لنفترض أن عميلًا يبحث عن برنامج لإدارة شركته.
ذهب إلى ChatGPT، وسأله عن أفضل البرامج التي تناسب حجم شركته وميزانيتها. وبعد شيء من الأخذ والرد، عرض عليه البرنامج خمس شركات، وشرح له ما تمتاز به كل واحدة وما يؤخذ عليها.
قرأ الرجل الإجابة، واستقر رأيه على شركتك.
لكنه لم يضغط على الرابط الذي ظهر أمامه.
بل أغلق المحادثة، وفتح جوجل، وكتب اسم شركتك، ودخل إلى موقعها، ثم اشترى.
فإذا ذهبت إلى Google Analytics تبحث عن مصدر هذا العميل، فماذا ستجد؟
ستجد، على الأرجح، أنه جاء من جوجل.
وقد تجده ضمن الزيارات المباشرة إذا كتب عنوان الموقع بنفسه.
أما ChatGPT، الذي كان له نصيب ظاهر في توجيه اختياره، فلن تجد له أثرًا في رحلة الزيارة التي سجلتها الأداة.
وهنا مفارقة تستحق التأمل.
فقد أنفقت شركتك أموالًا وجهدًا حتى تظهر في إجابات الذكاء الاصطناعي، ونجحت في الوصول إلى رجل يبحث عما تبيعه، ثم جاءك الرجل واشترى، فإذا بالأداة التي تعتمد عليها لقياس النجاح تخبرك بأن الفضل يعود إلى قناة أخرى.
وليس في هذا ما يدعونا إلى اتهام الأداة بالكذب.
فهي لم ترَ إلا ما استطاعت رؤيته.
والمشكلة تبدأ حين نعامل ما رأته وكأنه كل ما حدث.
هل تعرف حقًا كيف عرفك العميل؟
دعنا نسألك سؤالًا بسيطًا.
كيف سمعت لأول مرة عن آخر منتج اشتريته؟
قد تتذكر إعلانًا رأيته على إنستغرام، أو توصية من صديق، أو مراجعة قرأتها في جوجل.
لكن هل تستطيع الجزم بأن ذلك كان أول لقاء لك بالمنتج؟
ربما رأيت اسمه قبل أشهر، ولم تعره اهتمامًا. وربما صادفت إعلانًا عنه، ثم نسيت الإعلان وبقي الاسم في ذاكرتك. وربما سمعت زميلًا يمتدحه، ولم تتذكر حديثه إلا حين احتجت إلى شراء شيء يشبهه.
والأرجح أن قرارك لم يكن نتيجة سبب واحد، وإنما نتيجة مؤثرات متعددة، بعضها تتذكره وبعضها نسيته.
ولهذا لم يكن سؤال العميل عن مصدر معرفته بالشركة طريقة مثالية لقياس التسويق.
فالذاكرة البشرية ليست سجلًا محاسبيًا.
قد يخلط الإنسان بين القناة التي عرف منها المنتج لأول مرة والقناة التي أقنعته أخيرًا بشرائه.
وقد ينسب قراره إلى آخر إعلان شاهده، مع أن اهتمامه بالمنتج بدأ قبل ذلك بوقت طويل.
ومن هنا نشأ اعتماد المسوّقين على أدوات تتبع الزيارات والنقرات والتحويلات.
فلماذا نسأل العميل عما يتذكره، ونحن نستطيع أن نراقب ما فعله؟
كان في هذا السؤال قدر كبير من الصواب.
لكن ظهور الذكاء الاصطناعي أعاد إلينا مشكلة ظننا أننا أوشكنا على حلها.
حين تسبق المعرفةُ الزيارةَ
لقد اعتدنا أن ننظر إلى محركات البحث باعتبارها أبوابًا يمر منها الناس إلى المواقع.
يكتب المستخدم سؤالًا، فتظهر أمامه نتائج، ويختار إحداها، ثم ينتقل إلى الموقع.
