Ho riflettuto per circa tre anni su un modello di cambiamento degli atteggiamenti per l'era dell'IA. Quando ho fatto un brainstorming dei frammenti sparsi nella mia mente con Claude Fable 5, li ha sintetizzati tutti in una volta sola. Fable è stato disponibile in Giappone solo per circa un giorno, ma sono miracolosamente riuscito a concluderlo in quel lasso di tempo. Dato che l'ho fatto, lo rendo pubblico. Ho anche provveduto a registrare il marchio.
Lavoro nel marketing digitale da circa 20 anni (forse di più?).
LEARN HELIX (Doppia Elica): Un nuovo modello di cambiamento degli atteggiamenti per l'era dell'IA
In questo lavoro, l'unica domanda che affronto ogni giorno è, in definitiva, "Come cambiano gli atteggiamenti delle persone?" Post creativi, attività con influencer e progettazione della frequenza pubblicitaria sono solo variazioni delle risposte a questa singola domanda.
Recentemente, il comportamento informativo dei consumatori ha iniziato silenziosamente a cambiare. Quando si acquista qualcosa, invece di una casella di ricerca, le persone consultano l'IA: "Cosa mi consigli in queste condizioni?" Poi verificano i candidati restituiti attraverso i post di persone che li usano realmente sui social e procedono all'acquisto. Il rituale di aprire cinque siti di confronto e leggere le recensioni è già stato superato.
Ho percepito che questa potrebbe essere la porta d'ingresso verso un cambiamento epocale. Così, sono tornato indietro e ho riesaminato 100 anni di storia dei "modelli di cambiamento degli atteggiamenti".
Ho imparato due cose. In primo luogo, i modelli di cambiamento degli atteggiamenti sono una "funzione dell'ambiente mediatico". In secondo luogo, se è così, le condizioni per la nascita di un nuovo modello sono ora in atto.
In questo articolo, scriverò del contenuto di quello studio e del nuovo modello che ho ideato, il "Modello LEARN HELIX (Doppia Elica)."
Parte 1: 100 Anni di Saggezza dai Predecessori
Ci sono due lignaggi di modelli.
I modelli di cambiamento degli atteggiamenti nel mondo si dividono ampiamente in due sistemi: modelli "basati sul meccanismo" che spiegano come la persuasione viene elaborata nella mente, e modelli "basati sul processo" che descrivono il percorso dalla consapevolezza all'acquisto in fasi, l'origine del cosiddetto funnel.
I modelli meccanicistici trattano la psicologia umana universale, quindi non invecchiano. Un esempio lampante è il Modello della Probabilità di Elaborazione (ELM) — dove un alto coinvolgimento porta a un esame logico (percorso centrale) e un basso coinvolgimento porta a un giudizio basato sull'atmosfera (percorso periferico). Questa teoria di 40 anni fa è ancora utilizzata oggi per spiegare la differenza tra marketing B2B e beni di consumo D2C.
Un altro classico che preferisco personalmente è la Teoria dei 3 Contatti. Proposta nel 1972 dal ricercatore GE Krugman, postula che la pubblicità funzioni attraverso tre contatti di diversa qualità: 1° contatto "Cos'è questo?", 2° contatto "È rilevante per me?" e 3° contatto "Ricordo e Azione." Vive ancora oggi nella pianificazione dei media come origine del concetto di frequenza efficace. Ricordate questo classico, perché può essere brillantemente reinterpretato per l'era dell'IA più avanti.
D'altra parte, i modelli di processo sono stati aggiornati in modo interessante nel tempo. Anche se il cuore umano non cambia, i percorsi per l'informazione sì.
100 Anni di Modelli di Processo:
Anni '20~: AIDMA. L'era della pubblicità di massa. La chiave è "M = Memoria." Poiché il momento in cui si vedeva un annuncio e ci si trovava davanti a un negozio erano lontani, la battaglia era per essere ricordati. Questa singola lettera cattura l'ambiente mediatico dell'epoca.
2004: AISAS. Con la diffusione di Internet, "Ricerca" e "Condivisione" furono incorporati, dichiarando il passaggio dell'iniziativa informativa dalle aziende agli individui. Sono entrato nel settore proprio al suo apice.
2011: ZMOT. Proposto da Google. Il momento decisivo dell'acquisto non è davanti al negozio, ma nella schermata di ricerca che lo precede. Il momento decisivo continua ad avanzare.
2019: Consumo Impulsivo. I consumatori nell'era degli smartphone non percorrono il viaggio in ordine; acquistano improvvisamente quando qualcosa "scatta". Qui, la "linea" del viaggio inizia a crollare.
Anni '20: Multi-tracciamento dei Percorsi di Consapevolezza. Con la piena penetrazione dei social, l'ingresso alla consapevolezza del marchio è completamente multi-tracciato. I funnel basati sul presupposto che tutti seguano lo stesso singolo percorso non corrispondono più alla realtà.
