B2B alıcıları, potansiyel tedarikçileri filtrelemek ve bir satış ekibiyle iletişime geçmeden önce teknik özellikleri karşılaştırmak için büyük dil modellerini ve üretken arama motorlarını kullanarak AI ile araştırma yaparlar. Bu değişim, keşif aşamasını önemli ölçüde değiştirir, çünkü AI tabanlı araçlar artık bilgi için birincil kapı bekçisi görevi görür. Kısa listede görünmek için şirketler, verilerinin AI ajanlarının bu özel araştırma oturumları sırasında işlemesi ve önermesi için erişilebilir, yapılandırılmış ve yeterince otoriter olduğundan emin olmalıdır.
B2B alıcıları neden AI tabanlı araştırmaya yöneliyor?
Düzinelerce bireysel web sitesini ziyaret etmenin geleneksel yöntemi, modern satın alma ekipleri için çok zaman alıcı hale geliyor. Anket kaynaklarına göre, B2B alıcılarının %79’u bilgi toplama süreçlerini kolaylaştırmak için AI tabanlı arama araçlarını kullanıyor. Bu araçlar, karmaşık sorular sormalarına ve anında sentezlenmiş yanıtlar almalarına olanak tanır.
Anket kaynaklarının bildirdiğine göre, tipik bir B2B satış döngüsü artık yaklaşık 102 gün sürüyor. Bu süre zarfında paydaşlar, ‘karanlık sosyal’ veya özel araştırma aşamasında önemli miktarda zaman harcıyorlar. Beyaz bültenleri özetlemek, fiyatlandırma modellerini karşılaştırmak ve yazılım uyumluluğunu kontrol etmek için hiçbir potansiyel müşteri formu doldurmadan AI kullanıyorlar.
Verimlilik burada temel itici güçtür. Bir alıcı, AI’ye ‘Orta ölçekli bir sağlık hizmeti sağlayıcısı için en iyi beş bulut güvenliği platformunu karşılaştır’ diye sorabildiğinde, saatlerce süren manuel karşılaştırmadan tasarruf ederler. Markanız bu oluşturulan özette belirtilmezse, ilk toplantı gerçekleşmeden önce fırsatı kaybedersiniz.
AI, tedarikçi kısa listesini nasıl etkiler?
AI’nin etkisi, resmi bir Teklif İsteği (RFP) yayınlanmadan çok önce başlar. Anket kaynakları, B2B alıcılarının %92’sinin yolculuklarına zaten akıllarında belirli bir tedarikçi ile başladıklarını göstermektedir. AI arama motorları, belirli bir nişte en sık alıntılanan ve otoriter kaynakları vurgulayarak bu ilk tercihleri güçlendirir.
Bir AI çözüm listesi derlerken, web genelinde otorite kalıpları arar. Teknik belgeleri, kullanıcı yorumlarını ve üçüncü taraf sözlerini analiz eder. Markanızın bu alanlarda net bir dijital ayak izi yoksa, AI’nin sizi öneriye dahil etmesi pek olası değildir.
Birçok hesapta, kısa liste, alıcı bir satış temsilcisine ulaşmadan önce sadece iki veya üç seçeneğe indirilir. Bu, AI araştırma aşamasının aslında yeni ‘ilk arama’ olduğu anlamına gelir. Ürününüzün önerdiği ürün olduğundan emin olmak için AI’ye doğru sinyalleri vermelisiniz.
11 üyeli satın alma komitesi nasıl bir rol oynar?
Modern B2B satın alımları nadiren tek kişilik bir çabadır. Anket kaynakları, komitelerin artık yaklaşık 11 paydaştan oluştuğunu bildirmektedir. Bu komitenin her üyesinin teknik entegrasyondan finansal yatırım getirisine (ROI) ve yasal uyumluluğa kadar farklı endişeleri vardır.
AI, bu çeşitli paydaşların ortak bir zemin bulmasına yardımcı olur. Bir BT direktörü API belgelerini kontrol etmek için AI kullanabilirken, bir CFO maliyet tasarrufu ile ilgili vaka çalışmaları bulmak için kullanabilir. Her paydaş, gruba kanıt getirmek için kendi AI destekli araştırmasını yürütür.
Bu büyük komiteyi tatmin etmek için içeriğiniz modüler olmalıdır. Yaygın bir model, mühendisler için ayrı teknik özetler ve karar vericiler için yönetici özetleri sağlamaktır. Bu, AI’nin bireysel araştırma görevleri sırasında her bir paydaş kişiliği için ilgili verileri çekmesine olanak tanır.
LLM keşfi için içeriği optimize etme
Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) web’e insanlar gibi göz atmazlar. Verileri alırlar ve kolayca kategorize edebilecekleri yapılandırılmış bilgileri ararlar. Web siteniz karmaşık JavaScript veya dizine eklenmemiş PDF’lerden oluşan bir duvarın arkasında gizliyse, AI değer önerinizi bulmakta zorlanacaktır.
Pratik bir yaklaşım, temiz HTML ve yapılandırılmış verilere öncelik vermektir. Ürünlerinizi, fiyatlarınızı ve yorumlarınızı net bir şekilde tanımlamak için Schema.org işaretlemesini kullanın. Bu, arama motorlarının ve AI modellerinin, belirsiz pazarlama metinlerine dayanarak tahmin yürütmek zorunda kalmadan ne sunduğunuzu tam olarak anlamalarına yardımcı olur.
