Mai puține vizite pot însemna o problemă. Pot însemna și că o parte din parcurs se desfășoară în altă parte. Fără date suplimentare, niciuna dintre explicații nu trebuie tratată ca verdict.
La fel, apariția brandului într-un răspuns AI nu demonstrează că acel răspuns a produs o vânzare. Avem nevoie de o măsurare care separă observația de atribuire.
Patru niveluri, patru întrebări
| Nivel | Întrebarea utilă |
|---|---|
| Vizibilitate | Unde și în ce context apare oferta? |
| Interacțiune | Ce vizite, solicitări sau acțiuni observăm? |
| Rezultat comercial | Ce comenzi sunt plătite sau ce solicitări devin clienți? |
| Calitate economică | Ce rămâne după costuri variabile, anulări și retururi? |
Niciun nivel nu îl înlocuiește pe următorul. Un raport bun păstrează legătura dintre ele și spune unde nu există suficiente date.
O schimbare de trafic nu explică singură rezultatul
Într-un scenariu fictiv, un magazin scade de la 10.000 la 8.000 de sesiuni, iar comenzile totale din toate canalele cresc de la 200 la 210. Nu am demonstrat că AI a crescut vânzările. Nu putem calcula rata de conversie a website-ului împărțind toate comenzile la sesiunile website-ului dacă unele comenzi s-au încheiat în altă parte.
Am separa canalele, comenzile duplicate, cele anulate și modificările de preț sau buget. Abia apoi am evalua explicațiile posibile.
Ce poate susține fiecare sursă
Sistemul de comenzi ne poate spune ce s-a cumpărat și dacă tranzacția a fost finalizată. Analiticele webwebsite-ului descriu interacțiunile observate acolo. Datele platformelor se interpretează conform propriilor definiții și limitări.
Raportul Generative AI performance din Search Console arată afișări în funcțiile AI din Search. Am verifica datele disponibile pentru proprietate. Afișările nu demonstrează vânzări atribuite. [1]
O mostră de răspunsuri AI poate ajuta la identificarea erorilor despre ofertă. Nu oferă singură cota de piață sau atribuirea veniturilor.
Cum am construi evaluarea
La NOT MORE., am porni de la întrebarea de business: vrem mai multe vânzări profitabile, solicitări potrivite sau mai puține erori de comandă?
Am defini indicatorii, sursele, identificatorii comuni și regulile de deduplicare. Am păstra o perioadă de referință și un jurnal al modificărilor. Pentru comparații, am lua în calcul disponibilitatea produselor, bugetele și sezonalitatea.
Am decide dinainte ce rezultat justifică extinderea unui pilot, ce eroare impune oprirea lui și ce date lipsă limitează concluzia. Nu am inventa un prag universal valabil pentru orice magazin.
Mai multe date sunt utile când clarifică o decizie. Un indicator nou nu este, singur, o strategie.
Rapoartele tale surprind întregul rezultat comercial?
Putem clarifica ce măsori, ce poți atribui și unde rămân întrebări deschise.
Surse
[1] Google Search Console: Generative AI performance report (Search)