61% dos CMOs dizem que o marketing local é muito complexo: aqui está a solução

Este post foi patrocinado pela Uberall. As opiniões expressas neste artigo são de responsabilidade do patrocinador.

Quem deve possuir a visibilidade da pesquisa de IA em todos os nossos locais?

Devo adicionar mais ferramentas de IA para gerenciar listagens e avaliações locais ou isso está piorando a situação?

Quando 99% dos profissionais de marketing seniores dizem que desejam uma camada de orquestração de IA, a questão é quem a lidera.

O mundo ideal do marketing multilocal é aquele em que a IA de agência corrige listagens duplicadas, responde às avaliações dos clientes, analisa o sentimento e identifica oportunidades de otimização antes que o profissional de marketing possa dizer “GBP”.

No entanto, o que os CMOs de marcas com vários locais realmente têm, no mundo muito menos ideal de hoje, são camadas de IA e ferramentas de marketing desarticuladas, criando uma infraestrutura impura e pouco clara.

Esta falta de infraestrutura torna quase impossível acompanhar o ROI geral.

Uma pesquisa da Uberall no ano passado revelou que apenas cerca de 1 em cada 4 profissionais de marketing local consegue mostrar o impacto de seu marketing local nas vendas; Aposto que, com vários níveis de adoção de ferramentas de IA desde aquela pesquisa, esse problema não melhorou – na verdade, foi exacerbado por ele.

A IA entende o que precisa ser priorizado e resolve isso em segundo plano, enquanto as equipes se concentram no marketing para vários locais. Ele elimina a impaciência ou a incerteza em torno dos relatórios de ROI porque seu modelo se baseia na entrega e visualização do desempenho do local atribuível em tempo real: reservas, reservas de mesa, tráfego de pedestres. Os dados limpos e claros que as partes interessadas esperam.

Os resultados de ferramentas Martech mal equipadas e em camadas são desanimadores para a visibilidade local:

• As listagens de empresas são gerenciadas ad hoc por plataforma, criando inconsistências com dados críticos
• As avaliações ficam sem resposta ou são respondidas esporadicamente, quebrando a confiança e o envolvimento do cliente
• As páginas locais estão desconectadas dos sistemas sociais e de inventário
• O conteúdo está desatualizado ou genérico, enfraquecendo a relevância para a intenção de pesquisa local
• O desempenho do site é despriorizado, causando atrito para usuários, mecanismos de pesquisa e rastreadores de IA

O verdadeiro mundo ideal de hoje consiste em trazer algum sentido de volta à pilha de marketing de localização. Ele fornecerá uma combinação da tão procurada camada de orquestração de IA, visibilidade de pesquisa omnicanal em locais e números de ROI ainda mais procurados. É o Orquestrador Chefe de Marketing quem irá liderá-lo.

Etapa 1. Decida quem será seu orquestrador-chefe de marketing

O valor não virá simplesmente de inserir dados em um LLM. 89% dos líderes afirmaram que os seus investimentos em tecnologia não foram totalmente concretizados, sendo a complexidade da integração a principal razão.

Em vez disso, trata-se de conectar todos os seus dados de marketing de vários locais a uma camada de orquestração que implementa as tarefas inegociáveis ​​de engenharia de contexto, garantindo que os dados e sinais de cada local sejam estruturados para qualquer sistema de pesquisa que os clientes estejam usando para descobrir empresas locais.

Alguém precisa fazer isso, e essa pessoa se torna seu Orquestrador Chefe de Marketing (CMO). E, felizmente, é uma nova evolução de um Diretor de Marketing.

As principais responsabilidades de um CMO

O Orquestrador Chefe de Marketing (CMO) deve decidir quais tarefas exigem aprovação humana. Onde estão as compensações? Quem é o proprietário da descoberta de IA em nível de marca e localização? Onde eles podem aliviar sua equipe da carga de trabalho operacional e realocá-la para tarefas que influenciam a receita — transformando a análise de sentimento em relatórios acionáveis ​​para operações ou produzindo conteúdo que impulsione o envolvimento local? Não é apenas uma história de tecnologia, mas também uma história de liderança.

