Jak AI „rozumie” Twoją markę i co możesz z tym zrobić?

Zaczniemy od podstaw, ale bez technicznego wykładu. Na konkretnych przykładach pokażemy:

• dlaczego duże modele językowe (LLM-y) kojarzą marki z określonymi produktami, potrzebami, cechami i odbiorcami
• czym jest semantyka marki
• czym są encje i czym różnią się od klasycznych słów kluczowych
• dlaczego dwa modele AI mogą przedstawiać tę samą markę inaczej
• jak sposób rozumienia marki przez GenAI wpływa na jej obecność w odpowiedziach, rekomendacjach i sytuacjach, które mogą prowadzić do zapytania lub sprzedaży

Celem tego bloku jest odpowiedź na podstawowe pytanie: co właściwie musi „wiedzieć” i rozumieć LLM, żeby prawidłowo przedstawiać Twoją markę i jej ofertę?

Pierwszy blok warsztatowy poświęcimy własnym markom uczestników. Najpierw samodzielnie, a następnie przy wsparciu wybranego modelu GenAI, uporządkujesz m.in.:

• z czym Twoja marka powinna być kojarzona
• dla kogo istnieje i kto wpływa na wybór jej produktów
• jakie potrzeby, problemy i sytuacje inwestycyjne rozwiązuje
• jakie produkty, systemy i kategorie są dla niej najważniejsze
• jakie cechy i przewagi powinny być z nią związane
• jakich błędnych lub niepożądanych skojarzeń warto unikać

Efektem będzie pierwsza robocza mapa tego, co LLM-y powinny rozumieć o Twojej marce. Nie oddajemy jednak tego zadania GenAI. Myślimy sami, a model językowy wykorzystamy jako partnera do szukania luk, niejednoznaczności i brakujących powiązań.

Następnie przejdziemy do wspólnego case study opartego na realnej marce z branży. Wszyscy uczestnicy będą pracowali na tych samych danych, dzięki czemu będziemy mogli porównywać decyzje i wyniki. Krok po kroku pokażemy:

• jak przełożyć wiedzę o marce na jej Tożsamość
• które informacje mają największy wpływ na jakość badania
• jak odróżniać fakty o marce i produktach od marketingowych aspiracji
• gdzie najczęściej pojawiają się błędy na etapie przygotowania danych
• dlaczego dobrze opracowana Tożsamość jest jednym z najważniejszych warunków wartościowego badania

Pracujemy na realnej marce z branży stolarki otworowej i systemów budowlanych oraz tych samych danych wejściowych dla całej grupy. To jeden z kluczowych elementów szkolenia: wartość biznesowa wyniku zaczyna się dużo wcześniej niż w momencie kliknięcia „start” w monitoringu.

Nie istnieje jeden uniwersalny zestaw pytań. W tej części sprawdzimy:

• jak projektować scenariusze odpowiadające rzeczywistym sytuacjom inwestorów, architektów, wykonawców, dystrybutorów i klientów końcowych
• jak kontekst pytania wpływa na to, czego dowiadujemy się o marce
• jak różne podejścia do budowania scenariuszy mogą prowadzić do różnych perspektyw badawczych
• gdzie kończy się świadome projektowanie badania, a zaczyna wpływanie na wynik

Nie istnieje jeden uniwersalny zestaw pytań. Inaczej badamy wybór okien do domu, inaczej rozwiązania fasadowe do inwestycji komercyjnej, a jeszcze inaczej automatykę czy osłony. Następnie wspólnie uruchomimy badanie marki w kilku LLM-ach.

Po wykonaniu badania przejdziemy do jego interpretacji. Nie będziemy omawiać każdego wykresu i wskaźnika. Dla każdego wybranego wyniku będziemy zadawać cztery pytania:

• Co widzimy?
• Co to może oznaczać?
• Czego na podstawie tych danych jeszcze nie możemy stwierdzić?
• Co warto w związku z tym sprawdzić lub zrobić?

Porównamy też rzeczywiste wyniki z Twoimi przewidywaniami sprzed rozpoczęcia badania. Dzięki temu zobaczymy, gdzie intuicja dotycząca marki pokrywa się z tym, jak przedstawiają ją modele GenAI, a gdzie pojawiają się rozbieżności istotne dla komunikacji, rekomendacji i sprzedaży.

W praktycznym ćwiczeniu zbudujesz prosty profil ekonomiczny firmy i uporządkujesz m.in.:

• marża na poziomie kategorii i produktów
• LTV i wartość różnych grup klientów
• próg opłacalności działań
• sezonowość i ograniczenia biznesowe
• kategorie lub działania, których świadomie nie warto promować
• rozróżnienie, czy dana liczba jest faktem, wyliczeniem czy założeniem

Na wspólnym przykładzie porównamy, jak zmieniają się rekomendacje AI, gdy model zna taki profil ekonomiczny i gdy go nie zna. Celem nie jest udostępnianie poufnych danych, lecz nauczenie sposobu myślenia, który chroni przed wdrażaniem pozornie dobrych, ale biznesowo nietrafionych rekomendacji.

Wykorzystasz doświadczenia z projektowania badania, analizy wyników i ekonomii decyzji, żeby spojrzeć na swoje wcześniejsze założenia jeszcze raz krytycznym okiem. Sprawdzisz m.in.:

• co warto doprecyzować w Twojej mapie marki
• które elementy są zbyt szerokie albo zbyt marketingowe
• czego brakuje w opisie odbiorców, potrzeb, produktów lub przewag
• które założenia warto zweryfikować ze współpracownikami
• co zrobiłbyś inaczej, przygotowując już badanie własnej marki

Następnie uporządkujemy drogę od pierwszej mapy do własnego badania: mapa marki → Tożsamość → projekt badawczy → scenariusze → pomiar. Wyjdziesz nie tylko z doświadczeniem pracy w Semantio, lecz także z punktem startowym do świadomego budowania obecności własnej marki w rekomendacjach generatywnej AI.

Na zakończenie przełożymy cały proces na konkretną mapę drogową pracy po szkoleniu. Obejmie ona:

• ponowną analizę mapy marki po kilku dniach
• konsultację założeń ze współpracownikami
• przygotowanie ostatecznej Tożsamości i własnego projektu
• wykonanie większego badania stanowiącego punkt odniesienia
• analizę wyników i wybór priorytetów
• przygotowanie i wdrożenie zmian
• pozostawienie czasu na ich zadziałanie
• ponowny pomiar i porównanie wyników
• korektę założeń i zaplanowanie kolejnej iteracji

Proces nie kończy się na pierwszym raporcie. Docelowo wygląda tak: mapa → Tożsamość → badanie → analiza → decyzje → wdrożenie → ponowny pomiar → porównanie → kolejna iteracja. Zakończysz szkolenie z własnym planem działań na pierwsze 7, 30, 60 i 90 dni.