어떤 의도 데이터가 실제로 당신에게 말하는가

이 기사는 원래 2017 년에 출판되었으며 2025 년 6 월 28 일에 마지막으로 업데이트되었습니다.

• 긴장: 마케팅 담당자는 실제 구매자에게 도달하기를 원하지만 여전히 실제 구매 의도 대신 얕은 참여 신호에 의존합니다.
• 소음: PageViews 및 디스플레이 인상과 같은 레거시 메트릭은 브랜드가 관심을 측정하고 예산을 할당하는 방법을 왜곡합니다.
• 직접 메시지 : 오늘날의 시장에서 기술은 단순한 제품이 아니라 증거입니다. 수익을 창출하는 콘텐츠는 구매자가 이미 구매하고 있음을 보여주는 콘텐츠입니다.

편집 접근 방식에 대해 자세히 알아 보려면 탐색하십시오 직접 메시지 방법론.

수년 동안 마케팅 담당자는 콘텐츠가 인식과 같으며 인식은 결국 수익이된다는 가정에 따라 운영되었습니다. 그러나이 모델의 균열은 B2B 기술보다 더 명확하지 않습니다.

TechTarget이 2017 년에 다시 이해 한 것은 오늘날 더 관련성이 있습니다 : 기술 마케팅에서 콘텐츠 ~이다 파이프 라인.

광고가 아니라 양식이 아니라 육성 스트림이 아닙니다. 구매자가 참여하는 실제 편집 컨텐츠는 현재 마켓에 무엇을 공개합니다.

TechTarget의 CMO 인 John Steinert는“구매 결정 지원”이라고 불렀습니다. 그러나 실제로는 신호 시스템입니다. 행동이 풍부한 콘텐츠 상호 작용으로부터 구매 행동을 읽는 방법입니다.

누군가 관련없는 블로그 게시물 5 개를 탐색하면 관심이 있습니다. 그러나 대상 계정의 지명 된 구매자가 Enterprise Cloud Migration의 여러 페이지에서 30 분을 소비하는 경우? 그것은 의도입니다.

이 차이는 핵심입니다. 정체성이없는 행동은 소음입니다. 그러나 구매위원회에서 행동이 알려지고 맥락 적이며 반복 될 때, 그것은 전적으로 다른 것이 될 수있는 수요가됩니다.

예산이 줄어들고 조사가 증가하고있는 풍경에서는 추측이 비싸다. 영업 팀은 더 이상 콘텐츠로 인한 “아마도”신호를 쫓을 여유가 없습니다. 그들은“거의 확실한”사람이 필요합니다.

우리가 여전히 디지털 참여에 대해 믿는 신화

레거시 마케팅은 여전히 노출, 클릭, 바운스 속도와 같은 고급 숫자 수에 크게 의존합니다. 이 KPI는 대시 보드를 인상적으로 보이게 할 수 있지만 실제로는 실제로 거래를 마감하는 것과 이혼합니다.

미디어 채널과 많은 마케팅 담당자가 도달 범위에 도달 할 수 있기 때문에이 분리는 부분적으로 지속됩니다.

그러나 도달 범위는 지금 저렴합니다. AI 생성 된 콘텐츠는 피드에 침수됩니다. 동의하지 않은 사이트에서 광고를 쫓는 광고를 표시합니다. 사회적 지표는 봇과 짧은 관심에 의해 팽창됩니다.

“참여”조차 희석되었습니다. 백서 티저를 좋아한다고해서 데모를 원한다는 의미는 아닙니다. 하나의 웹 세미나를 보는 부사장은 예산 승인을 알리지 않습니다.

정체성, 반복 및 주제 깊이와 같은 더 깊은 맥락이 없으면 엔진은 소음 일뿐입니다.

또한 디지털 마케팅 메트릭의 문제가 아니라 사고 방식 도전입니다. CMOS와 CRO는 종종 캠페인 결과를 검토 할 때 다른 언어를 사용하고 있습니다. 하나는 MQL을 본다. 다른 하나는 낭비 된 봉사 활동을 본다.

그러나 참여가 시간이 지남에 따라 그리고 주제 클러스터를 통해 계정 수준의 행동에 맞춰 일치하면 마케팅과 판매 사이의 번역가가됩니다. 단지“누가 활동적입니까?”라고 대답하는 것이 아닙니다. “누가 결정하고 있습니까?”라고 대답합니다.

