Trećina ispitanih potrošača već koristi AI asistente za istraživanje brendova i proizvoda, pokazuje Kantarovo istraživanje Media Reactions 2026. Istodobno samo 24 posto vjeruje AI preporukama brendova koje dobiva od tih asistenata.
Za marketing je zato korisnije pitanje od samog „pojavljujemo li se u AI odgovoru“: zbog čega nas AI preporučuje i može li kupac taj razlog provjeriti?
AI može pomoći kupcu da suzi izbor
McKinseyjevo istraživanje europskih potrošača pokazuje da 63 posto ispitanika koristi AI za uspoređivanje brendova, modela, cijena i recenzija. Njih 56 posto spremno je AI-ju prepustiti predlaganje opcija ako konačna odluka ostane na čovjeku.
Sličnu granicu nalazi Gartner među američkim potrošačima: ovisno o kategoriji, dio ispitanika spreman je prepustiti AI-ju sužavanje izbora, dok bi mu najviše 11 posto prepustilo samu odluku o kupnji.
Za brend je zato zanimljiviji trenutak prije konačne odluke. Ako AI kupcu pomaže odrediti koje proizvode vrijedi dalje istraživati, marketer treba znati je li njegov brend među njima i zbog čega ga AI preporučuje.
Važnije pitanje nije samo pojavljuje li se vaš brend
Ako AI preporuči hotel zbog „dobrog omjera cijene i lokacije“, a hotel svoju poziciju gradi na premium usluzi, marketer dobiva informaciju koju običan pregled AI vidljivosti lako propušta.
Zbog čega je AI preporučio naš brend?
Isto vrijedi za banku koju AI preporučuje zbog niskih naknada, softver zbog jednostavnog korištenja ili automobil zbog troškova održavanja. Razlog AI preporuke ne mora biti atribut koji brend pokušava vezati uz svoje ime.
To ne znači da AI mijenja pozicioniranje brenda. Za takvu tvrdnju nema dovoljno dokaza. Ali razlika između željenog pozicioniranja i razloga AI preporuke nešto je što marketer može provjeriti.
Na Financa.ba već smo pisali o tome kako provjeriti preporučuje li AI vaš brend ili konkurenta. Sada tom auditu vrijedi dodati još jedan sloj.
Umjesto samo:
Pojavljujemo li se?
zapišite:
Za koji upit se pojavljujemo?
Uz koje konkurente?
Zbog čega nas AI preporučuje?
Možemo li razlog AI preporuke dokazati?
Je li to atribut na kojem želimo graditi brend?
Već tih pet pitanja može otkriti problem koji broj spominjanja neće pokazati.
Napravite test s kupovnim situacijama, a ne s imenom brenda
Ako želite dobiti korisniji rezultat, nemojte AI pitati:
„Što znaš o brendu X?“
Kupac koji još nije odabrao brend vjerojatnije polazi od potrebe.
Za hotel bi upit mogao biti:
„Koji hotel odabrati za poslovno putovanje u gradu X ako mi je važna lokacija i mir za rad?“
Za poslovni softver:
„Koji CRM ima smisla za malu kompaniju koja nema poseban IT tim?“
Za bankarski proizvod:
„Koji račun odgovara maloj kompaniji koja većinu plaćanja obavlja online?“
Zatim pogledajte pojavljuje li se vaš brend, tko se pojavljuje uz njega i kako AI obrazlaže svoju preporuku.
Ne treba zaključivati iz jednog odgovora. Ponovite nekoliko relevantnih kupovnih situacija koje odgovaraju stvarnim potrebama vaših kupaca.
Tako dobivate sliku situacija u kojima vas AI smatra relevantnim i razloga zbog kojih vas preporučuje.
Provjerite može li kupac potvrditi razlog AI preporuke
Ako AI preporučuje vaš proizvod zbog cijene, može li kupac pronaći aktualnu cijenu?
Ako vas preporučuje zbog jednostavne implementacije, postoji li demonstracija ili dokumentacija koja to pokazuje?
