From Prompt to Purchase: How AI Brand Recommendations Move Consumers on the Open Web
Durch die Nutzung eines einzigartigen Panels, das Opt-in-Clickstream-Daten mit KI-Konversationen verknüpft, zeigt diese Studie, dass KI-Markenempfehlungen die nachfolgenden Suchanfragen und Website-Besuche bei zuvor nicht engagierten Nutzern signifikant erhöhen, ein kausaler Effekt, den traditionelle Webanalysen aufgrund von Störfaktoren durch zufällige Markenerwähnungen und des Fehlens einer direkten Referrer-Attribution übersehen.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Stellen Sie sich vor, Sie schlendern durch ein riesiges, belebtes Einkaufszentrum. Früher wäre man, wenn man eine neue Laufuhr kaufen wollte, direkt zur „Uhrenabteilung“ gegangen, hätte sich die Marken angesehen und sich dann eine ausgesucht.
Doch heute fragen Sie, noch bevor Sie das Einkaufszentrum betreten, einen freundlichen, unsichtbaren Reiseführer (einen KI-Assistenten wie ChatGPT) um Rat. Der Guide flüstert Ihnen zu: „Du solltest dir Garmin, Coros oder Polar ansehen.“
Sie haben diese Namen noch nicht eingegeben. Sie wussten nicht einmal, wonach Sie suchen. Aber jetzt betreten Sie das Einkaufszentrum, suchen nach „Garmin“, besuchen deren Website und schauen sie sich in den Geschäften an.
Das Problem: Die Überwachungskameras des Einkaufszentrums (standardmäßige Web-Analytik) sehen nur, wie Sie das Geschäft betreten. Sie schreiben den Besuch einer „Google-Suche“ oder einem „Besuch im Laden“ zu. Sie übersehen dabei völlig den unsichtbaren Reiseführer, der Ihnen zuerst den Namen ins Ohr geflüstert hat. Der Guide erhält keine Anerkennung, und das Einkaufszentrum glaubt, Sie hätten sich einfach aus eigenem Antrieb dazu entschieden, dorthin zu gehen.
Die Mission der Studie: Diese Arbeit versucht zu beweisen, dass der unsichtbare Reiseführer Sie tatsächlich bewegt hat. Sie möchte messen, wie oft eine Empfehlung einer KI eine Person, die gar nicht an eine Marke gedacht hat, plötzlich dazu bringt, nach ihr zu suchen.
Die große Herausforderung: Die „falschen“ Empfehlungen
Die Forscher standen vor einem kniffligen Problem. Manchmal, wenn man einer KI eine Frage stellt, erwähnt sie eine Marke, die man bereits besitzt.
- Beispiel: Sie fragen: „Wie repariere ich mein Netflix?“ Die KI sagt: „Überprüfe deine Netflix-Einstellungen.“
- Die Falle: Wenn Sie dann auf Netflix.com gehen, hat die KI Sie nicht dorthin geführt. Sie waren bereits ein Netflix-Kunde! Die KI hat lediglich eine Marke erwähnt, die Sie bereits nutzen. Wenn man dies mitzählt, sieht es so aus, als wäre die KI mächtig, aber es ist eigentlich nur ein Zufall.
Die Forscher mussten zwischen Echten Empfehlungen (jemandem eine neue Marke vorstellen) und Beiläufigen Erwähnungen (über eine Marke sprechen, die man bereits kennt) unterscheiden.
Wie sie es gelöst haben (Die Detektivarbeit)
Um die wahre Antwort zu erhalten, nutzten die Forscher einen klugen Satz von Filtern, wie ein Detektiv, der Spuren sortiert:
- Der „Fremden“-Filter: Sie betrachteten nur Menschen, die in letzter Zeit nie nach dieser Marke gesucht oder diese Website besucht hatten. Wenn Sie die Marke bereits mochten, ignorierten sie Sie. Sie interessierten sich nur für die „neuen“ Kunden.
- Der „Einstellung“-Filter: Sie nutzten ein Computerprogramm, um zu prüfen, wie die KI die Marke erwähnte. War es eine echte Empfehlung („Du solltest Garmin kaufen“) oder nur eine beiläufige Erwähnung („Deine Garmin-Uhr ist kaputt“)? Sie fanden heraus, dass echte Empfehlungen viel kraftvoller waren.
- Der „Zeitreisen“-Check: Sie untersuchten, was die Menschen taten, bevor die KI sprach. Wenn eine Person die Website einer Marke jeden Tag besuchte, bewirkte die KI nichts. Aber wenn eine Person ruhig war und plötzlich nach dem Gespräch mit der KI anfing zu suchen, das war der „magische Moment“.
Die Ergebnisse: Der unsichtbare Schub
Nachdem sie die Daten bereinigt hatten, fanden sie ein klares Muster:
- Der Such-Boost: Wenn eine KI eine Marke jemandem empfieft, der sie nicht kennt, ist diese Person innerhalb einer Woche mit einer um 4,3 % höheren Wahrscheinlichkeit auf Google nach dieser Marke zu suchen.
- Der Website-Besuch: Sie ist mit einer Wahrscheinlichkeit von 2,4 % höher bereit, die offizielle Website der Marke zu besuchen.
- Der Ladenbesuch: Sie ist mit einer Wahrscheinlichkeit von 1,0 % höher bereit, eine Produktseite (wie Amazon) aufzusuchen, um sich das Produkt anzusehen.
Die Analogie: Denken Sie an die KI als ein Werbeplakat an einer Autobahn, von dem Sie nichts wussten. Bevor das Plakat da war, fuhren Sie einfach vorbei. Nachdem Sie das Plakat gesehen haben, biegen Sie von der Autobahn ab und fahren in die Stadt, die das Plakat beworben hat. Das Plakat hat Sie nicht nur an einen Ort erinnert, den Sie schon kannten; es hat Sie an einen neuen Ort geschickt.
Warum das wichtig ist
- Der „blinde Fleck“: Aktuelle Marketing-Tools sind wie eine Kamera, die nur den Moment aufzeichnet, in dem Sie das Geschäft betreten. Sie übersehen das Werbeplakat. Das bedeutet, Unternehmen glauben, dass ihre Anzeigen auf Google oder Social Media die ganze Arbeit leisten, aber der KI-Assistent ist eigentlich derjenige, der die Reise beginnt.
- Es geht nicht um das „Klicken“: Die KI muss keinen anklickbaren Link bereitstellen. Es reicht schon aus, den Namen zu nennen, um jemanden dazu zu bringen, von sich aus danach zu suchen.
- Wer nutzt es? Die Studie fand heraus, dass Menschen, die bestimmte KI-Tools (wie ChatGPT) nutzen, im Allgemeinen aktiver im Internet sind als andere. Es ist nicht unbedingt so, dass die KI „besser“ darin ist, zu verkaufen; es ist vielmehr so, dass die Menschen, die sie nutzen, eher bereit sind, nach einer Empfehlung online einkaufen zu gehen.
Das Fazit
Dieses Paper beweist, dass KI-Assistenten mächtige „unsichtbare Verkäufer“ sind. Sie führen Menschen, die gar nicht gesucht haben, an Marken heran und senden sie auf eine Reise zu Suchmaschinen und Websites. Da dies jedoch geschieht, bevor der Nutzer auf einen Link klickt, übersehen die Standard-Tools, die Unternehmen zum Tracking von Verkäufen nutzen, diesen Prozess komplett. Die KI bewegt die Nadel, aber die Anzeigetafel zeigt es nicht an.
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