- บทนำ
- ทำความเข้าใจการศึกษาทราฟฟิก ChatGPT
- เหตุผลที่ ChatGPT แปลงได้แย่กว่า Google Search
- ตัวเลขเบื้องหลังช่องว่างด้านประสิทธิภาพ
- เปรียบเทียบทราฟฟิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในแพลตฟอร์มต่างๆ
- รูปแบบพฤติกรรมผู้ใช้และปัญหาความไว้วางใจ
- ความท้าทายในการระบุแหล่งที่มาของทราฟฟิก AI
- สิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซ
- การคาดการณ์ในอนาคตและการพัฒนาตลาด
- กลยุทธ์เชิงปฏิบัติสำหรับธุรกิจ
- ผลกระทบต่อการตลาดดิจิทัลโดยรวม
- บทสรุป
บทนำ
ภูมิทัศน์การตลาดดิจิทัลกำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ เนื่องจากแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ เช่น ChatGPT เริ่มส่งทราฟฟิกแนะนำไปยังเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ อย่างไรก็ตาม การวิจัยอย่างครอบคลุมล่าสุดเผยให้เห็นความจริงที่น่าประหลาดใจที่นักการตลาดจำนวนมากจำเป็นต้องเข้าใจ: ChatGPT ไม่สามารถแปลงได้ดีเท่า Google Ads เมื่อพูดถึงยอดขายและการสร้างรายได้ที่แท้จริง การค้นพบนี้ท้าทายสมมติฐานที่แพร่หลายว่าระบบค้นหาและระบบแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะรบกวนรูปแบบทราฟฟิกการค้นหาแบบดั้งเดิมทันที
การศึกษาที่เป็นนวัตกรรมใหม่ซึ่งวิเคราะห์ธุรกรรมอีคอมเมิร์ซมูลค่าเกือบหนึ่งพันล้านดอลลาร์ เผยให้เห็นว่าแม้ว่าแพลตฟอร์ม AI จะเริ่มขับเคลื่อนทราฟฟิกที่มีความหมายไปยังเว็บไซต์ค้าปลีก แต่ประสิทธิภาพยังต่ำกว่าช่องทางที่ได้รับการยอมรับ เช่น Google search, การตลาดผ่านอีเมล และแม้แต่ลิงก์พันธมิตร การวิจัยนี้ ซึ่งตรวจสอบข้อมูลจากเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ 973 แห่งในช่วงสิบสองเดือน ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญสำหรับธุรกิจที่พยายามนำทางภูมิทัศน์ดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงไป
ผลกระทบของการค้นพบเหล่านี้ขยายออกไปไกลกว่าตัวชี้วัดทราฟฟิกอย่างง่าย พวกมันเผยให้เห็นความแตกต่างพื้นฐานในพฤติกรรมผู้ใช้ เจตนาซื้อ และเส้นทางการลูกค้าเมื่อผู้คนโต้ตอบกับผู้ช่วย AI เทียบกับเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิม ความแตกต่างเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจที่พัฒนากลยุทธ์การตลาดดิจิทัลและการตัดสินใจจัดสรรงบประมาณ
ทำความเข้าใจการศึกษาทราฟฟิก ChatGPT
การวิจัยที่เผยให้เห็นว่า ChatGPT ไม่สามารถแปลงได้ดีเท่า Ecommerce Marketing เป็นการวิเคราะห์ที่ครอบคลุมที่สุดของการจราจรสู่ร้านค้าออนไลน์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จนถึงปัจจุบัน การศึกษาดำเนินการเป็นเวลาสิบสองเดือน ตั้งแต่สิงหาคม 2024 ถึงกรกฎาคม 2025 โดยตรวจสอบข้อมูล Google Analytics ฝั่งเซิร์ฟเวอร์จากเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ 973 แห่งที่สร้างรายได้รวมมากกว่า 20 พันล้านดอลลาร์