Ako vas preporučuje zbog dobre korisničke podrške, što kupac nalazi kada tu tvrdnju pokuša provjeriti?
U Gartnerovu istraživanju među američkim potrošačima, 54 posto onih koji su koristili AI pri nedavnoj kupnji reklo je da je moralo ponovno provjeravati točnost svih informacija koje im je generativni AI dao.
Potvrda pritom ne mora dolaziti samo sa stranice kompanije. McKinseyjevi podaci o povjerenju u izvore pri istraživanju proizvoda pokazuju veću razinu povjerenja u preporuke prijatelja i obitelji, profesionalne preporuke i pomoć prodavača nego u GenAI odgovore. Web stranice brendova i trgovina također ostaju dio istraživanja.
Zato audit može izgledati ovako:
| Razlog AI preporuke | Gdje kupac to može provjeriti | Što provjeriti |
|---|---|---|
| cijena | cjenik, trgovina, usporedba | je li cijena aktualna |
| jednostavno korištenje | demo, dokumentacija, recenzija | vidi li se to u stvarnom korištenju |
| kvaliteta usluge | uvjeti usluge, iskustva korisnika | postoji li potvrda tvrdnje |
| stručnost | reference, projekti, stručni sadržaj | postoji li konkretan dokaz |
| brzina isporuke | uvjeti i rokovi dostave | odgovara li obećanje stvarnim rokovima |
Ovo nije znanstveno validirana metrika. To je radni marketinški test koji pokazuje gdje postoji raskorak između razloga AI preporuke i informacija koje će kupac pronaći kada ga pokuša provjeriti.
Usporedite AI preporuke s pozicioniranjem koje gradite
Na jednu listu stavite tri do pet atributa uz koje želite da kupac veže vaš brend. Na drugu zapišite razloge AI preporuka koje dobivate u relevantnim kupovnim situacijama.
Ako želite graditi poziciju jednostavnog premium rješenja, a AI vas redovito preporučuje prvenstveno zbog niske cijene, imate pitanje koje vrijedi istražiti.
Ne treba odmah mijenjati komunikaciju. Prvo pogledajte na kojim informacijama AI temelji preporuku i što kupac o vama nalazi izvan AI asistenta.
Ista provjera vrijedi i za konkurente. Ako AI konkurenta redovito preporučuje zbog atributa koji želite posjedovati, pogledajte čime je taj atribut potkrijepljen. To može biti korisnije od samog podatka da se konkurent pojavljuje češće.
Broj pojavljivanja više nije dovoljan
Prema Salesforceovu State of Commerce istraživanju, korištenje agentic searcha kao prvog koraka kupovnog procesa poraslo je 200 posto na godišnjoj razini. Salesforce pritom kombinira istraživanja potrošača i commerce profesionalaca s podacima o ponašanju više od 1,5 milijardi kupaca.
Promet prema trgovinama koji dolazi iz AI chatova rastao je između 150 i 428 posto godišnje u svakom promatranom kvartalu. Ti podaci ne dokazuju da AI zamjenjuje klasične tražilice. Pokazuju da AI već dovodi mjerljiv promet prema trgovinama.
Kantar navodi da neto 75 posto marketera planira tijekom 2027. povećati ulaganja u vidljivost unutar AI asistenata. Istodobno četiri od deset marketera u istom istraživanju sumnja da dobro rješava osnovna pitanja media mixa, uključujući integraciju kanala i prilagodbu kreative.
Prije povećanja ulaganja zato vrijedi znati što postojeća AI vidljivost zapravo donosi. Nije dovoljno prebrojiti koliko se puta brend pojavio. Važnije je znati za koje ga potrebe AI preporučuje, uz koje konkurente i zbog kojih atributa. Ako se razlozi AI preporuke ne podudaraju s pozicijom koju gradite ili ih kupac ne može potvrditi, sama vidljivost govori manje nego što broj pojavljivanja sugerira.
Autor: financa.ba
Prilikom preuzimanja obvezno navesti izravni link na članak.