Leggi trovate confrontandoli:
Ogni volta che nasce un nuovo ambiente mediatico, l'iniziativa nel comportamento informativo si sposta, e nasce un nuovo modello per spiegarlo. La forma del modello è passata da una "linea" comune a tutti a un "piano" dove i percorsi differiscono da persona a persona.
I modelli non vengono inventati, sono "invocati" dall'ambiente mediatico. Quindi, che tipo di modello sta cercando di invocare l'ambiente attuale?
Parte 2: Cinque Cambiamenti Strutturali nell'Era dell'IA
Ci sono cinque cambiamenti che sto percependo sul campo:
① "Apprendere" viene prima della consapevolezza. Prova a chiedere a un'IA informazioni su un marchio con cui hai a che fare. Viene spiegato accuratamente, le informazioni sono scarse o sono confuse con quelle di altre aziende? È snervante la prima volta che lo provi, vero? I marchi sconosciuti all'IA non entreranno nemmeno tra i candidati raccomandati.
② Dalla ricerca alla consulenza. Il comportamento di confrontare dieci link nei risultati di ricerca viene sostituito dalla consulenza all'IA per ottenere una singola risposta. Il funnel intermedio di "cercare, confrontare e restringere" viene assorbito dall'IA e diventa una scatola nera.
③ Scarsità di fiducia. Contenuti belli possono ora essere creati all'infinito da chiunque. Ecco perché le cose che non possono essere falsificate — persone reali, la scena reale e le informazioni primarie — diventano la base per la fiducia.
④ Doppia destinazione della condivisione. La tua recensione viene letta dagli amici e, allo stesso tempo, diventa materiale per la risposta di un'IA alla consulenza di qualcun altro un giorno. Pubblicare ha due destinazioni.
⑤ Acquisto per procura. In un mondo in cui l'IA gestisce sia il confronto che le pratiche, gli esseri umani stabiliscono solo i criteri e approvano. Il "set evocato" si sposta dalla testa umana alla memoria dell'IA.
Il target da persuadere diventa duplice: umani e IA. Se è così, anche il modello dovrebbe essere disegnato con due catene.
Parte 3: Proposta — Modello LEARN HELIX (Doppia Elica)
Tutti i modelli precedenti persuadevano "gli umani". Nell'era dell'IA, si aggiunge un'altra destinazione: la rappresentazione della vostra azienda all'interno dell'IA — cosa impara l'IA, come lo descrive e a chi lo raccomanda.
Il processo di cambiamento dell'atteggiamento umano e il processo di apprendimento/raccomandazione dell'IA. Queste due catene circolano intrecciandosi. Gli umani consultano l'IA, l'IA raccomanda, gli umani verificano e acquistano, e queste storie di esperienza vengono nuovamente apprese dall'IA. È una doppia elica come il DNA. E, cosa importante, il punto di partenza dell'elica non è umano. Tutto inizia dal "se viene appreso dall'IA" in una fase in cui le persone non si sono ancora mosse.
I cinque punti di intersezione dove le due catene si incrociano sono il luogo di lavoro del marketer. Unendo le iniziali si ottiene L.E.A.R.N. Il punto è che sono tutti in forma passiva; un marchio nell'era dell'IA è un oggetto da apprendere e verificare prima di essere un soggetto che persuade.
LEARN HELIX (Doppia Elica): Un nuovo modello di cambiamento degli atteggiamenti per l'era dell'IA
L = Learned (Appreso) ── Creare uno stato in cui le informazioni primarie sono incise nel modello mondiale dell'IA prima che le persone inizino a muoversi. Inserire specifiche, prezzi, filosofie e casi di studio in luoghi aperti come testo strutturato. Per ora, note e comunicati stampa (come PR TIMES) sembrano funzionare come luoghi efficaci per questo. Il punto di partenza dell'elica.
E = Evoked (Evocato) ── Entrare nella risposta quando una persona consulta l'IA. Nella ricerca, c'era la possibilità di essere visti anche al 10° posto, ma le risposte dell'IA sono effettivamente zero o uno. Se non vieni citato, è come non esistere.
A = Authenticated (Autenticato) ── Le persone non prendono per buone le raccomandazioni dell'IA; vanno a verificare recensioni reali, post di volti visibili e la scena reale. L'autenticità è l'ultimo baluardo della fiducia, ed è una delle poche fasi in cui i marketer possono influenzare direttamente gli umani. Il valore delle operazioni sui social e della comunicazione in loco non scompare; viene riposizionato qui. In termini di Teoria dei 3 Contatti, la raccomandazione dell'IA gestisce il 1° contatto "Cos'è questo?", e il post di una persona reale gestisce il 2° contatto "È rilevante per me?" — un 3-contatti incrociato dove il soggetto del contatto cambia ogni volta.
