Kohorten, Cluster und das kommende KI -Anzeigensystem

Der Trichter verschwand nicht. Es wurde unsichtbar.

Vermarkter verbrachten Jahrzehnte damit, den Trichter zu perfektionieren: Bewusstsein, Rücksichtnahme, Konvertierung. Wir haben Personas gebaut. Wir haben Inhalte auf Bühnen abgebildet. Wir haben gesehen, wie Benutzer klicken, scrollen, springen, konvertieren. Alles war sichtbar.

Aber Genai zeigt seine Hand nicht.

Der Trichter existiert immer noch, er ist nur im Modell versteckt. Jedes Mal, wenn jemand Chatgpt oder Verwirrung auffordert, enthüllen er seinen Platz in einer Entscheidungsreise.

Nicht durch Ausfüllen eines Formulars oder durch Auslösen eines Pixels, sondern durch den schnellen Fingerabdruck, der in ihre Frage eingebettet ist.

Das ist der neue Trichter. Sie werden immer noch bewertet. Immer noch ausgewählt werden. Aber das Ziel ist jetzt unsichtbar, abgeleitet und dynamisch.

Und die meisten Vermarkter haben keine Ahnung, dass es passiert. Fairness denke ich, dass nur der Kohortenanteil davon heute aktiv passiert.

Das Anzeigensystem, das ich hier erforsche, ist rein theoretisch (obwohl Google derzeit in eine ähnliche Richtung zu arbeiten scheint und seine Rollout bald realistisch sein könnte – Links unten).

Tl; dr: Dieser Artikel erklärt nicht nur, wie ich denke, dass Genai das Zieltreffen der Zielgruppe umgestaltet. Es werden drei neue Konzepte eingeführt. Ich denke, Sie müssen die nächste Entwicklung von bezahlten Medien verstehen: schnelle Fingerabdrücke, Einbettung von Fingerabdrücken und Absichtsgeboten für Vektor.

Der Trichter ist nicht weg. Es ist eingebettet. Und es ist kurz davor, Anzeigen selbst zu bauen und zu platzieren.

Über die Terminologie:

Schnellfingerabdruck Und Absicht VektorgebotIch glaube, es sind Net-New-Begriffe für unsere Branche, die hier geprägt sind, um zu beschreiben, wie zukünftige LLM-basierte Systeme Nutzer und Auktions-Anzeigenraum gruppieren können.

Konzeptionell, Absicht Vektorgebot Übereinstimmung mit der Arbeit, die bereits hinter den Kulissen von Google durchgeführt wird (und ich bin sicher an anderer Stelle), obwohl ich nicht glaube, dass sie diesen Satz verwenden.

Fingerabdruck einbetten Aus Zeichnen von KI-Forschung, wird hier jedoch als markenseitiges Konstrukt für die Stromversorgung und das Abrufen von Genai-Systemen umgebaut.

Dieser Artikel wurde in den letzten drei Juli -Wochen geschrieben, und ich war froh, am 4. August einen Artikel zu finden, in dem ich über die Konzepte gesprochen habe, die ich für ein zukünftiges bezahltes Anzeigenausschreibungssystem erforsche.

Zufällig, aber validierend. Der Link zu diesem Artikel ist unten.

Bildnachweis: Duane Forrester

Was für eine Kohortenzielung früher war

In der Zeit vor der AI wurde das Kohortenziel auf beobachtbarem Verhalten aufgebaut.

• Retargeting -Publikum aus Cookies und Pixeln.
• Segmente geprägt von Demografie, Ort und Gerät.
• Lookalikes, die auf Kundenmerkmalen und CRM -Listen geschult wurden.

Wir haben Kampagnen für Persona -Typen und Trichterstadien abgebildet. Ein 42-jähriger Vater in Ohio war Mid-Funnel, wenn er auf ein Produktvideo klickte. Ein 18-Jähriger in Mumbai war Top-Funnel, wenn er ein eBook herunterladen konnte.

Dies waren Vermutungen, gute, oft, aber immer noch stumpfe Instrumente. Und sie wurden auf Kennungen aufgebaut, die die Genai -Verschiebung nicht unbedingt überleben.

