محدودیت‌های کلیدی هوش مصنوعی در جستجو برای بازاریابی SaaS تجاری: ۳ نکته که باید بدانید

جستجوی هوش مصنوعی داره استراتژی ارگانیک رو از این رو به اون رو می‌کنه، اما محدودیت‌های مشخصی هم داره. تو این مقاله یاد می‌گیریم که جستجوی هوش مصنوعی تو حوزه B2B کجاها کم میاره و چطوری می‌تونیم این ضعف‌ها رو پوشش بدیم.

یه مطالعه از BrightEdge نشون داده که ۶۸ درصد از برندها تو صنایع مختلف دارن استراتژی‌های جستجوشون رو تغییر می‌دن تا از موج GEO (بهینه‌سازی برای موتورهای مولد) عقب نمونن.

این عدد خیلی بزرگه، اما راستش خیلی هم عجیب نیست. باید تقریباً سه سال گذشته رو (از اواخر ۲۰۲۲ که ChatGPT سروکله‌اش پیدا شد) زیر یه تخته‌سنگ زندگی کرده باشی که از این جریان بی‌خبر مونده باشی.

با این حال، خیلی از مدیرای بازاریابی B2B که باهاشون صحبت می‌کنم، هنوز به طور کامل این فرصت رو درک نکردن؛ یعنی نمی‌دونن GEO دقیقاً چه کاری می‌تونه برای برندشون انجام بده و کجاها کم میاره.

شکی نیست که جستجوی هوش مصنوعی/GEO/LLMO یا هر اسم دیگه‌ای که روش می‌ذارید (چون هنوز سر اسمش به توافق نرسیدن) برای داشتن یه استراتژی ارگانیک جامع، حیاتیه.

اما اگه زیادی بهشون تکیه کنیم، یه شکاف‌هایی ایجاد می‌شه که رقبا می‌تونن ازش سواستفاده کنن.

تو این مقاله سه تا از محدودیت‌های اصلی جستجوی هوش مصنوعی تو بازاریابی B2B رو بررسی می‌کنیم و می‌گیم که چطوری می‌تونید توی رویکرد کلی ارگانیک‌تون این ضعف‌ها رو جبران کنید:

• تحقیق در مورد حوزه‌ها و راه‌حل‌های نوظهور.
• ارائه مشاوره‌های دقیق و تخصصی به کارشناس‌های هر حوزه.
• بی‌طرفی واقعی و درک‌شده.

بیاین هرکدوم رو با جزئیات بیشتری بررسی کنیم.

جستجوی هوش مصنوعی به رشد آگاهی از برند برای حوزه‌ها و راه‌حل‌های جدید کمکی نمی‌کنه

بازاریابی جستجوی سنتی – چه سئو باشه چه تبلیغات کلیکی (PPC) – برای ایجاد آگاهی در مورد محصولات، حوزه‌ها یا راه‌حل‌های جدید طراحی نشده. ماهیت این روش‌ها مبتنی بر قصد کاربره (intent-based) و به یه سطح اولیه‌ای از آگاهی نیاز داره.

جستجوی هوش مصنوعی هم همین محدودیت‌ها رو داره، اما یه لایه پیچیدگی دیگه هم بهش اضافه می‌شه.

ایندکس کردن محتوا توسط هوش مصنوعی کندتر از موتورهای جستجوی سنتیه (چون اول باید منتظر بمونه تا اون موتورها محتوا رو ایندکس کنن).

این یعنی ایجاد آگاهی برای محصولات و راه‌حل‌های جدید، تو نتایج جستجوی هوش مصنوعی حتی از این هم بیشتر طول می‌کشه.

بازاریاب‌ها چطور می‌تونن خودشون رو وفق بدن؟

توصیه من همونیه که برای جستجوی سنتی دارم: از استراتژی اسب تروآ استفاده کنید. یعنی محصول یا سرویس جدیدتون رو به مجموعه‌ای از کلمات کلیدی و موضوعات موجود و شناخته‌شده‌تر وصل کنید.