ขอบเขตของการวิจัยนี้มีความน่าประทับใจเป็นพิเศษเนื่องจากวิเคราะห์ธุรกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย ChatGPT มากกว่า 50,000 รายการ ควบคู่ไปกับการทำธุรกรรม 164 ล้านรายการจากช่องทางดิจิทัลแบบดั้งเดิม ชุดข้อมูลขนาดใหญ่นี้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีนัยสำคัญทางสถิติที่ไม่สามารถนำเสนอได้ในการศึกษาขนาดเล็ก นักวิจัยใช้แบบจำลองการถดถอยขั้นสูงที่คำนึงถึงความขาดแคลนของข้อมูล ผลกระทบของไซต์ และความแตกต่างของอุปกรณ์ เพื่อให้แน่ใจว่าการเปรียบเทียบที่แม่นยำระหว่างแหล่งทราฟฟิกที่แตกต่างกัน
สิ่งที่ทำให้การศึกษานี้มีคุณค่าอย่างยิ่งคือการมุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่แท้จริงมากกว่าแค่ปริมาณผู้เข้าชม แม้ว่าการวิเคราะห์จำนวนมากจะมุ่งเน้นไปที่ตัวเลขผู้เข้าชมเท่านั้น แต่การวิจัยนี้ตรวจสอบอัตราการแปลง ค่าเฉลี่ยการสั่งซื้อ และรายได้ต่อเซสชัน รวมถึงตัวชี้วัดการมีส่วนร่วม เช่น อัตราการตีกลับและความลึกของเซสชัน ตัวชี้วัดเหล่านี้ให้ภาพรวมที่สมบูรณ์ว่าแหล่งทราฟฟิกที่แตกต่างกันมีส่วนช่วยต่อความสำเร็จของธุรกิจอย่างไร
วิธีการวิจัยยังแก้ไขข้อผิดพลาดทั่วไปในการวิเคราะห์การระบุแหล่งที่มา โดยใช้แบบจำลองการระบุแหล่งที่มาแบบคลิกล่าสุดและคำนึงถึงลักษณะใหม่ของช่องทาง AI นักวิจัยจึงสามารถให้ข้อมูลที่สะท้อนถึงสภาพความเป็นจริงทางธุรกิจ แทนที่จะเป็นสถานการณ์เชิงทฤษฎี
เหตุผลที่ ChatGPT แปลงได้แย่กว่า Google Search
เหตุผลหลักที่ ChatGPT ไม่สามารถแปลงได้ดีเท่า Ecommerce SEO อยู่ที่เจตนาและพฤติกรรมของผู้ใช้ที่แตกต่างกันที่เกี่ยวข้องกับแต่ละแพลตฟอร์ม เมื่อผู้ใช้หันไปใช้ Google search พวกเขามักจะมีเจตนาซื้อที่เฉพาะเจาะจงหรือกำลังค้นหาผลิตภัณฑ์เพื่อซื้ออย่างแข็งขัน กระบวนการค้นหาเองบ่งบอกถึงเจตนาทางการค้าในระดับหนึ่ง ซึ่งแปลเป็นอัตราการแปลงที่สูงขึ้น
ในทางตรงกันข้าม ผู้ใช้ที่โต้ตอบกับ ChatGPT มักเข้าหาแพลตฟอร์มด้วยคำถามที่กว้างขึ้นหรือแสวงหาข้อมูลทั่วไปมากกว่าคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เฉพาะเจาะจง ความแตกต่างในเจตนาของผู้ใช้นี้สร้างความแตกต่างตามธรรมชาติในการทำงานของการแปลง ChatGPT ผู้ใช้อาจอยู่ในขั้นตอนแรกๆ ของเส้นทางการซื้อ กำลังรวบรวมข้อมูลและสำรวจตัวเลือกแทนที่จะพร้อมที่จะทำการซื้อทันที
ปัจจัยความไว้วางใจยังมีบทบาทสำคัญในการทำงานของการแปลงอีกด้วย ผลการค้นหาของ Google เป็นส่วนหนึ่งของการเดินทางของผู้บริโภคมานานกว่าสองทศวรรษแล้ว และผู้ใช้ได้พัฒนารูปแบบพฤติกรรมที่มั่นคงเมื่อคลิกผ่านไปยังไซต์อีคอมเมิร์ซจากผลการค้นหา พวกเขาเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคำค้นหาของพวกเขาและหน้าผลิตภัณฑ์ที่เกิดขึ้น ทำให้เกิดการเปลี่ยนผ่านที่ราบรื่นยิ่งขึ้นจากการค้นพบสู่การซื้อ