Eingabeaufforderungen sind die neuen Personas

Großsprachige Modelle müssen nicht wissen, wer Sie sind. Sie müssen dich nicht wirklich verfolgen. Es ist ihnen egal, woher du kommst. Sie kümmern sich nur darum, was Sie fragen und wie Sie es fragen.

Jede Eingabeaufforderung wird vektorisiert. Das heißt, es wird in eine mathematische Darstellung der Bedeutung, die als Einbettung bezeichnet wird. Diese Vektoren erfassen alles, was das Modell aus Ihrer Eingabe hervorrufen kann:

• Topische Domäne.
• Vertrautheit und Tiefe.
• Gefühl und Dringlichkeit.
• Stadium der Absicht.

LLMs verwenden dieses Signal, um Eingabeaufforderungen mit ähnlicher Bedeutung zu gruppieren, auch wenn sie von völlig verschiedenen Arten von Menschen stammen.

Und so können neue Kohorten bilden. Nicht aus Identität. Aus der Absicht.

Derzeit optimieren die meisten Vermarkter noch Keywords und verpassen das Gesamtbild. Schlüsselwörter beschreiben, wonach jemand sucht. Schnelle Fingerabdrücke beschreiben, warum und wie.

Jemand, der „ruhigste tragbare Generator für Camping“ fragt, sucht nicht nur ein Produkt, sondern signalisiert Prioritäten des Lebensstils (minimales Lärm, Portabilität, Außengebrauch) und Bühnenbühne (Vergleichseinkauf).

Diese einzelne Eingabeaufforderung teilt dem Modell weitaus mehr aus, als es jemals ein demografisches Profil jemals könnte.

Und entscheidend, diese Person schließt sich einer Kohorte anderer Werbeförderer an, die ähnliche Fragen auf ähnliche Weise stellen. Wenn Ihr Inhalt nicht semantisch mit dieser Gruppe ausgerichtet ist, ist er nicht nur weniger sichtbar. Es ist ausgeschlossen.

Neues Konzept: Schneller Fingerabdruck

Eine einzigartige Einbettungssignatur, die aus der Sprache, Struktur und Absicht eines Benutzers innerhalb einer Eingabeaufforderung abgeleitet wurde. Dieser Fingerabdruck ist Ihre neue Person.

Es ist das, was das Modell tatsächlich sieht und was es verwendet, um zu bestimmen, welche Antworten (und möglicherweise welche Anzeigen) Sie erhalten. (Mehr zu diesen Anzeigen später!)

Wenn der Kontext die Kohorte schafft

Nehmen wir an, die Toronto Maple Leafs haben gerade den Stanley Cup gewonnen (hey, ein Typ kann träumen, oder?!). In der ganzen Stadt beginnen Tausende von Menschen aufzufordern:

• “Wo heute Abend in Toronto feiern?”
• “Die besten Bars in der Nähe der Scotiabank Arena sind spät geöffnet?”
• “Leafs Victory Parade Zeit und Lage?”

Keiner dieser Benutzer kennt sich. Einige sind Teenager, andere Rentner. Einige sind lokal, andere besuchen. Einige sind Hardcore -Fans, andere gerne feiern. Aber für das Modell sind sie jetzt eine momentane Kohorte; Eine Gruppe, die durch Echtzeitkontext verbunden ist, nicht mit langfristigen Eigenschaften.

Dies ist eine grundlegende Pause von allem, was digitale Vermarkter gewohnt sind. Wir haben Menschen immer nach Identität gruppiert: Alter, Interessen, Verhalten, Psychographie. Aber LLMS -Gruppengruppen durch situative Ähnlichkeit.

Das schafft neue Marketingmöglichkeiten und neue blinde Flecken.

