NYT vs Perplexity: mida see tähendab SaaS-turundusele

New York Timesi hagi Perplexity vastu pole lihtsalt meediatööstuse järjekordne vaidlus. See on signaal, et AI-põhise sisuotsingu ja -loomise „toormaterjal“ (ehk interneti tekstid) on muutumas kallimaks, rangemalt kontrollitavaks ja lepingutega piiratumaks.

Eesti idufirmade ja SaaS-ettevõtete turunduses tähendab see üht väga praktilist asja: AI abil turundussisu tootmine ei ole enam ainult töövoo küsimus, vaid ka riskijuhtimise küsimus. Kui su tiim kasutab LLM-e (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini jt), siis on aeg teha endale selgeks, kust „teadmised“ tulevad, kuidas neid väljundis kasutada ja millal võib tekkida autoriõiguse probleem.

See postitus on osa sarjast „Tehisintellekt idufirmade ja SaaS-ettevõtete turunduses“. Siin panen NYT vs Perplexity loo konteksti ja toon turundajale välja konkreetsed sammud, kuidas 2026. aastasse minna nii, et AI annab kiirust, mitte peavalu.

Mis NYT vs Perplexity kaasusest tegelikult oluline on?

Oluline pole ainult see, kes kohtus võidab, vaid see, et kohtuvaidlused muutuvad AI-ettevõtetele ja nende kasutajatele uueks normaalsuseks. Suured kirjastajad kasutavad hagisid läbirääkimisvahendina, et suruda läbi litsentsilepinguid, mis kompenseeriksid sisu loojatele nende materjali kasutamist.

Praktiline tähendus turundusele:

• AI otsing/answer engine (nagu Perplexity) konkureerib otse kirjastajate ärimudeliga: kasutaja saab vastuse ilma originaallugu avamata.
• Kirjastajate „valu“ pole ainult treenimine, vaid ka väljundi käitumine: kokkuvõtted, tsitaadid, parafraasid, mis võivad asendada originaali.
• Mida rohkem tekib litsentsidiile, seda rohkem jaguneb turg kaheks: litsentsitud allikatega AI vs hall tsoon.

Kui sa juhid SaaS-i turundust, siis sinu probleem pole „kas ma olen kirjastaja“. Sinu probleem on: kas minu turundustiimi töövood sõltuvad tööriistadest, mille sisendallikad ja kasutustingimused võivad homme muutuda?

Miks see on just praegu (detsember 2025) eriti aktuaalne?

2025. aasta lõpp on paljudes ettevõtetes eelarve, lepingute ja tööriistapargi „kinnilöömise“ aeg. Samal ajal on AI-tööriistade turg stabiliseerumas: suuremad ostjad küsivad üha sagedamini:

• kas tööriist on ettevõtte kasutuseks ohutu,
• kas andmed jäävad konfidentsiaalseks,
• kas sisu tootmisel tekib IP-risk,
• milline on vendor’i õiguslik positsioon.

Teisisõnu: AI turunduses liigub „katsetamisest“ protsessini. Ja protsess vajab reegleid.

Autoriõigus vs AI turunduses: kus SaaS-tiim tegelikult komistab?

Kõige sagedasem probleem pole LLM-i „treenimine“, vaid turundaja igapäevased harjumused. Näen (ja olen näinud) samu mustreid uuesti ja uuesti.

1) „Kirjuta mulle sama, aga paremini“ konkurendi artikli põhjal

See on riskantne kahel põhjusel:

• Sa juhendad mudelit tuletama väljundit konkreetsest kaitstud tekstist.
• Väljund võib tulla välja liiga sarnane (struktuur, näited, väljendid), eriti kui sisend on detailne.

Turunduse seisukohalt on see ka laisk: sa ei ehita oma „thought leadership’i“, vaid imiteerid teiste oma.

2) Perplexity-st või sarnasest tööriistast copy-paste faktid ilma kontrollita

Answer engine’id annavad „ilusad“ kokkuvõtted. Aga kui sa paned need oma blogisse ilma:

• allika tegeliku kontrollita,
• faktide verifitseerimiseta,
• ja ilma selge eristuseta, mis on sinu seisukoht,

siis riskid korraga õigusliku, maine- ja kvaliteediprobleemiga. Kvaliteediprobleem tapab konversiooni kiiremini, kui keegi kohtusse jõuab.

