Nov 6, 2025 | Ecommerce, LLM (AI), PPC
vir: https://www.amsive.com/insights/seo/does-llm-traffic-convert-better-than-organic-a-new-data-backed-study/
-
Trenutno se veliko govori o umetni inteligenci in velikih jezikovnih modelih (LLM), kot sta ChatGPT in Perplexity, ki naj bi po nekaterih trditvah pošiljali kakovosten referral promet na spletne strani – a dejanski podatki temu ne pritrjujejo.
-
Obsežna analiza e-trgovine, ki zajema skoraj milijardo sej na 973 spletnih mestih, razkriva:
-
Referral promet iz LLM predstavlja le 0,2% vsega prometa, kar je 200-krat manj kot organski promet iz iskalnika Google .
-
90% AI prometa prihaja iz ChatGPT, medtem ko imajo ostali modeli zanemarljiv delež.
-
AI referral promet konvertira v nakup v povprečju 13% slabše kot organski Google promet, a je boljši od plačljivih socialnih omrežij.
-
Prihodki na sejo so pri AI referral prometu nižji kot pri organskem ali plačanem iskanju.
-
Konverzija se mesečno sicer izboljšuje, a uporabniki še niso pripravljeni množično kupovati.
-
Nekateri segmenti (npr. potovanja, finance) beležijo boljše rezultate, a e-trgovino še naprej vodi organski promet iz iskalnikov.
-
Ključne ugotovitve:
-
Promet iz AI obstaja, a je majhen in nekonsistenten – za večino strani je zanemarljiv.
-
LLM referral kanali pogosto pomagajo pri odkrivanju, končno potrditev pa uporabniki opravijo na Googlu ali na neposrednih straneh blagovnih znamk.
-
Višje konverzije opazimo v panogah, kjer uporabniki iščejo informacije ali nasvete, ne pa v e-trgovini.
-
Za marketinške strategije ni potrebe po paniki – temeljne osnove SEO še vedno prevladujejo nad prometom iz AI.
-
Praktična priporočila:
-
Spremljajte promet iz LLM v analitiki, a (še) ne spreminjajte strategije.
-
Primerjajte rezultate z organskim in plačanim prometom iz iskalnikov.
-
Uporabljajte modele atribucije, da opazite zgodnjo fazo vpliva AI prometa.
-
Testirajte AI citiranje in vidnost, razmišljajte dolgoročno.
-
Še naprej vlagajte v SEO, kakovostno vsebino in uporabniško izkušnjo.
-
Izobražujte ekipo, da ne reagira prehitro in pod vplivom »hajpa«.
-
Zaključek: Osnove – dobra vsebina, zanesljiva struktura strani in zaupanja vredno komuniciranje – še naprej prinašajo najboljše rezultate, medtem ko je umetna inteligenca kot referral kanal še slabo razvita in količinsko majhna. Spremembe naj vodi statistika, ne hype; AI referral kanali bodo zrasli, a Google ostaja ključen za konverzije.
Oct 29, 2025 | Amazon, Ecommerce, LLM (AI)
vir: podcast
Izkoristi globlje podatke – AI-platforme, kot je ChatGPT, bodo razkrile nove vpoglede v pot odločanja kupca, a trgovci morajo paziti, da ne izgubijo svoje podatkovne ekskluzivnosti.
Gradnja vsebinske avtoritete – kakovostna, strokovna vsebina (kot pri Chemist Warehouse) krepi zaupanje in diferenciacijo v svetu, kjer AI lahko prodaja, ne pa graditi odnosa.
1. Strategija: Globlja transakcijska podatkovna slika
Ko je OpenAI omogočil nakupe neposredno prek ChatGPT (npr. iz Walmart, Etsy, Shopify), so se trgovci zbali, da bodo izgubili prvič pridobljene podatke o strankah (first-party data).
Emmalee Crellin (oOh!media) opozarja, da zdaj tako OpenAI kot trgovec posedujeta iste podatke o transakcijah, kar bi lahko ogrozilo prihodnost maloprodajnih medijskih omrežij (retail media networks).
Paul Blackburn (Vudoo) pa vidi priložnost: trgovci bodo končno imeli vpogled v podatke, ki so bili prej nevidni – prompti, AI-jevo sklepanje in celotna pot odločanja kupca, kar je bogatejše od klasičnih iskalnih podatkov.