Stellen Sie sich vor, Sie verkaufen Reiseausrüstung. Ein großer Schneesturm wird prognostiziert, um in die Nordosten der USA zu schlägt

Innerhalb weniger Stunden fordert es sich um frühe Abfahrten, schneebesichtige Reisetaschen und wasserdichte Stiefel. Eine Kohorte für Reisen-Stress formuliert: Menschen, die versuchen zu fliehen, bevor der Sturm trifft. Sie sind kein Segment, für das Sie geplant sind. Sie sind ein Moment, den das System sah, bevor Sie es getan haben.

Wenn Ihr Inhalt oder Ihr Produkt mit diesem Moment ausgerichtet ist, benötigen Sie ein System, das sofort erkennt, übereinstimmt und liefert. Das ist es, was systembedingte Anzeigen-Tech unerlässlich ist.

Sie kaufen kein Publikum mehr. Sie kaufen eine Ausrichtung zum Jetzt, mit einem Moment in der Zeit.

Und dieser Teil ist heute real.

Während die inneren Funktionsweise von kommerziellen Genai-Systemen undurchsichtig bleiben, ist Cluster-ähnliches Verhalten in einer einzigen Plattformsitzung häufig sichtbar.

Wenn Sie eine Reihe ähnlicher Fragen in einer Chatgpt- oder Gemini -Sitzung stellen, können Sie wiederholte Phrasierung, Markenerwartungen oder Antwortstruktur begegnen. Diese Konsistenz legt nahe, dass das Modell Eingabeaufforderungen nach eingebetteter Bedeutung, nicht nach demografischen Merkmalen oder deklarierten Merkmalen gruppiert.

Ich kann keine Studien oder Beispiele dafür finden, dass dieses Verhalten aufgezeichnet wird. Bitte geben Sie einen Kommentar ab, wenn Sie eine Quelle für solche Daten haben. Ich höre immer wieder davon, kann aber keine dedizierten Daten finden.

Ich freue mich auf

Ganze Klassen von Mikro-Kohorten können sich innerhalb von Stunden bilden und verschwinden. Um sie zu erreichen, benötigen Sie mit KI-betriebene, systembedienete AD-Systeme, die können:

• Erkennen Sie die Entstehung der Kohorte durch Echtzeit-Eingabeaufentwicklungsmuster.
• Generieren Sie Anzeigen, die mit dem unmittelbaren Bedarf der Kohorte ausgerichtet sind.
• Platzieren und optimieren Sie diese Anzeigen, bevor das Fenster schließt.

Menschen können sich nicht mit dieser Geschwindigkeit bewegen. Ai kann. Und es muss, weil die Gelegenheit mit dem Kontext verschwindet.

Seitenleiste: Was ich für echt halte Vs. Was ich denke, kommt

• Schnelle Fingerabdrücke – Heute leben: Jedes Genai -System verwandelt Ihre Eingabeaufforderung in eine Vektoreinbettung. Es ist bereits die Grundlage dafür, wie Modelle die Bedeutung interpretieren.
• Kohortenclustering durch schnelle Ähnlichkeit – jetzt aktiv: Sie können dies in Tools wie Chatgpt und Gemini beobachten. Ähnliche Eingabeaufforderungen geben ähnliche Antworten zurück, was bedeutet, dass das System Benutzer basierend auf der gemeinsamen Absicht aufgreift.
• Einbetten von Fingerabdrücken – heute möglich: Wenn Marken ihren Inhalt für die Vektorisierung strukturieren, können sie eine Einbettungssignatur erstellen, die mit relevanten Eingabeaufforderungen übereinstimmt. Die meisten nicht.
• Intent Vector -Gebot – aufstrebende Theorie: Fast heute auf dem Markt. Angesichts der aktuellen Anzeigenplattform -Trends wird diese Art von Bietungssystem wahrscheinlich weitgehend über Plattformen hinweg untersucht.

Warum alte Personen Personas weniger effektiv funktionieren werden

Alter. Einkommen. PLZ. Keines dieser Karten im Vektorraum sauber.

In der Genai -Ära könnten zwei Personen mit radikal unterschiedlichen Demografie auf nahezu identische Weise dazu veranlasst und die gleichen Antworten dadurch erhalten.