อย่างไรก็ตาม การอ้างอิงของ ChatGPT แสดงถึงรูปแบบการโต้ตอบที่ใหม่กว่าซึ่งผู้ใช้ยังคงเรียนรู้ที่จะนำทาง ลักษณะการสนทนาของปฏิสัมพันธ์ AI อาจให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ แต่ไม่ได้สร้างระดับเร่งด่วนในการซื้อเหมือนที่ผลลัพธ์การค้นหาที่กำหนดเป้าหมายสร้าง ผู้ใช้อาจมองว่าคำแนะนำของ ChatGPT เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการวิจัยเพิ่มเติมมากกว่าคำแนะนำในการซื้อที่ชัดเจน
ตัวเลขเบื้องหลังช่องว่างด้านประสิทธิภาพ
หลักฐานทางสถิติที่แสดงให้เห็นว่า ChatGPT ไม่สามารถแปลงได้ดีเท่า Lead Generation Service นั้นน่าทึ่งเมื่อตรวจสอบรายละเอียด ทราฟฟิกแนะนำของ ChatGPT คิดเป็นเพียงประมาณ 0.2% ของเซสชันทั้งหมดบนเว็บไซต์ที่ศึกษา ซึ่งคิดเป็นประมาณ 200 เท่าของทราฟฟิก Google organic สิ่งนี้เน้นย้ำถึงความเป็นจริงของตลาดในปัจจุบัน
ที่สำคัญยิ่งกว่านั้น ความแตกต่างของอัตราการแปลงเผยให้เห็นช่องว่างด้านประสิทธิภาพที่สำคัญ การตลาดพันธมิตรแสดงอัตราการแปลงสูงกว่า ChatGPT 86% ในขณะที่ Google search แสดงอัตราการแปลงสูงกว่า 13% เฉพาะทราฟฟิกโซเชียลมีเดียแบบจ่ายเงินเท่านั้นที่ทำงานได้แย่กว่า ChatGPT ในแง่ของอัตราการแปลง ทำให้ทราฟฟิก AI อยู่ใกล้ด้านล่างของลำดับชั้นประสิทธิภาพ
ตัวชี้วัดรายได้ต่อเซสชันบอกเล่าเรื่องราวที่คล้ายกัน ทราฟฟิก ChatGPT ลดลงอย่างมีนัยสำคัญทั้งทราฟฟิกแบบจ่ายและทราฟฟิกแบบออร์แกนิกในแง่ของการสร้างรายได้ต่อผู้เข้าชม อย่างไรก็ตาม พวกเขาสามารถทำงานได้ดีกว่าทราฟฟิกโซเชียลมีเดียแบบจ่ายเงิน ซึ่งบ่งชี้ว่าแม้ว่าทราฟฟิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะทำงานได้ต่ำกว่าเมื่อเทียบกับการค้นหา แต่ก็ไม่ใช่ช่องทางที่มีประสิทธิภาพต่ำสุดในการผสมผสานการตลาดดิจิทัล
ตัวชี้วัดการมีส่วนร่วมให้บริบทเพิ่มเติมเพื่อทำความเข้าใจความแตกต่างด้านประสิทธิภาพนี้ ทราฟฟิก ChatGPT แสดงอัตราการตีกลับที่ต่ำกว่าช่องทางอื่นๆ จำนวนมาก บ่งชี้ว่าผู้ใช้ที่มาถึงผ่านคำแนะนำ AI จะมีส่วนร่วมกับเนื้อหา อย่างไรก็ตาม ความลึกของเซสชันโดยทั่วไปจะต่ำกว่าช่องทางอื่นๆ มาก แสดงให้เห็นว่าแม้ว่าผู้ใช้จะไม่ออกจากทันที แต่พวกเขาก็ไม่ได้สำรวจเว็บไซต์อย่างละเอียดเท่ากับผู้เข้าชมจากแหล่งอื่น
เปรียบเทียบทราฟฟิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในแพลตฟอร์มต่างๆ