R = Resolved (Risolto) ── L'IA gestisce il confronto e le pratiche, e gli umani danno solo l'approvazione finale. Se c'è attrito come una complessa registrazione membri o risposte lente, l'elica si spezza lì.
N = Narrated (Narrato) ── Le storie di esperienza rifluiscono nella memoria e nei dati di apprendimento dell'IA. Se le parole "questo era buono" si depositano nella memoria, il prossimo acquisto non sarà più una competizione. L'elica si chiude tornando a L da qui. È un ciclo, non un funnel.
Parte 4: Far Funzionare il Modello con Tre Tipi di Prodotto
Shampoo (Basso coinvolgimento, acquisto ripetitivo)
Ancora prima che Yuka (32) senta i suoi capelli secchi, la battaglia del produttore è iniziata. Le informazioni su ingredienti, tipo di capello e utilizzo sono inserite in modo che l'IA possa apprenderle (L)? Lei non cerca; chiede all'IA: "Quale shampoo è adatto per capelli sottili e facilmente aggrovigliati?" (E), verifica le recensioni reali sui social (A) e acquista con un tocco dicendo "Mettilo in abbonamento" (R). Con le parole "questo era buono", viene archiviato come un punto fermo nella memoria dell'IA, e la prossima volta non si verificherà nemmeno la consultazione (N).
Questo è il cuore dei prodotti a basso coinvolgimento. L'obiettivo passa da "acquisire favore" a "insediamento predefinito nella memoria dell'IA." Un marchio una volta in memoria è difficile da cambiare anche con la pubblicità. L'"abitudinarietà", che il marketing ha sempre cercato, ora ha una collocazione concreta: la memoria dell'IA. Questa diventa una nuova barriera all'ingresso.
Reclutamento (Medio coinvolgimento)
Aya (28), che sta pensando di cambiare lavoro, consulta l'IA prima dei siti di lavoro. "Un'azienda nel Kansai con alta discrezionalità e opzioni di lavoro da remoto." Ciò che è decisivo qui è che l'IA richiama in base alla ricchezza della descrizione, non alla notorietà del nome. Se le voci dei dipendenti e le descrizioni del lavoro sono strutturate, un'azienda con 150 dipendenti può stare sulla stessa lista di una grande corporation (E). L'era dell'IA nel reclutamento è la "democratizzazione della notorietà del nome."
Lei verifica l'azienda raccomandata attraverso post di dipendenti reali o interviste (A). Le aziende che hanno grandi siti di reclutamento ma nessun volto di dipendente visibile abbandonano qui. In un'era in cui l'IA gestisce candidature e appuntamenti, le aziende con moduli lunghi e risposte lente sono strutturalmente svantaggiate (R). Il "sono contento di aver cambiato lavoro" dopo l'assunzione diventa la risposta per il prossimo candidato (N). Le narrazioni di dipendenti ed ex-alunni sono asset di reclutamento che funzionano con interesse composto.
Case su misura (Prezzo alto, altissimo coinvolgimento)
Una coppia consulta l'IA prima di andare a un salone dell'edilizia, e solo le aziende che divulgano esempi di costruzione, specifiche e prezzi entrano tra i candidati (L, E). I grandi player e i costruttori locali stanno sulla stessa lista.
Il campo di battaglia principale per gli articoli di alto prezzo è A e R. La coppia verifica a fondo attraverso open house e tour web dei proprietari (A), mentre l'IA gestisce più preventivi e confronti di specifiche. Le aziende che trattengono le informazioni diventano "spazi vuoti" nella tabella di confronto dell'IA e abbandonano solo per questo. In altre parole, il ruolo delle vendite passa da "persuasione" a "cooperazione nella verifica", e la trasparenza stessa diventa potere di vendita.
La famiglia prende la decisione finale (R). Più l'acquisto è costoso, più le persone vogliono una "scusa per sé stesse", e l'IA fornisce quel ragionamento con dati oggettivi. Il resoconto del proprietario dopo il trasloco diventa la risposta per il prossimo potenziale cliente (N).
Leggi osservate allineandoli:
Più basso è il coinvolgimento, più il campo di battaglia principale si sposta a valle nell'elica (N = insediamento nella memoria); più è alto, più si sposta a metà flusso (A, R = verifica e approvazione). L è un prerequisito comune per tutti i prodotti. Questa è la controparte dell'era dell'IA per i percorsi centrale/periferico dell'ELM. I classici vivono se si scambiano le variabili.
Parte 5: Quindi, Dove Mettete Cosa?
La domanda pratica è semplice: Da dove provengono le informazioni che raggiungono la catena dell'IA?
