admin 
Ankstesniame „Search Engine Journal“ straipsnyje pristačiau prekės ženklo suverenumo koncepciją: mintį, kad neturi būti geresnio tiesos šaltinio apie jūsų verslą ir produktus nei jūs. Skaitytojų atsakymai tiek tiesiogiai, tiek „LinkedIn“ patvirtino tai, ką jau kurį laiką įtariau. Dauguma organizacijų supranta, kodėl prekės ženklo suverenitetas yra svarbus, tačiau jų tiesioginis klausimas yra daug praktiškesnis:
Kaip kuriate ir palaikote prekės ženklo suverenitetą?
Atsakymas yra ne pridėti daugiau schemos žymėjimo, skelbti daugiau turinio ar įdiegti naujausią AI protokolą. Tos technologijos yra svarbios, bet tai tik įgyvendinimo pasirinkimai. Prekės ženklo suverenitetas iš esmės yra organizacinis pajėgumas, pagrįstas jūsų žinių kokybe, išsamumu, valdymu ir prieinamumu.
Dirbtiniam intelektui vis labiau tampant tarpininku tarp įmonių ir klientų, organizacijos turi pakeisti savo mąstymą nuo puslapių optimizavimo prie atsakingų atsakymų.
Naujas konkurencinis pranašumas nėra turinys; Tai Pasitikėjimas
Tradicinė paieška apdovanojo svetaines, kurios buvo autoritetingos, svarbios ir techniškai prieinamos. AI sistemos veikia skirtingai.
Kai klientas klausia: „Koks čiužinys yra geriausias šoniniam miegamajam, kuris miega karštai? arba „Kuris visureigis geriausiai tinka vilkti kelioninę priekabą? AI neieško puslapio su geriausiu raktinių žodžių optimizavimu. Ji renka atsakymą iš turimų įrodymų.
Kiekviena rekomendacija reiškia pasitikėjimo sprendimą. AI įvertina struktūrizuotą informaciją, produktų atributus, ryšius, apžvalgas, dokumentus, vietos informaciją, ekspertų nuorodas ir daugybę kitų signalų, prieš nuspręsdamas, kuriuos prekės ženklus verta įtraukti.
Tai sukuria svarbų strategijos pokytį. Organizacijos nebekonkuruoja vien tam, kad rastų. Jie konkuruoja, kad pateiktų didžiausią patikimumo įrodymą. To pasitikėjimo negalima sukurti naudojant protingus raginimus ar agresyvų optimizavimą. Jis turi būti uždirbtas per informacijos kokybę.
Daugelis organizacijų turi produktų duomenis. Nedaugelis turi sprendimų duomenis
Viena vertingiausių pastarojo darbo pamokų buvo DI paruoštų produktų žinių kaupimas plataus vartojimo prekių mažmenininkui. Kaip ir daugelis įmonių, jos jau turėjo išsamią informaciją apie gaminius. Jų puslapiuose buvo nurodytos kainos, matmenys, medžiagos, garantijos, prieinamumas ir standartiniai atributai, reikalingi el. prekybai. Produkto schema tiksliai atspindėjo didelę šios informacijos dalį, todėl ją buvo lengva atskleisti naudojant naujus protokolus, tokius kaip MCP ir UCP.
Techniniu požiūriu įgyvendinimas buvo laikomas sėkmingu. Tačiau iš kliento perspektyvos kažko svarbaus vis tiek trūko. Vartotojai retai pradeda savo pirkimo kelionę klausdami apie ritės skaičių arba čiužinio aukštį. Vietoj to jie užduoda klausimus, atspindinčius jų sprendimo procesą.
Jie nori sužinoti, ar čiužinys miega vėsiai, ar tinka šoniniams miegamiesiems, ar mažina pečių spaudimą, ar yra finansavimas, ar siūlomas pristatymas jų vietovėje ir, ko gero, svarbiausia, kaip jis lyginamas su konkuruojančiais produktais, kuriuos jau svarsto.
Tie atsakymai dažnai yra kažkur organizacijos viduje ir paprastai pasklinda keliuose puslapiuose ir produktų konfigūratoriuose. Jie gali būti rodomi vidinėje mokymo medžiagoje, klientų aptarnavimo pokalbiuose, pardavimo literatūroje, pirkimo vadovuose arba parduotuvės partnerių patirtimi. Deja, jie retai suskirstomi į struktūrizuotą, autoritetingą žinių rinkinį, kurį AI sistemos gali drąsiai vartoti.
Rezultatas yra tai, kad dirbtinis intelektas dažnai remiasi tolesniais mažmenininkais, apžvalgų svetainėmis ir palyginimo svetainėmis, kurios jau sutvarkė šią informaciją pagal kliento sprendimo procesą.
