki devri o kadar olası hale gelir. Ardından, bu cevapları kullanıcıların hala keşfetmek isteyebileceği alanlarla karşılaştırın:
- İlham
- Eğlence
- Kimlik ifadesi.
- İstekli tarama.
- Duygusal olarak yönlendirilen kararlar.
Örneğin, kullanıcılar bir seyahat güzergahı oluşturma görevini devredebilir, ancak yine de tatil destinasyonlarını kendileri keşfetmenin keyfini çıkarabilirler.
Bu ayrım önemlidir. Bu yeni arama ortamında kazanan işletmeler, yalnızca hedef kitlelerinin ne aradığını değil, aynı zamanda ne boşaltmaya çalıştıklarını da anlayacaktır.
Daha derine inin:Markanız neden yapay zeka öneri setini oluşturmuyor?
Delegasyon davranışı gerçekte nasıl görünür?
Aramaya başladığınızda, delegasyon odaklı kararları tespit etmek şaşırtıcı derecede kolay hale gelir. Genellikle yapay zekadan seçenekleri daraltmasını, en uygun olanı önermesini, kararları doğrulamasını, bilgileri özetlemesini, seçenekleri karşılaştırmasını ve çabayı azaltmasını isteyen kullanıcılar olarak görünür.
Bu, aramaların daha çok şuna benzediği anlamına gelir:
- "Benim için en iyisi ne ?"
- Ne önerirsin?
- "Bu seçenekleri karşılaştırın ."
- "Bana ilk üçü ver ."
- "Bunu benim için özetle ."
Bu arada geleneksel arama davranışı daha keşif ağırlıklı ve derin karşılaştırmalar, kaynak kontrolü, manuel araştırma ve ayrıntılı bilgi toplamayı içeriyor.
Çoğu kullanıcı, ne aradıklarına ve neden aradıklarına bağlı olarak iki mod arasında geçiş yapar. Ancak işletmeler, bu delegasyon anlarının nerede olduğunu anlamak için yalnızca dahili varsayımlara veya içgüdüsel hislere güvenmemelidir.
İçgüdüleriniz sizi ancak bir yere kadar götürebilir. Bu değişimi gerçekten anlamak için hedef kitlenizle konuşmanız gerekir. Bu, davranışsal gözlemi doğrudan araştırma ile birleştirmek anlamına gelir, örneğin:
- Anketler
- Müşteri Görüşmesi
- Yuvarlak masa toplantıları.
- Kullanılabilirlik Testi (İng. Usability Testing)
- Kullanıcı Yolculuğu Analizi
- Arama davranışı analizi.
- Yapay zeka hızlı analizi.
Bu araştırmanın amacı, kullanıcıların nerede sürtüşme yaşadıklarını, bunaldıklarını, güvence aradıklarını, öneri istediklerini ve karar verme konusunda dış kaynak kullanımı konusunda kendilerini rahat hissettiklerini anlamaktır.
Gerçek rekabet avantajı, hedef kitlenizin artık ne yapmak istemediğini anlamaktan gelir.
Daha derine inin:Marka derinliği yapay zeka sistemlerinin tavsiyelerini belirler
Temsilcilik aramasına geçiş, içerik stratejisi için ne anlama geliyor?
Değişimin ticari olarak önemli hale geldiği yer burasıdır. Şu anda, işletmeler hem arama desteğine hem de karar desteği içeriğine ihtiyaç duymaktadır, çünkü her iki davranış da hala mevcuttur.
Arama - destek içeriği keşif için tasarlanmıştır. Kapsamlı, son derece ayrıntılı, karşılaştırma odaklı, eğitici ve derinlemesine endekslenebilir olma eğilimindedir. Hala kapsamlı araştırma yapmak ve kararları kendileri doğrulamak isteyen kullanıcıları destekler.
Karar destek içeriği farklı bir amaca hizmet etmektedir. Sentezlenmeli, öneri odaklı, açıkça yapılandırılmış, güven ağırlıklı ve sonuç odaklı olmalıdır.