แม้ว่า ChatGPT จะครองภูมิทัศน์ทราฟฟิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยคิดเป็นมากกว่า 90% ของทราฟฟิกอีคอมเมิร์ซที่มาจาก LLM แพลตฟอร์ม AI อื่นๆ เช่น Perplexity, Gemini และ Copilot ก็สร้างปริมาณทราฟฟิกน้อยมาก สิ่งนี้บ่งชี้ว่า ChatGPT ได้รับความได้เปรียบจากผู้บุกเบิกในพื้นที่อ้างอิง AI แต่ยังบ่งชี้ว่าหมวดหมู่ทราฟฟิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทั้งหมดยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น
การครอบงำของ ChatGPT ในการอ้างอิง AI ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าสำหรับธุรกิจที่พยายามเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับทราฟฟิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI แทนที่จะกระจายความพยายามในการเพิ่มประสิทธิภาพในหลายแพลตฟอร์ม AI ธุรกิจสามารถมุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจและเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับอัลกอริธึมการแนะนำและรูปแบบการโต้ตอบของผู้ใช้ของ ChatGPT เป็นหลัก
อย่างไรก็ตาม ทราฟฟิกน้อยจากแพลตฟอร์ม AI อื่น ๆ ไม่ควรถูกละเลยอย่างสิ้นเชิง เมื่อแพลตฟอร์มเหล่านี้พัฒนาและรวมคุณสมบัติการช้อปปิ้งเพิ่มเติม รูปแบบการอ้างอิงของพวกเขาอาจเปลี่ยนแปลงไปอย่างมาก ข้อมูลปัจจุบันแสดงถึงภาพรวมของตลาดที่พัฒนาอย่างรวดเร็วมากกว่าลำดับชั้นถาวร
การรวมศูนย์ของทราฟฟิก AI ใน ChatGPT ยังเปิดเผยบางสิ่งสำคัญเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้ใช้และการนำแพลตฟอร์มไปใช้ ผู้ใช้ได้หันไปหา ChatGPT สำหรับคำถามที่เกี่ยวข้องกับการค้า แต่พวกเขายังไม่ได้พัฒนารูปแบบเดียวกันกับเครื่องมือ AI อื่นๆ สิ่งนี้บ่งชี้ว่ากลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะแพลตฟอร์มจะเป็นสิ่งสำคัญเมื่อตลาดพัฒนา
รูปแบบพฤติกรรมผู้ใช้และปัญหาความไว้วางใจ
การวิจัยที่แสดงให้เห็นว่า ChatGPT ไม่สามารถแปลงได้ดีเท่า SEO Thailand ชี้ให้เห็นถึงความแตกต่างที่สำคัญในความไว้วางใจของผู้ใช้และพฤติกรรมการตรวจสอบ การตรวจสอบพฤติกรรม ผู้ใช้ที่ได้รับคำแนะนำผลิตภัณฑ์จาก ChatGPT มักจะแสดงสิ่งที่นักวิจัยเรียกว่า “แรงเสียดทานในช่วงต้น” – แนวโน้มที่จะตรวจสอบข้อมูลในที่อื่นก่อนทำการซื้อ พฤติกรรมนี้จะเปลี่ยนการระบุแหล่งที่มาแบบคลิกล่าสุดไปที่ช่องทางแบบดั้งเดิม
พฤติกรรมการตรวจสอบนี้สมเหตุสมผลจากมุมมองของจิตวิทยาผู้บริโภค เมื่อ ChatGPT แนะนำผลิตภัณฑ์ ผู้ใช้มักต้องการยืนยันคำแนะนำนั้นโดยตรวจสอบรีวิว เปรียบเทียบราคา หรือค้นคว้าผลิตภัณฑ์ผ่านช่องทางที่คุ้นเคย เช่น Google search นี่คือเส้นทางการลูกค้าที่ ChatGPT ทำหน้าที่เป็นกลไกการค้นพบ แต่การตัดสินใจซื้อที่แท้จริงเกิดขึ้นผ่านช่องทางที่มั่นคงกว่า
ปัญหาความไว้วางใจขยายไปไกลกว่าการตรวจสอบอย่างง่าย ผู้ใช้ได้พัฒนาแบบจำลองทางจิตที่ซับซ้อนสำหรับการประเมินผลการค้นหาและทำความเข้าใจความสัมพันธ์เชิงพาณิชย์ระหว่างเครื่องมือค้นหาและผู้ค้าปลีก แบบจำลองทางจิตเหล่านี้ยังไม่มีสำหรับคำแนะนำ AI สร้างแรงเสียดทานทางความคิดที่สามารถล่าช้าหรือซับซ้อนการตัดสินใจซื้อได้
