ค้นหาคำถามที่กลุ่มเป้าหมายของคุณถามจริง

คำถามที่กลุ่มเป้าหมายของคุณถามพบได้ดีที่สุดในบทสนทนาของพวกเขาเอง ไม่ใช่แค่ในเครื่องมือคีย์เวิร์ด ผสานข้อมูลการค้นหาเข้ากับ Social Listening เธรดในคอมมูนิตี้ การโทรขาย และทิกเก็ตซัพพอร์ต จัดกลุ่มสิ่งที่ได้ยินเป็นความตึงเครียด แล้วเขียนหน้าที่ชัดเจนหนึ่งหน้าต่อหนึ่งคำถาม ผู้ช่วย AI ตอบพรอมต์แบบสนทนา การวิจัยจากบทสนทนาจึงเข้ากันได้ดี

ทำไมรายการคีย์เวิร์ดจึงไม่เพียงพออีกต่อไป?

การวิจัยคีย์เวิร์ดถูกสร้างมาสำหรับช่องค้นหาที่ผู้คนพิมพ์สามหรือสี่คำ พรอมต์ที่ส่งถึงผู้ช่วย AI ยาวกว่าและเป็นส่วนตัวกว่า เช่น "ฉันทำแบรนด์สกินแคร์เล็ก ๆ ในสิงคโปร์ และคอนเทนต์ของฉันฟังดูเหมือนของคนอื่น ควรทำอย่างไร?" คำถามนี้มีทั้งหมวดสินค้า สถานที่ ปัญหา และอารมณ์ เครื่องมือคีย์เวิร์ดลดทอนเหลือแค่ "ไอเดียคอนเทนต์สกินแคร์"

ข้อมูลคีย์เวิร์ดยังมีประโยชน์ มันบอกคุณถึงความต้องการและวิธีที่ผู้คนเขียนคำค้นหาสั้น ๆ แต่แทบไม่เผยความตึงเครียดเบื้องหลังการค้นหา และความตึงเครียดคือสิ่งที่ตัดสินว่าคำตอบใดรู้สึกมีประโยชน์

คำถามจริงอยู่ที่ไหน?

• บทสนทนาโซเชียลสาธารณะ: โพสต์ คอมเมนต์ และเธรดที่ผู้คนบ่น เปรียบเทียบ และขอคำแนะนำจากกันและกัน
• คอมมูนิตี้และฟอรัม: คำถามยาวที่มีบริบท และคำตอบที่ผู้อื่นรับรอง
• ฝ่ายขายและซัพพอร์ต: ข้อโต้แย้งและความสับสนที่ทีมของคุณได้ยินทุกสัปดาห์
• ข้อมูลการค้นหา: People Also Ask, การเติมคำอัตโนมัติ และคำค้นหาใน Search Console โดยเฉพาะคำค้นหายาว ๆ
• คำตอบของ AI เอง: ถามผู้ช่วย AI เกี่ยวกับหมวดสินค้าของคุณ แล้วจดคำถามต่อเนื่องที่มันแนะนำ

SNMRush เปลี่ยนบทสนทนาเป็นแผนที่คำถามอย่างไร?

เราใช้ SOMIN แพลตฟอร์มวิจัยกลุ่มเป้าหมายด้วย AI เป็นพาร์ทเนอร์ด้านเทคโนโลยีสำหรับขั้นตอนนี้ SOMIN วิเคราะห์โพสต์โซเชียลจริง และดึงคอนเซปต์ออกมา ได้แก่ น้ำเสียง อารมณ์ และความตึงเครียดที่ผู้คนแสดงออก จัดกลุ่มเป็นธีม ฟีเจอร์สำคัญสำหรับเราคือการสืบย้อนได้ ทุกคอนเซปต์เชื่อมโยงกลับไปยังโพสต์ที่เป็นหลักฐาน เราจึงตรวจสอบได้ว่าธีมนั้นมีอยู่จริง และอ่านถ้อยคำที่ผู้คนใช้จริง หน้าเอเจนต์ AI ของ SOMINอธิบายว่าเอเจนต์วิจัยของแพลตฟอร์มทำงานอย่างไร

