Când am pornit dezvoltarea IntentGPT, ne-am concentrat pe rezolvarea unei provocări fundamentale în marketing digital: înțelegerea cu adevărat a ceea ce își doresc utilizatorii atunci când interacționează cu conținutul online. În spatele fiecărui click, fiecărei căutări, fiecărui pageview stă intenția utilizatorului. Iată ce am înțeles despre nevoia utilizatorului, de ce contează pentru performance marketing și cum AI-ul contextual poate ajuta marketerii să se conecteze mai eficient cu publicul.
Ce este intent-ul utilizatorului și de ce contează?
Intent-ul utilizatorului se referă la scopul sau intenția din spatele acțiunilor online ale unui utilizator. Este acel „de ce” din spatele click-ului, ceea ce cineva încearcă de fapt să realizeze atunci când interacționează cu conținutul digital.
Înțelegerea intenției utilizatorului depășește potrivirea contextuală a cuvintelor cheie. Este vorba despre a înțelege motivațiile, așteptările și rezultatul specific pe care îl dorește utilizatorul când interacționează online.
Uite câteva scenarii:
- Un alergător care citește articole despre cum să minimizeze accidentările ar putea fi interesat și de pantofi de alergare high-end.
- Cineva care tastează „cum să repari un robinet care curge” caută instrucțiuni pas cu pas.
- O căutare pentru „restaurante italienești în zonă” e a cuiva gata să ia o decizie imediată de a mânca în oraș.
În fiecare caz, intenția modelează întreaga experiență pe care se așteaptă să o găsească. Atunci când eforturile de marketing se aliniază cu aceste intenții specifice, ratele de conversie se îmbunătățesc în mod natural, deoarece tu oferi exact ceea ce caută utilizatorii la momentul potrivit.
Intent-ul utilizatorului: Cele 4 tipuri de care trebuie să știi
Informational intent
Utilizatorii din această categorie vor să învețe ceva. Ei caută răspunsuri, tutoriale, ghiduri sau alt conținut educațional. Aceste căutări încep adesea cu cuvinte precum „cum”, „de ce” sau „ce”. Exemple: „cum e vremea în orașul meu natal”, „cum să faci pâine cu maia”, „istoria muzicii jazz”.
Navigational intent
Cu navigational intent, utilizatorii încearcă să ajungă la un anumit site sau pagină. Ei știu deja unde vor să ajungă și folosesc căutarea ca o scurtătură pentru a ajunge acolo. Exemple: „Instagram”, „Amazon customer service” sau „Gmail”.
Commercial intent
În această categorie utilizatorii caută produse sau servicii, dar nu sunt încă pregătiți de achiziție. Compară opțiuni, citesc review-uri și adună informații pentru a lua o decizie de cumpărare în curând. Exemple: „cele mai bune mașini de spălat 2025”, „comparație iPhone vs. Android”, „review-uri software CRM accesibile”.
Transactional intent
Un utilizator care se regăsește în această categorie este gata să finalizeze o acțiune, de obicei să facă o achiziție, să se înscrie la un serviciu sau să completeze un formular. Acești utilizatori au depășit faza de cercetare și sunt gata să convertească. Exemple: „disponibilitate cameră foto Canon EOS R5”, „abonare la Netflix”, „rezervă hotel în Grecia”.
Înțelegerea acestor categorii este crucială, deoarece ele reprezintă diferite etape în customer journey, iar fiecare necesită o abordare diferită a conținutului, a mesajelor și a CTA-urilor.
Cum funcționează IntentGPT pentru commercial și transactional intent
Deși aceste patru categorii de intenție oferă un cadru util, IntentGPT identifică semnale de commercial și transactional intent în conținutul pe care oamenii îl consumă efectiv. Spre deosebire de metodele contextuale care se bazează pe potrivire generală de cuvinte, IntentGPT analizează conținutul pe care utilizatorii îl consumă activ pentru a determina disponibilitatea lor de a cumpăra, indiferent de modul în care au accesat pagina.
Examinând semnalele contextuale care arată considerarea unei achiziții sau intenția imediată de cumpărare, IntentGPT ajută brandurile să targeteze oportunitățile cu cea mai mare valoare. Acest focus pe commercial și transactional intent este deosebit de valoros pentru marketerii de performance care doresc să maximizeze engagementul.
Provocarea: De ce este dificil să înțelegi corect intentul utilizatorului
Înainte de a începe dezvoltarea IntentGPT, echipa noastră a petrecut luni de zile analizând limitările abordărilor existente pentru înțelegerea intentului utilizatorului. Ceea ce am găsit au fost lacune semnificative:
- Analiza cuvintelor cheie este prea simplistă.
Aceleași cuvinte cheie pot semnala tipuri de intenție complet diferite în funcție de context. O căutare pentru „aparat de cafea” ar putea indica cercetare, compararea produselor, service sau intenție de cumpărare imediată. Fără a înțelege contextul înconjurător, cuvintele cheie luate individual oferă o perspectivă limitată asupra a ceea ce dorește de fapt un utilizator să rezolve.
- Analiticele tradiționale îți arată ce au făcut utilizatorii, dar rareori de ce au făcut-o.
Putem vedea că cineva a petrecut 3 minute pe o pagină, dar nu știm ce spera să afle de acolo. Această abordare axată pe acțiune, mai degrabă decât pe motivație, duce la apariția unor unghiuri moarte în înțelegerea customer journey.
- Datele demografice nu determină intenția.