นอกจากนี้ ลักษณะการสนทนาของปฏิสัมพันธ์ ChatGPT อาจทำงานต่อต้านการแปลงทันที เมื่อผู้ใช้มีส่วนร่วมในการสนทนาโดยละเอียดเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ พวกเขาจึงรู้สึกว่าจำเป็นต้องวิจัยเพิ่มเติมแทนที่จะทำการซื้อทันที กระบวนการรวบรวมข้อมูลอย่างละเอียดนี้ แม้ว่าจะมีค่าสำหรับการตัดสินใจที่รอบคอบ แต่ก็สามารถลดอัตราการแปลงทันทีได้
ความท้าทายในการระบุแหล่งที่มาของทราฟฟิก AI
การทำความเข้าใจว่าทำไม ChatGPT ไม่สามารถแปลงได้ดีเท่า Content Marketing จำเป็นต้องตรวจสอบความซับซ้อนของการสร้างแบบจำลองการระบุแหล่งที่มาในเส้นทางการลูกค้ายุคใหม่ แบบจำลองการระบุแหล่งที่มาแบบคลิกล่าสุดแบบดั้งเดิมอาจไม่สามารถจับภาพคุณค่าที่แพลตฟอร์ม AI จัดเตรียมให้ในเส้นทางการลูกค้าได้อย่างถูกต้อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำหน้าที่เป็นเครื่องมือค้นพบหรือเครื่องมือวิจัยแทนที่จะเป็นตัวขับเคลื่อนการแปลงขั้นสุดท้าย
ความท้าทายในการระบุแหล่งที่มาจะซับซ้อนมากขึ้นเมื่อพิจารณาว่า ChatGPT อาจเก่งในการแนะนำผู้ใช้ไปยังผลิตภัณฑ์หรือแบรนด์ที่พวกเขาอาจไม่เคยค้นพบได้เลย หากผู้ใช้เรียนรู้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ผ่าน ChatGPT แต่ท้ายที่สุดก็ซื้อผ่าน Google search แบบจำลองการระบุแหล่งที่มาแบบดั้งเดิมจะให้เครดิตทั้งหมดแก่ Google ในขณะที่เพิกเฉยต่อบทบาทของ ChatGPT ในกระบวนการค้นพบ
ความซับซ้อนในการระบุแหล่งที่มานี้บ่งชี้ว่าธุรกิจจำเป็นต้องพัฒนาระเบียบวิธีวัดผลที่ซับซ้อนมากขึ้นเพื่อทำความเข้าใจคุณค่าที่แท้จริงของทราฟฟิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบจำลองการระบุแหล่งที่มาแบบหลายสัมผัส การสร้างแผนที่เส้นทางการลูกค้า และการศึกษาการสร้างแบรนด์อาจให้ภาพที่แม่นยำยิ่งขึ้นว่าแพลตฟอร์ม AI มีส่วนร่วมกับความสำเร็จทางธุรกิจอย่างไร
ลักษณะใหม่ของช่องทาง AI ยังหมายความว่ากรอบเวลาการระบุแหล่งที่มามาตรฐานอาจไม่สามารถจับภาพผลกระทบทั้งหมดได้ ผู้ใช้อาจโต้ตอบกับคำแนะนำของ ChatGPT จากนั้นค้นคว้าและซื้อวันหรือสัปดาห์ต่อมาผ่านช่องทางอื่น แบบจำลองการระบุแหล่งที่มาในปัจจุบัน ซึ่งโดยทั่วไปจะอิงตามกรอบเวลาที่สั้นกว่า อาจประเมินมูลค่าของ AI ต่อกระบวนการขายต่ำเกินไป
สิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซ
การค้นพบที่ว่า ChatGPT ไม่สามารถแปลงได้ดีเท่า Remarketing มีผลกระทบที่สำคัญต่อการปฏิบัติจริงสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่พัฒนากลยุทธ์การตลาดดิจิทัลของตน ก่อนอื่น มันบ่งชี้ว่าธุรกิจไม่ควรเปลี่ยนการจัดสรรงบประมาณอย่างมากไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพ AI ในขณะที่ละเลยช่องทางที่พิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพ
อย่างไรก็ตาม การวิจัยยังบ่งชี้ว่าประสิทธิภาพของทราฟฟิก AI กำลังปรับปรุงขึ้นเรื่อยๆ ดังนั้นธุรกิจควรเริ่มทดสอบและเรียนรู้ด้วยช่องทาง AI ในขณะที่ยังคงมุ่งเน้นไปที่ช่องทางที่มีประสิทธิภาพสูงที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว
ปริมาณทราฟฟิก AI ที่ต่ำในปัจจุบันยังหมายความว่าธุรกิจสามารถทดลองกับวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ AI ได้โดยไม่มีความเสี่ยงมากนัก เนื่องจากทราฟฟิก ChatGPT เป็นเพียงส่วนเล็กน้อยของทราฟฟิกทั้งหมด ธุรกิจสามารถทดสอบแนวทางต่างๆ ได้โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับผลกระทบต่อประสิทธิภาพโดยรวม
สำหรับธุรกิจในบางกลุ่ม สถานการณ์อาจแตกต่างกัน การวิจัยบางชิ้นบ่งชี้ว่าแพลตฟอร์ม AI ทำงานได้ดีขึ้นในบางภาคส่วน เช่น สุขภาพและอาชีพ ซึ่งบ่งชี้ว่าปัจจัยเฉพาะของอุตสาหกรรมอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของ AI ธุรกิจในภาคส่วนเหล่านี้อาจต้องการลงทุนในการเพิ่มประสิทธิภาพ AI มากกว่าธุรกิจในอุตสาหกรรมที่ AI ทำงานได้ไม่ดีเป็นพิเศษ
การคาดการณ์ในอนาคตและการพัฒนาตลาด
แม้ว่าข้อมูลปัจจุบันจะแสดงให้เห็นว่า ChatGPT ไม่สามารถแปลงได้ดีเท่า SEO Thailand แบบจำลองการคาดการณ์บ่งชี้ว่าประสิทธิภาพของ AI จะปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม แบบจำลองเหล่านี้ไม่ได้ทำนายว่าช่องทาง AI จะถึงจุดที่เทียบเท่ากับ Google search ภายในปีหน้า ซึ่งบ่งชี้ว่าช่องว่างด้านประสิทธิภาพในปัจจุบันจะยังคงอยู่
เส้นทางการปรับปรุงประสิทธิภาพของ AI บ่งชี้ว่าธุรกิจควรเตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงอย่างค่อยเป็นค่อยไปมากกว่าการเปลี่ยนแปลงอย่างกะทันหัน สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจมีเวลาในการพัฒนากลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ AI ทดสอบแนวทางต่างๆ และสร้างความสามารถโดยไม่ต้องปรับโครงสร้างแนวทางการตลาดดิจิทัลอย่างสมบูรณ์
ปัจจัยการพัฒนาตลาดอาจเร่งการเปลี่ยนแปลงในการทำงานของ AI ธุรกิจควรเตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต
กลยุทธ์เชิงปฏิบัติสำหรับธุรกิจ
เมื่อพิจารณาว่า ChatGPT ไม่สามารถแปลงได้ดีเท่า Content Marketing ธุรกิจจำเป็นต้องมีกลยุทธ์เชิงปฏิบัติที่ยอมรับความเป็นจริงในปัจจุบันในขณะที่เตรียมพร้อมสำหรับโอกาสในอนาคต แนวทางที่มีประสิทธิภาพที่สุดเกี่ยวข้องกับการมองว่าการเพิ่มประสิทธิภาพ AI เป็นการลงทุนระยะยาวในขณะที่ยังคงมุ่งเน้นไปที่ช่องทางที่มีประสิทธิภาพสูงที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว
ธุรกิจควรเริ่มต้นด้วยการตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลผลิตภัณฑ์ของตนได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการค้นพบ AI ซึ่งหมายถึงการสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่ละเอียดและถูกต้อง การรักษาข้อมูลสินค้าคงคลังที่ทันสมัย และการจัดโครงสร้างข้อมูลในลักษณะที่แพลตฟอร์ม AI สามารถเข้าใจและแนะนำได้อย่างง่ายดาย การเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านี้สามารถปรับปรุงคุณภาพการอ้างอิง AI ได้แม้ว่าปริมาณจะยังต่ำอยู่
การทดสอบแนวทางที่แตกต่างกันในการแปลงทราฟฟิก AI เป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จในระยะยาว ธุรกิจควรทดลองกับประสบการณ์หน้า Landing Page ที่แตกต่างกันสำหรับผู้แนะนำ AI ทดสอบสัญญาณความไว้วางใจและเครื่องมือตรวจสอบต่างๆ และพัฒนากระบวนการแปลงเฉพาะที่จัดการกับลักษณะเฉพาะของการจราจรที่ขับเคลื่อนด้วย AI
การสร้างความสามารถในการวัดผลเฉพาะสำหรับทราฟฟิก AI จะช่วยให้ธุรกิจเข้าใจคุณค่าที่แท้จริงของความพยายามในการเพิ่มประสิทธิภาพของตน สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการนำแบบจำลองการระบุแหล่งที่มาที่ซับซ้อนมากขึ้น การติดตามการแปลงที่ได้รับความช่วยเหลือ และการวัดตัวชี้วัดการรับรู้แบรนด์และการพิจารณาที่การติดตามการแปลงแบบดั้งเดิมอาจพลาดไป
ผลกระทบต่อการตลาดดิจิทัลโดยรวม
การวิจัยที่แสดงให้เห็นว่า ChatGPT ไม่สามารถแปลงได้ดีเท่า Display Advertising เปิดเผยแนวโน้มที่กว้างขึ้นในการตลาดดิจิทัลที่ขยายไปไกลกว่าตัวชี้วัดการแปลงอย่างง่าย มันแสดงให้เห็นว่าช่องทางและเทคโนโลยีใหม่ไม่ได้รบกวนรูปแบบที่มั่นคงโดยอัตโนมัติ และการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้ใช้มักจะตามหลังความสามารถทางเทคโนโลยี
การค้นพบนี้ควรลดความคาดหวังเกี่ยวกับการหยุดชะงักอย่างรวดเร็วของ AI ในการตลาดดิจิทัล แม้ว่าแพลตฟอร์ม AI จะเติบโตขึ้นในความสำคัญและความสามารถ แต่การเปลี่ยนจากตลาดที่ Google search เป็นผู้ครอบงำไปสู่ตลาดที่ได้รับอิทธิพลจาก AI น่าจะค่อยเป็นค่อยไปมากกว่ากะทันหัน
การวิจัยยังเน้นย้ำถึงความสำคัญของความเข้าใจในจิตวิทยาและรูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้ในการตลาดดิจิทัล ความสามารถทางเทคนิคเพียงอย่างเดียวไม่ได้กำหนดความสำเร็จทางการตลาด ปัจจัยอื่นๆ เช่น การนำของผู้ใช้ การพัฒนาความไว้วางใจ และการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมมีความสำคัญเช่นกันและมักจะพัฒนาช้ากว่าเทคโนโลยี
สำหรับอุตสาหกรรมการตลาดดิจิทัล การค้นพบเหล่านี้บ่งชี้ว่าความเชี่ยวชาญในการเพิ่มประสิทธิภาพ AI จะมีความสำคัญเพิ่มขึ้น แต่จะไม่แทนที่ทักษะการตลาดดิจิทัลแบบดั้งเดิม แทนที่จะเป็นเช่นนั้น นักการตลาดที่ประสบความสำเร็จจะต้องพัฒนาชุดทักษะแบบไฮบริดที่รวมเอาความเชี่ยวชาญด้านการตลาดค้นหาแบบดั้งเดิมเข้ากับความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพ AI ที่เกิดขึ้นใหม่
