Выдача Google о популярных маркетинг-трендах похожа на анти-рейтинг и анти-рекомендации. Это отметил Рэнд Фишкин, основатель сервиса SparkToro. Создается впечатление, что Google троллит пользователей, которые вот так легко по статьям из выдачи хотят в совершенстве овладеть искусством продвижения брендов либо найти новые способы и действенные тактики.
Такая скучная и бесполезная выдача натолкнула эксперта на создание собственного списка маркетинг-трендов, которые, по мнению эксперта, составляют основу успешной стратегии продвижения брендов в диджитал-среде.
В оригинальной публикации Рэнд указывает на то, как авторы материалов в топе Google подменяют понятия. К примеру, искусственный интеллект и машинное обучение не одно и то же. Сейчас набирает обороты именно машинное обучение. Но в публикациях часто ИИ и МО используют как синонимы.
Также Фишкин отмечает, что маркетологи не разграничивают популярные инструменты и тренды (на примере с чатботами). Чат-бот —инструмент, а автоматизация коммуникации — популярный маркетинговый тренд.
Еще одна ловушка трендовых публикаций в том, что приводимые тренды не масштабируют. То, что зайдет крупному бизнесу с широкой целевой аудиторией, абсолютно не подойдет мелкому местному бизнесу с достаточно узким кругом потребителей. В частности Рэнд критикует в списке популярных трендов технологию Beacon.
Технология Beacon — (протокол передачи коротких сообщений с уникальным идентификатором с применением технологии Bluetooth Smart. Применяется для вещания коротких сообщений через равные промежутки времени. Сообщения принимают устройства, попадающие в зону вещания. Гаджеты периодически сканируют эфир, получают сигналы и активируют необходимые приложения для взаимодействия пользователя с брендом. Случайные срабатывания исключены. Пользователь получит сообщение только в том случае, если дал разрешение, а на смартфоне установлено соответствующее приложение. Технология используется в маркетинге для привлечения и конверсии клиентов здесь и сейчас. Сообщения о скидках рассылаются потенциальным покупателям, находящимся в торговом центре, но не в точке продаж. Либо персональная скидка прилетает пользователю, который находится непосредственно в точке продаж. Также технология может использовать данные о перемещении клиентов для аналитики и оптимизации маркетинговой стратегии. Сценариев применения множество.
Критику эксперта получили и популярные виртуальная и дополненная реальности. Опять таки, технология слишком нишевая и специфическая, чтобы масштабно повлиять на маркетинг в целом. Ее эффективность и польза весьма преувеличены. Равно как и блокчейны.
Примечания редакции
Пост Рэнда Фишкина интересен не критикой трендов, а собственно поисковой выдачи, которая в ответ на запрос “маркетинговые тренды 2019” предлагает набор несоответствующих действительности рекомендаций.
Многое из того, что встречается на первой странице выдачи, не является трендами маркетинга. Имеет место подмена понятий, когда инструменты выдаются за тренды.
Случай доказывает, что поиск и выдача — не могут служить достоверными и определяющими источниками информации в важных вопросах (в данном случае основной риск — слив бюджета в то, что не только не работает, но и не имеет никакого отношения к маркетингу).
К примеру, Rusability в статье, которая ранжируется в топе поиска по изучаемому запросу, предлагает среди прочего те же:
мобильные платежи, искусственный интеллект, голосовой поиск, Beacon, чатботов и интерактивные видео.
Мнение Фишкина в некоторых аспектах поддерживают другие эксперты диджитала. В интервью OWOX BI Дэвид Хим Ли (HubSpot) называет чатботов изжившим себя хайпом. А Марго Кошуба (OWOX BI) указывает, что чатбот — не тренд, а инструмент, который помогает на ранних этапах знакомства клиента с продуктом или предложением. Они никогда не смогут вытеснить живое общение. Притом общение с реальным человеком ценится пользователями намного больше, в особенности в тех индустриях, где продукт стоит дорого.
ThinkwithGoogle в публикации о маркетинг-трендах 2019 года продолжает продвигать выгодные поиску направления: дополненную реальность, голосовые сервисы и поиск, видео контент.
В той же публикации Google признает, что массовая интеграция чат-ботов тормозится из-за консервативности пользователей. По данным Statista, только 34% пользователей готовы задать вопрос боту вместо реального сотрудника компании. Прогнозируется, что ситуацию могут изменить AI-чатботы, способные понимать человеческую речь и генерировать человеческие ответы. Такой диалог сложно отличить от беседы с живым человеком.
В случае с чатботами в качестве маркетинг тренда мы вновь таки имеем дело с подменой понятий. Чатбот — инструмент, а его внедрение — автоматизация процессов. Это тренд. Поэтому резоннее говорить об автоматизации коммуникации с пользователем на разных стадиях готовности к покупке, нежели о чатботах.
Однако практически все эксперты сходятся в едином мнении, что будущее маркетинга за качественным, клиентоориентированным контентом.
Почему такое происходит в выдаче
Причины очевидны:
Контент создается копирайтерами в отрыве от маркетологов. Авторы пишут статьи сами, никто не задается целью собрать актуальную информацию у практиков.
Контент рерайтится. Одна и та же информация переписывается из источника в источник. Нет оригинальных данных. Хотя бы потому, что копирайтеры — не практики маркетинга. Они не могут анализировать, приводить оригинальные примеры из жизни или делиться собственным мнением ввиду отсутствия опыта и должных знаний.
В большинстве случаев контент о маркетинге создается исключительно для привлечения пользователей. Есть спрос, давайте сделаем публикацию. При этом о ценности и достоверности данных никто не задумывается. Доказательством этого служат устаревшие данные статистики, используемые в публикациях, отсутствие ссылок на оригиналы исследований. В динамичном диджитале информация утрачивает актуальность достаточно быстро. Поэтому в 2019 году цитировать статистику 2016го не допустимо. Но кого это беспокоит. Есть подходящая цифра, ее и используем.
Несостоятельность поисковых алгоритмов. Поисковики постоянно твердят о применении машинного обучения для повышения качества ответа системы на запрос пользователя. Алгоритмы учатся понимать естественную человеческую речь, извлекать смыслы из запросов, проводить аналогии, искать синонимы и относить документ или запрос к определенной тематике. Это максимум, который сейчас умеют алгоритмы. Проверить достоверность и корректность представленной на страницах информации они не могут. Также не представляется возможным ввести пользовательскую оценку результата выдачи, так как это вмиг начнут применять с целью обхода конкурентов, накликивая антирейтинг соперников.
Выводы:
Наблюдение Фишкина доказывает, что выдача строится по принципу текстовой релевантности. Но слепо доверять результатам нельзя. Достоверность и корректность представленных в топе данных не проверяется.