สิ่งนี้สำคัญด้วยเหตุผลที่มากกว่าความแม่นยำ การรับฟังของเราในบทสนทนาด้านการตลาดวนกลับมาที่ธีมเดียวซ้ำ ๆ คือผู้คนไม่ไว้ใจแบรนด์ที่อ้างว่ารู้จักพวกเขาดีเกินไป และไว้ใจแบรนด์ที่รับฟัง การสร้างคอนเทนต์จากสิ่งที่ผู้คนพูดจริง แทนที่จะสร้างจากสิ่งที่อัลกอริทึมอนุมานเกี่ยวกับพวกเขา คือวิธีเล็ก ๆ ที่ใช้ได้จริงในการให้เกียรติสิ่งนั้น

กระบวนการมีสี่ขั้นตอน:

1. รวบรวม ดึงบทสนทนาเกี่ยวกับหมวดสินค้า คู่แข่ง และปัญหาที่ใกล้เคียง ในช่วงหกถึงสิบสองเดือนที่ผ่านมา
2. จัดกลุ่ม จัดโพสต์เป็นกลุ่มความตึงเครียด คือความขัดแย้งเบื้องลึก เช่น "ฉันต้องการคอนเทนต์มากขึ้น แต่กลัวว่าจะฟังดูธรรมดา"
3. เรียบเรียงถ้อยคำ สำหรับแต่ละความตึงเครียด เขียนคำถามที่ผู้คนถามด้วยถ้อยคำของพวกเขา ตั้งแต่ระดับมือใหม่จนถึงผู้เชี่ยวชาญ
4. จับคู่ จับคู่แต่ละคำถามกับหน้าที่มีอยู่ หน้าที่ต้องเขียนใหม่ หรือหน้าที่ต้องสร้าง

คำจำกัดความ

• ความตึงเครียด: ความขัดแย้งหรือจุดเจ็บปวดที่ผู้คนรู้สึก ซึ่งก่อให้เกิดคำถามที่เกี่ยวข้องจำนวนมาก
• แผนที่คำถาม: รายการคำถามของกลุ่มเป้าหมายที่มีโครงสร้าง โดยแต่ละคำถามถูกกำหนดให้กับหน้าที่ดีที่สุดหนึ่งหน้า
• คำค้นหาแบบสนทนา: คำถามยาวในภาษาธรรมชาติ แบบที่พิมพ์ลงในผู้ช่วย AI

ตัวอย่างประกอบ

ลองดูผู้นำด้านการตลาดที่กำลังสำรวจ AI เครื่องมือคีย์เวิร์ดแสดงความต้องการสำหรับ "เครื่องมือการตลาด AI" และ "เครื่องมือสร้างคอนเทนต์ AI" การรับฟังเผยให้เห็นมากกว่านั้น ได้แก่ ความกังวลว่า AI จะมาแทนที่บทบาทของพวกเขา ความหงุดหงิดกับคอนเทนต์ AI ที่ต้องเขียนใหม่มาก ความกังวลเรื่องการอธิบายผลลัพธ์ต่อคณะกรรมการ และความต้องการหาเพื่อนร่วมวงการที่กำลังหาทางเหมือนกัน แต่ละอย่างกลายเป็นกลุ่มคำถาม "AI จะมาแทนที่ผู้จัดการฝ่ายการตลาดหรือไม่?" "ทำไมคอนเทนต์ AI ยังต้องแก้ไขมากขนาดนี้?" "ฉันจะรายงานการมองเห็นบน AI ต่อ CEO อย่างไร?"

