Представляем Squeeze Growth Intelligence

Я всегда рассматривал Squeeze Growth не просто как площадку для публикации обзоров программного обеспечения и маркетинговых статей.

Первоначальная идея была проста: помочь предпринимателям и компаниям принимать более обоснованные решения. Иногда это означало поиск лучшей CRM-системы, иногда — понимание маркетинговой стратегии, а иногда — обучение у тех, кто уже создал то, что вы пытались создать.

За эти годы мы накопили невероятное количество исследований. Мы тестировали программное обеспечение, сравнивали продукты, изучали цены, писали руководства, делали скриншоты, общались с компаниями и освещали все — от платформ email-маркетинга до инструментов управления проектами.

Сегодня мы начинаем делать со всем этим нечто новое.

Мы запустили Squeeze Growth Intelligence.

И первым делом мы создали Ask Squeeze.

Теперь вы можете зайти на сайт Squeeze Growth, описать свою задачу и задать вопрос. Сервис Ask Squeeze просматривает наши опубликованные статьи, находит исследования, относящиеся к вашему вопросу, генерирует ответ на основе этих фрагментов и показывает вам использованные статьи.

Я давно хотел, чтобы Squeeze Growth работал именно так.

Потому что, когда на веб-сайте скопились тысячи единиц информации, следующая задача заключается не всегда в создании новой информации. Задача состоит в том, чтобы сделать всю эту информацию полезной способами, которые раньше были невозможны.

Мы систематизируем информацию, размещая её вокруг статей.

Подумайте, как вы обычно ищете информацию о программном обеспечении.

Допустим, у вас небольшое маркетинговое агентство, и вы рассматриваете Pipedrive и GoHighLevel. Вероятно, вы поищете сравнение, почитаете несколько отзывов, откроете страницы с ценами, заглянете на Reddit, а затем начнете искать ответы на вопросы, которые действительно важны для вашего бизнеса.

Проблема в том, что эти вопросы могут быть невероятно специфическими.

Возможно, вас не интересует, какой продукт обладает большим количеством функций. Вам важно знать, какой из них будет проще в использовании для пяти человек, когда вам нужен лишь налаженный канал продаж и базовые последующие действия.

Это уже не совсем вопрос «Pipedrive против GoHighLevel».

Это ваш вопрос.

Традиционно мы старались предусмотреть это при написании статьи. Мы рассматривали характеристики, цены, преимущества, недостатки, идеальных пользователей и как можно больше полезных сценариев.

Но у этой модели есть очевидное ограничение. Статья должна быть написана в одном порядке. Ваши вопросы не поступают в одном порядке.

Именно это и заставило меня по-настоящему заинтересоваться искусственным интеллектом.

Что меня интересует в искусственном интеллекте

Я сам часто использую ИИ.

Одно из изменений, которое полностью повлияло на мой подход к поиску информации, — это сам процесс запроса данных. Мне больше не нужно преобразовывать то, что у меня в голове, в аккуратный поисковый запрос.

Я могу объяснить ситуацию в точности так, как она есть.

Я могу сказать, что веду такой бизнес, уже использую эти инструменты, сталкиваюсь с этой конкретной проблемой, меня не интересуют эти функции, но мне абсолютно необходима другая функция.

Это гораздо ближе к тому, как мы на самом деле принимаем решения.

И я начал думать: почему бы Squeeze Growth не работать таким же образом?

У нас уже есть результаты исследований. Зачем кому-либо нужно разбираться в структуре нашего сайта, прежде чем он сможет им пользоваться?

Если мы уже провели исследование по интересующей вас теме, вы можете запросить эту информацию.

По сути, именно этим и занимается Ask Squeeze.

Как работает Ask Squeeze

В этом нет никакой загадки.

Вы задаете вопрос, и мы ищем соответствующие фрагменты в опубликованных статьях Squeeze Growth. Эти фрагменты, вместе с вашим вопросом, отправляются в ИИ, чтобы он мог составить ответ на основе фактически опубликованного нами материала. Оригинальные статьи отображаются рядом с ответом, чтобы вы могли ознакомиться с ними самостоятельно.

Основной алгоритм работы выглядит следующим образом:

Задайте вопрос → Найдите соответствующие исследования по методу Squeeze Growth → Сгенерируйте ответ → Укажите источники → Решение за вами

Последняя часть важна.

Меня не особо интересует создание очередного чат-бота, который дает ответ и ожидает, что вы ему поверите, потому что текст звучит убедительно.

Для этой цели уже существует множество замечательных универсальных продуктов на основе искусственного интеллекта.

Меня интересует сочетание искусственного интеллекта с работой, которую мы непосредственно контролируем и постоянно совершенствуем.

Если Ask Squeeze пишет что-то о продукте на основе одной из наших статей, вы можете открыть статью и посмотреть, откуда это взялось. Если наши существующие исследования недостаточно убедительны для подтверждения ответа, система намеренно сообщит вам об этом, а не будет уверенно заполнять пробелы.

