B2B-покупатели проводят исследования с помощью AI, используя большие языковые модели и генеративные поисковые системы для фильтрации потенциальных поставщиков и сравнения технических характеристик перед обращением в отдел продаж. Этот сдвиг существенно меняет фазу поиска, так как инструменты на базе AI теперь выступают в качестве основного привратника информации. Чтобы попасть в шорт-лист, компании должны убедиться, что их данные доступны, структурированы и достаточно авторитетны для того, чтобы AI-агенты могли обрабатывать и рекомендовать их во время этих частных исследовательских сессий.
Почему B2B-покупатели переходят на исследования с помощью AI?
Традиционный метод посещения десятков отдельных веб-сайтов становится слишком трудоемким для современных отделов закупок. Согласно данным опросов, 79% B2B-покупателей используют поисковые инструменты на базе AI для оптимизации процесса сбора информации. Эти инструменты позволяют им задавать сложные вопросы и немедленно получать синтезированные ответы.
Типичный цикл продаж B2B сейчас длится около 102 дней, согласно данным опросов. В течение этого периода заинтересованные стороны тратят значительное количество времени на фазу ‘dark social’ или частных исследований. Они используют AI для обобщения технических документов, сравнения моделей ценообразования и проверки совместимости программного обеспечения, не заполняя при этом ни одной формы для лидов.
Эффективность здесь является главным движущим фактором. Когда покупатель может попросить AI: ‘Сравни пять лучших платформ облачной безопасности для среднего медицинского учреждения’, он экономит часы ручного сравнения. Если ваш бренд не упомянут в этом сгенерированном резюме, вы теряете возможность еще до того, как состоится первая встреча.
Как AI влияет на шорт-лист поставщиков?
Влияние AI начинается задолго до того, как будет выпущен официальный запрос предложений (RFP). Данные опросов показывают, что 92% B2B-покупателей начинают свой путь, уже имея в виду конкретного поставщика. Поисковые системы на базе AI усиливают эти первоначальные предпочтения, выделяя наиболее часто цитируемые и авторитетные источники в данной нише.
Когда AI составляет список решений, он ищет закономерности авторитетности в сети. Он анализирует техническую документацию, отзывы пользователей и упоминания третьими сторонами. Если у вашего бренда нет четкого цифрового следа в этих областях, маловероятно, что AI включит вас в рекомендацию.
Во многих случаях шорт-лист сужается до двух или трех вариантов еще до того, как покупатель свяжется с продавцом. Это означает, что фаза исследования с помощью AI — это, по сути, новый ‘первый звонок’. Вы должны подавать AI правильные сигналы, чтобы убедиться, что ваш продукт — это тот, который он предложит.
Какую роль играет комитет по закупкам из 11 человек?
Современные B2B-закупки редко являются делом одного человека. Опросы показывают, что комитеты теперь состоят примерно из 11 заинтересованных сторон. У каждого члена этого комитета свои проблемы: от технической интеграции до финансовой окупаемости и соблюдения законодательства.
AI помогает этим разным заинтересованным сторонам найти общий язык. ИТ-директор может использовать AI для проверки документации API, а финансовый директор — для поиска тематических исследований, касающихся экономии затрат. Каждая заинтересованная сторона проводит свое собственное исследование с помощью AI, чтобы представить доказательства группе.
Чтобы удовлетворить этот большой комитет, ваш контент должен быть модульным. Распространенная модель — предоставлять отдельные технические брифинги для инженеров и резюме для лиц, принимающих решения. Это позволяет AI извлекать соответствующие данные для каждой конкретной персоны заинтересованной стороны во время их индивидуальных исследовательских задач.
Оптимизация контента для обнаружения LLM
Большие языковые модели (LLM) не просматривают веб-страницы так, как люди. Они поглощают данные и ищут структурированную информацию, которую могут легко классифицировать. Если ваш веб-сайт скрыт за сложным JavaScript или стеной неиндексированных PDF-файлов, AI будет трудно найти ваше ценностное предложение.
Практический подход — отдать приоритет чистому HTML и структурированным данным. Используйте разметку Schema.org, чтобы четко определить свои продукты, цены и отзывы. Это помогает поисковым системам и моделям AI точно понимать, что вы предлагаете, не пытаясь угадать на основе расплывчатых маркетинговых текстов.