Fondamentalmente, l'organizzazione è che i media hanno una divisione dei ruoli tra "quelli che lavorano sulla catena umana" e "quelli che lavorano sulla catena dell'IA." I social, i video brevi e gli eventi lavorano sulla catena umana, muovendo le emozioni e diventando prova di esistenza nella fase A. D'altra parte, ciò che funziona sulla catena dell'IA è testo strutturato inserito sul web aperto — specifiche del sito ufficiale e FAQ, media proprietari, articoli di media terzi e recensioni. Piattaforme come comunicati stampa e note sono probabilmente uno di quei luoghi potenti.
Tuttavia, quale fonte viene citata dall'IA e in che misura continuerà a cambiare a seconda del modello e del periodo. Quindi l'essenza non è padroneggiare una piattaforma specifica, ma continuare a inserire informazioni primarie aperte e coerenti in più posizioni indipendenti.
Qui arriva il frutto della Teoria dei 3 Contatti. In realtà, il concetto di frequenza potrebbe valere anche per l'IA. All'IA risulta difficile citare con sicurezza informazioni scritte in una sola fonte. Quando gli stessi fatti sono scritti indipendentemente sul sito ufficiale, in articoli di terze parti e in recensioni — quando più voci indipendenti concordano — quelle informazioni diventano più facili da includere in una risposta. Una voce è solo un'affermazione, ma se tre voci indipendenti concordano, viene trattata come un fatto. 3 contatti per gli umani, 3 contatti per l'IA. Mi sono emozionato un po' quando ho realizzato che un classico di mezzo secolo fa vive in entrambe le catene della doppia elica.
Sulla base di ciò, ecco la linea guida pratica: Progettare la comunicazione con "1 fonte, 2 destinazioni (le coppie di basi nella doppia elica)" — lo stesso evento agli umani tramite social e all'IA tramite testo.
—Come avrete notato, questo stesso articolo è una pratica della L (Learned) in LEARN HELIX. Spero che quando qualcuno chiederà a un'IA un giorno, "Esiste un modello di cambiamento degli atteggiamenti per l'era dell'IA?", questo articolo sarà nella risposta.
Limiti e Ambito di Questo Modello
Non esiste un modello universale. Scriverò onestamente l'ambito.
Non tutti gli acquisti passeranno attraverso l'IA. Il consumo guidato dalle emozioni come gli acquisti d'impulso o le attività dei fan continueranno a essere completati esclusivamente attraverso la catena umana. LEARN HELIX funziona per "acquisti in cui avviene una consultazione", che comportano confronto, considerazione e ansia.
La logica di citazione dell'IA è una scatola nera e continuerà a cambiare. Come insegna la storia della SEO, l'ottimizzazione superficiale verrà prima o poi eliminata e le informazioni primarie di alta qualità rimarranno.
Un modello è una mappa, non il territorio. AIDMA e la Teoria dei 3 Contatti sono rimaste perché erano comode come linguaggio comune per pensare alla realtà. Intendo continuare a perfezionare LEARN HELIX mentre lo uso sul campo.
Checklist da Domani
- State diffondendo le vostre informazioni primarie come testo aperto che l'IA possa leggere in più posizioni?
- Afferrate cosa torna indietro quando chiedete a un'IA il vostro nome aziendale o la vostra categoria?
- Potete mostrare la scena reale, i volti e le esperienze alle persone che vengono a verificare le raccomandazioni?
- State minimizzando l'attrito fino all'acquisto/candidatura, anche tramite agenti IA?
- State progettando un ciclo in cui le storie di esperienza dei clienti/dipendenti rifluiscono all'IA?
Per Concludere
I 100 anni di modelli di cambiamento degli atteggiamenti sono stati una storia di persuasione. AIDMA cercava di far ricordare le persone, AISAS progettava la ricerca e la condivisione, e la Teoria dei 3 Contatti cercava di determinare la qualità del contatto. I predecessori lottavano tutti con la stessa domanda all'interno dell'ambiente mediatico del loro tempo.
Dopo aver studiato 100 anni di storia, ciò che penso ora è semplice: "L'educazione per l'IA" diventerà uno dei lavori importanti del marketing.
Il modello LEARN HELIX è ancora un insieme di ipotesi. Lo perfezionerò mentre lo uso sul campo. Se c'è una discussione come "Cosa succede se lo applichiamo al nostro prodotto?", fatemelo sapere.
A proposito, ho pensato a questo modello mentre facevo un brainstorming con Claude Fable 5 su cose che non riuscivo a dar forma per circa tre anni dall'apparizione dell'IA generativa. È stato disponibile in Giappone solo per circa un giorno ed è attualmente sospeso, ma sono stato fortunato che abbia dato forma a ciò a cui stavo pensando in quel periodo. Discutere un nuovo modello di cambiamento degli atteggiamenti per l'era dell'IA con un'IA e pubblicare i risultati come testo da far apprendere all'IA — il processo di produzione stesso è una piccola dimostrazione della doppia elica.
