Ezt a bejegyzést az Uberall szponzorálta. A cikkben kifejtett vélemények a szponzor sajátjai.
Kinek kell rendelkeznie az AI-keresés láthatóságával az összes helyszínünkön?
Hozzá kell adnom több AI-eszközt a helyi listák és vélemények kezeléséhez, vagy ez ront a helyzeten?
Amikor a vezető marketingesek 99%-a azt mondja, hogy mesterséges intelligencia-hangszerelési réteget szeretne, a kérdés az, hogy ki vezeti.
Az ideális többhelyes marketing világ az, ahol az ügynöki mesterséges intelligencia kijavítja a duplikált listákat, reagál az ügyfelek véleményére, elemzi a véleményeket, és észreveszi az optimalizálási lehetőségeket, mielőtt a marketinges azt mondaná, hogy „GBP”.
A mai, sokkal kevésbé ideális világban azonban a többhelyes márkájú KPSZ-ek valójában szétválasztott mesterségesintelligencia- és marketingeszközök rétegei, amelyek tisztátalan és tisztázatlan infrastruktúrát hoznak létre.
Ez az infrastruktúra hiánya szinte lehetetlenné teszi a teljes ROI nyomon követését.
Egy tavalyi Uberall-felmérés kimutatta, hogy csak minden negyedik helymarketinges tudja kimutatni a helymarketingnek az értékesítésre gyakorolt hatását.; Fogadni mernék, hogy az AI-eszközök elterjedésének különböző szintjei miatt a felmérés óta ez a probléma nem javult – ha valami, akkor ez súlyosbította.
Az AI megérti, hogy minek kell prioritást adni, és a háttérben megoldja, miközben a csapatok több helyszín marketingjére összpontosítanak. Csökkenti a megtérülési jelentésekkel kapcsolatos türelmetlenséget vagy bizonytalanságot, mivel modellje a valós idejű, tulajdonítható helyteljesítmény megjelenítésére és megjelenítésére épül: foglalások, asztalfoglalások, gyalogos forgalom. A tiszta és világos adatok, amelyekre az érdekelt felek várnak.
A rosszul felszerelt és többrétegű martech szerszámok eredményei borzasztóak a helyi láthatóság szempontjából:
- Az üzleti adatok kezelése platformonként ad hoc módon történik, ami következetlenségeket okoz a kritikus adatokkal
- A vélemények megválaszolatlanok maradnak, vagy szórványosan megválaszolják, ami megtöri az ügyfelek bizalmát és elkötelezettségét
- A helyi oldalak le vannak választva a közösségi és leltári rendszerekről
- A tartalom elavult vagy általános, ami gyengíti a helyi keresési szándék szempontjából való relevanciát
- A webhely teljesítménye prioritás nélküli, ami súrlódásokat okoz a felhasználóknak, a keresőmotoroknak és az AI-robotoknak
A mai igazi ideális világ arról szól, hogy valami értelmet visszahozzunk a helymarketingbe. A keresett mesterséges intelligencia hangszerelési rétegének, a többcsatornás keresési láthatóságnak és a még keresettebb ROI-számoknak a kombinációját fogja biztosítani. A Marketing Főigazgató fogja vezetni.
1. lépés: Döntse el, hogy ki legyen a marketingvezetője
Az érték nem abból származik, ha egyszerűen csatlakoztatja az adatokat egy LLM-hez. A vezetők 89%-a azt mondta, hogy technológiai befektetései nem teljesültek, aminek a legfőbb oka az integráció bonyolultsága.
Ehelyett az összes többhelyes marketingadatot egy hangszerelési rétegbe kell csatlakoztatni, amely megvalósítja a nem egyeztethető kontextustervezési feladatokat, és gondoskodik arról, hogy minden hely adata és jele úgy legyen strukturálva, hogy az ügyfelek a helyi vállalkozások felfedezéséhez használt keresési rendszereket használják.
