ฉันคิดเรื่องโมเดลการเปลี่ยนทัศนคติสำหรับยุค AI มาประมาณสามปีแล้ว พอเอาเศษชิ้นส่วนที่กระจัดกระจายในหัวไปคุยกับ Claude Fable 5 มันก็สังเคราะห์ทุกอย่างออกมาได้ในครั้งเดียว Fable มีให้ใช้ในญี่ปุ่นแค่ประมาณวันเดียว แต่ฉันโชคดีที่สรุปมันได้ทันในช่วงนั้น พอทำเสร็จแล้วก็เลยเผยแพร่ต่อสาธารณะ และจดทะเบียนเครื่องหมายการค้าไว้ด้วย
ฉันทำงานด้านการตลาดดิจิทัลมาประมาณ 20 ปี (อาจจะมากกว่านั้น?)
LEARN HELIX (Double Helix): โมเดลการเปลี่ยนทัศนคติแบบใหม่สำหรับยุค AI
ในงานนี้ คำถามเดียวที่ฉันเจอทุกวันคือ "ทัศนคติของผู้คนเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร" โพสต์ครีเอทีฟ การตลาดแบบอินฟลูเอนเซอร์ และการออกแบบความถี่ของโฆษณา ล้วนเป็นเพียงรูปแบบคำตอบที่แตกต่างกันของคำถามเดียวนี้
ช่วงนี้พฤติกรรมการหาข้อมูลของผู้บริโภคเริ่มเปลี่ยนไปอย่างเงียบๆ เวลาจะซื้ออะไร แทนที่จะพิมพ์ลงในช่องค้นหา ผู้คนกลับปรึกษา AI ว่า "ภายใต้เงื่อนไขนี้ คุณแนะนำอะไร" แล้วก็ตรวจสอบคำตอบที่ได้จากโพสต์ของผู้ใช้จริงบน SNS ก่อนตัดสินใจซื้อ พิธีกรรมการเปิดเว็บเปรียบเทียบห้าเว็บแล้วอ่านรีวิวทั้งหมดกำลังถูกข้ามไป
ฉันรู้สึกว่านี่อาจเป็นจุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ เลยกลับไปศึกษาประวัติศาสตร์ 100 ปีของ "โมเดลการเปลี่ยนทัศนคติ" ใหม่
ฉันได้เรียนรู้สองอย่าง หนึ่งคือ โมเดลการเปลี่ยนทัศนคติเป็น "ฟังก์ชันของสภาพแวดล้อมของสื่อ" สองคือ ถ้าอย่างนั้น ตอนนี้เงื่อนไขสำหรับการเกิดโมเดลใหม่ก็พร้อมแล้ว
ในบทความนี้ ฉันจะเขียนเกี่ยวกับเนื้อหาของการศึกษานั้นและโมเดลใหม่ที่ฉันคิดขึ้นมา นั่นคือ "โมเดล LEARN HELIX (เกลียวคู่)"
ตอนที่ 1: ปัญญา 100 ปีจากรุ่นก่อน
มีโมเดลสองสายตระกูล
โมเดลการเปลี่ยนทัศนคติในโลกแบ่งออกเป็นสองระบบใหญ่: โมเดล "เชิงกลไก" ที่อธิบายว่าการโน้มน้าวใจถูกประมวลผลในใจอย่างไร และโมเดล "เชิงกระบวนการ" ที่แสดงเส้นทางจากความตระหนักรู้ไปจนถึงการซื้อเป็นขั้นตอน—ต้นกำเนิดของสิ่งที่เรียกว่าฟันเนล
โมเดลเชิงกลไกเกี่ยวข้องกับจิตวิทยาของมนุษย์ที่เป็นสากล จึงไม่เก่าลง ตัวอย่างสำคัญคือ ทฤษฎีความน่าจะเป็นของการลงรายละเอียด (ELM)—ซึ่งการมีส่วนร่วมสูงนำไปสู่การตรวจสอบอย่างมีเหตุผล (เส้นทางกลาง) และการมีส่วนร่วมต่ำนำไปสู่การตัดสินตามบรรยากาศ (เส้นทางรอบนอก) ทฤษฎีอายุ 40 ปีนี้ยังคงถูกใช้ในปัจจุบันเพื่ออธิบายความแตกต่างระหว่างการตลาด B2B และสินค้าอุปโภคบริโภค D2C