اگه از قبل تونستید حول یه عبارت مرتبط آگاهی ایجاد کنید، از همون برای هدایت نامحسوس توجه مخاطب استفاده کنید. بذرای جدیدتون رو جایی بکارید که از قبل آگاهی وجود داره.

جستجوی هوش مصنوعی توصیه‌های ظریف و دقیقی برای متخصص‌ها نداره

برخلاف فروشگاه‌های اینترنتی که مسیر خرید کوتاه‌تر و مستقیم‌تره، خرید تو حوزه B2B به اطلاعات لایه‌لایه و زمینه‌محور نیاز داره.

بازاریاب‌ها باید به همه، از مدیر مالی گرفته تا یه هماهنگ‌کننده حساب، کمک کنن تا برای تصمیم‌گیری خرید احساس اطمینان کنن. این دقیقاً جاییه که جستجوی هوش مصنوعی توش عالی عمل نمی‌کنه.

مدل‌های جستجوی هوش مصنوعی برای پیدا کردن «سوزن تو انبار کاه» عالین، اما برای حل مشکلات خودِ «انبار کاه» خوب نیستن.

اونا تو پیدا کردن یه جواب دقیق که بین کلی اطلاعات بی‌ربط پنهان شده، فوق‌العاده‌ان. مثلاً وقتی یه صاحب‌خونه می‌خواد بدونه چطور می‌تونه بدون بازپرداخت وام مسکن با نرخ بهره پایین، از ارزش ملکش استفاده کنه.

یه مدل هوش مصنوعی می‌تونه سریعاً نوع محصول مناسب رو بهش نشون بده، بدون اینکه مجبورش کنه کلی نتایج نامرتبط رو زیرورو کنه.

جایی که این مدل‌ها کم میارن، سوالات کلی‌تر یا استراتژیک‌تره.

مثلاً، «بهترین راه برای مدرن‌سازی انبار من چیه؟»

خروجی اغلب مبهم یا کلی به نظر می‌رسه، چون مدل نمی‌تونه زمینه منحصربه‌فرد کسب‌وکار، مثل اندازه شرکت، بودجه یا اهدافش رو در نظر بگیره.

خلاصه بگم، جستجوی هوش مصنوعی می‌تونه سوزن رو پیدا کنه، اما نمی‌تونه انبار کاه رو طراحی کنه.

توهم (Hallucination) و اطلاعات غلط همچنان از مشکلات همیشگی ChatGPT و رقباشه. مدل‌های جدیدتر هنوز دارن تلاش می‌کنن تا «دقت رو بهبود بدن»، و این یعنی بازاریاب‌ها باید با دیده شک و تردید به نتایج نگاه کنن.

تو حوزه B2B که عمق اطلاعات مهمه، این ریسک چند برابر می‌شه و وقتی دارید سعی می‌کنید یه کمیته خرید چند نفره رو تحت تأثیر قرار بدید، فضای بیشتری برای خطا به وجود میاد.

بازاریاب‌ها چطور می‌تونن خودشون رو وفق بدن؟

محتواهایی تولید و توزیع کنید که عمق مورد نیاز متخصص‌ها رو برای احساس اطمینان بهشون بده؛ مثل وایت‌پیپرها، راهنماهای کاربری و مطالعات موردی (Case Studies).

من برای مشتری‌هام از کلمه «مثلث‌سازی» (triangulation) استفاده می‌کنم: یعنی جاهایی که کاربرا برای اطلاعات بهشون سر می‌زنن رو پیش‌بینی کنید و تو همشون حضور داشته باشید.

این شامل LLMها می‌شه، اما گوگل، ردیت، لیست‌های تخصصی صنعت و به‌خصوص رسانه‌های تحت تملک خودتون (Owned Media) رو هم در بر می‌گیره.

جستجوی هوش مصنوعی بی‌طرفی واقعی (یا حتی ظاهری) نداره

به گفته AI Overviews، نتایج گوگل از نتایج ChatGPT قابل اعتمادتره:

و اگه فکر می‌کنید این نظر از طرف یکی از سرویس‌های گوگل یه کم جانب‌دارانه است، خب، مشکل دقیقاً همینه: این نتایج ممکنه کاملاً بی‌طرف نباشن.