Es geht nicht darum, wer du bist. Es geht darum, wie Ihre Frage in das Verständnis des Modells der Welt passt.

Die klassische Marketingpersönlichkeit ist als Targeting -Einheit viel weniger zuverlässig. Ich schlage vor, dass die neue Einheit der schnelle Fingerabdruck ist, und Vermarkter, die diese Verschiebung ignorieren, können sich möglicherweise vollständig aus dem Gespräch auslassen.

Der Trichter ist immer noch da – Sie können es einfach nicht sehen

Hier ist die Sache: LLMs verstehen Trichterstufen.

Sie kennzeichnen sie einfach nicht so, wie es Vermarkter tun. Sie schließen sie aus Phrasierung, Spezifität und Struktur.

• TOFU: “Beste Faltkajaks für Anfänger”
• Mofu: “Oru Einlass mit Tucktec -Vergleich”
• Bofu: “Oru Kayak -Rabattcodes Juli 2025”

Dies sind Anstellungen auf der Trichterstufe auf promptem Niveau. Und wenn Ihr Inhalt nicht so entspricht, wie diese Eingabeaufforderungen gebildet werden, wird er wahrscheinlich nicht abgerufen.

Willst du sichtbar bleiben? Beginnen Sie mit der Zuordnung Ihrer Inhalte auf die Sprachmuster von Eingabeaufforderungen in die Trichterstufe, nicht nur zu Themen oder Schlüsselwörtern.

Einbetten von Fingerabdrücken: die neue Targeting -Nutzlast

Es sind nicht nur Aufforderungen, die vektorisiert werden. Ihr Inhalt auch.

Jede Produktseite, jeder Blog -Beitrag oder jede Anzeige, die Sie schreiben, bildet einen eigenen Einbettungsfingerabdruck, eine Vektorsignatur, die widerspiegelt, was Ihre Nachricht im Verständnis des Modells tatsächlich bedeutet.

Repurponiertes Konzept: Einbettung des Fingerabdrucks

Dieses Konzept wurde ursprünglich in maschinellem Lernen zur Beschreibung der Vektorsignatur eines Datenstücks verwendet und wird hier für die Inhaltsstrategie neu gestaltet.

Ein Einbettungsfingerabdruck wird zur wiederverwendbaren Vektorsignatur, die an eine Marke, ein Produkt oder eine Botschaft gebunden ist – eine semantische Identität, die die Kohortenausrichtung in Genai -Systemen bestimmt.

Wenn der Fingerabdruck Ihres Inhalts eng mit dem schnellen Fingerabdruck eines Benutzers übereinstimmt, ist es wahrscheinlicher, dass er abgerufen wird. Wenn nicht, ist es effektiv unsichtbar, egal wie „optimiert“ es in herkömmlichen Begriffen sein kann.

Absicht Vektorgebot: Ein mögliches neues Werbeparadigma

Was passiert also, wenn Genai -Systeme alle mit der Monetarisierung dieses Verhaltens beginnen?

Sie könnten eine neue Art von Auktion bekommen. Eines, bei dem das Gebot nicht für ein Schlüsselwort oder ein Benutzerprofil per se, sondern für die Ausrichtung ist.

Neues Konzept: Absicht Vektorgebot

Ein Echtzeit-Anzeigengebotsmechanismus, bei dem die Platzierung durch die Ausrichtung zwischen dem Umfang des Benutzers und dem Inhaltsvektor eines Werbetreibenden bestimmt wird.

Um klar zu sein: Dies ist heute in keiner öffentlichen, kommerziellen Werbeplattform, die mir bekannt ist, nicht. Aber ich denke, es ist gut in Reichweite. Modelle verstehen die Ausrichtung bereits. Ein schnelles Clustering findet bereits statt.

Was fehlt, ist die Infrastruktur, mit der Werbetreibende vollständig angeschlossen werden können. Und Sie können wetten, dass die Hauptakteure (OpenAI, Google, Meta, Microsoft, Amazon usw.) bereits so denken. Google schaut sich dies bereits offen an.