สังเกตว่าบางคำถามไม่ใช่คำถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์เลย แต่เป็นคำถามของมนุษย์ นั่นคือเหตุผลที่คอมมูนิตี้อย่าง Marketing Mondays คอมมูนิตี้การตลาดสิงคโปร์และรายการรายสัปดาห์ที่ก่อตั้งโดย SOMIN มีอยู่ คือสัญญาณจริงหนึ่งเรื่อง ถอดรหัสให้นำไปใช้ได้ และถกกับเพื่อนร่วมวงการ สำหรับลูกค้าของเรา คำถามของมนุษย์เหล่านั้นมักเป็นจุดที่หน้าซึ่งซื่อตรงและมีประโยชน์ได้รับความไว้วางใจและการอ้างอิงมากที่สุด

จะจัดลำดับความสำคัญของคำถามอย่างไร?

ให้คะแนนแต่ละคำถามตามสามปัจจัย ได้แก่ ปรากฏในบทสนทนาบ่อยเพียงใด ใกล้การตัดสินใจซื้อแค่ไหน และปัจจุบันผลการค้นหาและผู้ช่วย AI ตอบได้แย่เพียงใด โอกาสที่ดีที่สุดคือคำถามที่พบบ่อย ใกล้การตัดสินใจ และยังได้รับคำตอบที่แย่ งานด้านเพอร์โซนาก็ช่วยได้ บริษัทที่ปรึกษาพี่น้องของเรา Mindfuse สร้างเพอร์โซนาและแผนที่ความตึงเครียดสำหรับกลุ่มเป้าหมายในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ และแนวคิดเดียวกันช่วยให้จัดลำดับความสำคัญได้คมขึ้น

จากนั้นเขียนหน้าด้วยโครงสร้างแบบตอบคำถามก่อน และเพิ่มคำถามเข้าไปในชุดพรอมต์สำหรับวัดการมองเห็นบน AI เพื่อให้คุณเห็นว่าเอนจินเริ่มอ้างอิงคุณหรือไม่

ในทางปฏิบัติมีหน้าตาอย่างไร?

คลังกรณีศึกษาของ SOMIN มีหลายตัวอย่างของแบรนด์และเอเจนซีที่ใช้หลักฐานจากบทสนทนากำหนดสิ่งที่จะพูด กรณีศึกษา SM Universe เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการดูว่าสัญญาณจากกลุ่มเป้าหมายกลายเป็นทิศทางคอนเทนต์ได้อย่างไร

ควรหลีกเลี่ยงอะไร?

• ถือว่าปริมาณคือความสำคัญ คำบ่นที่ดังจากกลุ่มเล็ก ๆ อาจไม่ได้เป็นตัวแทนของผู้ซื้อ
• ถอดความจนภาษาหายไป เก็บถ้อยคำของกลุ่มเป้าหมายไว้ เพราะนั่นคือสิ่งที่ผู้คนพิมพ์ลงในผู้ช่วย AI
• เขียนหนึ่งหน้าต่อหนึ่งรูปแบบถ้อยคำ ถ้อยคำหลายแบบของคำถามเดียวกันควรอยู่ในหน้าที่แข็งแรงหน้าเดียว
• ลืมตรวจสอบซ้ำ บทสนทนาเคลื่อนไหว และความตึงเครียดของปีที่แล้วอาจจางหายไปแล้ว

สุดท้าย แบ่งปันแผนที่คำถามให้กว้างกว่าฝ่ายการตลาด ทีมขาย ผลิตภัณฑ์ และซัพพอร์ตจะจำคำถามเหล่านี้ได้ทันที และมักเพิ่มคำถามที่การรับฟังพลาดไป แผนที่ที่ทั้งบริษัทไว้วางใจมีแนวโน้มถูกอัปเดตให้ทันสมัยอยู่เสมอมากกว่า

การเปลี่ยนแปลงนี้อธิบายง่ายแต่ปลอมได้ยาก เลิกเดาว่าผู้คนอยากรู้อะไร รับฟัง จดสิ่งที่พวกเขาถามจริง แล้วตอบให้ดีกว่าใคร