Kiri je bolj skeptična. Opozarja, da bodo trgovci izgubili svojo podatkovno ekskluzivnost – OpenAI bo imel pregled čez več trgovcev in s tem zmanjšal »podatkovni jarek«, ki je bil doslej vir visokih marž (do 40 %) pri oglaševanju. Če pa OpenAI teh podatkov ne bi uporabil za oglaševanje, bi trgovci res pridobili nove dragocene vpoglede.
2. Strategija: Vsebinski pristop (The Content Play)
Paul Blackburn poudarja, da morajo trgovci postati bolj podobni izdajateljem vsebin in ne le oglasnim platformam.
Primer: Chemist Warehouse z njihovo blagovno znamko House of Wellness (revija in spletna vsebina o zdravju) gradi zaupanje in avtoriteto, ne le prodaje.
Masters izpostavlja, da tovrstna vsebina krepi odnos s potrošniki in ustvarja resnično vrednost za blagovne znamke.
AI lahko priporoča izdelke, ne more pa graditi čustvene povezave in zaupanja, ki ju omogoča kakovostna, strokovno pripravljena vsebina.
Sporočilo: »Imej lastno vsebino, lastno občinstvo, lastne podatke.«
Pogled naprej: Ali lahko AI oglaševanje pomeni nov začetek?
Paul Blackburn vidi v AI priložnost, da se oglaševanje »naredi prav« – da postane prijaznejše, bolj uporabno in manj vsiljivo, saj AI pozna kontekst uporabnika.
Nathan Guerra (nekdanji Googlov strokovnjak) pa opozarja, da bo verjetno zgodba enaka kot pri iskalnem oglaševanju: sčasoma več oglasov, več pritiska investitorjev, več nereda.
Masters priznava napetost med tema pogledoma – a poudarja, da je to priložnost za nov začetek: AI lahko prinese oglaševanje, ki je resnično koristno in personalizirano.
-
Trgovci niso nemočni – z umetno inteligenco pridobivajo nove oblike podatkov.
-
Izguba ekskluzivnih podatkov je realna grožnja, a hkrati priložnost za inovacijo.
-
Vsebina (kakovostna, avtentična, strokovna) je ključna konkurenčna prednost v svetu, kjer AI obvladuje transakcije.
-
AI oglaševanje lahko postane boljše – če se izognemo napakam preteklosti.
Oct 20, 2025 | Amazon, Ecommerce, LLM (AI)
Ali bodo LMM platforme z umetno inteligenco služile denar z oglasi ali kot tržnice (marketplace)?
Glavne ugotovitve iz pogovora s Scotom Wingom:
Tržnice pred oglasi
- Wingo verjame, da je večja priložnost v modelu tržnice, ne v oglaševanju
- ChatGPT že testira transakcijske tokove, ki delujejo bolj kot tržnica kot klasični oglasi
- Razlika: pri oglaševanju platforma pošlje uporabnika drugam, pri tržnici pa obdrži celoten nakupni proces znotraj svoje platforme
Primerjava z Amazonom
- Amazonov oglaševalski posel je uspešen predvsem zato, ker temelji na tržnici
- Brez tržnice v ozadju oglaševalska mreža ne bi imela enake moči
- AI podjetja bi lahko sledila podobni poti
Skrbi trgovcev na drobno
- Nevarnost ponovitve scenarija Facebook/Amazon/Google – izguba kontrole nad prometom, odnosom s strankami in maržami
- Vprašanje komodifikacije: kaj ostane trgovcem, če AI prikaže “najboljšo opcijo po najnižji ceni”?
Ključna razlika: “Merchant of record” status
- Ko ste vi “merchant of record” (uradno evidentirani prodajalec), je stranka vaša
- To omogoča neposreden nadzor nad zvestobo, CRM-jem in ponovnim trženjem
- Programi zvestobe postajajo ključni za diferenciracijo v AI-vodenem nakupovalnem svetu
Optimistična perspektiva
- AI podjetja imajo drugačno ozadje kot Amazon ali Meta (niso začela s trgovinsko ali socialno DNK)
- Obstaja možnost, da razvijejo poštenjši poslovni model
- Trgovci imajo priložnost vplivati na razvoj monetizacije AI platform
Oct 1, 2025 | PPC
1. ChatGPT lahko vidi slike
- ChatGPT zdaj omogoča nalaganje slik, kar pomeni, da lahko uporabniki pošljejo fotografije ali posnetke zaslona in jih prosijo, naj jih analizirajo.
- Primeri uporabe vključujejo iskanje najboljšega lubenice v trgovini ali pomoč pri reševanju matematičnih nalog s sliko.
