Google sobre o que vem por aí na pesquisa de IA + 5 correções de estratégia de marketing local

A pesquisa de IA pode transformar uma consulta local ampla em uma solicitação específica: uma empresa com um serviço específico, horário disponível, comodidades adequadas e um local que funcione para o cliente. Uma listagem que fornece apenas um nome e horário de funcionamento pode não responder o suficiente a essa solicitação.

No webinar de 24 de setembro, Google sobre o que vem por aí na pesquisa de IA + 5 correções de estratégia de marketing localCaroline Dissaux do Google, Bonnie White da Adecco e Krystal Taing da Uberall discutiram o que as empresas locais podem oferecer e como equipes multilocais podem manter as informações precisas. Os representantes do Google descreveram pesquisas mais longas e conversacionais e recursos de IA que dividem solicitações complexas em questões relacionadas. O ponto prático de Taing: o trabalho familiar de manter informações locais agora precisa ser mantido em todos os locais.

Por que consultas específicas precisam de melhores dados de localização

Um cliente perguntando se um local próximo oferece um serviço neste fim de semana precisa de mais do que um endereço. Taing disse que as empresas devem tornar as categorias, atributos, serviços, menus, inventário e disponibilidade completos e consistentes em seu site, no perfil da empresa no Google e em outras superfícies relevantes. Consistência não significa cópia idêntica em todos os lugares; isso significa que os clientes e os sistemas de pesquisa não devem encontrar fatos conflitantes.

Taing enquadrou a mudança desta forma: “A maioria de nós já falamos sobre essas coisas há anos. O que é diferente é a escala, a complexidade e a importância de acertar em todos os locais e o que isso significa para os LLMs e para a IA generativa”. (31:19)

Essa distinção é importante para uma rede: uma presença forte em nível de marca não estabelece que cada filial possa atender a uma solicitação específica. Também torna uma auditoria de dados local por local mais útil do que assumir que um perfil nacional representa cada loja.

O que adicionar a um perfil comercial do Google

Dissaux e White recomendaram maneiras de manter as informações do perfil da empresa atualizadas e úteis. Estas são prioridades de conteúdo e precisão, não uma garantia de que a adição de um único campo fará com que uma empresa apareça em uma resposta de IA:

• Publique atualizações, ofertas e eventos relevantes. O Google Posts pode conter detalhes oportunos, incluindo datas de eventos e informações de ofertas. Mantenha a cadência realista para o negócio, em vez de copiar uma programação de mídia social.
• Conecte contas sociais e atualize imagens. Vincule os perfis sociais existentes da empresa ao perfil comercial do Google e atualize fotos ou vídeos quando produtos, espaços ou detalhes sazonais mudarem. Uma conta social para toda a marca ainda pode ser usada quando não existe uma conta específica para um local.
• Forneça menus estruturados ou serviços detalhados quando relevante. As empresas alimentícias podem listar itens do menu, ingredientes e preços atuais, em vez de confiar apenas na foto de um menu enviado pelo cliente. As empresas de serviços devem descrever as suas ofertas e detalhes relevantes nas suas listas de serviços; eles não precisam inventar um cardápio de estilo alimentar.
• Responda aos comentários e mantenha as opções de contato atualizadas. As avaliações podem adicionar um contexto específico do cliente que o próprio perfil da empresa não pode fornecer. Responder também dá às equipes a oportunidade de saber quais experiências ou ofertas precisam de esclarecimento. Quando apropriado, torne o canal de mensagens disponível fácil de encontrar.

O que o público perguntou sobre medição e escala

Nas perguntas e respostas, Taing disse que as visualizações e cliques nas postagens do Perfil da Empresa do Google agora podem ajudar as equipes a avaliar postagens individuais, mas esses números não estabelecem que uma postagem causou visibilidade nas visões gerais de IA ou no modo AI. Ela sugeriu comparar os tópicos das postagens com as perguntas e respostas de IA que uma empresa realmente vê. Dissaux alertou que não existe uma métrica clara que vincule as postagens diretamente à visibilidade da IA.

Para marcas que postam em vários locais, os palestrantes disseram que a mesma promoção pode tecnicamente ser reutilizada, mas os detalhes locais tornam-na mais útil para quem decide para onde ir. Eles também aconselharam adicionar preços somente quando a empresa puder mantê-los precisos; um serviço com preços variáveis ​​pode ser melhor descrito claramente sem números não confiáveis.

O webinar completo sob demanda aborda exemplos de perfis de empresas do Google e a abordagem da Uberall para dimensionar essas verificações. A conclusão mais útil para equipes com muitos locais não é adicionar todos os campos de uma vez, mas dar a cada local um proprietário, uma fonte de verdade e uma maneira de detectar lacunas.

Cinco soluções para colocar em prática

A automação pode ajudar uma equipe central a lidar com o volume, mas Taing argumentou que as pessoas ainda precisam decidir os padrões e exceções: “Isso não significa que um ser humano precise revisar manualmente cada coisa. Você sabe, você pode ter modelos, você pode ter esses elementos, mas isso significa que devem ser os humanos que estabelecem a estratégia, os padrões, as grades de proteção.” (38:29) Use essa divisão de trabalho para transformar a sessão em uma sequência prática:

• Estabeleça uma fonte de verdade para cada local. Horários de auditoria, categorias, atributos, serviços, menus, inventário e detalhes de reservas; corrija conflitos antes de distribuir atualizações.
• Feche a lacuna de revisão. Defina padrões de propriedade e resposta e, em seguida, use o feedback recorrente dos clientes para identificar informações ausentes e problemas específicos do local.
• Localize o conteúdo em grande escala. Reutilize ofertas aprovadas quando apropriado, mas adicione detalhes precisos de vizinhança, serviço, imagem ou localização em vez de distribuir apenas cópias genéricas.
• Automatize com julgamento humano. Deixe os sistemas sinalizarem campos ausentes e atualizações de rotina; exigem revisão humana para políticas, reivindicações sensíveis à marca, reclamações incomuns e exceções.
• Meça no nível do local. Acompanhe um conjunto consistente de perguntas de clientes e respostas de IA para locais e concorrentes individuais e, em seguida, compare essas observações com o envolvimento do perfil e os resultados reais dos negócios ao longo do tempo.