Mentionsy

Nie korzystam z AI Analyticsa, ja skorzystam z jego pierwotnej formy, czyli Machine Learningu.

Czym jest Google AI Overview?

Metryki, wszystkie metryki, które straciły na znaczeniu, to są metryki, gdzie AI może nam dawać wszelkiego rodzaju podpowiedzi, odpowiedzi, a te, co zyskały, to są długofalowe budowania.

Ja widzę, Piotrek, mam sporo ludzi w sieci na LinkedInie i zaczynają się dyskusje na temat tego, jak Google AI Overviews namieszały na rynku.

Czym jest Google AI Overview?

Jeżeli jesteśmy nowatorską firmą i dużo wykorzystujemy nowych technologii lub czegoś, co jest łatwo wysentytyzować w AI,

To w tym momencie możemy mieć duże spadki, jeżeli nie zaangażujemy AI do swojej strony.

Między innymi zasysać contentem AI, naszym contentem, żeby on promował jakby przy tym naszą stronę i z naszej strony syntetyzował wiedzę dla klientów czy użytkowników.

Natomiast mogę powiedzieć, że na pewno wzrasta ruch z AI ogólnie pojętych do naszych witryn oraz spada ruch organiczny i troszkę porównam to do roku mobile.

Okej, to wiesz co, takie pogłębiające pytanie, no bo jakby poza kamerą też rozmawialiśmy trochę, że zmienia się sposób w jaki ludzie poruszają się w ogóle po stronach, więc jak sobie myślimy o tym, że te LLM-y, czyli ten ogólnie rozumiany AI, no jakby już funkcjonuje, no to właśnie, jak w ogóle ustawić się do tego z punktu widzenia biznesu, tak?

No bo zakładam, ja tak chłopsko rozumuję, też mam jakąś stronę internetową, no i powiedzmy, że są jakieś frazy, na których mi zależy, no i teraz tak, ludzie wpisują i gdzieś tam pojawia się ten wynik zaproponowany przez AI, to co ja powinienem tak naprawdę obserwować?

I w jaki sposób cały LRM na to wpływa, czy całe AI na to wpływa?

Machine Learning, przepraszam bardzo, z AI różnego rodzaju, czy to właśnie Cloud, czy to ChatGPT, czy to DeepSeq.

Zatem najprościej obserwując to jest to, czy nasi użytkownicy przychodzą z narzędzi AI-owych i to będzie taka

Chodzi do AI, a to jesteśmy dopiero na początku.

Jak byśmy porównali do świata przed AI?

Dobra, porównajmy to do świata przed AI.

Powiedzmy sobie, jaki był świat przed AI.

Wracając do świata przed AI-em, podzielmy sobie nasz ruch przed AI-em.

Mam tutaj na myśli SERP-y, czyli organiczne wyszukiwanie oraz PAID-y.

Czyli Organic i PAID jest jakby jednym.

Natomiast jeżeli już użytkownik został przekierowany do nas z jakiegoś powodu, AI mu nie dało tej możliwości, albo AI, tak jak mówiłem, odesłało do nas, to ważny będzie współczynnik zaangażowania w tym przypadku, bo już użytkownik, który trafił, który ma już nas na przykład za AI albo odnajduje coś u nas, czego nie mógł znaleźć w AI, to już widzimy, że zaangażowana jest ważna.

Zatem metryki, wszystkie metryki, które straciły na znaczeniu, to są metryki, gdzie AI może nam dawać wszelkiego rodzaju odpowiedzi,

Natomiast tu chodzi o zaangażowanie klienta, więc LTV w przypadku wszelkiego rodzaju sasów, jest to chain, bardzo użyteczna metryka, która mówi nam,

Czyli nasz użytkownik, często będąc naiwnym, że to jest prawdziwy użytkownik, a nie ciasteczko w naszej przeglądarce, które można wykasować, można mieć trzy urządzenia.

Więc jest kilka takich jeszcze rzeczy, że dlaczego nie widać tego, że kiedyś to było inaczej, dlaczego po przekliku nie widać add to karta albo mają źle zaimplementowane kody.

Jest to darmowe Matomo, które można zainstalować u siebie na serwerze lub też u nich trzymać, wtedy jest płatne, lub Piwik Pro.

Oczywiście AI może nam w tym świetnie pomóc, jeżeli mamy jakiś problem.

AI nam w tym jak najbardziej pomoże, więc możemy mu zadawać pytania.

I drugim takim językiem, który jest naturalną kontynuacją, albo który jest bardzo bliźniaczy, jest AI.

I on jest o tyle fajny, o tyle wdzięczny, że będzie nam pomagać zaimplementować bardziej zaawansowane systemy analityczne.

Tak w kontekście AI, bo sam widzę na YouTubie, którego bardzo często oglądam, że te dyskusje się toczą.

Ostatnio, nie pamiętam nazwiska, ale gość z Doliny Krzemowej, była dyskusja na temat tego, czy w ogóle warto szkolić się teraz na programistach, bo była to rozmowa w kontekście AI.

Jak ty widzisz rolę AI właśnie, do czego można wykorzystać te narzędzia obecnie w analityce?

Więc ja uważam, że warto, nawet jeżeli nie masz drygu programistycznego, to warto rozumieć, jak będziesz zlecał to AI-owi, żeby on tobie pomógł.

W jaki sposób AI może pomóc w analityce?

Szczerze, nie korzystam z AI w analityce.

Ja skorzystam z jego pierwotnej formy, czyli nazwijmy to machine learningu, dokładnie z systemu TensorFlow Google, bo musimy sobie odpowiedzieć, czym jest AI.

AI jest narzędziem, które jest stworzone do wszystkiego.

I dlatego ja nie korzystam z AI.

Poza tym boję się dać AI-owi dostęp do danych, które są bardzo poufne.

Jeżeli natomiast miałbym skorzystać z AI do pomocy w danych, zapytałbym go jako takiego osobnego osobę, żeby mi wyciągnęła wnioski, bądź żeby powiedziała mi, co ona widzi.

Natomiast ja boję się korzystać z AI w analityce, bo nie wiem, kto ma dostęp do danych i w jaki sposób te dane zostaną wykorzystane.

Na czym polega wcześniejsze stadium przed AI?

Jest to, nazwijmy to, AI pozbawiony tej całej otoczki, tej całej wiedzy, tylko my go zasilamy wiedzą i dajemy mu jedną rzecz, co ma robić.

Twojej poziom zaufania do tego, co wypluwa AI, także zwracamy naszym widzom uwagę na ten aspekt, żeby się zastanowić.

Zainstalować tam GTM-a z jakimś tutorialem

A jeżeli mamy firmę, gdzie jest zainstalowany Google Analytics i na danych, które posiadamy, już jesteśmy w stanie coś robić, to możemy zacząć wtedy od narzędzia.

Dla zainteresowanych podlinkujemy pod odcinkiem w opisie.

Tak samo podlinkujemy poradniki do GTM, żeby zacząć, jak i również jakieś informacje, jak to zainstalować.

AI łamane na Google Analytics 4 jest w języku angielskim, pewnie w polskim też, więc spokojnie można korzystać.

Mimo, że ja nie ufam AI, bo on mówi to, co ja chcę usłyszeć, a nie to, co

Można też podpytywać oczywiście AI-a o pewne linki do dokumentacji czy coś i weryfikować to, co on nam pisze.