Většina nákupních rozhodnutí v ChatGPT padne bez prokliku na váš web. Co s tím?
PŘEČÍST ČLÁNEK
Skoro 9 z 10 nákupních úloh v ChatGPT skončí bez jediného prokliku na web. Rozhodnutí padne přímo v chatu a ve vaší analytice po něm nezůstane ani stopa.
Ukázala to čerstvá studie The shortlist is the new shelf, kterou publikoval náš partner Profound společně s Clickstream Solutions. Zkoumali chování reálných lidí při nákupech přes AI a došli k jasnému závěru. Nákupní cesta se radikálně mění, a klasická analytika je na ni krátká.
Většina debat o AI se točí kolem jediné otázky: „Kolik lidí z ChatGPT vlastně proklikne k nám na web?“ Jenže nová data ukázala, že tahle otázka míří úplně vedle.
Metodika byla maximálně praktická. Padesát šest lidí dostalo reálné nákupní zadání, které řešili přímo v rozhraní ChatGPT. Vše se nahrávalo na kameru a účastníci nahlas komentovali každý svůj krok. Výsledkem bylo 221 reálně vyhodnotitelných nákupních úloh. Ty se následně spárovaly s daty o tom, které značky umělá inteligence v daných kategoriích doporučovala.
Na studii pracovali přímo lidé z terénu, experti Kevin Indig a Eric Van Buskirk ze společnosti Clickstream Solutions ve spolupráci s Profoundem, naším klíčovým partnerem pro měření AI viditelnosti na českém trhu.
Než se ponoříme do samotných dat, pojďme si bleskově ujasnit dva pojmy, které se v textu objevují nejčastěji:
Když u pojištění mazlíčků vyšla korelace 0,87, je to extrémně silná vazba. Značky, které ChatGPT zmiňoval nejčastěji, si lidé do užšího výběru zvolili téměř pokaždé.
Až na jeden důležitý detail: Korelace neznamená automaticky příčinu. Data neříkají, že si lidé značku vybrali jen proto, že ji ChatGPT zmínil. U velkých brandů je pravděpodobné, že je AI doporučuje jednoduše proto, že už jsou na trhu dominantní a je o nich všude slyšet.
Data hovoří jasně: Značky, které si zákazníci v ChatGPT nakonec vybrali, se v odpovědích objevovaly dvakrát častěji než ty, které přehlédli (Share of Voice 24 % vs. 11 %).
Napříč všemi obory vyšla korelace mezi viditelností a finálním výběrem na 0,57. To je v řeči analytiky jasná a prokazatelná souvislost. Zminky v odpovědím ChatGPT vedou k nákupu.
Snímek reality se ale liší obor od oboru
Zásadním zjištěním výzkumu je, že v 88 % případů měli testovaní lidé o dané kategorii nízké nebo jen velmi povrchní znalosti.
A právě tady dělá viditelnost v AI největší práci:
Jak to vypadá v praxi, ukazuje jedno naše měření v Profoundu. Představte si, že se sto různých lidí zeptá ChatGPT na doporučení v jedné kategorii. Model pokaždé vyjmenuje několik značek. Ta nejúspěšnější z nich se v tom součtu objevila zhruba pětkrát ze sta, pátá v pořadí zhruba třikrát. Prvních pět značek dohromady posbíralo necelou pětinu všech zmínek a zbytek se rozdrobil mezi ostatní. Vedoucí pozice v AI odpovědích tedy nemusí znamenat, že vás model doporučuje často. Znamená jen, že ostatní jsou na tom ještě hůř.
Ze 221 sledovaných úloh jich téměř 93 % skončilo bez jediného prokliku na web. Rozhodnutí padlo uvnitř chatu. Na malém americkém vzorku je to ukazatel směru, ne přesné číslo pro český trh. I tak stojí za pozornost, kolik nákupních rozhodnutí dnes proběhne mimo dosah vaší analytiky.
Uživatelé neztratili kritické myšlení, jen zásadně změnili své návyky. Desetkrát častěji tlačili na AI model, aby své nákupní doporučení obhájil a zdůvodnil, než aby otevřeli nový panel prohlížeče. Cenu na externím webu si mimo chat neověřil ani jediný z účastníků.
Když analytici zkoumali, na které prvky v odpovědích ChatGPT se lidé na obrazovce dívali nejdéle, vyšel jednoznačný vítěz: srovnávací tabulky.
Pro neznámou nebo novou značku zastane štítek typu „Nejlepší poměr cena/výkon“ nebo „Top volba pro začátečníky“ práci celého marketingového týmu.
Model do tabulky zvedne to, co umí přečíst a jednoznačně zařadit. Z naší praxe pomáhají čtyři věci:
Pokud produktová data na webu chybí nebo jsou pro AI boty nepřehledná, v tabulce vás nahradí konkurence.