직접 메시지

오늘날의 시장에서 기술은 단순한 제품이 아니라 증거입니다. 수익을 창출하는 콘텐츠는 구매자가 이미 구매하고 있음을 보여주는 콘텐츠입니다.

의미가있는 모델

TechTarget의 모델은 모든 산업에서 작동하지 않을 수 있지만 그 원칙은 절대적으로 수행됩니다. 식별 가능한 사용자의 의미있는 참여는 익명 트래픽으로부터의 대량 인식보다 더 가치가 있습니다..

이것을 고려하십시오 : TechTarget의 “우선 순위 엔진”은 단지 사이트 동작을 추적하는 것이 아니라 실제 계정에 매핑하여 깊이, 빈도 및 주제 관련성에 따라 의도의 계층을 할당합니다. 이것들은 단순한 리드가 아니라 신호를 다루는 것입니다.

Cisco 나 McAfee가 그 대시 보드를 볼 때, 그들은“누가 클릭 했습니까?”라고 묻지 않습니다. 그들은“시장에 누가 있는가?”라고 묻습니다.

이 접근법은 판매주기를 단축하고 SDR 봉사 활동을 최적화하며 냉간 전망 대신 따뜻한 계정에 ABM 팀을 조정하는 데 도움이됩니다. 또한 브랜드는 시장을“교육”하는 것뿐만 아니라 시장 신호를 실시간으로 관찰하고 응답하기 위해 컨텐츠를 만들도록 강요합니다.

의료, 산업 기술 또는 엔터프라이즈 소프트웨어와 같은 긴 구매주기가있는 부문에서는 금입니다. 콘텐츠는 더 이상 메시지로 기능하지 않습니다. 그것은 거울로 기능합니다.

비용 센터에서 인텔리전스 엔진까지

TechTarget의 접근 방식이 오늘날에도 남아있는 또 다른 이유는 무엇입니까? 조직 차트에서 콘텐츠의 역할을 재구성합니다.

전통적으로 컨텐츠 마케팅은 비용 센터 인 브랜딩 플레이 또는 중판 드라이버로 간주됩니다. 그러나 콘텐츠가 누가 구매할 가능성이 가장 높고 어떤 메시지 나 형식이 그 변화를 유발하는지를 밝히면 수익 인텔리전스 엔진.

현대 CMO가 이끌어야하는 곳입니다. 판매 지원 또는 파이프 라인 예측에서 컨텐츠를 별도의 징계로 취급하는 대신 결합 조직으로 취급해야합니다.

구매자가 따르는 이야기는 팀이 공부 해야하는 트레일 수익입니다. 그리고 트레일은 규모의 규모로 명확하게 읽고, 다운로드, 공유 또는 재 시청하는 것으로 시작합니다.

더 나은 :이를 통해 마케팅 담당자는 높은 전환 컨텐츠를 리버스 엔지니어링 할 수 있습니다. 조각이 의사 결정자들 사이에서 마켓 내 행동을 지속적으로 신호로 신호한다면, 그것은 단지 귀중한 콘텐츠가 아니라 예측 자산입니다. 그것이 출판과 정밀도의 차이입니다.

이것이 여전히 2025 년에 중요한 이유

2025 년에 구매 여행은 훨씬 더 조각화되었습니다. 이해 관계자는 도달하기가 더 어렵습니다. AI 생성 된 “연구”는 모든 검색을 구름으로 만듭니다. 구매자는 결정이 거의 끝날 때까지 판매 전화를 피합니다.

그것은 당신이 가진 유일한 조기 경고 시스템은 행동입니다. 컨텐츠 상호 작용은 의도 모델에 매핑되었습니다. 이기는 마케팅 담당자는 더 큰 소음을내는 마케팅 담당자가 아닙니다. 그들은 더 열심히 듣는 사람들입니다.

그리고 여기에 헤드 라인이 더 깊은 진실이됩니다. 기술은 단지 판매되는 것이 아니라 누가 구매할 준비가 된 사람을 이해하는 방법입니다. 이러한 맥락에서 마케팅 기술은 판매와 분리되어 있지 않습니다. ~이다 판매.

그렇습니다. TechTarget의 모델은 비싸다. 그러나 추측도 마찬가지입니다.