У функції “Martechbot Martech” Martech все це “, ми ставимо питання про маркетинг для нашого власного Марехботякий навчається на архівах веб -сайтів Martech та має доступ до більш широкого Інтернету.

З: Які важливі показники для перегляду в міру розвитку органічного пошуку?

У міру розвитку органічного пошукового руху і починає поступатися місцем великим мовним моделям (LLMS) та досвіду пошуку AI, маркетологам потрібно буде адаптувати свої показники для ефективного вимірювання ефективності та впливу.

Ось кілька ключових показників, які стануть все більш важливими:

1. Показники залучення: Коли LLMS надає більш прямі відповіді на запити, вимірювання залучення користувачів буде вирішальним. Показники, такі як час, витрачений на сторінку, глибина прокрутки, та показники взаємодії зі вмістом (наприклад, відео, відтворення, завантаження) допоможуть оцінити, наскільки добре вміст резонує з користувачами.

2. Ключові події: Як підкреслюється в переході від перетворень до ключових подій у GA4, відстеження конкретних взаємодій користувачів, які є цінними для бізнесу (наприклад, реєстрації бюлетенів, перегляду продукту). Це дозволяє маркетологам узгодити свою звітність з бізнес -цілями.

3. Показники атрибуції: Розуміння внеску різних каналів у перетворення буде життєво важливим. Завдяки LLM, що потенційно змінює джерела трафіку, моделі атрибуції, керовані даними, допоможуть маркетологам оцінити справжній вплив органічного пошуку, соціальних медіа та інших каналів на подорожі клієнтів.

4. Значення терміну експлуатації клієнта (CLV): У міру зміщення ландшафту розуміння довгострокової вартості клієнтів, придбаних через різні канали, буде важливим. Цей показник допомагає оцінювати ефективність маркетингових стратегій у мінливому середовищі.

5. Показники поінформованості про бренд: Оскільки LLMS може змінити те, як користувачі відкривають бренди, вимірювання поінформованості про бренд за допомогою опитувань, згадок у соціальних мережах та обсягу пошуку для фірмових термінів дасть уявлення про те, наскільки добре визнається бренд у новій парадигмі пошуку.

Копатися глибше: оптимізація LLM для B2B SEO: огляд

6. Оптимізація швидкості конверсії (CRO): Завдяки потенціалу зменшенню трафіку від традиційного органічного пошуку, зосередження уваги на швидкості конверсії для ключових дій (наприклад, покупки, реєстрації) буде критичним. Сюди входить тестування та оптимізацію цільових сторінок для підвищення продуктивності.

7. Аналіз дорожнього руху: Оскільки LLM можуть призвести до збільшення “темного трафіку” (трафік, який важко віднести), аналізуючи джерела рефералів та розуміючи, як користувачі приїжджають на сайт, буде важливим для оптимізації маркетингових зусиль.

8. Показники продуктивності вмісту: Відстеження того, як вміст працює з точки зору акцій, зворотних посилань та згадок, допоможе маркетологам зрозуміти його актуальність та авторитет у контексті LLM, що може надати пріоритет високоякісному контенту.

9. Пошук пошукових запитів: Моніторинг змін у пошукових запитах та намірах користувачів буде вирішальним. Розуміння того, як користувачі взаємодіють з LLM та які типи запитів здійснюються, може інформувати стратегію контенту та зусилля SEO.

10. Відгуки користувачів та задоволення: Збір якісних даних за допомогою відгуків користувачів, опитувань та чистих балів промоутерів (NPS) допоможе оцінити задоволеність користувачів із вмістом та загальним досвідом, особливо, коли взаємодії, керовані AI, стають більш поширеними.

Зосереджуючись на цих показниках, маркетологи можуть краще орієнтуватися на перехід від традиційного органічного пошуку до ландшафту, що все більше впливають на технології LLMS та AI. Цей проактивний підхід дозволить їм оптимізувати свої стратегії та підтримувати ефективність у досягненні своєї цільової аудиторії.