De la primii chatboți care imitau schimburi simple până la asistenții AI de azi, felul în care oamenii interacționează cu aceste instrumente s-a transformat semnificativ. Dan Petrovic, directorul agenției Dejan, a examinat milioane de schimburi conversaționale pentru a înțelege cine, ce și cum folosește asistenții AI, iar informațiile provin dintr-un volum mare de interacțiuni colectate de echipa sa.
Analiza lui Petrovic cuprinde 4, 4 miliarde de caractere, 613 milioane de cuvinte și 3, 9 milioane de ture de conversație, iar pentru clasificări s-au utilizat 24.259 de sesiuni împărțite în 42 de categorii de intenție. Imaginea rezultată e surprinzător de clară: cele mai multe conversații sunt scurte; medianul unei discuții este de doar două ture, adică o întrebare rapidă și un răspuns la fel de rapid, deși există și un număr semnificativ de sesiuni complexe, generate de utilizatori care încarcă documente pentru sumarizare sau analiză. Medianul de cuvinte pe sesiune este 430, peste 80% dintre conversații rămân sub 1.000 de cuvinte, iar doar 4, 2% depășesc 2.500 de cuvinte, acele cazuri lungi fiind de regulă activități cu valoare ridicată precum editare, programare, meditație didactică sau analiză de date. Media de cuvinte este 732, influențată de acele sesiuni foarte lungi. Răspunsul asistentului este în medie cam de 1, 5 ori mai lung decât partea utilizatorului, iar contribuția mediană a utilizatorului la conversație este de numai 16–17%.
Clasificarea intențiilor arată că majoritatea chat-urilor nu sunt orientate comercial: 64, 6% se situează în afara unui funnel de cumpărare. Din distribuție, 25% au intrat în categoria Other, unde s-au înregistrat încercări de ocolire a limitelor, roleplay-uri și cereri foarte specializate. Urmează brainstorming cu 7, 7%, planning cu 6, 5%, conversații sau sprijin emoțional 6, 2%, analiză 5, 7%, învățare 4, 7%, transformări de conținut (sumare, traduceri) 4, 6% și creație (texte, cod, documente) 3, 9%. Doar 35, 4% dintre conversații au indicat vreun fel de intenție comercială, iar dintre acestea ponderea cea mai mare se regăsește în etapele timpurii ale funnelului: awareness 10% și consideration 8, 5%, adică împreună 18, 5%, teritoriu pe care Petrovic îl consideră cel mai relevant pentru conținutul de produs. Nevoile post-achiziție apar mai frecvent decât suportul tranzacțional: 5, 1% pentru întrebări legate de utilizare sau rezolvare de probleme, comparativ cu 4, 8% pentru suport tranzacțional, 4, 1% pentru descoperire și 2, 8% pentru decizii finale.
Concluzia pentru specialiștii în marketing și SEO e limpede: în mod natural, utilizatorii tind spre creare, analiză și conversație, nu spre interogări directe de tipul „cum cumpăr”. Strategiile care reduc asistenții AI la un canal destinat exclusiv captării intențiilor tranzacționale riscă să ignore faptul că multe interacțiuni sunt multi-step, exploratorii sau orientate spre utilizarea și întreținerea produsului. În același timp, volumul mare de conversații scurte indică că un răspuns rapid și ușor de integrat contează mult; pentru acele sesiuni lungi, capabile de muncă intensă, valoarea utilă a modelului crește, dar ele rămân minoritare numeric.
64, 6% din conversații nu aveau intenție comercială. Aceasta arată că asistenții AI sunt folosiți mai frecvent pentru activități de creație și suport, după cum ilustrează datele lui Dan Petrovic, care includ 3, 9 milioane de ture de conversație și 4, 4 miliarde de caractere. Cum ți-ai adapta conținutul sau serviciile pentru un public care întreabă mai des „cum să folosesc” decât „ce să cumpăr”?
Fii primul care comentează