La nuova strategia per la ricerca IA? Struttura i dati del tuo brand in un knowledge graph

Con un numero sempre crescente di clienti che fanno uso di piattaforme di ricerca IA, i brand devono adattare le strategie per mantenere alta la visibilità. Dopotutto, gli strumenti di ricerca basati sull'IA (come Gemini, ChatGPT, Meta AI e altri modelli di intelligenza artificiale) non funzionano come i vecchi bot di Google. Con l'IA, non c'è bisogno di scansionare il sito e di cercare parole chiave nelle pagine indicizzate.

Al contrario, la ricerca IA attinge a un'ampia gamma di fonti e fornisce risposte rapide, informate e conversazionali alle domande, e i clienti si fidano dei risultati che condivide.

Con il calo della ricerca "tradizionale" e l'avanzata della ricerca IA, i brand devono ripensare le loro strategie di SEO locale e i loro contenuti per adattarsi a un'ottimizzazione dati orientata all’IA. È fondamentale per mantenere la visibilità e raggiungere i clienti utilizzando piattaforme di intelligenza artificiale.

I motori di ricerca tradizionali operavano come bibliotecari. Quando un cliente chiedeva informazioni, il motore di ricerca "visitava" (scansionava) ogni "sede della biblioteca" (listing digitale). Perlustrava algoritmicamente gli "scaffali e i libri" classificati (set di dati) alla ricerca di corrispondenze di parole chiave. Quindi, forniva "estratti o frammenti" (SERP). Ma se le informazioni del tuo brand erano incongruenti, come orari non corrispondenti, i motori di ricerca facevano fatica a fornire risposte accurate.

L'IA opera meno come un bibliotecario e più come un cervello. Le esperienze di ricerca guidate dall'IA si basano su dati strutturati per comprendere e classificare i contenuti. Invece di far emergere solo una manciata di pagine web indicizzate, che potrebbero o meno contenere le informazioni che i clienti cercano, i modelli di intelligenza artificiale estraggono simultaneamente miliardi di punti dati da una fonte ben strutturata nella quale tutto è interconnesso.

L'IA dà priorità a ciò che può leggere, comprendere e di cui può fidarsi.

Ecco perché i dati strutturati, archiviati in strumenti come i knowledge graph, sono essenziali per emergere nei risultati di ricerca basati sull'IA.

Un knowledge graph organizza le informazioni in un formato strutturato e interconnesso che i motori di ricerca e i modelli di IA/LLM possono analizzare e comprendere rapidamente. Non si limita solo a memorizzare i dati, ma li connette tra loro.

In quanto unica fonte di verità del tuo brand, un knowledge graph collega tutti i dati in esso contenuti, creando un quadro completo su cui l'IA può basarsi.

Con tutte le informazioni a disposizione, l'IA può individuare e dare priorità ai dati di cui si fida. Quindi, può generare risposte precise e colloquiali che soddisfino le richieste dei clienti nelle domande articolate, sia per ricerche con brand come "dove si trova lo Starbucks più vicino con spazio sufficiente per lavorare", sia per ricerche senza brand come "bar in centro a Bologna con posti a sedere all'aperto e Wi-Fi."

Senza questa struttura, i brand non riescono a emergere nei risultati di ricerca tramite IA. Questo perché l'IA fatica con dati incompleti o disconnessi, rendendo più difficile fornire risposte precise.

Diventa ancora più difficile raggiungere i clienti che usano assistenti vocali come Alexa, strumenti social come TikTok o app di messaggistica diretta come WhatsApp che utilizzano Meta AI, dove velocità e precisione sono fondamentali.

Un knowledge graph non solo risponde alle esigenze attuali della ricerca basata sull’IA, ma prepara anche il tuo brand per il futuro, grazie alla sua flessibilità e struttura affidabile. È la base che assicura che le informazioni del tuo brand siano sempre pronte per i nuovi strumenti di IA e le evoluzioni della ricerca.

In che modo? I knowledge graph aiutano i brand con:

• Compatibilità con gli strumenti di IA esistenti ed emergenti: i dati strutturati funzioneranno con gli strumenti attuali come Google AI Overviews, Siri o Perplexity, e con le nuove piattaforme che emergeranno.

• Coerenza tra le piattaforme: che i clienti effettuino ricerche su Google Maps, Instagram o Alexa, un knowledge graph garantisce informazioni precise ovunque.

• Esperienze clienti migliorate: grazie ai dati strutturati, l'IA fornisce risposte più rapide e affidabili, aumentando la fiducia e la fidelizzazione dei clienti, portando, di conseguenza, un maggiore lifetime value (LTV).

Considerando che l'IA ridefinisce il modo in cui i clienti cercano informazioni, lavorare con dati strutturati e connessi è ormai indispensabile. Per rimanere visibili in questa nuova era di ricerca online, i dati del tuo brand devono essere organizzati in modo che abbiano senso per l'IA.

Investendo fin da subito in un knowledge graph, ottieni un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti che rimandano questa decisione. Stai anche costruendo una base solida per il futuro, garantendo che i clienti possano continuare a trovarti alle tue condizioni, indipendentemente da dove effettuano le loro ricerche.

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