อีกหนึ่งทฤษฎีคลาสสิกที่ฉันชอบส่วนตัวคือ ทฤษฎี 3 Hit เสนอโดย Krugman นักวิจัยของ GE ในปี 1972 โดยกล่าวว่าโฆษณาทำงานผ่านการสัมผัสสามครั้งที่มีคุณภาพต่างกัน: ครั้งที่ 1 "นี่คืออะไร" ครั้งที่ 2 "มันเกี่ยวข้องกับฉันไหม" และครั้งที่ 3 "จดจำและลงมือทำ" ทฤษฎีนี้ยังคงมีชีวิตในการวางแผนสื่อในฐานะต้นกำเนิดของแนวคิดเรื่องความถี่ที่มีประสิทธิภาพ จำทฤษฎีคลาสสิกนี้ไว้ เพราะมันสามารถตีความใหม่ได้อย่างยอดเยี่ยมสำหรับยุค AI ในภายหลัง
ในทางกลับกัน โมเดลเชิงกระบวนการได้รับการปรับปรุงอย่างน่าสนใจตามกาลเวลา แม้หัวใจมนุษย์จะไม่เปลี่ยน แต่เส้นทางของข้อมูลเปลี่ยนไป
100 ปีของโมเดลเชิงกระบวนการ:
1920s~: AIDMA ยุคของการโฆษณามวลชน หัวใจคือ "M = ความทรงจำ" เพราะช่วงเวลาที่เห็นโฆษณากับการยืนหน้าร้านห่างกันมาก การต่อสู้จึงอยู่ที่การทำให้จดจำ ตัวอักษรตัวเดียวนี้สื่อถึงสภาพแวดล้อมของสื่อในยุคนั้น
2004: AISAS เมื่ออินเทอร์เน็ตแพร่หลาย "การค้นหา" และ "การแบ่งปัน" ถูกนำเข้ามา ประกาศว่าการริเริ่มด้านข้อมูลเปลี่ยนจากบริษัทไปสู่บุคคล ฉันเข้าวงการตอนที่มันกำลังรุ่งเรืองพอดี
2011: ZMOT เสนอโดย Google ช่วงเวลาสำคัญของการซื้อไม่ได้อยู่ที่หน้าร้าน แต่อยู่ที่หน้าจอค้นหาก่อนหน้านั้น ช่วงเวลาสำคัญขยับไปข้างหน้าเรื่อยๆ
2019: Pulse Consumption ผู้บริโภคในยุคสมาร์ทโฟนไม่ได้เดินทางตามลำดับ พวกเขาซื้อทันทีเมื่อมีบางอย่าง "คลิก" ที่นี่ "เส้น" ของการเดินทางเริ่มพังทลาย
2020s: Multi-tracking ของเส้นทางความตระหนักรู้ เมื่อ SNS เข้ามาเต็มที่ จุดเริ่มต้นของความตระหนักรู้ในแบรนด์กลายเป็นหลายเส้นทางโดยสมบูรณ์ ฟันเนลที่ตั้งอยู่บนสมมติฐานว่าทุกคนเดินตามเส้นทางเดียวเดียวกันไม่สอดคล้องกับความเป็นจริงอีกต่อไป
กฎที่พบจากการเปรียบเทียบ:
ทุกครั้งที่สภาพแวดล้อมของสื่อใหม่เกิดขึ้น การริเริ่มในพฤติกรรมข้อมูลจะเปลี่ยนไป และโมเดลใหม่เพื่ออธิบายมันก็ถือกำเนิดขึ้น รูปร่างของโมเดลก็เปลี่ยนจาก "เส้น" ที่เหมือนกันสำหรับทุกคน ไปเป็น "ระนาบ" ที่เส้นทางแตกต่างกันไปในแต่ละคน
โมเดลไม่ได้ถูกประดิษฐ์ขึ้น แต่ถูก "เรียกออกมา" โดยสภาพแวดล้อมของสื่อ แล้วตอนนี้สภาพแวดล้อมปัจจุบันกำลังพยายามเรียกโมเดลแบบไหนออกมาล่ะ
ตอนที่ 2: การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างห้าประการในยุค AI