Wir haben die ganze Zeit hier auf dem Weg hier

Die Verschiebung zu LLM-nativen Anzeigenplattformen mag radikal klingen, aber in Wirklichkeit sind wir seit über einem Jahrzehnt auf diese Weise auf dem Weg.

Schritt für Schritt haben die Werbetreibenden die Kontrolle über die Automatisierung gestellt, oft ohne zu erkennen, dass sie in Richtung vollständiger Autonomie gingen.

Bevor wir den Weg verfolgen, denken Sie bitte daran, dass ich, obwohl ich einen Hintergrund in der bezahlten Werbewelt habe, viel weniger als viele von Ihnen ist.

Ich versuche, meine Date -Bereiche und technische Entwicklungen genau zu halten, und ich glaube, dass sie es sind, aber andere RS kann eine andere Ansicht haben.

Mein Punkt hier ist keine historische Genauigkeit, sondern eine kontinuierliche, gerichtete Fortschritte, nicht an welchem Tag des an welchen Jahr von Google X.

Und, ich werde hinzufügen, vielleicht bin ich mit meinem Denken hier völlig aus der Basis, aber es war immer noch interessant, das alles auszubilden, zumal Google bereits in einem ähnlichen Konzept ausgegraben hat.

1. Von manueller Steuerung bis hin zur regelbasierten Effizienz

• Anfang der 2000er Jahre – 2015

In den frühen Tagen der Suche und Anzeige kontrollierten Vermarkter alles: Keyword -Targeting, Match -Typen, Anzeigenkopien, Platzierungen und Gebote.

Power -Benutzer lebten in Tools wie AdWords -Editor und optimierten die Angebote für Tageszeit, Gerätetyp und Conversion -Rate manuell.

Die Automatisierung begann klein, mit regelbasierten Skripten für Geboteanpassungen, Budgetkappen und Geo-Targeting-Verfeinerungen. Sie waren immer noch der Pilot, nur mit einigen hilfreichen Instrumenten.

2. Von der regelbasierten Logik bis zur Ai-gesteuerten Gebot

• 2015 – 2018

Dann kam intelligentes Gebot.

Google führte Target CPA, Target ROAs und erweiterte CPC ein: BID-Strategien, die von maschinellen Lernmodellen betrieben werden, die Echtzeit-Auktionsdaten (Gerät, Zeit, Ort, Konvertierungswahrscheinlichkeit) aufgenommen und in Ihrem Namen körnige Entscheidungen getroffen haben.

Vermarkter setzen das Ziel, aber das System wählte den Weg. Die Kontrolle verlagert sich von dem Ergebnis, was Sie wollen. Dies war ein grundlegender Schritt in Richtung KI-definierter Ergebnisse.

3. vom Ai-gesteuerten Gebot bis zur kreativen Automatisierung

• 2018 – 2023

Als nächstes kam die Automatisierung der Nachricht selbst.

Mit Responsive Such -Anzeigen können Werbetreibende mehrere Schlagzeilen und Beschreibungen hochladen und Google die Permutationen und Kombinationen abwickelte.

Meta und Tiktok haben ähnliche dynamische kreative Formate angenommen.

Dann startete Google Performance MAX (2021), ein Wendepunkt, der die Schlüsselwörter vollständig beseitigt hat.

• Sie bieten Vermögens- und Conversion -Ziele.
• Das System entscheidet, wo und wann Sie Ihre Anzeigen zeigen, ob bei der Suche, YouTube, Anzeige, Google Mail, Karten und mehr.
• Targeting wird undurchsichtig. Die Platzierung ist unsichtbarer. Strategie wird zu Vertrauen.

Sie steuern das Fahrzeug nicht mehr. Sie definieren das Ziel und erwarten, dass der Algorithmus Sie effizient dorthin bringt.

4. Von der kreativen Automatisierung bis zur generativen Ausführung

• 2023–2025
  

Das Modell optimiert nicht mehr nur Nachrichten. es schreibt sie.