Studie měřila anglické dotazy, ale rozdíl mezi jazyky je podle našich zkušeností minimální. Co se liší, je trh a konkurence v dané kategorii, ne chování modelu při sestavování tabulky.
To, že vás zákazník dosud nezná, v prostředí AI vyhledávání překvapivě téměř vůbec nevadí. Neznalost značky totiž ve výzkumu nebyvala důvodem k jejímu vyřazení.
Jeden z účastníků testu vyřadil doporučenou službu ve vteřině, kdy AI model utrousil zmínku o právních problémech v minulosti.
Modely si negativní zmínky nevymýšlejí. Aktivně je hledají v recenzích, na fórech a v diskuzích a z toho, co najdou, skládají obrázek, který pak předloží zákazníkovi.
Změřili jsme si proto v Profoundu sami sebe. Sentiment Etnetera Core v AI odpovědích vychází na 79,2 % pozitivních zmínek. Zbylá pětina jsou konkrétní výhrady, které jsme nikam nenapsali a které se poskládaly z veřejně dostupných zdrojů. Nejsou nepravdivé a víme o nich. Podstatné je, že se objevují v odpovědích lidem, kteří se na nás ptají poprvé, a v žádném reportu návštěvnosti bychom je neviděli.
Doporučujeme totéž každému klientovi. Než začnete řešit, jak se do AI odpovědí dostat, zjistěte, co v nich o vás už dnes stojí.
Pravidelně monitorujte sentiment a fakta, která AI modely o vaší značce (a produktech) šíří. Jak ukázal výzkum, i jediná negativní či nepřesná věta v odpovědi stačí k okamžitému vyřazení z nákupního košíku, a z běžné webové analytiky se o tom nikdy nedozvíte.
Umělá inteligence si bere informace z produktových feedů, vašeho webu i srovnávačů. Chybná cena se v odpovědi AI zobrazí jako ověřený fakt, chybějící cena vás ze srovnávací tabulky rovnou vyřadí.
Strukturovaný, jednoznačný a čistě pojmenovaný popis parametrů má násobně vyšší šanci skončit v buňce AI srovnávače než dlouhý odstavec obecného marketingového textu.
Pokud vyhodnocujete AI kanál podle referral návštěvnosti, měříte vedlejší efekt. Klíčovými metrikami pro novou éru jsou Share of Voice (podíl zmínek), sentiment a autorita zdrojů, ze kterých model čerpá. Tyto metriky fungují a generují prodeje i ve chvíli, kdy zákazník na váš web nikdy neproklikne.
Crawlery jazykových modelů zatěžují servery a někteří provozovatelé je proto plošně blokují, aniž by domýšleli druhý dopad. Bot, který se na web nedostane, si o vás informace vezme odjinud, nebo si vás nevšimne vůbec. Rozhodnutí o blokaci obvykle padne na provozu nebo v IT, ne v marketingu, takže stojí za to si to jednou za čas ověřit.
Abyste nemuseli hádat, co si o vašich produktech myslí ChatGPT, Google nebo například Perplexity, využíváme špičkovou analytickou platformu Profound. Sledujeme především:
Co z toho měření vychází, občas překvapí. V jedné české spotřebitelské kategorii, kterou takhle sledujeme, jsme čekali na předních místech srovnávače a diskuzní fóra. Místo toho si modely berou informace hlavně přímo z webů e-shopů a řetězců, doplněných o pár specializovaných oborových webů. Nejcitovanější zdroj má přitom podíl kolem 5 % a prvních deset dohromady sotva 16 %. Neexistuje tu jeden web, na kterém by se dalo zapracovat a mít hotovo.
V našem vlastním oboru, tedy v B2B, vypadá seznam úplně jinak. Vedou katalogy firem a mezinárodní hodnoticí platformy typu Clutch nebo GoodFirms. Weby dodavatelů, včetně toho našeho, jsou až za nimi. Kde si model bere data, se tedy liší kategorii od kategorie a bez měření se to nedá odhadnout.
O souvislostech kolem GEO jsme psali v článcích GEO: když vaše značka soupeří o místo v odpovědích LLM modelů a Milisekundy, algoritmy, GEO.
Zajímají vás reálná data o vaší značce na AI regálu? Ozvěte se nám. Nastavení měření přes Profound je otázkou několika dnů.
Prvním výstupem pro vás bude konkrétní mapa kategorií a přehled nákupních dotazů, ve kterých vás AI modely doporučují, a kde naopak ztrácíte pozice ve prospěch konkurence.
👉 Zjistěte více o našem partnerství s Profound a možnostech měření AI viditelnosti nebo nám napište a domluvte si ukázku analýzy přímo pro váš obor.
________
.png)
.png)