2. ChatGPT kot podatkovni analitik
- ChatGPT lahko analizira velike datoteke in dokumente (PDF, CSV), kar uporabnikom prihrani čas pri obravnavanju dolgih besedil.
- Lahko analizira pogodbe, račune ali celo ustvarja grafikon iz bančnih izpiskov.
3. Uporaba projektov za organizacijo
- Uporabniki lahko ustvarijo projekte v ChatGPT, da obdržijo vse pogovore, datoteke in navodila na enem mestu, kar povečuje produktivnost in organizacijo.
4. ChatGPT kot pisec
- ChatGPT je odličen pisatelj in lahko pomaga pri pisanju dopisov, e-poštnih sporočil ali celo ustvarjanju vsebin za spletne strani.
- Pomoč pri ustvarjanju besedil, kot so prošnje ali odgovori na e-pošto, je zelo uporabna, saj lahko prilagodimo stil pisanja (formalni, neformalni).
5. ChatGPT kot osebni pomočnik (z glasovnim vnosom)
- Uporabniki lahko uporabijo glasovni vnos v aplikaciji ChatGPT, da enostavno nalagajo besedilo s svojo naravno govorico, kar omogoča hitro uporabo na poti ali med vožnjo.
6. ChatGPT kot učni pripomoček
- ChatGPT je lahko vaš osebni tutor za učenje novih veščin ali jezikov.
7. Generiranje slik z uporabo umetniške funkcionalnosti
- ChatGPT omogoča generiranje slik, ki jih uporabniki lahko uporabijo za plakate, letake, spletne strani ali druge vizualne vsebine.
8. Uporaba Sore za generiranje slik in videov
- Funkcija Sora omogoča generiranje slik in videov iz besedilnih opisov, kar je zelo uporabno za ustvarjanje vsebin brez potrebnega naprednega znanja o grafičnem oblikovanju.
9. GPTji za specifične naloge
- Uporabniki lahko uporabijo specializirane GPT-je (na voljo v plačljivih paketih), ki so zasnovani za določene naloge, kot so pisanje, raziskave ali analiza.
10. ChatGPT kot svetovalec in strokovnjak
- ChatGPT se lahko uporablja kot svetovalec, na primer za davčne strategije ali analizo pogodb.
Sep 25, 2025 | Ecommerce, LLM (AI)
Skoraj 45 % vseh iskanj v Googlu se zaključi brez kakršnegakoli klika. Po podatkih NP Digital (Ubersuggest, september 2025) se rezultati porazdelijo takole:
-
34,3 % uporabnikov klikne na organske zadetke,
-
0,7 % na plačane oglase,
-
19,6 % nadaljuje z drugim iskanjem ali klikne na zavihke (Slike, Novice …),
-
0,5 % klikne na AI-povzetke,
-
44,9 % pa ne naredi nič.
To ne pomeni, da je promet izgubljen – le bolj zapleteno je priti do njega in do konverzij. Poleg tega pa promet zdaj preusmerjajo drugi igralci kot v preteklosti.
Sep 19, 2025 | PPC
Sistem OpenAI, ki ga vodi GPT-5 in eksperimentalni model, je rešil vseh 12 problemov svetovnega finala ICPC 2025 v skladu s standardnimi pravili in tako presegel najboljše človeške ekipe in Gemini 2.5 podjetja Google DeepMind.
Potekalo je v enakih pogojih, in sicer v petih urah in izključno v formatu PDF; prispevke so ocenjevali uradni ocenjevalci ICPC. Presegel je DeepMindov gold-lever Gemini (10/12), ki je edinstveno rešil problem C, ki ga ni rešil noben človek.
GPT-5 je ustvaril 11 pravilnih rešitev; eksperimentalni model je izbral predloge in rešil najtežjo nalogo po 9 poskusih.
Najboljša človeška ekipa je rešila 11/12; OpenAI bi s popolnim rezultatom zmagal, če bi sodeloval kot ekipa. Sledi rezultatom zlata stopnje na IMO in IOI; ekipa si kot naslednji mejnik zastavlja sisteme, ki lahko odkrijejo novo znanje.
Če lahko modeli za splošno rabo dosežejo – in zdaj celo presežejo – vrhunske človeške dosežke v odprtih tekmovanjih z omejenim časom, se težišče reševanja problemov premakne s človeške iznajdljivosti na strategijo človek-AI, kar ima posledice za izobraževanje, zaposlovanje in raziskave – in se pojavi vprašanje: kaj se bo zgodilo, ko bodo ti sistemi začeli presegati merila in ustvarjati izvirna odkritja?