Valakinek ezt meg kell tennie, és ez a személy lesz az Ön vezető marketingszakembere (CMO). És szerencsére ez a marketing igazgató új evolúciója.
A KPSZ legfontosabb feladatai
A Marketing Főigazgatónak (CMO) kell eldöntenie, hogy mely feladatok igényelnek emberi aláírást. Hol vannak a kompromisszumok? Kié a mesterséges intelligencia felfedezhetősége márka- és helyszinten? Hol tehermentesíthetik csapatukat, és átcsoportosíthatják őket olyan feladatokra, amelyek befolyásolják a bevételt – a hangulatelemzést a műveletek végrehajtható jelentésévé alakíthatják át, vagy olyan tartalmat állíthatnak elő, amely ösztönzi a helyi elkötelezettséget? Ez nem csak egy technológiai történet, hanem egy vezetői történet is.
Azok a piacvezetők, akik igazán szenvedélyesen foglalkoznak azzal, amit több helyen működő márkájukért tesznek, nem akarnak vakon kiszervezni minden egyes feladatot egy AI-ügynökre. Bízni akarnak azokban a teljesítményszámokban és helymarketing-kezdeményezésekben, amelyekről beszámolnak az érdekelt feleknek. És nagy valószínűséggel azt akarják, hogy uralják a számítási költségeket.
Abban az időben, amikor minden marketingszakértőt és minden vezetőt arra ösztönöznek, hogy birtokoljon MI-t, ez gyakran azt jelenti, hogy senki sem birtokolja az eredményt. Az egyszerűsített, mesterséges intelligencia hangszerelési réteggel rendelkező halom megváltoztatja azt, hogy a platform birtokolja a végrehajtást és az elemzést, a CMO birtokolja az átfogó stratégiát, a csapatuk pedig az emberi jóváhagyásokat és a védőkorlátokat.
Erre az alapelvre épül az Uberall ügynöki mesterséges intelligencia, az UB-I: A marketinges továbbra is irányítja az AI kimenetét, nem csak irányítja vagy ösztönzi azt.
Az a KPSZ, amely a megfelelő emberekbe fektet be az ügynöki mesterséges intelligencia irányításához, egy olyan KPSZ, amely a kimenetre, nem pedig az elfogadásra összpontosít.
Próbálja meg ezt manuálisan megtenni 50 helyen:
- Nyissa meg az egyes helyek profilját GBP, Apple, Bing és megfelelő könyvtárakban. Ellenőrizze a formázási következetlenségeket, a hiányzó attribútumokat és a helytelen nyitvatartási időt.
- Készítsen véleményezési választ minden függőben lévő értékeléshez – kezdve a negatívakkal –, amelyek megfelelnek márkája hangvételének és irányelveinek.
- Vizsgálja meg az egyes helyeket, keresve a hiányzó üzleti leírásokat, és készítsen másolatot, amely tükrözi a megfelelő helyi kulcsszavakat és szolgáltatási kontextust.
Ez a napi alapérték. Méretben ez nem fenntartható – pontosan ez az a munkaterhelés, amelyet az UB-I kezel a csapat bejelentkezése előtt.
Az UB-I kezeli a helyi műveletek mennyiségét és sebességét, amellyel egyetlen emberi csapat sem tud fenntartható módon megfelelni, miközben megjelöl mindent, ami emberi döntést igényel a cselekvés előtt. Egy adott napon ez azt jelenti:
- A mesterséges intelligencia által generált válaszok megfogalmazása az összes függőben lévő értékeléshez a szigorú márkairányelvek szerint, először a negatív vélemények előtérbe helyezésével.
- A név és cím formázásának korrekciója az egyes könyvtárak követelményei szerint, a szinkronizálási hibák megelőzése és a láthatóság elnyomása.