3) AI loodud tekst, mis kõlab nagu ajaleheartikkel

Kui su brändihääl hakkab matkima uudisstiili (lühikesed faktiplokid, neutraalne toon, „allikate järgi“), siis:

• lugeja tajub seda kui ümberjutustust,
• väärtus on madal,
• ja sa lähed otsesesse konkurentsi kirjastajatega, kelle sisu ongi uudis.

SaaS-turunduses töötab paremini praktiline, kogemuspõhine ja arvamusega sisu.

Snippet-worthy reegel: Kui AI tekst ei sisalda sinu ettevõtte kogemust, numbreid, protsessi või seisukohta, siis see pole veel turundussisu — see on taustamaterjal.

Mida see tähendab Eesti idufirmadele: „litsentsitud sisu“ tuleb turundusstack’i

Minu prognoos: 2026. aastal muutub „litsentsitud andmekiht“ sama tavaliseks nagu analüütika või CRM. See võib tulla eri kujul:

• AI tööriistad, mis reklaamivad selgelt, et nad kasutavad litsentsitud korpuseid
• meediamajade või andmebaaside paketid (nt tööstusraportid, teaduslikud kokkuvõtted), millele sul on leping
• ettevõttesisene „knowledge base“, mida LLM kasutab (RAG), nii et väljund põhineb sinu dokumentidel

Eesti SaaS-idele on see tegelikult hea uudis, sest me ei pea võitma sisu hulgas. Me võidame selguses ja protsessis.

Praktikas: kuidas „AI + autoriõigus“ lahendada turundustiimis

Siin on tööraamistik, mis töötab isegi väikese tiimi puhul.

1) Eralda kolm sisu tüüpi

1. Oma sisu: case study’d, webinarid, klienditoe korduvad küsimused, toodete changelog’id, müügikõnede insight’id.
2. Avalik taust: üldised mõisted, standardid, definitsioonid, mitte-kaitstud faktid.
3. Kaitstud tekstid: artiklid, raportid, blogipostitused (sh konkurentide omad), raamatud.

Reegel: AI võib aidata sul mõelda ja struktureerida, aga „kaitstud tekstide“ puhul ära kasuta neid sisendina viisil, mis juhib jäljendamiseni.

2) Kasuta RAG-i omaenda andmetega (mitte interneti ümberjutustust)

Kui sa ehitad turundussisu AI abil, siis kõige kindlam tee on lasta mudelil töötada:

• tootemanuaalide,
• hinnastuse ja positsioneerimise dokumentide,
• kliendiuuringute,
• NPS-kommentaaride,
• müügitiimi märkmete,
• ja varasemate kampaaniate tulemuste

põhjal.

See annab kaks eelist korraga: autentsus ja madalam autoriõiguse risk.

3) Loo „tsitaadi- ja parafraasipoliitika“

Turundajale peab olema lihtne.

• Kui kasutad otsest tsitaati, tee see äratuntavalt tsitaadina ja hoia lühike.
• Ära ehita postitust üles ühe konkreetse artikli struktuurile.
• Kui AI annab lause, mis kõlab liiga „ajalehelikult“, kirjuta see ümber oma häälega.

Sisuline eesmärk: lisa interpretatsioon, lisa kogemus, lisa protsess.

4) Tee kiire „sarnasuse kontroll“ kõrge riskiga tekstidele

Kui kirjutad lehe, mis on:

• konkurendi võrdlus,
• „ultimate guide“ stiilis suur postitus,
• või turu kokkuvõte (kus on kiusatus tsiteerida palju allikaid),

siis tee enne avaldamist vähemalt üks kontroll:

• kas lõigud on liiga üldised ja sarnased sellele, mida turul juba on,
• kas mõni lõik kõlab nagu ümberjutustus,
• kas sul on oma näide või number igas põhiosas.

See ei ole paranoia. See on kvaliteedikontroll.

AI turunduses: eetiline kasutus on lõpuks ka parem strateegia

Eetiline AI sisu tootmine ei ole „moraaliloeng“ — see on konkurentsieelis. Miks?