มีการเปลี่ยนแปลงห้าประการที่ฉันรู้สึกได้จากการทำงานภาคสนาม:
① "การเรียนรู้" มาก่อนความตระหนักรู้ ลองถาม AI เกี่ยวกับแบรนด์ที่คุณเกี่ยวข้อง มันอธิบายได้แม่นยำไหม ข้อมูลบางเกินไป หรือปนกับบริษัทอื่นไหม ครั้งแรกที่ลองทำจะรู้สึกกังวลใช่ไหม แบรนด์ที่ AI ไม่รู้จักจะไม่มีวันอยู่ในรายการคำแนะนำด้วยซ้ำ
② จากการค้นหาสู่การปรึกษา พฤติกรรมการเปิดสิบลิงก์ในผลการค้นหากำลังถูกแทนที่ด้วยการปรึกษา AI เพื่อให้ได้คำตอบเดียว ฟันเนลช่วงกลางของ "การค้นหา เปรียบเทียบ และคัดกรอง" ถูกดูดซับเข้าไปใน AI และกลายเป็นกล่องดำ
③ ความขาดแคลนของความไว้วางใจ เนื้อหาที่สวยงามตอนนี้ใครๆ ก็สร้างได้ไม่จำกัด ดังนั้นสิ่งที่ปลอมแปลงไม่ได้—คนจริง ฉากจริง และข้อมูลปฐมภูมิ—จึงกลายเป็นพื้นฐานของความไว้วางใจ
④ ปลายทางสองแห่งของการแบ่งปัน รีวิวของคุณถูกอ่านโดยเพื่อน และในเวลาเดียวกันก็กลายเป็นวัตถุดิบสำหรับคำตอบของ AI ต่อการปรึกษาของใครบางคนในอนาคต การโพสต์มีปลายทางสองแห่ง
⑤ การซื้อผ่านตัวแทน ในโลกที่ AI จัดการทั้งการเปรียบเทียบและการจัดการ มนุษย์แค่กำหนดเกณฑ์และอนุมัติ "กลุ่มแบรนด์ที่ถูกนึกถึง" (evoked set) ย้ายจากหัวของมนุษย์ไปสู่ความทรงจำของ AI
เป้าหมายที่ต้องโน้มน้าวกลายเป็นสอง: มนุษย์และ AI ถ้าอย่างนั้น โมเดลก็ควรถูกวาดด้วยโซ่สองเส้นเช่นกัน
ตอนที่ 3: ข้อเสนอ — โมเดล LEARN HELIX (เกลียวคู่)
โมเดลก่อนหน้านี้ทั้งหมดโน้มน้าว "มนุษย์" ในยุค AI มีปลายทางเพิ่มอีกหนึ่งแห่ง: ภาพลักษณ์ของบริษัทคุณภายใน AI—สิ่งที่ AI เรียนรู้ อธิบายอย่างไร และแนะนำให้ใคร
กระบวนการเปลี่ยนทัศนคติของมนุษย์และกระบวนการเรียนรู้/แนะนำของ AI สองโซ่นี้หมุนเวียนไปพร้อมกัน มนุษย์ปรึกษา AI, AI แนะนำ, มนุษย์ตรวจสอบและซื้อ, และเรื่องราวประสบการณ์เหล่านั้นถูก AI เรียนรู้อีกครั้ง มันเป็นเกลียวคู่เหมือน DNA และที่สำคัญ จุดเริ่มต้นของเกลียวไม่ใช่มนุษย์ ทุกอย่างเริ่มจาก "มันถูก AI เรียนรู้หรือยัง" ในช่วงที่คนยังไม่ขยับ
จุดตัดห้าจุดที่สองโซ่มาบรรจบกันคือพื้นที่ทำงานของนักการตลาด นำอักษรตัวแรกมารวมกันได้เป็น L.E.A.R.N. ประเด็นคือทั้งหมดเป็นรูปกรรมวาจก; แบรนด์ในยุค AI เป็นวัตถุที่ต้องถูกเรียนรู้และตรวจสอบ ก่อนที่จะเป็นประธานที่โน้มน้าว
LEARN HELIX (Double Helix): โมเดลการเปลี่ยนทัศนคติแบบใหม่สำหรับยุค AI