- Hiányzó vállalkozásleírások, attribútumok és rendkívüli nyitvatartás létrehozása helyadatokból
A csapat azért jelentkezik be, hogy jóváhagyja, nem pedig azért, hogy felfedezze, mi hibázott. Ezek mindegyike kontextus tervezés a gyakorlatban – így a helyadatok mind emberi, mind mesterséges intelligencia által vezérelt kereséshez használhatók, olyan léptékben, amelyet egyetlen csapat sem képes manuálisan kezelni.
Ahogy Shawn Kanungo, világszerte elismert innovációs stratéga mondja: „Nem azok a cégek nyernek, amelyeket figyelek, akik optimalizálják a meglévő munkafolyamatok ROI-ját. Ők azok, akik ügynököket használnak olyan dolgok elvégzésére, amelyek korábban bármi áron lehetetlenek voltak.” A helyi marketingfeladatok hatékony összehangolása több helyen mindig is lehetetlen volt – és ez a hangszerelési réteg pontosan az, amit a vezető marketingszakemberek 99%-a „értékesnek” vagy „nagyon értékesnek” mond az Uberall felmérése szerint.
A sokcsatornás jelenlétet kezelő mesterséges intelligencia-hangszerelési réteg megvalósításának valódi értéke nem a meglévő helyi marketing munkafolyamatok hatékonyságának optimalizálása, hanem az, hogy lehetővé tesszük azt, amit a marketingesek egy nyolcórás munkanap alatt nagy méretekben elértek. Az a munkateher, amelyet a több helyen működő márkák piacvezetőinek és elnökhelyetteseinek 61%-a jelenleg „összetettnek” vagy nagyon „összetettnek” ír le – az AI láthatóságának nyomon követése, a helyadatok és listák kezelése, az értékelések megfigyelése és reagálása, valamint a helyi tartalmak közzététele a közösségi médiában.
2. lépés: Forduljon el az új AI keresésétől a keresés láthatóságának visszaállításáig
Ahogy én látom, az a megoldás, amit a KPSZ-ek meg akarnak valósítani, hogy leszámolják a ROI-t terhelő felfedező AI projekteket, és a velük való működésre összpontosítanak. Mert a jó működésből származó nyeremény vonzó a több helyen működő márkák számára, akiknek gyorsan kell dolgozniuk a csökkenő forgalom helyreállításán a nulla kattintásos keresések közepette.
A jelentések azt mutatják, hogy a márkák bevétele növekszik, mivel az ügyfelek az AI-keresés révén fedezik fel őket – az Adobe jelentése szerint a kiskereskedelmi szegmens látogatásonkénti bevétele 254%-kal nőtt. Nem csoda, hogy az érdekelt feleket minden eddiginél jobban érdekli a SEO és a GEO teljesítménye.
Képzeljünk el egy több helyszínen működő márkát egy 200 szobás épületként, amelyek mindegyike saját partit rendez. A bútorok nem változtak, a falak nem változtak, az infrastruktúra nem változott – de van az épületnek egy új bejárata, amely úgy tűnik, egy rövid út a szándékosan téged kereső vendégek számára. A többi bejárat is használatban van. Minden egyes szobán keresztül szeretné maximalizálni a hozzáférést, hogy többen megtalálják a megfelelő szobát, jól érezzék magukat, és visszatérjenek a következőhöz. Nem kell felvenni valakit, aki kézzel hozza a vendégeket minden bejárathoz. Befektet a technológiába, hogy olyan jeleket állítson elő, amelyek elvégzik a munkát Ön helyett, így csapata a helyiségekben tapasztalható élményre összpontosíthat.
A kontextus tervezése az, ami ezeket a jeleket felépíti. Ez az, amikor a mesterséges intelligencia meg tudja szervezni, hogy a márkák hogyan teszik digitális lábnyomukat gépileg olvashatóvá, következetesen pontossá, több felületen technikailag felfedezhetővé, kontextuálisan relevánssá és társadalmilag validálhatóvá – anélkül, hogy az egyéneknek a technológiai halmazból származó betekintések rétegeit kellene meghámozniuk.