По крайней мере, для меня это гораздо более интересные взаимоотношения между изданием и искусственным интеллектом.

Результаты исследований становятся более ценными, а не менее ценными.

В отношении искусственного интеллекта и издательского дела существует странное предположение, что в конечном итоге ИИ должен просто всё писать сам.

Мне кажется, это взгляд в обратном направлении.

Написание текста сегодня невероятно просто. Дайте любой хороший образец темы, и вы за считанные секунды получите достаточно структурированную статью.

Но если каждый может создавать слова, то работа, стоящая за этими словами, становится еще важнее.

Кто-нибудь действительно использовал это программное обеспечение? Сравнивали ли его с альтернативными вариантами? Замечали ли они, что происходит после бесплатного пробного периода? Правильно ли они понимали ценообразование? Находили ли они ограничение, скрытое на третьем уровне меню? Обладали ли они достаточным опытом, чтобы объяснить, каким типам бизнеса не следует его использовать?

Вот что меня действительно волнует.

Что касается Squeeze Growth, я не считаю ИИ причиной для прекращения инвестиций в эту работу. Я вижу в нем причину для значительного улучшения качества этой работы.

Потому что теперь одно подробное исследование не обязательно должно отвечать на один заранее определенный поисковый запрос. Оно может помочь ответить на сотни различных вопросов.

Статья может стать источником знаний.

Пожалуй, это то изменение, которое меня больше всего воодушевляет.

Предположим, мы потратили несколько дней на изучение продукта и опубликовали обзор объемом 5,000 слов.

Традиционно, рецензия является конечным продуктом. Кто-то находит её, читает интересующую его часть и, будем надеяться, получает то, за чем пришёл.

С помощью Squeeze Growth Intelligence я смотрю на тот же самый анализ по-другому.

Это по-прежнему статья, которую можно спокойно прочитать. Но это также и сборник информации о ценах, функциях, вариантах использования, ограничениях, рабочих процессах, конкурентах и ​​опыте автора.

А теперь представьте, что вы связываете эту информацию с сотнями других статей, которые мы опубликовали.

Отдельная веб-страница перестаёт быть единственным способом доступа к имеющейся у нас информации.

Вы можете начать задавать вопросы по всей библиотеке.

Вот тут-то все и выходит далеко за рамки простого размещения чата на веб-сайте.

Рекомендации по программному обеспечению требуют контекста.

За годы работы над статьями о «лучшем программном обеспечении» и заказами я накопил достаточно опыта, чтобы понимать, что само слово «лучшее» порождает проблемы.

Какая CRM-система лучше всего подходит?

Я не знаю. Сначала скажи, кто ты.

И агентство из пяти человек, и отдел продаж из 500 человек могут искать «лучшую CRM-систему», но при этом нуждаться в совершенно разных продуктах.

Одна компания может быть заинтересована почти исключительно в автоматизации. Другая хочет, чтобы сотрудники понимали систему без трехдневного вводного обучения. Кто-то может с удовольствием платить 1,000 долларов в месяц, если инструмент заменит три другие системы, в то время как другая компания должна удерживать весь свой программный стек в пределах этой суммы.

Однако поиск программного обеспечения по-прежнему заставляет всех проходить примерно одни и те же страницы.

Я думаю, мы можем сделать этот процесс гораздо более интеллектуальным.

В конечном итоге, вместо того чтобы начинать со страницы категории, вы можете начать с того, чтобы рассказать Squeeze Growth о своем бизнесе.

Например:

Я руковожу контент-агентством из 12 человек. Мы используем Notion и Slack, но отслеживание проектов становится затруднительным. Клиентам нужен ограниченный доступ, я не хочу использовать корпоративное программное обеспечение, и мне бы хотелось, чтобы все стоило меньше 200 долларов в месяц.

Теперь у нас есть полезный материал для работы.

Вместо того чтобы показывать вам 15 платформ управления проектами и оставлять вас разбираться в них самостоятельно, Intelligence может начать сужать рынок, ориентируясь на то, что действительно важно для вас.

Какие товары подходят? Какие можно сразу исключить? Где компромиссы? Сколько вам, вероятно, придется заплатить? Что мы выяснили в ходе исследования?

И самое главное, на каких доказательствах основаны эти ответы?

Это гораздо ближе к тому, как, на мой взгляд, должны работать исследования в области программного обеспечения.

Создание интеллектуального уровня для увеличения объема привлеченных клиентов.

Ask Squeeze — это первая версия, а не окончательный вариант.

Сейчас я намеренно упрощаю задачу. Задайте вопрос, пусть система найдет наше исследование, прочтите ответ и, если хотите углубиться в тему, откройте источники.

Но если начать рассматривать Squeeze Growth не просто как набор веб-страниц, а как интеллектуальный слой, то можно создать множество различных вещей.