บทสรุป
การวิจัยที่ครอบคลุมซึ่งแสดงให้เห็นว่า ChatGPT ไม่สามารถแปลงได้ดีเท่า Relevant Social Ads ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญสำหรับธุรกิจที่นำทางภูมิทัศน์การตลาดดิจิทัลที่กำลังพัฒนา แม้ว่าแพลตฟอร์ม AI เช่น ChatGPT จะเริ่มขับเคลื่อนทราฟฟิกที่มีความหมายไปยังเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ แต่ประสิทธิภาพยังต่ำกว่าช่องทางแบบดั้งเดิมอย่างมีนัยสำคัญในแง่ของอัตราการแปลงและการสร้างรายได้
ช่องว่างด้านประสิทธิภาพในปัจจุบันระหว่างทราฟฟิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI และทราฟฟิกการค้นหาแบบดั้งเดิมมีสาเหตุมาจากความแตกต่างพื้นฐานในเจตนาของผู้ใช้ ระดับความไว้วางใจ และพฤติกรรมการตรวจสอบ ผู้ใช้ที่โต้ตอบกับ ChatGPT มักจะแสวงหาข้อมูลทั่วไปมากกว่าที่จะมีเจตนาซื้อที่เฉพาะเจาะจง และพวกเขาตรวจสอบคำแนะนำ AI ผ่านช่องทางที่มั่นคงกว่าก่อนทำการซื้อ
อย่างไรก็ตาม เส้นทางการปรับปรุงประสิทธิภาพของ AI ที่กำลังดำเนินอยู่บ่งชี้ว่าธุรกิจควรเริ่มเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตที่ช่องทาง AI มีบทบาทสำคัญมากขึ้นในเส้นทางการลูกค้า กุญแจสำคัญคือการมุ่งเน้นไปที่ช่องทางที่มีประสิทธิภาพสูงที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในขณะเดียวกันก็ค่อยๆ สร้างความสามารถและทดสอบแนวทางสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ AI
ความท้าทายในการระบุแหล่งที่มาที่เปิดเผยโดยการวิจัยยังเน้นย้ำถึงความจำเป็นสำหรับวิธีการวัดผลที่ซับซ้อนมากขึ้นที่สามารถจับภาพคุณค่าที่แท้จริงของแพลตฟอร์ม AI ในเส้นทางการลูกค้า เนื่องจากช่องทาง AI พัฒนาจากแหล่งทราฟฟิกเพียงอย่างเดียวไปสู่ส่วนที่บูรณาการมากขึ้นของประสบการณ์การช้อปปิ้ง ธุรกิจจะต้องมีเครื่องมือและวิธีการที่ดีขึ้นเพื่อทำความเข้าใจผลกระทบของพวกเขา
โดยรวมแล้ว แม้ว่าแพลตฟอร์ม AI จะยังไม่รบกวนความโดดเด่นของ Google Search ในการขับเคลื่อนทราฟฟิกอีคอมเมิร์ซที่มีอัตราการแปลงสูง แต่การปรับปรุงที่กำลังดำเนินอยู่บ่งชี้ว่าธุรกิจที่ชาญฉลาดจะเริ่มทดสอบ เรียนรู้และทำซ้ำวันนี้เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับโอกาสในอนาคต ธุรกิจที่เริ่มสร้างความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพ AI วันนี้จะอยู่ในตำแหน่งที่ดีที่สุดเพื่อใช้ประโยชน์จากโอกาสเมื่อการช้อปปิ้งที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้าสู่ภาวะที่สมบูรณ์
Source: https://searchengineland.com/llms-google-referral-conversion-study-463747