وكانت النقرة، في هذا التصور، علامة يمكننا تتبعها لمعرفة مصدر الزيارة.
أما اليوم فقد أصبح في وسع المستخدم أن يقضي عشر دقائق يناقش ChatGPT في أفضل برنامج محاسبي لشركته، أو أفضل عيادة في مدينته، أو أنسب منصة لتعليم أبنائه، دون أن يزور موقعًا واحدًا.
ومع ذلك، قد يخرج من المحادثة وقد كوّن رأيًا واضحًا بشأن الشركات التي تستحق اهتمامه.
فهل نقول إن تلك الشركات لم تستفد شيئًا لأنها لم تحصل على نقرة؟
لننظر إلى الأمر من زاوية أخرى.
إذا أوصى صديق تثق به بمطعم، فذهبت إليه بعد أسبوع وتناولت فيه العشاء، فهل يحتاج صاحب المطعم إلى أن يعرف عدد النقرات التي أحدثتها توصية صديقك حتى يعترف بقيمتها؟
إن التوصية قد أدت عملها، سواء أمكن قياس الطريق الذي سلكته أم لم يمكن.
وكذلك الحال مع الذكاء الاصطناعي.
فالقيمة ليست في النقرة ذاتها، وإنما فيما سبقها أو ترتب عليها من معرفة وثقة وقرار.
والنقرة ليست إلا أثرًا من آثار ذلك كله.
ولقد اعتدنا، لطول ما استخدمنا هذا الأثر في القياس، أن نخلط بينه وبين الشيء الذي نريد قياسه.
حتى إذا تغيرت طريقة اتخاذ الناس لقراراتهم، وجدنا أنفسنا ننظر إلى أدواتنا القديمة ونتساءل أين ذهب العملاء.
وربما لم يذهبوا إلى مكان.
ربما تغير الطريق الذي يسلكونه إلينا، ولم تتغير بعد الطريقة التي نقيس بها وصولهم.
سؤال قديم لمشكلة جديدة
هنا نعود إلى وسيلة يعرفها التجار منذ زمن طويل، قبل ظهور Google Analytics وChatGPT وسائر هذه الأدوات.
أن نسأل المشتري:
كيف عرفت عنا؟
كان البائع يسأل هذا السؤال ليعرف من الذي أرسل إليه الزبون، أو أي إعلان حمله إلى متجره.
واليوم نحتاج إلى السؤال نفسه، ولكن لسبب جديد.
فحين يجيب العميل قائلًا: «سألت ChatGPT عن أفضل برنامج لإدارة الموارد البشرية، فذكر شركتكم ضمن توصياته»، نكون قد عرفنا شيئًا لم تستطع أدوات تتبع الزيارات إخبارنا به.
ولم نحصل على مصدر الزيارة فحسب.
بل عرفنا السؤال الذي كان يشغل العميل، والطريقة التي وصف بها حاجته، والسياق الذي ظهرت فيه شركتنا أمامه.
وهذه معلومات قد تكون أكثر فائدة لاستراتيجية المحتوى من معرفة أنه زار الموقع في الساعة العاشرة صباحًا مستخدمًا متصفح Chrome.
على أن السؤال لا يحل المشكلة كلها.
فالعميل الذي يخبرنا بأنه عرفنا من ChatGPT ربما يكون قد شاهد إعلاناتنا من قبل، أو قرأ مقالاتنا، أو سمع عنا من صديق.
وقد تكون توصية الذكاء الاصطناعي هي التي حسمت قراره، لا التي بدأت اهتمامه.
ولذلك لا يجوز لنا أن نستبدل يقينًا زائفًا بيقين آخر.
فإذا كنا قد أخطأنا حين اعتبرنا أرقام Google Analytics صورة كاملة للحقيقة، فلن نصحح الخطأ بأن نعامل ذاكرة العميل وكأنها لا تخطئ.
إنما نضيف مصدرًا جديدًا للمعرفة، ونضعه إلى جانب ما نعرفه من مصادر أخرى.