Продукт может обладать структурированной информацией о том, для кого он действительно подходит, с чем он интегрируется, как меняется его цена по мере роста компании, что пользователи должны знать, прежде чем переходить на него, и как он сравнивается с другими продуктами в очень конкретных условиях.

Категории программного обеспечения могли бы стать интерактивными, а не статичными. Сравнения могли бы меняться в зависимости от того, что действительно важно для человека, проводящего сравнение. А рекомендации могли бы стать гораздо более конкретными, чем просто перечислить десять инструментов в статье и расположить их в порядке от одного до десяти.

Я не хочу строить всё это сразу.

Но это направление, в котором мы движемся.

Есть и другая сторона медали.

В процессе работы над этим проектом я также начал задумываться о самих компаниях-разработчиках программного обеспечения.

Мы годами выступали посредниками между компаниями-разработчиками программного обеспечения и людьми, оценивающими эти программы. Это позволяет нам получить полезное представление об обеих сторонах вопроса.

Покупатель хочет понять, какой продукт ему подходит. Компания, разрабатывающая продукт, хочет понять, почему покупатель выбрал именно её или нет.

Искусственный интеллект делает эту вторую сторону особенно интересной.

Подумайте о вопросах, которые начнут задавать компании-разработчики программного обеспечения, поскольку все больше решений о покупке будут приниматься под влиянием систем искусственного интеллекта.

Когда наш продукт рекомендуют? Почему нас сравнивают с этим конкурентом? Какие сценарии использования тесно связаны с нами? Какая информация о нашем продукте неясна? Какие возражения повторяются при оценке нашего продукта?

Там назревает огромная проблема с разведкой.

И это тесно связано с проблемой, над которой мы уже много лет работаем.

Покупатель пытается понять компанию-разработчика программного обеспечения. Компания-разработчик программного обеспечения пытается понять покупателя.

Компания Squeeze Growth занимает промежуточное положение.

Думаю, это интересная отправная точка для дальнейшего развития.

Сами вопросы становятся ценными.

Есть ещё одна вещь, которую предлагает Ask Squeeze, и которая меня особенно радует.

Вопросов.

На протяжении многих лет важной частью издательского дела было стремление понять, что люди хотят знать, прежде чем они вам об этом расскажут.

Мы анализируем поисковые запросы, объемы ключевых слов, страницы конкурентов, тенденции и десятки других показателей.

Теперь кто-нибудь может просто спросить.

Предположим, что множество людей, оценивающих конкретную CRM-систему, постоянно спрашивают, подходит ли она для определенного типа бизнеса.

А что, если наше исследование не даст достаточно убедительного ответа на этот вопрос?

Это полезно.

Это точно указывает нам, что именно нам следует расследовать.

Возможно, нам нужно обновить обзор. Возможно, нам нужно протестировать рабочий процесс, который мы проигнорировали. Возможно, существует целое сравнение, которое никто в команде не счел важным.

Вопрос читателя может улучшить исследование, а улучшенное исследование, в свою очередь, может улучшить будущие ответы.

Более качественные вопросы → более качественные исследования → более качественные ответы.

Это цикл, который мне очень интересно построить.

Куда я хочу направить рост с помощью сжатия

Когда я основал Squeeze Growth, сам веб-сайт был продуктом.

Мы опубликовали полезную информацию, и люди стали её читать.

Я по-прежнему в это верю. Статьи никуда не денутся, и я хочу, чтобы качество наших оригинальных исследований значительно улучшилось в ближайшие несколько лет.

Но теперь я думаю, что информация может сделать гораздо больше.

С ним можно работать в режиме запросов. Он может быть контекстно-зависимым. Он может связывать информацию, которая в настоящее время содержится в совершенно разных статьях. Он может помочь кому-то сузить рынок в соответствии с его реальными потребностями, а не на основе общего рейтинга.

В конечном итоге это также может помочь компаниям-разработчикам программного обеспечения понять, как оценивается их работа.

Вот что для меня означает Squeeze Growth Intelligence .

Не стоит внедрять ИИ повсюду только потому, что ИИ популярен.

Взяв все, что мы узнали и опубликовали за эти годы, мы создаем на их основе новый слой, который раньше был практически невозможен.

Попробуйте Ask Squeze

Раздел «Спроси у Squeeze» теперь доступен на главной странице Squeeze Growth.

Если хотите проверить свои знания, не задавайте слишком простой вопрос.

Расскажите, чего вы на самом деле хотите добиться. Укажите продукты, которые вы рассматриваете, опишите свой бизнес, перечислите важные для вас функции и укажите, чего вы не хотите.

Затем ознакомьтесь с статьями, подтверждающими ответ.

Я хочу построить ещё много чего, и версия, которую вы видите сегодня, — это лишь основа.

На протяжении многих лет мы создаём исследовательскую библиотеку Squeeze Growth.

Теперь мы разрабатываем способ мышления с его помощью.

P.S. Мы активно работаем над этим, поэтому, если вы обнаружите ошибку или захотите что-то добавить в план развития, напишите мне по адресу [email protected].