L = Learned (ถูกเรียนรู้) ── สร้างสถานะที่ข้อมูลปฐมภูมิถูกฝังลงในโมเดลโลกของ AI ก่อนที่ผู้คนจะเริ่มขยับ วางสเปก ราคา ปรัชญา และกรณีศึกษาในที่เปิดเป็นข้อความที่มีโครงสร้าง สำหรับตอนนี้ note และข่าวประชาสัมพันธ์ (เช่น PR TIMES) ดูเหมือนจะทำหน้าที่เป็นสถานที่ที่มีประสิทธิภาพสำหรับเรื่องนี้ จุดเริ่มต้นของเกลียว
E = Evoked (ถูกเรียกขึ้นมา) ── เข้าไปอยู่ในคำตอบเมื่อคนปรึกษา AI ในการค้นหา ยังมีโอกาสถูกเห็นแม้อยู่อันดับ 10 แต่คำตอบของ AI นั้นมีประสิทธิภาพเป็นศูนย์หรือหนึ่ง ถ้าคุณไม่ถูกอ้างถึง ก็เหมือนกับไม่มีตัวตน
A = Authenticated (ถูกตรวจสอบยืนยัน) ── ผู้คนไม่เชื่อคำแนะนำของ AI ตรงๆ พวกเขาไปตรวจสอบรีวิวจริง โพสต์จากคนที่มีตัวตนจริง และฉากจริง ความแท้จริง (Authenticity) เป็นป้อมปราการสุดท้ายของความไว้วางใจ และเป็นหนึ่งในไม่กี่ช่วงที่นักการตลาดสามารถมีอิทธิพลต่อมนุษย์โดยตรง มูลค่าของการดำเนินงาน SNS และการสื่อสาร ณ จุดขายไม่ได้หายไป แต่ถูก repositioned มาที่นี่ ในแง่ของทฤษฎี 3 Hit คำแนะนำจาก AI จัดการ Hit ที่ 1 "นี่คืออะไร" และโพสต์ของคนจริงจัดการ Hit ที่ 2 "มันเกี่ยวข้องกับฉันไหม"—เป็น 3 Hit ข้ามประธานที่ประธานของการสัมผัสเปลี่ยนไปทุกครั้ง
R = Resolved (ถูกตัดสินใจ) ── AI จัดการการเปรียบเทียบและการจัดการ มนุษย์แค่อนุมัติครั้งสุดท้าย ถ้ามีแรงเสียดทาน เช่น การสมัครสมาชิกที่ซับซ้อนหรือการตอบกลับช้า เกลียวจะขาดตรงนั้น
N = Narrated (ถูกเล่าเรื่อง) ── เรื่องราวประสบการณ์ไหลกลับเข้าสู่ความทรงจำและข้อมูลการเรียนรู้ของ AI ถ้าคำว่า "อันนี้ดี" ถูกฝังในความทรงจำ การซื้อครั้งต่อไปจะไม่ใช่การแข่งขันอีกต่อไป เกลียวปิดกลับไปหา L จากตรงนี้ มันเป็นวงจร ไม่ใช่ฟันเนล
ตอนที่ 4: การใช้โมเดลกับผลิตภัณฑ์สามประเภท
แชมพู (การมีส่วนร่วมต่ำ, ซื้อซ้ำ)
ก่อนที่ Yuka (32) จะรู้สึกว่าผมแห้ง การต่อสู้ของผู้ผลิตก็เริ่มขึ้นแล้ว ข้อมูลเกี่ยวกับส่วนประกอบ ประเภทผม และวิธีการใช้งานถูกวางในตำแหน่งที่ AI สามารถเรียนรู้ได้หรือไม่ (L)? เธอไม่ได้ค้นหา แต่ถาม AI ว่า "แชมพูอะไรที่เหมาะกับผมเส้นเล็ก ยุ่งง่าย" (E) ตรวจสอบรีวิวจริงบน SNS (A) และซื้อด้วยการแตะครั้งเดียวว่า "ใส่เป็นการสมัครสมาชิก" (R) ด้วยคำว่า "อันนี้ดี" มันถูกเก็บเป็นของประจำในความทรงจำของ AI และครั้งต่อไป แม้แต่การปรึกษาก็จะไม่เกิดขึ้น (N)