ماذا تقول لنا الأرقام، وماذا تخفي؟
لنفترض أن شركتك حصلت خلال شهر على مائة عميل جديد.
وأظهرت أدوات التحليل أن عميلين فقط وصلا إلى الموقع مباشرة من منصات الذكاء الاصطناعي.
قد تنظر إلى هذه النتيجة وتقول إن القناة لا تستحق الاستثمار.
لكن ماذا لو سألت العملاء المائة كيف تعرفوا إلى شركتك، فأخبرك عشرة منهم بأن توصيات ChatGPT أو Perplexity ساعدتهم على اكتشافها؟
أمامك الآن صورتان مختلفتان للواقع نفسه.
الأولى تسجل الزيارات التي أمكن نسبتها تقنيًا إلى منصات الذكاء الاصطناعي.
والثانية تسجل ما يتذكره العملاء عن دور تلك المنصات في رحلة الشراء.
ولا واحدة منهما تكفي وحدها.
وهذه الأرقام مثال افتراضي للتوضيح، لا نتيجة دراسة أجريناها في «نكتب لك».
لكن الفكرة ليست افتراضية.
فقد نشرت شركات تعمل في هذا المجال مقارنات بين بيانات الإحالة التقنية وإجابات العملاء، ووجدت فروقًا ملحوظة بين الطريقتين.
وهنا يجب الانتباه إلى أمر دقيق.
فإذا أخبرنا تسعة عملاء بأن الذكاء الاصطناعي ساعدهم على اكتشاف الشركة، بينما نسب برنامج التحليل تحويلًا واحدًا فقط إلى تلك القناة، فلا يعني ذلك أن الذكاء الاصطناعي يستحق تسعة أضعاف الميزانية.
إنما يعني أن لدينا فرقًا بين ما تسجله الأدوات وما يذكره العملاء، وأن هذا الفرق يستحق البحث.
وربما كان ذلك أكثر ما نحتاج إليه في هذه المرحلة: أن نتعلم كيف نطرح أسئلة أفضل، قبل أن نستعجل إصدار أحكام نهائية.
كيف نعرف إن كانت محركات الذكاء الاصطناعي تجلب لنا العملاء؟
لو كان لنا أن نقترح على أصحاب الشركات إجراءً واحدًا يبدأون به اليوم، فلن يكون شراء أداة جديدة لمراقبة الظهور، ولا بناء لوحة تحكم تحمل عشرات المؤشرات.
بل إضافة سؤال صغير إلى رحلة العميل.
كيف سمعت عنا لأول مرة؟
ونفضّل أن يُترك للعميل مجال يجيب فيه بكلماته، بدلًا من إجباره على الاختيار من قائمة جاهزة.
فإذا وضعت أمامه خيارات مثل «جوجل»، و«وسائل التواصل الاجتماعي»، و«الذكاء الاصطناعي»، فقد يختار الأقرب إلى فهمه، لا الأقرب إلى ما حدث فعلًا.
أما إذا تركته يصف تجربته، فقد تحصل على إجابة من قبيل:
«كنت أبحث في ChatGPT عن بديل لبرنامج نستخدمه حاليًا، وظهرت شركتكم ضمن الخيارات. ثم بحثت عن تقييماتكم قبل أن أتواصل معكم».
لاحظ مقدار ما تخبرك به هذه الإجابة.
لقد عرفت أن العميل كان يبحث عن بديل.
وعرفت أن المقارنة بين المنتجات كانت جزءًا من رحلته.
وعرفت أن ChatGPT عرّفه بالشركة، لكن التقييمات ساعدته على الاطمئنان إليها.
فإذا تكررت إجابات مشابهة، أصبح لديك سبب عملي لدراسة حضور شركتك في أسئلة المقارنة، ومراجعة محتوى صفحات البدائل، والاهتمام بالتقييمات التي يقرأها المشترون.