Două persoane cu profiluri demografice identice pot avea obiective complet diferite când vizitează același website. Presupunerea intenției pe baza a ceea ce este cineva, mai degrabă decât a ceea ce încearcă să facă, duce la mesaje neconcludente. Această abordare bazată pe demografie are ca rezultat adesea un marketing care pare irelevant pentru userii ale căror obiective reale nu se potrivesc cu interesele lor prognozate.
- Analiza manuală a conținutului nu scalează.
Unele echipe de marketing încearcă să categorizeze manual conținutul după intenție, dar această abordare devine rapid incontrolabilă pe mii de pagini web și comportamente în continuă schimbare ale userilor. Volumul mare de conținut digital face analiza manuală nefezabilă pentru toate campaniile, cu excepția celor mai mici.
Ce a devenit clar a fost că performance marketerii aveau nevoie de o abordare mai sofisticată pentru a înțelege acel „de ce” din spatele interacțiunilor digitale.
Cum am abordat identificarea user intentului cu IntentGPT
Când am construit IntentGPT, am vrut să rezolvăm problema de bază a metodelor tradiționale de identificare a intenției. Majoritatea abordărilor existente se bazează pe keyworduri de bază sau pe o categorizare amplă, dar ratează nuanța comportamentului uman.
Echipa noastră a dezvoltat un model AI contextual care analizează conținutul digital la nivel de URL. Tehnologia examinează întreaga pagină web – conținutul în sine, modul în care este structurată și tiparele de user engagement – pentru a identifica semnale care dezvăluie user intentul autentic.
Am identificat cinci domenii în care o mai bună înțelegere a intenției ar putea face cea mai mare diferență. În primul rând, înțelegerea contextuală. Large language models ajută la identificarea a ceea ce contează pe o pagină web, analizând atât afirmațiile explicite, cât și sensul implicit, separând semnalul de zgomot în medii de conținut complexe.
În al doilea rând, interpretarea intenției. Este vital să vezi dincolo de interacțiunile de suprafață pentru a înțelege un „de ce” din comportamentul userului și pentru recunoașterea tiparelor în comportamentul de navigare care semnalează o intenție specifică și pentru a baza deciziile de marketing pe motivația reală a userului, mai degrabă decât pe presupuneri.
Ne-am concentrat, de asemenea, pe îmbunătățirea workflowului, reducând efortul manual necesar pentru a înțelege contextele conținutului, identificând automat elemente cheie care influențează user intentul și permițând echipelor de performance să se concentreze pe strategie, mai degrabă decât pe analiza conținutului.
Scalabilitatea a fost o altă preocupare critică. Am făcut înțelegerea intenției practică la scară, conectând colectarea datelor direct la puncte de decizie acționabile și oferind o prioritizare clară pentru oportunitățile de content engagement.
„IntentGPT reprezintă un salt înainte față de soluțiile existente, atât cele folosite de RTB House, cât și altele deja folosite online. Când te gândești la soluțiile existente, anumite abordări de top pentru a înțelege dacă userii vor interactiona cu adevărat pe o pagină a unui publisher se bazează pe potrivirea unor seturi de cuvinte sau pe analiza keywordurilor. Sau poate pe înțelegerea unei analize de sentiment de bază, uitându-ne dacă acele keyword-uri reflectă anumite stări emoționale, cum ar fi fericirea sau nervozitatea. Cu toate acestea, este o abordare foarte depășită.
IntentGPT citește și înțelege o pagină în întregime, derivând un sens profund din conținut, în același mod în care ar face-o un om. Putem implementa această tehnologie la scară și o putem face în 49 de limbi pe internet, aproape în timp real, pentru a ne asigura că putem genera cât mai multă capacitate de scalare și cât mai multă performanță.”, Jaysen Gillespie, vicepreședinte, Global Product Commercialization, RTB House.
Aplicații din lumea reală pe care le-am observat cu intent-based marketing
Testarea noastră extinsă a arătat că atunci când integrăm IntentGPT în campanii folosind algoritmii noștri de retargeting bazați pe Deep Learning, aceștia înregistrează o creștere medie de 44% a ratelor de engagement. Această îmbunătățire a performanței vine din capacitatea IntentGPT de a înțelege ceea ce userii citesc și consumă de fapt, mai degrabă decât doar de a potrivi cuvinte cheie.
IntentGPT identifică interese autentice și semnale de intenție de cumpărare pe care abordările bazate pe keyworduri pur și simplu le ratează. Reușește asta, deoarece se concentrează pe conținutul real cu care userii interacționează, mai degrabă decât pe proxies precum termenii de căutare.
Această targetare mai precisă înseamnă că reclamele apar în contexte care se potrivesc cu adevărat cu disponibilitatea userului de a interacționa sau de a cumpăra, mai degrabă decât să facă presupuneri bazate pe profiluri demografice.
Concluzii
Așa cum am văzut direct în timp ce dezvoltam IntentGPT, trecerea la intent-based marketing reprezintă o evoluție fundamentală în modul în care ne conectăm cu publicul online. Marketerii care obțin cele mai puternice rezultate sunt cei care recunosc că înțelegerea a ceea ce userii își doresc de fapt este mult mai valoroasă decât simpla cunoaștere a datelor lor demografice.
Concentrându-se pe user intent, performance marketerii pot crea experiențe mai relevante și mai utile, care generează în mod natural rezultate mai bune pentru business.
Dacă lucrezi la campanii de performance marketing și vrei să explorezi cum AI-ul contextual te-ar putea ajuta să înțelegi mai bine user intentul, suntem pregătiți să îți povestim mai multe despre abordarea noastră cu IntentGPT. Vizitează pagina IntentGPT pentru a afla mai multe despre cum ajutăm echipele de marketing să se concentreze mai bine pe ceea ce contează pentru publicul lor.