A helyteljesítmény-optimalizálás (LPO) 4 pillérének megvalósítása
Ha a láthatóság bármely keresési vagy marketingcsatornán javul, a helyteljesítmény minden más pillére javul: az elköteleződés, a hírnév és a konverzió. Ez a Location Performance Optimization (LPO) négy pillére, egy bevétel-első keretrendszer, amelyről a brightonSEO-n beszéltem 2025 októberében. Az LPO összekapcsolja a márka digitális jelenlétét a kereskedelmi eredményekkel azáltal, hogy aktiválja a helyadatokat és jeleket a teljesítménypilléreken keresztül:
- Láthatóság: Minden hely pontosan megjelenik az összes releváns felfedezési felületen (webhely, Google, Apple, Yelp, Bing, iparági címtárak).
- Hírnév: A bizalmat az értékelések, a rendszeres értékelések és a vásárlói döntések erősítik.
- Eljegyzés: A helyi tartalom – bejegyzések, fotók, ajánlatok – új üzleti tevékenységet és relevanciát jelez a nagy szándékú ügyfelek számára.
- Átalakítás: Az ügyfelek egyértelmű lépéseket tehetnek – foglalásokat, útvonalterveket és kattintással hívhatnak.
Egy mesterséges intelligencia-ügynök, amely ezeket az LPO-intézkedéseket hajtja végre, hogy több ügyfelet vonzzon, új közönséget érjen el és befolyásolja a bevételt, nem feltárás. Ez egy kemény megtérülési munkafolyamat, amely kifizetődik a programért; ők a kulcsfontosságú réteg, amely helyreállítja és növeli a keresés láthatóságát, az ügyfelek megszerzését és megtartását.
Tehát amikor a testület a mesterséges intelligencia megtérüléséről és a helyi marketingteljesítményről kérdezi, ez az új KPSZ nem csak az AI alkalmazását mutatja be; indokolják a mesterséges intelligencia befektetését, hogy továbbra is finanszírozzák működésüket. A valós ROI-t mérő márkák és a bonyolult helyi marketingcsomagjaik miatt elfoglalt vagy színlelő vállalatok közötti szakadék nagyobb, mint valaha.
Hogyan válthatunk át az AI-kísérletekről a ROI-vezérelt műveletekre
EY leírta azt a pillanatot, amelyben jól vagyunk: a hangulattól az érték felé haladunk. A „vibe” fázis az volt, hogy minden vállalat felfedezte a mesterséges intelligenciát – kísérletezett, kísérletezett, számítási költségeket halmozott fel, technológiát rétegzett – és vagy még mindig ebben a fázisban van, vagy azzal a frusztrációval zárta, hogy nem tudja, hogyan juthat el valódi, számszerűsíthető hozamig.
A több helyen működő márkák marketingvezetőinek, mint például a Chief Marketing Orchestrator, olyan ügynöki mesterséges intelligencia által vezérelt halmokat kell elfogadniuk és irányítaniuk, amelyek kevésbé feltáró jellegűek és jobban megtérülést vezérelnek. Ezek értelmes, egyszerűsített halmok, amelyek lehetővé teszik a csapatok számára, hogy olyan dolgokat hajtsanak végre, amelyekre korábban nem volt lehetőség, például bejelentkezni a javítások jóváhagyására, nem pedig arra, hogy felfedezzék vagy rangsorolják a hibás dolgokat. És ez a jóváhagyás nem biztos, hogy megtörténik, mielőtt egy marketingszakember kimondaná, hogy „GBP”, de ez a hangszerelési réteg – a hozzáadott mesterséges intelligencia –, akit a vezető marketingszakemberek és vezetők keresnek.
Ismerje meg, hogyan használhatja az Uberall UB-I ügynökét a többhelyes marketinghez a műveleteihez