Ironiška, bet daugelis prekių ženklų tampa mažiau autoritetingi savo gaminių atžvilgiu nei juos parduodančios įmonės.
Klientai jau pasakoja, ko trūksta
Prieš keletą metų pateikiau modelį, rodantį, kaip įmonė uždirbo 6,8 mln. USD, gaudama su pajamomis susijusias užklausas iš vidinės svetainės paieškos. Šis principas tapo dar vertingesnis dirbtinio intelekto amžiuje. Kiekviena vidinė paieška reiškia klientą, bandantį atsakyti į klausimą. Panašius modelius galime rasti mūsų svetainėje įdiegtuose funkcijų ir funkcijų konfigūratoriuose.
Kai tūkstančiai lankytojų ieško (geriausias čiužinys nuo nugaros skausmo), (tyli indaplovė), (su naminiams gyvūnėliams pritaikytas viešbutis) arba (visureigis su trečios eilės sėdynėmis), jie atskleidžia informaciją, reikalingą sprendimui priimti. Panašiai, jei jie konfigūravimo priemonėje pasirenka kelias funkcijas, jie taip pat nurodo skausmingus taškus ir funkcijas.
Organizacijos dažnai šias paieškas traktuoja kaip turinio galimybes, bet manau, kad pirmiausia į jas reikėtų žiūrėti kaip į žinių spragas.
Jei klientai pakartotinai užduoda klausimą, į kurį negali atsakyti jūsų struktūrinė informacija, problema nebūtinai yra ta, kad jums reikia kito straipsnio. Tai gali reikšti, kad jūsų organizacija niekada formaliai nesumodeliavo tos žinios arba turi mažai arba visai neturi jūsų atsakymo konteksto.
Tame svetainių paieškos modeliavimo projekte pagal vieną užklausą buvo pateikta daugiau nei 100 000 užklausų dėl vienos dienos bilieto konvertavimo į kelių dienų bilietą. Rinkodaros komanda buvo įsitikinusi, kad atsakė į šį klausimą. Tiesą sakant, jų DUK į klausimą atsakymas buvo aiškus ir paprastas kaip diena ir trys raidės: Taip. Kodėl neįtraukus nuorodos į puslapį, kuriame jie gali tai padaryti, arba bet kokios informacijos apie tai, kaip tai padaryti internete ar parke?
Suvokimas iš esmės pakeitė diskusiją. Problema buvo ne tai, ar organizacija atsakė į klausimą, nes atsakė. Problema ta, kad atsakymas baigė kliento kelionę, o ne pajudėjo. Sujungusi šį klausimą tiesiogiai su atnaujinimo procesu, organizacija sukūrė naują pajamų galimybę būtent tada, kai klientų ketinimai buvo didžiausi.
Šis skirtumas yra svarbus, nes vis dažniau tikimasi, kad dirbtinis intelektas tiesiogiai atsakys į klientų klausimus, o ne tiesiog nukreips juos į kitą tinklalapį.
Norint sukurti prekės ženklo suverenitetą, reikia 4 žinių
Prekės ženklo suverenitetas gali būti laikomas technine iniciatyva, tačiau iš tikrųjų tam reikia koordinuotos rinkodaros, produktų, inžinerijos, klientų aptarnavimo, teisinių, pardavimo ir operacijų nuosavybės. Norint išspręsti prekės ženklo suverenumą, reikia keturių galimybių.
1. Žinių išsamumas
Organizacijos turi užtikrinti, kad jos užfiksuotų ne tik faktines savo produktų ir paslaugų specifikacijas, bet ir sprendimais pagrįstą informaciją, kurią klientai naudoja palygindami, vertindami, patvirtindami ir galiausiai priimdami pirkimo sprendimus. Specifikacijose paaiškinama, kas yra produktas; sprendimo žinios paaiškina, kodėl kas nors turėtų jį pasirinkti. Dirbtinis intelektas vis dažniau remiasi abiejų formų informacija, kad pateiktų rekomendacijas, kuriomis klientai pasitiki. Organizacijos dažnai švenčia AI citatus, prieš tai neklausdamos, ar paskelbė pakankamai žinių apie sprendimus, kad būtų verta cituoti. Prieš matuodami AI matomumą, jie turėtų išmatuoti atsakymų aprėptį.
2. Žinių jungiamumas
Faktai tampa žymiai vertingesni, kai juos sieja prasmingi santykiai. Produktai turėtų susieti su vietomis, vietos su paslaugomis, paslaugos su politika, politika su klientų patirtimi, ir visi šie ryšiai turėtų sustiprinti vienas kitą nuoseklioje žinių diagramoje. AI ne tik atranda pavienius faktus; tai lemia santykius. Kuo tie santykiai tampa turtingesni ir išsamesni, tuo didesnis pasitikėjimas AI gali būti rekomenduodamas jūsų organizaciją.