Qualquer CMO que seja verdadeiramente apaixonado pelo que faz pela sua marca multilocal não quer terceirizar cegamente cada tarefa para um agente de IA. Eles querem confiar nos números de desempenho e nas iniciativas de marketing de localização que estão reportando às partes interessadas. E provavelmente querem se sentir no controle dos custos de computação.

Numa altura em que todos os profissionais de marketing e todos os líderes são incentivados a possuir a IA, isto muitas vezes significa que ninguém é dono do resultado. Uma pilha simplificada com uma camada de orquestração de IA muda isso, pois a plataforma é dona da execução e análise, o CMO é dono da estratégia abrangente e sua equipe é dona das aprovações humanas e das proteções.

Este é o princípio sobre o qual a IA agente da Uberall, UB-I, se baseia: o profissional de marketing permanece no controle – governando a produção da IA, e não apenas orientando ou estimulando-a.

Um CMO que investe nas pessoas certas para governar a IA agente é um CMO focado na produção, não na adoção.

Tente fazer isso manualmente em 50 locais:

1. Abra o perfil de cada local em GBP, Apple, Bing e diretórios relevantes. Verifique se há inconsistências de formatação, atributos ausentes e horários incorretos.
2. Elabore uma resposta de avaliação para cada avaliação pendente – começando pelas negativas – de acordo com o tom e as diretrizes da sua marca.
3. Audite cada local em busca de descrições de negócios ausentes e gere textos que reflitam as palavras-chave locais e o contexto de serviço corretos.

Essa é a linha de base diária. Em escala, é insustentável – que é exatamente a carga de trabalho que o UB-I gerencia antes de a equipe fazer login.

O UB-I lida com o volume e a velocidade das operações locais que nenhuma equipe humana pode igualar de forma sustentável em escala, ao mesmo tempo que sinaliza qualquer coisa que exija julgamento humano antes de agir. Em qualquer dia, isso significa:

1. Elaboração de respostas geradas por IA para todas as avaliações pendentes, de acordo com diretrizes rígidas da marca, priorizando primeiro as avaliações negativas.
2. Correção da formatação de nomes e endereços de acordo com os requisitos de cada diretório, evitando falhas de sincronização e supressão de visibilidade.
3. Gerando descrições de negócios, atributos e horários especiais ausentes a partir de dados de localização

A equipe faz login para aprovar, não para descobrir o que está quebrado. Cada um deles é engenharia de contexto na prática – tornando os dados de localização utilizáveis ​​tanto para pesquisas humanas quanto para pesquisas baseadas em IA, em uma escala que nenhuma equipe pode gerenciar manualmente.

Como afirma o estrategista de inovação mundialmente reconhecido Shawn Kanungo: “As empresas que estou observando vencer não são aquelas que otimizam o ROI dos fluxos de trabalho existentes. São eles que usam agentes para fazer coisas que antes eram impossíveis a qualquer preço.” A orquestração eficiente de tarefas de marketing local em vários locais sempre foi impossível em escala – e essa camada de orquestração é exatamente o que 99% dos profissionais de marketing seniores dizem que seria “valiosa” ou “muito valiosa”, de acordo com uma pesquisa da Uberall.

O verdadeiro valor aqui na implementação de uma camada de orquestração de IA para gerenciar a presença omnicanal não é otimizar a eficiência dos fluxos de trabalho de marketing locais existentes – é permitir o que era impossível para os profissionais de marketing alcançar em escala em um dia de trabalho de oito horas. A carga de trabalho que 61% dos CMOs e VPs de marcas com vários locais descrevem atualmente como “complexa” ou muito “complexa” – rastrear a visibilidade da IA, gerenciar dados e listagens de localização, monitorar e responder a avaliações e postar conteúdo local nas redes sociais.

Etapa 2. Passar da localização de uma nova IA para a restauração da visibilidade da pesquisa

A meu ver, a solução que os CMOs vão querer implementar é eliminar os projetos exploratórios de IA que oneram o ROI e concentrar-se em operar com eles. Porque o prêmio resultante de uma boa operação é atraente para marcas com vários locais, que precisam trabalhar rapidamente para restaurar o declínio do tráfego em meio a pesquisas sem clique.