أما لو اكتفيت بمعرفة أن العميل جاء من جوجل، لربما قررت زيادة الاستثمار في الكلمات المفتاحية التي تحمل اسم شركتك، دون أن تنتبه إلى المؤثر الذي دفعه للبحث عن الاسم أصلًا.
وهذا هو الفرق بين جمع المعلومات وفهمها.
وكيف نطبق ذلك دون إزعاج العميل؟
الأمر أبسط مما قد نظن.
إذا كنت تدير متجرًا إلكترونيًا، فيمكنك طرح السؤال بعد إتمام الطلب.
وإذا كنت تبيع برنامجًا أو خدمة تتطلب حجز اجتماع، فيمكن أن يظهر السؤال اختياريًا في نموذج التواصل، أو يطرحه مسؤول المبيعات أثناء الحديث مع العميل.
لكننا نوصي بألا يكون السؤال شرطًا لإتمام الشراء.
فليس من الحكمة أن نضع عقبة جديدة أمام العميل لكي نحسن قدرتنا على قياس نجاحنا في جذبه.
ثم نجمع الإجابات شهرًا بعد شهر.
ولا ننشغل كثيرًا بإجابة واحدة، بل نبحث عن الأنماط المتكررة.
هل بدأ العملاء يذكرون ChatGPT أكثر من السابق؟
هل تظهر أسئلة معينة في إجاباتهم؟
هل يذكرون شركتنا بوصفها الخيار الأول، أم إحدى الشركات التي قارنوها؟
وما الموضوعات التي كانوا يبحثون عنها حين اكتشفونا؟
هذه الأسئلة لا تمنحنا معرفة كاملة، لكنها تساعدنا على اتخاذ قرارات أكثر استنادًا إلى الواقع.
لا تبحث عن رقم واحد يخبرك بكل شيء
ومع ذلك، يبقى سؤال العميل جزءًا من الصورة.
فنحن نحتاج أيضًا إلى مراقبة الزيارات التي تصل فعلًا من منصات الذكاء الاصطناعي، وتتبع عمليات البحث عن اسم الشركة، ودراسة الأسئلة التي تظهر فيها علامتنا التجارية، وربط ذلك كله بالمبيعات والعملاء الجدد.
فإذا لاحظنا ارتفاعًا في عدد العملاء الذين يذكرون ChatGPT، وزيادة في البحث عن اسم الشركة، وتحسنًا في ظهورها ضمن الأسئلة التي يطرحها المشترون، أصبح لدينا ما يدعونا إلى الاعتقاد بأن حضورها في هذه المنصات يؤدي دورًا متزايدًا.
لكننا لا نستطيع، من تزامن هذه المؤشرات وحده، أن نجزم بسبب الزيادة أو أن ننسب كل المبيعات إلى قناة واحدة.
فربما كانت الشركة تنفذ حملة إعلانية في الفترة نفسها، أو أطلقت منتجًا جديدًا، أو حصلت على تغطية إعلامية.
ولهذا لا نبحث عن مؤشر واحد يحسم المسألة، بل عن شواهد متعددة يعزز بعضها بعضًا.
وقد يبدو هذا المنهج أقل إرضاءً من لوحة تحكم تخبرك بأن الذكاء الاصطناعي جلب لشركتك مبلغًا محددًا هذا الشهر.
لكنه أقرب إلى الأمانة.
ومن خبرتنا في تحسين محركات البحث، فإن الأرقام لا تصبح نافعة لمجرد أننا جمعنا منها أكبر عدد ممكن.
إنما تصبح نافعة حين نعرف السؤال الذي نريد الإجابة عنه، والحدود التي تقف عندها قدرتنا على الإجابة.
وما الذي يعنيه هذا لاستراتيجية SEO وAEO؟
ثمة تحول يستحق أن ننتبه إليه.
لقد أمضت الشركات سنوات تسعى إلى الظهور في نتائج جوجل، وكانت الزيارة هي الأثر الأكثر وضوحًا لذلك الظهور.