این حس تقریباً در مورد همه جستجوهای هوش مصنوعی صادقه، مخصوصاً از اونجایی که همیشه منابعش رو ذکر نمی‌کنه.

همون‌طور که AI Overview بالا اشاره می‌کنه، نتایج برای سؤالی مثل «لیستی از بهترین ارائه‌دهندگان خدمات {صنعت} رو به من بده» ممکنه اطلاعات رو از خود همون ارائه‌دهندگانی که تو جواب لیست کرده، گرفته باشه. این بیشتر نشون‌دهنده GEO خوبه تا اینکه واقعاً شهرت و اعتبار بالایی به عنوان یه ارائه‌دهنده برتر داشته باشن.

کاربرا می‌تونن از LLM بخوان که منابعش رو ذکر کنه. در جواب، یه سری لینک دریافت می‌کنن که می‌تونن دنبالشون کنن.

اما این رفتار دقیقاً برخلاف دلیلیه که مردم اصلاً از LLMها استفاده می‌کنن: اونا دنبال یه جواب سریع و قابل هضم هستن، نه یه لیست از لینک‌ها برای چک کردن.

این موضوع از توانایی جستجوی هوش مصنوعی برای ارائه یه لیست اولیه کم نمی‌کنه – و مردم قطعاً دارن از این ابزارها برای همین کار استفاده می‌کنن.

این اطلاعات کاملاً مرتب و خواناست. اما هیچ نوع تأییدیه یا گواه اجتماعی (social proof) نداره، که هم کاربر و هم برند رو با یه سری مراحل تکمیلی مهم تنها می‌ذاره.

بازاریاب‌ها چطور می‌تونن خودشون رو وفق بدن؟

وقتی خودم دارم برای تیمم دنبال ابزار یا نرم‌افزار می‌گردم، از جستجوی هوش مصنوعی برای محدود کردن گزینه‌ها استفاده می‌کنم و بعدش میرم سراغ گوگل تا در مورد هر برند عمیق‌تر تحقیق کنم.

دنبال مطالعات موردی، موارد استفاده (use cases) و نظرات مشتریان می‌گردم، که پیدا کردنشون تو صفحات نتایج جستجوی سنتی (SERP) خیلی راحت‌تر از نتایج LLMهاست.

داده‌های ما برای مشتریان B2B و SaaS هم همین رفتار رو نشون می‌ده.

از زمان عرضه ChatGPT، تحقیقات انتهای قیف فروش (bottom-of-funnel) هنوز به منابعی مثل نظرات گوگل، لیست‌های G2 یا Capterra و مطالعات موردی خود برندها متکیه – نه به نتایج جستجوی هوش مصنوعی.

بازاریاب‌های برند باید مثل کاربرا فکر کنن: وقتی LLMها کم میارن، مردم برای تأیید اطلاعات به کجا میرن؟

با تیم فروشتون صحبت کنید تا بفهمید مشتریان بالقوه چطور اطلاعات جمع می‌کنن.

مطمئن بشید که رسانه‌های تحت تملک شما به سؤالاتی که ChatGPT نمی‌تونه جواب بده، پاسخ می‌دن و یه استراتژی برای نظرات و لیست‌های شخص ثالث (third-party) داشته باشید.

بدون این قطعات پازل، شما مشتریان رو بین مراحل میانی و پایانی قیف فروش از دست می‌دید.

چطور یک استراتژی کامل، فراتر از جستجوی هوش مصنوعی بسازیم

هیچ‌چیز در مورد نتایج جستجوی هوش مصنوعی ثابت و قطعی نیست – مهندس‌های این مدل‌ها ممکنه در نهایت نظرات و رتبه‌بندی‌های شخص ثالث رو هم در نظر بگیرن.

اما تا زمانی که LLMها نتونن نقاط قوت جستجوی سنتی رو تقلید کنن، جستجوی هوش مصنوعی همچنان محدودیت‌های اساسی خواهد داشت – محدودیت‌هایی که بازاریاب‌های B2B باید تو هر استراتژی ارگانیک جامعی براشون برنامه‌ریزی کنن.