Eine markenspezifische Suche findet statt, wenn Kund*innen online nach einem bestimmten Produkt oder einer Dienstleistung suchen, indem sie den Namen der Marke oder ihre Varianten verwenden. Kund*innen führen eine markenspezifische Suche durch, wenn sie Siri nach dem Weg zum nächstgelegenen „Starbucks“ fragen oder „Starbucks Café“ in eine Suchmaschine eingeben.
Bei der markenneutralen Suche suchen Kund*innen ohne Verwendung eines bestimmten Markennamens nach Informationen. Denken Sie beispielsweise an „Dermatologin für Tattooentfernung“ oder „Größte Auswahl an Zimmerpflanzen mit geringem Lichtbedarf“. Die markenneutrale Suche ist oft die erste Stufe der Customer Journey und somit ein Tor zur Entdeckung der Marke und zum Erfolg bei der lokalen SEO.
Wie können Marken in markenneutralen Suchanfragen besser sichtbar werden?
Während 84 % der Kund*innen immer noch „traditionelle“ Suchmaschinen verwenden, vertrauen 45 % der Kund*innen wahrscheinlich auf eine KI-gestützte Sucherfahrung. KI wird zu einem unbestreitbaren Faktor im lokalen SEO-Marketing.
Mit Tools wie ChatGPT und Perplexity entwickeln sich die Suchanfragen weiter. Früher fragten Kund*innen nach dem „besten italienischen Restaurant in meiner Nähe“. Jetzt fragen sie: „Wo kann ich einen Tisch in einem authentischen italienischen Restaurant mit glutenfreier Pasta reservieren?“
Um im Zeitalter von KI und markenneutralen Suchanfragen auffindbar zu bleiben, benötigen Marken eine Strategie für strukturierte und unstrukturierte Daten. Was ist also der Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten?
Strukturierte Daten
Strukturierte Daten sind in einem Schema-Markup organisiert, das von Suchmaschinen und künstlicher Intelligenz gecrawlt und ausgewertet werden kann. Sie sind wie ein allgemeines Vokabular und sollten in einem Wissensgraphen zentralisiert werden, der als eine zentrale Informationsquelle für Ihre Marke dient.
Strukturierte Daten veranlassen KI-gestützte Sucherlebnisse, Ihrer Marke zu vertrauen .
Zu den strukturierten Daten gehören NAT-Daten, Öffnungszeiten und Produkt- oder Dienstleistungsbeschreibungen. Aus diesem Grund sollten Marken diese Daten unbedingt verwalten, damit sie stets korrekt, aktuell und in allen Unternehmenseinträgen einheitlich sind.
Unstrukturierte Daten
Unstrukturierte Daten sind Informationen, die nicht in ein Schema-Markup passen. Sie können sie als erweiterte Inhalte betrachten. Sie können textbasiert sein, wie ein Blogbeitrag, in dem eine neue medizinische Fachkraft in Ihrer Praxis vorgestellt wird. Es kann sich auch um Bild- oder Videodateien handeln, die einen Blick hinter die Kulissen der Entstehung Ihres neuen saisonalen Menüs zeigen.
Unstrukturierte Daten geben der KI den notwendigen Kontext, um Ihre Daten in der dialogorientierten, markenneutralen Suche anzuzeigen .
Hier sind einige weitere Beispiele für unstrukturierte Daten in erweiterten Inhalten:
1. Kundenbewertungen enthalten Stichwörter und eine reichhaltige, beschreibende Sprache, die KI zur Ermittlung relevanter Merkmale und zum Ranking von Daten heranzieht.
Eine Bewertung, in der es heißt „freundliches Personal und eine gemütliche, ruhige Atmosphäre“, könnte in einer markenneutralen Suche wie „Zeige mir drei gemütliche, etwas außerhalb gelegene Restaurants mit tollem Service, die nicht zu laut sind. Vorzugsweise vietnamesische oder thailändische Küche.“ angezeigt werden.
2. Social-Media-Beiträge mit Bildern, Videos, Hashtags und nutzergenerierten Inhalten (User Generated Content, UGC) bieten Echtzeitkontext über Events, Werbeaktionen oder Trends im Zusammenhang mit einer Marke.
Eine IG Stories-Zusammenfassung, die mit „live instrumental jazz“ und „jazz lounge“ getaggt ist, kann Clips von früheren Veranstaltungen enthalten. Die Beiträge stellen jedoch die Grundlage für KI-Ergebnisse bei der Frage „Wo kann ich mich dieses Wochenende mit Freunden in der North Side von Chicago zu Live-Musik treffen?“ dar.
Markenspezifische Suche, markenneutrale Suche und KI
Die Verlagerung hin zu markenneutralen, dialogorientierten Suchanfragen beschleunigt sich. Marken, die keine starke Datenstrategie verfolgen, riskieren, gegen Konkurrenten mit KI-gestützten Suchstrategien zu verlieren.
Während die markenspezifische Suche das Kundenvertrauen stärkt und dazu beiträgt, die Kund*innen tiefer in den Prozess zu führen, wird Ihre Marke durch die markenneutrale Suche zum ersten Mal vorgestellt. Die Optimierung für diese Suchanfragen erhöht die Kundenbesuche, steigert die Bekanntheit und schafft einen Zugang zu bisher ungenutzten Zielgruppen.