أما اليوم، فقد تبدأ علاقة العميل بعلامتك التجارية داخل محادثة لا تراها.
قد يسأل عن أفضل شركة تقدم خدمتك.
وقد يسأل عن بدائل منافسك.
وقد يطلب مقارنة بين منتجين، ثم يواصل الحديث حتى يستقر على أحدهما.
وربما يزور موقعك بعد ذلك، وربما يبحث عن اسمك، وربما يتواصل مع فريق المبيعات مباشرة.
فإذا كنا لا نقيس إلا الزيارة، فقد نفقد جزءًا مهمًا من قصة الشراء.
وهذا لا يعني أن الزيارات فقدت قيمتها، أو أن علينا أن نتوقف عن تحسين ترتيب صفحاتنا.
بل يعني أن ظهور العلامة التجارية أمام المشتري في اللحظة المناسبة أصبح يستحق اهتمامًا يتجاوز عدد النقرات التي نحصل عليها.
ومن هنا تتغير بعض الأسئلة التي نطرحها عند إعداد استراتيجية المحتوى.
لا نكتفي بالسؤال: ما الكلمات المفتاحية التي يمكن أن تجلب أكبر عدد من الزوار؟
بل نسأل أيضًا:
ما المشكلات التي يناقشها عملاؤنا المحتملون مع أدوات الذكاء الاصطناعي؟
وما الأسئلة التي يطرحونها حين يقارنون بين الحلول؟
وهل يجدون معلومات دقيقة ومقنعة عن شركتنا حين يبحثون عنها؟
ثم كيف نعرف أن ذلك كله يساعدهم على اتخاذ قرار الشراء؟
هذه أسئلة لا تستطيع أداة واحدة الإجابة عنها.
لكن تجاهلها لمجرد صعوبة قياسها لن يجعل أثرها يختفي.
كلمة أخيرة
كان التجار يسألون زبائنهم منذ زمن طويل: «من دلّك علينا؟»
ثم جاءت أدوات التحليل، فأصبح في مقدورنا أن نعرف من أين جاءت الزيارة، ومتى حدثت، وعلى أي صفحة انتهت.
وكان هذا تقدمًا حقيقيًا في قدرتنا على فهم التسويق.
لكننا، مع مرور الوقت، كدنا ننسى الفرق بين الطريق الذي سلكه العميل إلى موقعنا، والسبب الذي جعله يختارنا.
ثم جاء الذكاء الاصطناعي ليذكرنا بهذا الفرق.
ولعل المفارقة أن التقنية التي غيرت طريقة الناس في اكتشاف المنتجات، أعادت إلينا قيمة سؤال قديم لم يحتج صاحبه إلى أكثر من فضول صادق لمعرفة زبائنه.
فليس كل ما يؤثر في قرار الشراء يترك وراءه نقرة.
وليس كل ما لا نستطيع تتبعه عديم الأثر.
وإذا أردنا أن نفهم كيف ينمو عملنا، فلا يكفي أن نراقب ما تفعله الآلات.
علينا أحيانًا أن نسأل الناس.
وسؤالنا لك هذا الأسبوع:
هل تعرف كيف اكتشف آخر عشرة عملاء شركتك؟ أم أنك تعرف فقط المصدر الذي سجله Google Analytics عند زيارتهم الأخيرة؟
يسعدنا أن نعرف كيف تقيس ذلك في شركتك. يمكنك الرد مباشرة على هذه الرسالة.
إلى لقاء قريب،
فريق «نكتب لك»
ملاحظة أخيرة: إذا كنت تعمل على تحسين ظهور شركتك في جوجل ومحركات الذكاء الاصطناعي، وتريد أن تعرف كيف تربط هذا الظهور بالعملاء والمبيعات، فيمكنك مراسلتنا على [email protected]. سنساعدك على تحديد ما يستحق القياس، وما يمكن تحسينه، وما لا ينبغي أن تتسرع في الحكم عليه.
التعليقات