• Die AI -Sandbox von Meta erzeugt Schlagzeilen und CTAs von einer Eingabeaufforderung.
• Tiktoks kreativer Assistent produziert auf Anfrage auf Hakenbetriebene Videoskripte.
• Tools von Drittanbietern und GPT-basierten Agenten erstellen vollständige Anzeigenkampagnen, einschließlich Kopie und Targeting.
• Googles VEO 3 und VEO 3 Fast Live Now Live auf der Scheitelpunkte KI, generieren polierte Anzeigen und soziale Clips aus Text- oder Bild-zu-Video-Eingaben, die für die schnelle Iteration und die programmatische Verwendung optimiert sind.

Das ist kein Sci-Fi. Es ist das, was heute auf den Markt kommt.

5. Was kommt als nächstes – und warum es unvermeidlich ist

Der letzte Sprung ist, wo Sie keine Anzeige einreichen, sondern Ihr Unternehmen einreichen.

Eine vollständig LLM-native Anzeigenplattform würde:

• Akzeptieren Sie die Wertvorschläge Ihrer Marke, Zertifizierungen, Produktspezifikationen, kreative Vermögenswerte, Markenrichtlinien, Visionsanweisungen für Unternehmen und Leitplanken.
• Überwachen Sie in Echtzeit Emergent -Kohorten, basierend auf schnellen Clustern und Gesprächspikes.
• Geben Sie Ihre Marke in diese Momente ein, wenn und nur wenn der Vektor Ihres Unternehmens mit der Absicht der Kohorte übereinstimmt.
• Gebühren Sie Sie automatisch für die Teilnahme an dieser Ausrichtung auf.

Sie würden nicht zielen. Sie würden keine Kampagnen erstellen. Sie füttern nur das System und überwachen, wie gut es als semantische Erweiterung Ihres Unternehmens funktioniert.

Die Anzeigenplattform wird zu einem bedeutungsbasierten Proxy für Ihr Unternehmen, ein in Absicht bewusstes Agent, der in Ihrem Namen handelt.

Das ist keine spekulative Science -Fiction. Ich glaube, es ist ein natürlicher Endpunkt der Straße, auf dem wir bereits sind. Performance Max hat das Lenkrad entfernt. Generative AI warf den Texter raus. Das schnell ausgerichtete Abruf wird sich um den Rest kümmern.

Aufbau der LLM-nativen Anzeigenplattform

Dies ist ein theoretischer Vorschlag, was unsere Zukunft für bezahlte Anzeigen innerhalb von AI-generierten Antwortsystemen sein könnte.

Um die Absicht zu ermöglichen, sich im Maßstab real zu bieten, muss sich die zugrunde liegende Anzeigenplattform dramatisch weiterentwickeln. Ich sehe dies nicht als ein Plug-in, das an der Legacy PPC-Infrastruktur verschraubt ist.

Es wird eine vollständig native Ebene in LLM-basierten Systemen sein, die sowohl die kreative Generation als auch die Anzeigenplatzierungsmanagement ersetzt.

So könnte es funktionieren:

1. Advertiser Input -Verschiebungen von Kampagnen zu Datenfeeds

Anstatt Anzeigen manuell zu bauen, laden Unternehmen hoch:

• Gezielte Schlüsselwörter, Konzepte und Produkteinheiten.
• Multimedia -Assets: Bilder, Videos, Audioclips.
• Anmeldeinformationen: Zertifizierungen, Zugehörigkeiten, Lizenzen.
• Markenrichtlinien: Ton, Stimme, Behauptungen zu vermeiden.
• Geschäftsbeschränkungen: Geographie, Verfügbarkeit, Konformität.
• Strukturierte Wertrequisiten und Preisstufen.

2. Das System wird zur Creative Placement Engine

Die LLM:

• Erkennt aufkommende schnelle Kohorten.
• Übereinstimmung mit Absicht Vektoren mit Werbetreibenden Fingerabdrücken.
• Konstruktionen und injiziert Anzeigen im laufenden Fliegen mit ausgerichteten Vermögenswerten und Messaging.
• Passt Ton und Detail basierend auf der Eingabeaufforderung (Tofu vs Bofu) an.

