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Chaque leader a un moment où il doit choisir de faire quelque chose qui est difficile plutôt que facile, parfois cela porte ses fruits, parfois cela échoue, mais les dirigeants prennent des décisions. Je dirige notre pratique d'IA chez Seer.
Se lancer « à fond » dans l’IA semble bien, du point de vue de votre PDG. La nôtre déclare « nous voulons être l’une des principales agences aidant les clients à faire le lien entre leur recherche et l’avenir du LLM. »
La réalité est que pour se lancer à fond dans une technologie, sans MANUEL D'UTILISATION, nous n'avons pas de feuille de route, et bien que ce soit un défi extrêmement amusant, nous sous-estimons les centaines de microdécisions qui conduisent à se lancer des milliers de microdécisions que nous avons prises au cours de l'année écoulée qui influencent ce dans quoi nous faisons et n'investissons pas, ce que nous priorisons et ce que nous testons. Seulement pour découvrir qu'un nouveau modèle est sorti et nous devons réévaluer tout ce que nous pensions être/pas possible il y a à peine un mois.
Tous les gains de temps ne se valent pas.
1 000 centimes équivaut techniquement à 10 dollars. Il y a une raison pour laquelle vous ne voudriez pas vous promener avec 1 000 centimes pour effectuer vos achats.
Gagner 30 minutes par semaine à quelqu'un – 10 minutes ici, 15 minutes là – ne suffit pas pour changer fondamentalement la capacité d'une équipe à travailler stratégiquement. N'est-ce pas à cela que sert toute cette histoire d'automatisation ?
Ces fragments de « temps gagné » sont souvent absorbés par la vérification des e-mails, les réunions rapides ou les tâches administratives plutôt que de se traduire par une valeur client significative.
Vous ne pouvez pas améliorer ce que vous ne mesurez pas, eh bien.
J'ai appris cette leçon à mes dépens lors de conversations avec notre directeur financier et notre équipe de direction sur la gestion des ressources. Lorsque nous avons parlé de l'IA permettant de gagner 30 minutes à une heure par semaine et par personne, la réponse du directeur financier a été révélatrice :
“Si quelqu'un travaille sept heures sur un projet et que nous libérons 30 minutes, il en reste à 6,5 heures. Même pour trois ou quatre clients, ces heures libérées ne se traduisent pas nécessairement par une capacité pour un nouveau projet.”
Les petits gains de temps n'ont pas d'impact significatif sur les finances de l'agence.
Ces heures libérées ne représentent pas une capacité significative. C'est comme transporter environ 1 000 centimes au lieu d'un billet de 10 $ – techniquement la même valeur, mais pratiquement inutile. Nous n'avons jamais été embauchés ou licenciés à cause de méta descriptions, alors pourquoi commencer par là.
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Même si les outils pourraient nous aider à accomplir des tâches faciles à grande échelle et à « gagner du temps », ce temps gagné serait trop fragmenté pour se traduire par le type de travail approfondi et stratégique dont nos clients ont besoin pour obtenir des résultats dans ce nouveau monde avec tous les changements qui se produisent dans l'IA. & recherche.
Avez-vous déjà été embauché ou licencié par un client à cause de votre stratégie de méta description ?
C'est pourquoi j'ai décidé de donner la priorité aux domaines susceptibles d'améliorer plusieurs divisions sur les domaines les plus susceptibles de nous aider à croître et à fidéliser nos clients. Nos priorités sont liées aux frustrations explicites des clients que nous avons vues et entendues. Nous aborderons les méta descriptions, mais pas trop tôt, car je veux des victoires qui ont un impact sur les finances de l'entreprise, point final.
Nous optimiserions l’efficacité sans réellement améliorer l’efficacité. C'est pourquoi, lorsque je repense à notre décision de nous concentrer sur des initiatives à plus fort impact, même si elles étaient plus difficiles à exécuter, je maintiens ce choix.
L'article suivant explore pourquoi ces décisions apparemment contre-intuitives concernant la gestion du temps ont façonné nos tests. Après tout, tout cela n’est qu’un test…
Point de départ : nous n'allons pas lancer un Moderna
Lorsque Moderna a annoncé le déploiement de 750 GPT, tout le monde chez Seer était enthousiasmé, moi y compris. Puis j'ai pensé… wow, pourrions-nous créer 200 GPT personnalisés en deux mois, un par personne ? Bien sûr. Est-ce que cela aiderait les clients, je n'en suis pas si sûr.
L’échelle change tout. Avec 200 personnes, nous ne pouvons pas courir après des sous, nous devons extraire de l'or. Certaines de nos équipes utilisent ChatGPT pour les méta descriptions, et c'est très bien, elles disposent des autorisations, des outils et de mon soutien avec le groupe de travail sur l'IA.