Os relatórios indicam que a receita das marcas está aumentando à medida que os clientes as descobrem por meio da pesquisa de IA – a Adobe relata um aumento de 254% na receita por visita para o segmento de varejo. Não é de admirar que as partes interessadas estejam mais interessadas no desempenho de SEO e GEO do que nunca.

Vamos imaginar uma marca com vários locais como um prédio com 200 quartos, cada um realizando sua própria festa. Os móveis não mudaram, as paredes não mudaram, a infraestrutura não mudou — mas há uma nova entrada no prédio, que parece ser um atalho para os hóspedes que procuram você intencionalmente. As outras entradas também ainda estão em uso. Você deseja maximizar o acesso a cada um deles para que mais pessoas encontrem o quarto certo, se divirtam e voltem para o próximo. Você não contrata alguém para trazer convidados manualmente para cada entrada. Você investe em tecnologia para colocar sinalizadores que fazem o trabalho para você, para que sua equipe possa focar na experiência dentro das salas.

A engenharia de contexto é o que constrói esses sinais. É quando a IA pode orquestrar como as marcas tornam sua pegada digital legível por máquina, consistentemente precisa, tecnicamente detectável em múltiplas superfícies, contextualmente relevante e socialmente validada – sem que os indivíduos precisem descascar camadas de insights de pilha de tecnologia.

Implemente os 4 pilares da otimização de desempenho de localização (LPO)

Se a visibilidade em qualquer canal de pesquisa ou marketing melhorar, todos os outros pilares de desempenho de localização melhorarão: engajamento, reputação e conversão. Estes são os quatro pilares da Otimização de Desempenho de Localização (LPO), uma estrutura que prioriza a receita sobre a qual falei na BrightonSEO em outubro de 2025. LPO conecta a presença digital de uma marca a resultados comerciais, ativando dados e sinais de localização através destes pilares de desempenho:

• Visibilidade: Cada local é representado com precisão em todas as superfícies de descoberta relevantes (site, Google, Apple, Yelp, Bing, diretórios do setor).
• Reputação: A confiança é reforçada por meio de classificações, análises regulares e resolução do cliente.
• Noivado: O conteúdo local – postagens, fotos, ofertas – sinaliza novas atividades comerciais e relevância para clientes altamente interessados.
• Conversão: Os clientes podem tomar medidas claras: reservas, rotas e clique para ligar.

Um agente de IA que implementa essas medidas de LPO para atrair mais clientes, alcançar novos públicos e influenciar receitas não é exploração. É um fluxo de trabalho com alto ROI que paga pelo programa; eles são a camada crucial que restaura e aumenta a visibilidade da pesquisa, aquisição e retenção de clientes.

Portanto, quando o conselho pergunta sobre o ROI da IA ​​e o desempenho do marketing local, esse novo CMO não demonstra apenas a adoção da IA; eles justificam o investimento em IA para continuar a financiar as suas operações. A lacuna entre as marcas que medem o ROI real e as empresas que fingem fazê-lo – ou que estão preocupadas com as suas complexas pilhas de marketing local é maior do que nunca.

Como mudar de experimentos de IA para operações baseadas em ROI

A EY descreveu bem o momento em que nos encontramos: passar da vibração ao valor. A fase de “vibe” consistia em todas as empresas explorarem a IA – experimentando, testando, acumulando custos de computação, aumentando a sua pilha de tecnologia – e ou ainda estando nessa fase ou tendo-a concluído com a frustração de não saber como progredir para retornos reais e quantificáveis.

Os líderes de marketing em marcas com vários locais, como o Orquestrador Chefe de Marketing, devem adotar e governar pilhas alimentadas por IA de agentes que sejam menos exploratórias e mais orientadas para o ROI. São pilhas sensatas, simplificadas e que permitem que as equipes façam coisas que antes não eram possíveis, como fazer login para aprovar correções, e não para descobrir ou priorizar o que está quebrado. E essa aprovação pode não acontecer antes que um profissional de marketing possa dizer “GBP”, mas é a camada de orquestração – a IA adicional – que os profissionais de marketing e líderes seniores estão procurando.

Descubra como usar o agente UB-I da Uberall para marketing multilocal para suas operações

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Créditos da imagem

Imagem em destaque: Imagem de Uberall Brand Studio. Usado com permissão.