• Sa ei sõltu sellest, kas homme keeratakse kraan kinni (API tingimused, litsentsid, kohtuvaidlused).
• Sa ehitad brändi, mis ei kõla nagu kümme teist SaaS-i.
• Sa saad paremad konversioonid, sest sisu peegeldab päris teadmisi.

Näide, mis töötab Eesti SaaS-ides (ja miks)

Oletame, et sul on B2B SaaS, mis müüb finants- või HR-tarkvara mitmele turule. Klassikaline „AI blogimine“ looks 20 artiklit teemadel „Mis on palgaarvestus?“ või „Kuidas valida ERP?“ — ja need upuvad SERP-i.

Parem lähenemine:

• Võta 30 kliendikõne märkmeid ja lase AI-l leida korduvad mustrid.
• Tõsta sealt 5 kõige valusamat probleemi (nt „andmete sünk läheb katki kuu lõpus“, „läbivaatuse protsess on liiga manuaalne“).
• Kirjuta postitused stiilis: „Kuidas me vähendasime X protsessi käsitööd Y%“ (isegi kui Y on konservatiivne ja selgelt raamitud).

See on sisu, mida kirjastajalt ei saa. See on sinu.

KKK: mida turundusjuhid praegu küsivad (ja ausad vastused)

Kas AI-ga kirjutatud blogipostitus võib rikkuda autoriõigust?

Jah. Kui sa annad sisendiks kaitstud teksti ja palud selle põhjal „sama“ luua, või kui väljund on sisuliselt tuletis, siis risk kasvab. Ohutu ei tähenda „AI kirjutas“; ohutu tähendab, et sul on oma originaalne panus ja sa ei kopeeri kaitstud väljendust.

Kas faktid on autoriõigusega kaitstud?

Üldised faktid ei ole tavaliselt kaitstud, aga faktide valik, esituse struktuur ja sõnastus on. Turunduses tekib probleem siis, kui kopeerid mitte fakti, vaid selle „pakendi“.

Kas peaksime Perplexity-t või teisi answer engine’e turunduses vältima?

Ei pea vältima. Aga kasuta neid nagu uurimisassistenti, mitte nagu copywriter’it.

• Uurimiseks: jah.
• Teksti lõplikuks avaldamiseks: ainult siis, kui lisad oma kogemuse, kontrollid allikad ja kirjutad oma häälega.

Mida teha järgmise 30 päevaga (praktiline plaan)

Kui sa tahad 2026. aastasse minna kindlama tundega, tee need sammud:

1. Kaardista tööriistad: millised AI tööriistad su tiim päriselt kasutab (sh „varjatud“ isiklikud kontod).
2. Kirjuta 1-leheküljeline AI sisu reeglistik: mis on lubatud sisend, mis on keelatud, kuidas tsitaate käsitleda.
3. Ehita „oma teadmuse“ kaust: parimad müügi- ja kliendiinsight’id, toote-KKK, positsioneerimise dokumendid.
4. Tee 2 pilootartiklit RAG-põhiselt: vali teemad, kus sul on oma andmeid.
5. Mõõda mõju: orgaaniline liiklus, demo-broneeringud, time-on-page, müügitiimi tagasiside.

See on väike pingutus võrreldes sellega, kui pead hiljem sisu maha võtma või brändi usaldust taastama.

Kus see kõik maandub Eesti SaaS-turunduse pildis?

NYT vs Perplexity vaidlus kiirendab üht trendi: AI-sisu ökosüsteem liigub „kõik on vabalt“ mõtteviisist lepingute ja litsentside ajastusse. Turundajale on see ebamugav ainult siis, kui su strateegia põhineb ümberjutustusel.

Kui su strateegia põhineb oma andmetel, oma kogemusel ja selgel positsioneerimisel, siis on sul hoopis eelis. Ja ausalt, see ongi see tase, mida B2B SaaS-is ostjad ootavad.

Kui tahad, võid võtta ühe oma olemasoleva blogipostituse ja küsida tiimilt lihtsa küsimuse: kas see tekst oleks väärt lugemist ka siis, kui Google ja AI kokkuvõtted kaoksid ära? Kui vastus on „ei“, siis tead, mida 2026. aastal parandada.