3. Atsakymo pasirengimas
Informacija turėtų būti suskirstyta pagal klausimus, kuriuos iš tikrųjų užduoda klientai, o ne pagal tai, kaip vidiniai padaliniai valdo turinį. AI pavyksta atsakant į klausimus, o ne naršant organizacinėse diagramose ar svetainių meniu. Sujungus DUK, pirkimo vadovus, konfigūratorius, palaikymo dokumentus ir sprendimų medžius į vieningą žinių modelį, organizacijos gali atsakyti į vis sudėtingesnius klientų klausimus, neverčiant vartotojų rinkti informaciją patiems.
4. Valdymas
Kiekvienoje įmonėje yra žmonių, atsakingų už turinį, analizę, produktus ir skaitmeninę patirtį. Tik nedaugelis žmonių turi atsakingą už tai, kad organizacijos kolektyvinės žinios išliktų išsamios, tikslios, nuoseklios ir mašininiu būdu nuskaitomos kiekviename kliento kontaktiniame taške. Kadangi dirbtinis intelektas tampa pagrindine verslo ir klientų sąsaja, organizacinių žinių valdymas taps toks pat svarbus kaip finansinių duomenų, teisinės atitikties ar prekės ženklo standartų valdymas.
AI tampa pagrindine verslo ir klientų sąsaja, todėl ši atsakomybė tampa vis strategiškesnė.
Kodėl organizacijoms reikia, kad atsakymai būtų atsakingi
Tai lemia vaidmenį, kurį, manau, ilgainiui įkurs daugelis įmonių.
Nesvarbu, ar pavadinimas taps „Atsakymų viceprezidentas“, „Žinių valdymo vadovas“ ar kažkas visiškai kitokio, yra mažiau svarbu nei pagrindinė atsakomybė.
Kažkas turi turėti organizacijos žinių vientisumą, kad įgalintų šias keturias galimybes visame turte, o ne tik tinklalapiuose. Ši atsakomybė apima trūkstamų sprendimų atributų nustatymą, prieštaringos informacijos skyrimą skyriuose, susijusių subjektų prijungimą, struktūrinių duomenų valdymą, AI atsakymų stebėjimą ir užtikrinimą, kad organizacija liktų autoritetingiausiu informacijos apie save šaltiniu.
Šis vaidmuo panašus į ankstyvą augimo vadybininkų darbo aprašymą produktų organizacijose. Augimo vadybininkams retai priklauso kiekvienas rinkodaros kanalas, tačiau jie koordinuoja pastangas tarp padalinių, kad pagerintų klientų pritraukimą ir išlaikymą. Panaši funkcija turi atsirasti ir organizacijos žinioms, kai jos nuolatos užduoda paprastą, bet galingą klausimą:
Jei dirbtinio intelekto sistemai šiandien reiktų rekomenduoti mūsų produktus, ar būtume pateikę jai visus faktus, kurių reikia norint priimti teisingą sprendimą?
Prekės ženklo suvereniteto matavimas
Vienas iš iššūkių, susijusių su prekės ženklo suverenumu, yra tai, kad jo negalima išmatuoti vien pagal reitingus. Vietoj to, organizacijos turėtų įvertinti savo pasirengimą keliais aspektais.
- Ar atskleidžiame informaciją, kurios klientams iš tikrųjų reikia, kad priimtų sprendimus?
- Ar šie faktai atitinka visus skaitmeninius kanalus?
- Ar AI gali suprasti ryšį tarp mūsų produktų, paslaugų, vietų, politikos ir patirties?
- Ar užfiksavome palyginimo atributus, apie kuriuos klientai nuolat klausia?
- Ar autoritetingiausi įrodymai apie mūsų verslą gaunami iš mūsų?
Šie klausimai suteikia prasmingesnį įvertinimą nei tiesiog skaičiuojant schemos ypatybes ar stebint paieškos matomumą. Tikslas yra ne tik maksimaliai padidinti techninį įgyvendinimą, bet ir padidinti pasitikėjimą.
Nuo puslapių optimizavimo iki žinių valdymo
Daugiau nei du dešimtmečius skaitmeninė rinkodara buvo skirta tam, kad tinklalapius būtų lengviau atrasti, tačiau dirbtinis intelektas kelia kitokį iššūkį. Organizacijos reikalauja, kad žinios būtų lengviau suprantamos.
Štai kodėl manau, kad prekės ženklo suverenumas yra daugiau nei kita SEO sistema. Tai verslo disciplina, kurios pagrindinis tikslas yra užtikrinti, kad nėra geresnio tiesos šaltinio apie jūsų organizaciją nei jūsų organizacija.
Daugiau išteklių:
Teminis vaizdas: patpitchaya / Shutterstock