3. Die Abrechnung wird automatisiert und eingebettet

• Konten sind vorfinanziert oder kreditkarte verknüpft.
• Anzeigenausgaben werden durch Echtzeitbeteiligung an der Abruf- oder Output-Injektion ausgelöst.
• Keine Anzeigenvertreter. Keine Auktionen, die Sie verwalten. Nur mit Vektoren ausgerichtete Ergebnisse, die gemäß Engagement, Ansicht oder Inklusion in Rechnung gestellt wurden.
• Die Erstellung und Platzierung der Anzeigen werden zu einem einzelnen Preispunktelement, da das System in Echtzeit alle verwaltet.

Wenn Sie weitere Gedanken zu diesem Konzept oder eines, das eng miteinander verbunden ist, war Cindy Krum kürzlich in Shelley Walshs IMHO -Show, wo sie darüber sprach, ob sie glaubt, dass Google Anzeigen in Geminis Antworten stellt, und es war eine interessante Diskussion.

Sie sollten es zuhören. Und dieser Bericht bei Google legt nahe, dass dies nicht nur hier ist, sondern auch erweitert.

Die menschliche Rolle verschwindet nicht – sie entwickelt sich weiter

Vermarkter und Anzeigenteams werden nicht eliminiert. Stattdessen werden sie zu den Daten Stewards und strategischen Dolmetschern des Systems.

• Erwartungseinstellung: Kunden benötigen Hilfe, um zu verstehen, warum ihre Inhalte in Genai -Outputs angezeigt werden (oder nicht).
• Datenwartung: Das System ist nur so gut wie das Vermögen, das Sie füttern, sowie Relevanz und Frische.
• Governance und Einschränkungen: Der Mensch definiert ethische Grenzen, Messaging -Grenzen und Ausschlüsse.
• Ausbildung und Iteration: Die KI -Anzeigensichtbarkeit beruht auf Live -Ausgängen und beobachteten Antworten, nicht auf statischen Dashboards. Sie stimmen Eingaben, Eingänge und Ausgänge an, basierend auf dem, was das System abruft und wie oft es Ihren Inhalt erhält.

In diesem Modell wird der AD -Strategie Teil Übersetzer, Teildatenkurator und Teilabrufmechaniker.

Und die Anzeigenplattform? Es wird autonom, kontextgetrieben und funktional unsichtbar, bis Sie feststellen, dass die bereits in der Entscheidung des Käufers enthalten sind … und Sie wurden entsprechend in Rechnung gestellt.

Ein genauerer Blick: Absichtsvektor -Gebot in Aktion

Stellen Sie sich vor, Sie sind eine Marke für Outdoor -Ausrüstung und es gibt eine plötzliche Hitzewelle, die den pazifischen Nordwesten trifft. In ganz Oregon und Washington beginnen die Menschen aufzufordern:

• “Beste ultraleichte Zelte für Sommerwandern”
• “Campingausrüstung für extreme Hitze”
• “Bleib cool im Rucksack im Juli”

Das Modell erkennt einen Anstieg der semantisch ähnlichen Eingabeaufforderungen und Daten aus Nachrichtenquellen usw. Eine Wärmewellenkohortenformulare.

Gleichzeitig verfügt Ihre Marke über eine Produktseite und eine Anzeigenkopie über atmungsaktive Netzzelte und leistungsstarke Luftstromsysteme.

Wenn Ihr Inhalt vektorisiert wurde (oder wenn Ihr System eine AD -Nutzlast mit einem starken Einbettungsfingerabdruck einbettet), ist es berechtigt, die Auktion einzugeben.

Dies ist jedoch kein Angebot, das auf demografischen Daten oder historischen Retargeting basiert. Es basiert darauf, wie genau Ihr Produktvektor mit den schnellen Vektoren der Live -Kohorte übereinstimmt.

Das LLM wählt das semantisch ausgerichtete Match. Je besser Ihre Ausrichtung ist, desto wahrscheinlicher ist Ihr Produkt in der Antwort der KI oder in den kontextuellen Anzeigenschlitz innerhalb der Antwort eingefügt.