- Убедитесь, что ваш файл robots.txt разрешает ботам, таким как GPTBot и CCBot, сканировать ваш образовательный контент.
- Используйте описательные заголовки (H2, H3), которые имитируют вопросы, которые покупатели действительно задают AI-инструментам.
- Предоставляйте четкие табличные сравнения ваших уровней продуктов, чтобы помочь AI обобщить ваше ценообразование.
- Преобразуйте ключевые идеи из закрытых технических документов в открытые записи в блоге, чтобы повысить видимость в AI.
- Поддерживайте подтвержденное присутствие на сторонних сайтах с отзывами, таких как G2 или Capterra, которые модели AI часто используют в качестве сигналов доверия.
Создание авторитета с помощью структурированных технических данных
Авторитет в эпоху AI строится на последовательности и цитировании. Когда модель AI отвечает на запрос, она полагается на информацию, которая появляется в нескольких высокоавторитетных доменах. Вот почему стратегия, основанная только на бренде, больше не является достаточной для успеха в B2B.
Сосредоточьтесь на публикации технической документации, которую легко анализировать. Например, у компании-разработчика программного обеспечения должен быть общедоступный каталог API. Производственная фирма должна предоставлять подробные спецификации в четких текстовых форматах, а не просто изображения или отсканированные документы.
Кроме того, стремитесь к упоминаниям в отраслевых публикациях и гостевым постам на авторитетных сайтах. Когда AI видит, что ваш бренд связан с определенными ключевыми словами по всей сети, он создает более прочную связь между вашим решением и проблемой покупателя.
Согласование рекламы в LinkedIn с обнаружением на базе AI
Пока AI занимается исследованиями, реклама в LinkedIn может влиять на членов комитета, проводящих эти исследования. Поскольку 92% покупателей начинают с конкретного поставщика в уме, согласно данным опросов, вам нужно создать узнаваемость бренда задолго до начала 102-дневного цикла.
LinkedIn позволяет вам нацеливаться на 11 конкретных заинтересованных сторон, участвующих в покупке. Вы можете использовать списки Account-Based Marketing (ABM), чтобы показывать разную рекламу техническому директору и менеджеру по закупкам одной и той же компании. Это гарантирует, что когда они попросят AI о рекомендации, название вашего бренда уже будет у них на слуху.
Более того, реклама документов в LinkedIn здесь особенно эффективна. Делясь полезным PDF-руководством прямо в ленте, вы предоставляете информацию высокой ценности, которую покупатели часто загружают в AI-инструменты для обобщения. Это делает ваш контент основным источником для их отчетов, созданных AI.
- Реклама лидерства в мнении: Используйте ее для продвижения постов ваших экспертов, чтобы создать личный авторитет.
- Видеореклама: Продемонстрируйте функциональность продукта, чтобы удовлетворить технические исследовательские потребности комитета.
- Реклама в переписке: Откройте прямую линию для конкретных вопросов, на которые AI, возможно, не сможет точно ответить.
- Формы генерации лидов: Предложите высокоценную сравнительную матрицу в обмен на контактную информацию, как только покупатель пройдет фазу исследования с помощью AI.
С чего начать на этой неделе
Первый шаг — провести AI-аудит вашего собственного бренда. Зайдите на такие платформы, как ChatGPT, Claude и Perplexity, и задайте им те же вопросы, которые задали бы ваши покупатели. Например, спросите: ‘Каковы плюсы и минусы [Ваша компания] по сравнению с [Конкурент]?’
Если AI предоставляет неточную информацию или не упоминает вас, определите, где пробел. Проверьте техническую документацию вашего сайта и убедитесь, что ваши самые важные ценностные предложения четко изложены простым текстом. Обновите страницу вашей компании в LinkedIn, добавив конкретные ключевые слова, отражающие ваши основные услуги.
Наконец, настройте таргетированную кампанию в LinkedIn через Alien Road, чтобы охватить конкретные должности в ваших целевых аккаунтах. Сочетая широкую видимость в AI с точным таргетингом рекламы, вы можете гарантировать, что ваш бренд не только будет найден AI, но и станет предпочтительным выбором для человеческого комитета по ту сторону экрана.
Продолжайте читать: Реклама в Linkedin · B2B-маркетинг