นี่คือแก่นของผลิตภัณฑ์ที่มีการมีส่วนร่วมต่ำ เป้าหมายเปลี่ยนจาก "การสร้างความชอบ" เป็น "การตั้งถาวรในความทรงจำของ AI" แบรนด์ที่อยู่ในความทรงจำแล้วนั้นยากที่จะเปลี่ยนแม้จะมีโฆษณา "การทำให้เป็นนิสัย" ที่การตลาดแสวงหามาตลอด ตอนนี้มีตำแหน่งที่ชัดเจน: ความทรงจำของ AI สิ่งนี้กลายเป็นอุปสรรคในการเข้าสู่ตลาดแบบใหม่
การสรรหาบุคลากร (การมีส่วนร่วมปานกลาง)
Aya (28) ที่กำลังคิดเปลี่ยนงาน ปรึกษา AI ก่อนเว็บหางาน "บริษัทในคันไซที่มีอิสระในการทำงานสูงและเปิดให้ทำงานทางไกล" จุดชี้ขาดที่นี่คือ AI นึกถึงตามความสมบูรณ์ของคำอธิบาย ไม่ใช่การรู้จักชื่อ ถ้าเสียงของพนักงานและรายละเอียดงานมีโครงสร้าง บริษัทที่มีพนักงาน 150 คนก็สามารถยืนในลิสต์เดียวกับบริษัทใหญ่ได้ (E) ยุค AI ในการสรรหาคือ "การทำให้การรู้จักชื่อเป็นประชาธิปไตย"
เธอตรวจสอบบริษัทที่แนะนำผ่านโพสต์ของพนักงานจริงหรือสัมภาษณ์ (A) บริษัทที่มีเว็บไซต์รับสมัครงานใหญ่โตแต่ไม่มีใบหน้าของพนักงานที่เห็นได้ชัดจะหลุดออกไปตรงนี้ ในยุคที่ AI จัดการใบสมัครและนัดหมาย บริษัทที่มีแบบฟอร์มยาวและตอบกลับช้าจะเสียเปรียบเชิงโครงสร้าง (R) "ดีใจที่เปลี่ยนงาน" หลังจากเข้าทำงานกลายเป็นคำตอบสำหรับผู้สมัครคนต่อไป (N) เรื่องเล่าของพนักงานและศิษย์เก่าเป็นสินทรัพย์การสรรหาที่ทำงานด้วยดอกเบี้ยทบต้น
บ้านสั่งสร้าง (ราคาสูง, การมีส่วนร่วมสูงมาก)
คู่รักปรึกษา AI ก่อนไปงานแสดงบ้าน และมีเพียงบริษัทที่เปิดเผยตัวอย่างการก่อสร้าง สเปก และราคาเท่านั้นที่เข้ารอบเป็นตัวเลือก (L, E) ผู้เล่นรายใหญ่และผู้สร้างท้องถิ่นยืนอยู่ในลิสต์เดียวกัน
สนามรบหลักสำหรับสินค้าราคาสูงคือ A และ R คู่รักตรวจสอบอย่างละเอียดผ่าน Open House และทัวร์เว็บของเจ้าของบ้าน (A) ในขณะที่ AI จัดการใบเสนอราคาหลายใบและการเปรียบเทียบสเปก บริษัทที่ปิดบังข้อมูลกลายเป็น "ช่องว่าง" ในตารางเปรียบเทียบของ AI และหลุดออกไปเพียงเพราะเหตุนั้น กล่าวอีกนัยหนึ่ง บทบาทของการขายพลิกจาก "การโน้มน้าว" มาเป็น "การร่วมมือในการตรวจสอบ" และความโปร่งใสก็กลายเป็นพลังในการขาย
ครอบครัวตัดสินใจครั้งสุดท้าย (R) ยิ่งซื้อของแพง ผู้คนยิ่งต้องการ "ข้ออ้างสำหรับตัวเอง" และ AI ก็จัดหาการใช้เหตุผลนั้นด้วยข้อมูลวัตถุประสงค์ รายงานของเจ้าของบ้านหลังจากย้ายเข้าไปอยู่กลายเป็นคำตอบสำหรับลูกค้าคนต่อไป (N)
กฎที่เห็นเมื่อเทียบกัน:
ยิ่งการมีส่วนร่วมต่ำ สนามรบหลักก็ยิ่งเคลื่อนไปทางปลายน้ำของเกลียว (N = การฝังในความทรงจำ); ยิ่งสูง ก็ยิ่งเคลื่อนไปทางกลางน้ำ (A, R = การตรวจสอบและการอนุมัติ) L เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นร่วมกันสำหรับผลิตภัณฑ์ทั้งหมด นี่คือคู่ขนานในยุค AI ของเส้นทางกลาง/รอบนอกของ ELM ทฤษฎีคลาสสิกยังมีชีวิตอยู่ถ้าเราเปลี่ยนตัวแปร
ตอนที่ 5: แล้วคุณจะวางอะไรไว้ที่ไหน
คำถามเชิงปฏิบัติการนั้นง่าย: ข้อมูลที่ไปถึงโซ่ AI มาจากไหน
โดยพื้นฐานแล้ว โครงสร้างคือ สื่อมีบทบาทแบ่งระหว่าง "สิ่งที่ทำงานกับโซ่มนุษย์" และ "สิ่งที่ทำงานกับโซ่ AI" SNS, วิดีโอสั้น และอีเวนต์ทำงานกับโซ่มนุษย์ กระตุ้นอารมณ์และกลายเป็นหลักฐานของการมีอยู่ในช่วง A ในทางกลับกัน สิ่งที่ทำงานกับโซ่ AI คือ ข้อความที่มีโครงสร้างซึ่งวางบนเว็บเปิด—สเปกและคำถามที่พบบ่อยบนเว็บไซต์ทางการ สื่อของแบรนด์ บทความจากสื่อบุคคลที่สาม และรีวิว แพลตฟอร์มอย่างข่าวประชาสัมพันธ์และ note น่าจะเป็นหนึ่งในตำแหน่งที่มีพลังเหล่านั้น
อย่างไรก็ตาม แหล่งที่มาใดที่ AI จะอ้างถึงและมากน้อยแค่ไหนจะเปลี่ยนแปลงไปตามโมเดลและช่วงเวลา ดังนั้นสาระสำคัญไม่ใช่การเชี่ยวชาญแพลตฟอร์มใดโดยเฉพาะ แต่คือ การวางข้อมูลปฐมภูมิที่เปิดกว้าง สอดคล้องกัน ในหลายตำแหน่งที่เป็นอิสระอย่างต่อเนื่อง
นี่คือผลตอบแทนของทฤษฎี 3 Hit ที่จริงแล้ว แนวคิดเรื่องความถี่อาจใช้ได้กับ AI ด้วย AI พบว่ายากที่จะอ้างถึงข้อมูลที่เขียนในแหล่งเดียวอย่างมั่นใจ เมื่อข้อเท็จจริงเดียวกันถูกเขียนอย่างอิสระบนเว็บไซต์ทางการ บทความบุคคลที่สาม และรีวิว—เมื่อเสียงอิสระหลายเสียงเห็นพ้อง—ข้อมูลนั้นจะถูกรวมอยู่ในคำตอบได้ง่ายขึ้น เสียงเดียวเป็นแค่การอ้าง แต่ถ้าเสียงอิสระสามเสียงเห็นพ้อง มันจะถูกปฏิบัติเป็นข้อเท็จจริง 3 Hit สำหรับมนุษย์ 3 Hit สำหรับ AI ฉันรู้สึกซาบซึ้งเล็กน้อยเมื่อรู้ว่าทฤษฎีคลาสสิกครึ่งศตวรรษยังมีชีวิตอยู่ในทั้งสองโซ่ของเกลียวคู่
จากนั้น นี่คือแนวทางปฏิบัติ: ออกแบบการสื่อสารด้วย "1 แหล่ง, 2 ปลายทาง (คู่เบสในเกลียวคู่)"—อีเวนต์เดียวกันส่งถึงมนุษย์ผ่าน SNS และถึง AI ผ่านข้อความ
—อย่างที่คุณอาจสังเกตเห็น note นี้เองคือการปฏิบัติของ L (Learned) ใน LEARN HELIX ฉันหวังว่าสักวันหนึ่งเมื่อมีคนถาม AI ว่า "มีโมเดลการเปลี่ยนทัศนคติสำหรับยุค AI บ้างไหม" บทความนี้จะอยู่ในคำตอบ
ข้อจำกัดและขอบเขตของโมเดลนี้
ไม่มีโมเดลที่เป็นสากล ฉันจะเขียนขอบเขตอย่างตรงไปตรงมา