Mais mon travail ne consiste pas à créer des outils qui pourraient être obsolètes dans six mois (notre CRM HubSpot écrit chaque méta description pour nous en utilisant son IA) – ce que HubSpot ne fait pas, c'est examiner tous nos processus métier, sur 6 ans et 170 ans. livrables, cela ne nous prend pas de temps par tâche et ne recherche pas les points de levier les plus élevés, donc cela ne transforme pas la façon dont nos entier l'agence offre de la valeur.
Nos équipes consacrent 20 fois plus d'heures à la communication avec les clients qu'à la rédaction de méta descriptions.
Communications sous forme de présentations clients, examen de ces communications par rapport à nos critères d'acceptation et aux briefs clients, et communication de nos conclusions et stratégies aux clients.
Nos investissements en IA ne devraient-ils pas refléter où l'on passe le plus de temps et où les relations se développent ou se dégradent, ce qui aurait un impact sur les résultats de notre agence et de nos clients ?
Au lieu de nous précipiter pour créer 200 outils différents, nous avons pris du recul et posé une question : qu’est-ce qui fait réellement bouger les choses pour nos clients ?
La rédaction d'une méta description prend déjà si peu de temps que les petites économies ici et là ne seraient pas aussi utiles que si nous développions quelque chose qui examinait les stratégies d'équipe par rapport à ce que disent nos leaders d'opinion. Oui, nous avons pris en interne tout ce que nos leaders d'opinion disent dans la vidéo. au cours des 18 derniers mois et nous construisons un GPT de leadership éclairé pour vérifier nos pensées internes par rapport aux livrables des équipes, nous permettant ainsi d'appuyer sur des stratégies qui peuvent sembler contraires à nos pensées récentes.
La documentation n’est pas sexy, mais c’est la clé.
Grâce à une documentation méticuleuse, nous n'avons pas simplement répertorié les tâches : nous avons quantifié le temps investi derrière chaque flux de travail et livrable dans toutes les divisions.
Il ne s’agissait pas seulement de compter des centimes ; il s'agissait de suivre la piste de l'argent pour découvrir où des morceaux de temps précieux étaient dépensés, ou parfois perdus.
Ce qui a émergé n'était pas seulement une liste de tâches, c'était une carte thermique des opportunités évaluées à travers plusieurs points de données qualitatives et quantitatives. Tandis que d’autres pratiquaient l’exploitation minière à ciel ouvert pour obtenir des résultats rapides, nous construisions un modèle tridimensionnel indiquant l’endroit où forer pour un impact maximal.
Nous nous sommes d'abord concentrés sur la communication avec les clients et les résultats.
En gardant l'idée de « quelles tâches effectuons-nous plusieurs fois par semaine, pour chaque client, dans chaque division » comme notre véritable nord, nous pourrions laisser derrière nous de petites corrections comme les méta descriptions et nous concentrer sur les domaines qui améliorent ou érodent les relations… les communications.
Nous avons identifié trois GPT fondamentaux en analysant les points communs de nos plus de 170 livrables. Oui, nous avons catalogué 170 livrables avant de commencer à déployer des déploiements d'IA à l'échelle de l'entreprise. Ce pas en arrière nous a empêché de réagir de manière instinctive… comme Wil l'a fait, aux choses fondamentales juste devant nous. C'étaient nos GPT de base :.
- Présentation du diaporama GPT: À la base, cela aide les équipes à communiquer des informations complexes aux clients de la manière la plus convaincante possible. Il s’agit de structurer des récits qui résonnent.
- Générateur de fiche de projet GPT: Cela répond à l'une des « erreurs directes » les plus frustrantes du travail intérimaire : les attentes mal alignées. Au lieu que les équipes copient et collent d'anciens briefs et manquent des nuances cruciales ou de nouvelles parties prenantes, ce GPT les guide tout au long d'un processus approfondi d'alignement dès la première étape.
- Récapitulatif de la réunion GPT: Bien que des outils comme Zoom fournissent des transcriptions, ils manquent souvent la cible en matière de communication prête pour le client. Ce GPT transforme les transcriptions brutes en récapitulatifs de réunions exploitables à la manière de Seer Interactive. Cela nous aide à stocker des informations critiques qui sont faciles à perdre dans le mélange et à forcer les clients à se répéter.
Mais c’est ici que le concept de « niveau de base » brille vraiment : ces GPT servent de blocs de construction. Prenez le Meeting Recap GPT : bien qu'il fonctionne bien comme outil général, nous pouvons le personnaliser pour des clients spécifiques.
Par exemple, si un client a besoin que ses récapitulatifs soient présentés d'une manière particulière, nous avons investi des centaines d'heures dans une formation GPT personnalisée, par essais et erreurs, afin que toute notre équipe puisse prendre les instructions de base de GPT (comme élément de base) et créer un personnalisé. version, codant en dur leurs préférences, leur terminologie et leur style de communication.
Ce qui était auparavant une transcription générique devient une solution en un clic qui parle la langue du client.
