AI Search
Niejednoznaczność jest najtańsza do naprawienia i najdroższa do zignorowania.
Usuń każdą wątpliwość co do tego, czym jest Twoja marka, co robi i z czym jest powiązana.
Wyszukiwarki i modele językowe pracują na encjach: rzeczach z nazwą, atrybutami i powiązaniami. Jeśli nazwa Twojej marki zapisana jest na trzy sposoby, kategoria opisana inaczej na każdej podstronie, a własny serwis przeczy Twojemu LinkedInowi, oba systemy muszą zgadywać - i zgadują osobno.
Praca nad encjami jest nieefektowna i odblokowuje więcej, niż na to wygląda.
Co obejmuje
- Spójne nazewnictwo marki, produktów i osób we wszystkich miejscach
- Dane strukturalne Organization, Person i Product
- Uzgodnienie profili zewnętrznych i źródeł wiedzy
- Odróżnienie od firm o podobnych nazwach
Jak to działa
01
Dowiedzieć się, jak Cię nazywają, zamiast to ustalać
Wariantów nazwy nie da się ustalić teoretycznie. Pierwszy pomiar pokazuje, jakich form modele faktycznie o Tobie używają - i regularnie jest wśród nich taka, której nikt w firmie nie pisze.
02
Wybrać jeden zapis i pilnować go wszędzie
Serwis, LinkedIn, katalogi, materiały prasowe, faktury. Każda dodatkowa forma dzieli Twój sygnał na pół, a w zestawieniach konkurencji dzieli też mierzony udział.
03
Powiedzieć nudne fakty wprost
Czym się zajmujesz, dla kogo, gdzie, od kiedy, na jakich warunkach. To są zdania, których potrzebuje model, i te, które strony o firmie najczęściej zastępują atmosferą.
04
Odróżnić się od wszystkich, z którymi można Cię pomylić
Podobne nazwy, dawna nazwa, firma z innego kraju. Dane strukturalne i konsekwentne współwystępowanie dają wyszukiwarce i modelowi dość, żeby Was rozróżnić.
Co dostajesz
- Lista form nazwy, których faktycznie używają modele, z pomiaru
- Jeden kanoniczny zapis, wdrożony we wszystkich miejscach, które kontrolujesz
- Dane strukturalne Organization, Person i Product
- Sprostowania wysłane do profili zewnętrznych i katalogów
- Plan odróżnienia od firm o podobnych nazwach