- robots.txt dosyanızın GPTBot ve CCBot gibi botların eğitim içeriğinizi taramasına izin verdiğinden emin olun.
- Alıcıların AI araçlarına gerçekten sordukları soruları taklit eden açıklayıcı başlıklar (H2, H3) kullanın.
- AI’nin fiyatlandırmanızı özetlemesine yardımcı olmak için ürün kademelerinizin net, tablo tabanlı karşılaştırmalarını sağlayın.
- AI görünürlüğünü artırmak için kapalı beyaz bültenlerden elde edilen temel içgörüleri açık blog yazılarına dönüştürün.
- AI modellerinin genellikle güven sinyalleri olarak kullandığı G2 veya Capterra gibi üçüncü taraf inceleme sitelerinde doğrulanmış bir varlığı koruyun.
Yapılandırılmış teknik veriler aracılığıyla otorite oluşturma
AI çağında otorite, tutarlılık ve atıf yoluyla inşa edilir. Bir AI modeli bir istemi yanıtladığında, birden fazla yüksek otoriteye sahip alan adında görünen bilgilere güvenir. Bu nedenle, sadece marka odaklı bir strateji artık B2B başarısı için yeterli değildir.
Ayrıştırılması kolay teknik belgeler yayınlamaya odaklanın. Örneğin, bir yazılım şirketinin halka açık bir API dizini olmalıdır. Bir üretim firması, sadece resimler veya taranmış belgeler yerine net, metin tabanlı formatlarda ayrıntılı teknik özellik sayfaları sağlamalıdır.
Ayrıca, sektör yayınlarında ve saygın sitelerdeki konuk yazılarda yer almayı hedefleyin. Bir AI, markanızın web genelinde belirli anahtar kelimelerle ilişkilendirildiğini gördüğünde, çözümünüz ile alıcının sorunu arasında daha güçlü bir bağ kurar.
LinkedIn Reklamlarını AI tabanlı keşifle uyumlu hale getirme
AI araştırmayı yürütürken, LinkedIn Reklamları bu araştırmayı yürüten komite üyelerini etkileyebilir. Anket kaynaklarına göre alıcıların %92’si akıllarında bir tedarikçi ile başladığı için, 102 günlük döngü başlamadan çok önce marka aşinalığı oluşturmanız gerekir.
LinkedIn, satın almaya dahil olan 11 spesifik paydaşı hedeflemenize olanak tanır. Aynı şirketin CTO’suna ve Satın Alma Müdürüne farklı reklamlar göstermek için Hesap Tabanlı Pazarlama (ABM) listelerini kullanabilirsiniz. Bu, bir AI’den öneri istediklerinde marka adınızın zaten akıllarında olmasını sağlar.
Dahası, LinkedIn Belge Reklamları burada özellikle etkilidir. Yararlı bir PDF kılavuzunu doğrudan akışta paylaşarak, alıcıların genellikle özetleme için AI araçlarına besledikleri yüksek değerli bilgileri sağlarsınız. Bu, içeriğinizi AI tarafından oluşturulan raporları için birincil kaynak haline getirir.
- Düşünce Liderliği Reklamları: Kişisel otorite oluşturmak için konu uzmanlarınızın gönderilerini tanıtmak için bunları kullanın.
- Video Reklamlar: Komitenin teknik araştırma ihtiyaçlarını karşılamak için ürün işlevselliğini gösterin.
- Sohbet Reklamları: AI’nin doğru bir şekilde yanıtlayamayabileceği belirli sorular için doğrudan bir hat açın.
- Potansiyel Müşteri Oluşturma Formları: Alıcı AI araştırma aşamasını geçtikten sonra iletişim bilgileri karşılığında yüksek değerli bir karşılaştırma matrisi sunun.
Bu hafta nereden başlanmalı
İlk adım, kendi markanızın bir AI denetimini yapmaktır. ChatGPT, Claude ve Perplexity gibi platformlara gidin ve onlara alıcılarınızın soracağı soruları sorun. Örneğin, ‘[Rakip] ile karşılaştırıldığında [Şirketiniz]’in artıları ve eksileri nelerdir?’ diye sorun.
AI yanlış bilgi verirse veya sizden bahsetmezse, boşluğun nerede olduğunu belirleyin. Web sitenizin teknik belgelerini kontrol edin ve en önemli değer önerilerinizin düz metin olarak net bir şekilde ifade edildiğinden emin olun. LinkedIn Şirket Sayfanızı temel hizmetlerinizi yansıtan belirli anahtar kelimelerle güncelleyin.
Son olarak, hedef hesaplarınızdaki belirli iş unvanlarına ulaşmak için Alien Road’da hedeflenmiş bir LinkedIn kampanyası oluşturun. Geniş AI görünürlüğünü hassas reklam hedefleme ile birleştirerek, markanızın sadece AI tarafından bulunmasını değil, aynı zamanda ekranın arkasındaki insan komitesi için tercih edilen seçenek olmasını sağlayabilirsiniz.
Okumaya devam edin: Linkedin Reklamları · B2B Pazarlama