Cette approche est importante, car ce ne sont pas souvent les petites tâches telles que les méta descriptions qui perdent souvent la confiance des clients. C'est lorsqu'ils ont l'impression que nous avons oublié des éléments clés de leur mise sur le marché, ou lorsque nous ne comprenons pas vraiment leurs objectifs et pivots commerciaux.
Les résultats : où nous en sommes aujourd’hui
Nous avons standardisé la façon dont nous communiquons les résultats dans près d'une douzaine d'analyses, et l'analyse du paysage de recherche fournit un exemple parfait de la façon dont nos GPT de base transforment notre travail. C’est ici que cela devient intéressant – et contre-intuitif.
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La C-Suite aime gagner du temps pour les talents seniors (coûteux)
Nous n'avons jamais eu de leaders SEO depuis 8 à 10 ans travaillant sur une stratégie de méta description, nous les préservons pour des solutions uniques et un mentorat via des revues livrables où brillent leurs années d'expérience.
Nos GPT de base fournissent les coups de pouce que les hauts dirigeants utilisaient lorsqu'ils procédaient à des évaluations de livrables.
Construit sur des cadres de conseil classiques de sociétés comme McKinsey et Deloitte, il aide notre équipe « plus décousue » à raconter des histoires convaincantes qui génèrent une valeur immédiate. Il ne s'agit pas seulement d'organiser les diapositives – il s'agit de répondre à la question cruciale “Et alors ? Et maintenant ?” des questions qui transforment les idées en actions.
Ils peuvent mettre toutes leurs idées et découvertes dans ChatGPT et nos GPT personnalisés prennent en compte les notes de réunion et le brief client pour garantir l'alignement.
Cela nous aide parfois à nous sauver de notre moi ringard, où nous approfondissons si profondément les données que nous pouvons perdre de vue les objectifs.
Enchaîner les CustomGPT ensemble 1+1 = 3 !
Ce qui rend cette approche puissante, c’est la manière dont ces GPT de base peuvent travailler ensemble. Un analyste peut commencer par notre GPT d'analyse des liens internes (qui rationalise ce qui était auparavant un processus manuel consistant à cliquer entre des feuilles de calcul et à exécuter des macros), puis à intégrer ces résultats dans le GPT Slide Deck Outline pour structurer la présentation.
Ils pourraient même boucler notre SERP Data GPT pour valider des opportunités de mots clés spécifiques en temps réel – oui, nous avons un SERP GPT qui nous permet d'extraire 200 facteurs pour un mot clé, directement dans Chatgpt avec une invite de base… nous pouvons prendre un ensemble de mots clés et demandez dans notre langage naturel si l'un des PAA contient un certain mot-clé relatif aux briefs clients/notes de réunion client. Pas besoin de passer d'un outil à l'autre, d'une boîte de réception à un outil, nous voulons tout faire dans ChatGPT.
Donnez à une équipe curieuse des éléments de construction, une formation et un soutien et voyez ce qu'elle en fait.
Voici la vraie magie : comme il s'agit de GPT de base, nous pouvons les personnaliser pour des clients spécifiques. Si un client a des préférences linguistiques ou des priorités commerciales particulières, nous pouvons les « coder en dur » dans le GPT. Cela signifie que nous ne nous contentons pas de fournir des analyses plus rapides : nous les fournissons d'une manière qui correspond au point de vue et aux besoins uniques de chaque client.
Le résultat ? Nous passons d'un modèle dans lequel les analystes pouvaient passer deux mois tête baissée dans les données à un modèle dans lequel nous sommes constamment dans un cycle « analyser, exécuter, analyser, exécuter ». Il ne s'agit pas de faire moins d'analyses, mais de faire la bonne analyse au bon moment, présentée de la bonne manière, pour générer une réelle valeur client.
Pensées d'adieu
Écoute, je comprends. Lorsque vous dirigez une agence de 200 personnes, vous ressentez une immense pression pour obtenir des gains rapides grâce à l'IA. Mais j'ai appris que rechercher ces gains d'efficacité faciles – ces quelques centimes de temps éparpillés – est en fait le jeu le moins efficace, surtout si toutes vos tâches, livrables, critères d'acceptation sont déjà documentés, vous pouvez aller plus loin.
C'est pourquoi nous avons choisi de nous attaquer d'abord aux choses difficiles. Oui, nous aurions pu construire 200 GPT en deux mois et faire une annonce fracassante.
Cela signifie-t-il que nous paraissons parfois plus lents sur le papier que les agences qui déploient un automate de méta-description ? Peut être.
Je préfère être l'agence qui révolutionne de manière réfléchie la façon dont nous offrons de la valeur à nos clients plutôt que celle qui célèbre un nombre aléatoire de GPT construits.
Parfois, la voie difficile est la bonne – et je maintiendrai ce choix à chaque fois.