Bu tür içerik, hem kullanıcıların hem de yapay zeka sistemlerinin ne sunduğunuzu, kimin için olduğunu, ne zaman uygun olduğunu ve neden güvenilmesi gerektiğini hızlı bir şekilde anlamalarına yardımcı olur.
Örneğin, geleneksel bir arama - destek sayfası, her CRM platformu özelliğini ayrıntılı olarak karşılaştırabilir. Bir karar destek sayfası açıkça şunları açıklayabilir: "Sınırlı uygulama kaynaklarına sahip 50 kişilik bir B2B satış ekibi için en iyi CRM ."
Bir sayfa araştırmayı destekler. Diğeri karar verme çabasını azaltır.
Web sitelerinin giderek artan bir şekilde iki paralel yolculuğu desteklemesi gerekiyor: keşfe çıkan insanlar ve delege eden insanlar. Ya da başka bir deyişle,hem insanlar hem de yapay zeka temsilcileri için yolculukları destekleyinHer gün
İçeriğinizi delegasyon davranışı açısından denetlemenin basit bir yolu
Delegasyon, hedef kitlenizin karar verme sürecinin bir parçası haline geliyorsa, bir sonraki soru açıktır: İçeriğinizin bunu destekleyip desteklemediğini nasıl anlarsınız?
Yararlı bir başlangıç noktası, mevcut içeriğinizi iki mercekle denetlemektir: keşif desteği ve karar desteği.
Bu içerik birinin keşfetmesine yardımcı olur mu?
Bu geleneksel arama - destek davranışıdır:
- metne bakınız.
- Karşılaştırmalar
- Eğitim derinliği.
- Geniş anahtar kelime kapsamı.
- Manuel araştırma desteği.
- Güçlü yön olmadan birden fazla seçenek.
Bu içerik, kullanıcıların bilgi toplamasına ve bağımsız olarak değerlendirmesine yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
Bu içerik birinin karar vermesine yardımcı olur mu?
Karar destek içeriği çabayı azaltır. Kullanıcıların ve giderek daha fazla yapay zeka sisteminin, aşağıdakiler aracılığıyla harekete daha hızlı geçmesine yardımcı olur:
- Net öneriler.
- Özet çıkarımlar.
- Yapılandırılmış karşılaştırmalar.
- Güçlü güven sinyalleri.
- Doğrudan cevaplar.
- Bağlamsal rehberlik.
- Sonuç odaklı dil.
Boşlukları tespit etmenin en kolay yollarından biri şu soruyu sormaktır: "Bir yapay zeka sistemi bu sayfaya gelirse, ne önerdiğimizi, bunun kimin için olduğunu ve neden önemli olduğunu açıkça anlar mı ?"
Birçok işletme şu anda büyük miktarda keşif içeriğine sahiptir, ancak çok az karar destek içeriğine sahiptir. Bu bir boşluk yaratır. Delegasyon artık sadece keşfedilebilir olmakla ilgili değil. Bir karar verme sürecinde kullanılabilir olmakla ilgilidir.
Daha derine inin:Aramadan yetkilendirmeye: Yapay zeka öncelikli arama davranışına uyum sağlama
Bu değişimi yanlış anlama riski
Bazı işletmeler zaten geleneksel arama davranışını çok erken terk etme hatasına düşüyor. Bu ciddi bir hata çünkü geleneksel arama ortadan kalkmıyor.
Yetkilendirme davranışı da göz ardı edilemez. Farklı kitleler, anlar ve karar türleri artık farklı arama deneyimleri gerektiriyor. Başarılı olan işletmeler her yapay zeka trendini takip edenler olmayacak. Derinden anlayanlar onlar olacak:
- Kullanıcılar keşif istediğinde.
- Kullanıcılar yetkilendirme istediğinde.
- Her ikisini de etkili bir şekilde nasıl destekleyebilirim?
Bunun nedeni, kullanıcıların seçenekleri değerlendirme ve karar verme konusunda giderek daha fazla yardım aramasıdır.
Arama dünyasının geleceğinde başarılı olacak markalar, hedef kitlesini derinlemesine anlayan ve bu bilginin stratejilerine rehberlik etmesine izin veren markalar olacaktır.