ไม่ใช่ทุกการซื้อที่จะผ่าน AI การบริโภคที่ขับเคลื่อนด้วยอารมณ์ เช่น การซื้อตามแรงกระตุ้นหรือกิจกรรมของแฟนคลับ จะยังคงเสร็จสมบูรณ์ผ่านโซ่มนุษย์เท่านั้น LEARN HELIX ใช้ได้กับ "การซื้อที่เกิดการปรึกษา" ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบ การพิจารณา และความกังวล
ตรรกะการอ้างอิงของ AI เป็นกล่องดำและจะเปลี่ยนแปลงไปเรื่อยๆ อย่างที่ประวัติศาสตร์ของ SEO สอน การปรับให้เหมาะสมแบบผิวเผินจะถูกกำจัดออกไปในที่สุด และข้อมูลปฐมภูมิคุณภาพสูงจะคงอยู่
โมเดลคือแผนที่ ไม่ใช่ดินแดน AIDMA และทฤษฎี 3 Hit ยังคงอยู่เพราะสะดวกในการใช้เป็นภาษากลางสำหรับการคิดเกี่ยวกับความเป็นจริง ฉันตั้งใจจะปรับแต่ง LEARN HELIX ต่อไปในขณะที่ใช้มันในภาคสนาม
รายการตรวจสอบตั้งแต่พรุ่งนี้
- คุณกำลังส่งข้อมูลปฐมภูมิของคุณเป็นข้อความเปิดที่ AI อ่านได้ในหลายตำแหน่งหรือไม่?
- คุณรู้หรือไม่ว่ามีอะไรกลับมาเมื่อคุณถาม AI เกี่ยวกับชื่อบริษัทหรือหมวดหมู่ของคุณ?
- คุณสามารถแสดงฉากจริง ใบหน้า และประสบการณ์ให้กับผู้ที่มาตรวจสอบคำแนะนำได้หรือไม่?
- คุณกำลังลดแรงเสียดทานจนถึงการซื้อ/สมัคร แม้ผ่าน AI agent หรือไม่?
- คุณกำลังออกแบบลูปที่เรื่องราวประสบการณ์ของลูกค้า/พนักงานไหลกลับไปยัง AI หรือไม่?
บทสรุป
100 ปีของโมเดลการเปลี่ยนทัศนคติเป็นประวัติศาสตร์ของการโน้มน้าวใจ AIDMA พยายามให้คนจดจำ AISAS ออกแบบการค้นหาและการแบ่งปัน และทฤษฎี 3 Hit พยายามกำหนดคุณภาพของการสัมผัส รุ่นก่อนๆ ต่างก็ต่อสู้กับคำถามเดียวกันภายในสภาพแวดล้อมของสื่อในยุคของตน
หลังจากศึกษามา 100 ปี สิ่งที่ฉันคิดตอนนี้ง่ายๆ: "การให้ความรู้แก่ AI" จะกลายเป็นหนึ่งในงานสำคัญของการตลาด
โมเดล LEARN HELIX ยังคงเป็นกลุ่มสมมติฐาน ฉันจะปรับแต่งมันในขณะที่ใช้ในภาคสนาม ถ้ามีการอภิปรายเช่น "จะเกิดอะไรขึ้นถ้าเราใช้โมเดลนี้กับผลิตภัณฑ์ของเรา" โปรดแจ้งให้ฉันทราบ
อนึ่ง ฉันคิดโมเดลนี้ขึ้นระหว่างการระดมสมองกับ Claude Fable 5 เกี่ยวกับสิ่งที่ฉันไม่สามารถปั้นให้เป็นรูปร่างได้ดีนักเป็นเวลาประมาณสามปีนับตั้งแต่กำเนิด generative AI มันมีให้ใช้ในญี่ปุ่นแค่ประมาณวันเดียวและตอนนี้หยุดให้บริการแล้ว แต่ฉันโชคดีที่มันช่วยปั้นสิ่งที่ฉันคิดอยู่ได้ในช่วงนั้น การอภิปรายโมเดลการเปลี่ยนทัศนคติแบบใหม่สำหรับยุค AI กับ AI และเผยแพร่ผลลัพธ์เป็นข้อความให้ AI เรียนรู้—กระบวนการผลิตเองก็เป็นการสาธิตเล็กๆ ของเกลียวคู่