Kein Kampagnenaufbau. Keine segmentierte Zielgruppe. Nur semantisches Match bei Maschinengeschwindigkeit. Hier konvergieren kreative, Produkte und Leistung, und diese Konvergenz schreibt das, was es bedeutet, in der modernen Werbung zu „gewinnen“.

Was Vermarkter jetzt tun können

Es gibt kein Dashboard, das Ihnen sagt, mit welchen schnellen Fingerabdrücken Sie ausgerichtet sind. Das ist der schwierige Teil.

Sie können jedoch zunächst wie ein Modell denken, bis Tools anfangen, Funktionen zu entwickeln, mit denen Sie Ihren schnellen Fingerabdruck modellieren können.

Beginnen Sie mit:

• Simulierte schnelle Tests: Verwenden Sie GPT-4 (oder Gemini oder andere andere), um Stichprobenfragen nach Trichterbühne zu generieren und zu sehen, welche Marken abgerufen werden.
• Erstellen Sie Inhalte für Multi-Kohorten-Resonanz: Zum Beispiel ein Camping-Blog, der sowohl mit umweltbewussten Minimalisten als auch mit abenteuersuchenden Eltern übereinstimmt.
• Erstellen Sie Ihre eigenen schnellen Bibliotheken: Klassifizieren Sie nach Absichtserie, Spezifität und Phrasierung. Verwenden Sie diese, um kreative Briefs, Content Chunking und SEO zu leiten.
• KI -Zusammenfassungen verfolgen: In Plattformen wie Verwirrung, Gemini und Chatgpt kann Ihre Marke Antworten beeinflussen, auch wenn Sie nicht explizit erwähnt werden. Ihr Ziel ist es, die zugeschriebene Quelle zu werden, nicht nur ein stiller Mitwirkender.

In dieser neuen Genai -Version der Suche optimieren Sie nicht mehr für Seitenansichten. Sie optimieren für den Abruf durch semantische Nähe.

Der Aufstieg der prompt-nativen Marke

Einige Marken werden damit beginnen, ganze Messaging -Strategien zum schnellen Verhalten zu entwerfen. Diese prompt-nativen Marken warten nicht, bis der Verkehr eintritt. Sie werden ihren Inhalt so konstruieren, dass sie die Welle der schnellen Cluster bei der Bildung surfen.

• Produktkopie strukturiert, um MOFU -Abfragen zu entsprechen.
• Vergleichsseiten in prompt zuerst Sprache geschrieben.
• KI -Anzeigenkopie durch Kohortenspike -Erkennung.

Und schließlich werden neue Marken entstehen, die noch nie eine traditionelle Website benötigen. Ihre gesamte Präsenz wird in KI -Gesprächen existieren.

Gebaut, abgestimmt und direkt in LLMs über vektor-ausgerichtete Inhalte und Absichts-Vektorangebote bedient.

Einpacken

Dies ist der nächste Trichter und es ist keine Seite. Es ist ein Wahrscheinlichkeitsfeld. Der Trichter verschwand nicht. Es wurde einfach unsichtbar.

Im traditionellen Marketing haben wir klare Phasen (Bewusstsein, Interesse, Entscheidung) und die zugänglichen Inhalte erstellt. Dieser Trichter existiert immer noch. Aber jetzt lebt es im Modell. Es wird abgeleitet, nicht erklärt. Es ist durch Eingabeaufforderungen geprägt, nicht klicken Sie auf Pfade.

Und wenn Ihr Inhalt nicht mit dem entspricht, was das Modell in diesem Moment sieht, fehlt Ihnen im Abruf.

Weitere Ressourcen:

• Jenseits von Fan-Out: Fragenkarten in echte KI-Abruf verwandeln
• Markenverzerrung für die Sichtbarkeit in Search & LLMs: Ein Gespräch mit Stephen Kenwright
• Der Zustand der KI im Marketing

Dieser Beitrag wurde ursprünglich auf Duane Forrester Decodes veröffentlicht.

Ausgewähltes Bild: Nicoelnino/Shutterstock