In breve: la ricerca si è evoluta dai link blu alle risposte generate dall'IA. Ma in tutto questo c'è una costante: il Knowledge Graph. In questo articolo, Sam Davis spiega come il Knowledge Graph di Yext supporta la visibilità su listings tradizionali, ricerche generate dall’IA e nuovi standard emergenti, aiutando i brand del Regno Unito a restare visibili ovunque i clienti effettuino ricerche.
La ricerca non si è mai fermata.
Prima di Internet, cercare informazioni, prodotti o servizi significava sfogliare cataloghi o affidarsi alle Pagine Gialle. Poi sono arrivati i motori di ricerca (Alta Vista e Ask Jeeves in primis) fino a Google, che ci ha guidato nell'evoluzione dai link blu ai map pack, dagli assistenti vocali agli agenti di IA. Il modo in cui gli utenti scoprono le informazioni è cambiato più volte. Ma per i brand, la vera domanda non è "cosa è cambiato nella ricerca?" , bensì "come rimanere reperibili indipendentemente da ciò che cambierà in futuro?" .
Ed è qui che entra in gioco il Knowledge Graph. Non si tratta di un semplice elemento della tua strategia di ricerca: è l'infrastruttura che tiene insieme tutto.
E lo è da un po' di tempo.
Il passato: Listings alimentava la visibilità e il Knowledge Graph alimentava i listings
Per oltre un decennio, la ricerca online ha ruotato attorno a un unico motore dominante: Google. L'obiettivo era avere dati di listings corretti e coerenti sul web.
Google si affidava a una rete di aggregatori di dati e publisher per verificare informazioni aziendali come orari di apertura, sedi, numeri di telefono, servizi e altro ancora. Se quei dati erano incoerenti o non sincronizzati, la tua visibilità ne risentiva e l'affidabilità percepita diminuiva.
Ecco perché il Knowledge Graph era importante. Permetteva ai brand di centralizzare i propri dati aziendali e di pubblicarli ovunque fosse necessario, nel formato richiesto da Google e da altre piattaforme. Dati strutturati, coerenti e verificati sono diventati la base della visibilità nella ricerca.
In passato, per un brand con più sedi che doveva gestire centinaia (o migliaia) di entità, il Knowledge Graph non era solo di aiuto, era ciò che lo rendeva possibile. Già nell’era della ricerca tradizionale, infatti, il Knowledge Graph svolgeva il lavoro più impegnativo: mantenere i dati del brand strutturati, sincronizzati e facilmente individuabili.
Il presente: la ricerca è fatta di risposte e la struttura ne detta la visibilità
La ricerca non riguarda più solo i link. Le persone scorrono i contenuti, fanno domande, sfogliano e chattano, aspettandosi risposte veloci ovunque. Questa esperienza è sempre più basata sull'IA.
E l'IA ha bisogno di dati che possa interpretare: non solo contenuti, ma anche contesto.
È qui che i dati strutturati e gestiti dal brand fanno la differenza.
Una recente ricerca di Yext mostra che l'86% delle citazioni dell'IA, le fonti che appaiono nelle risposte di ChatGPT, Gemini e Perplexity, proviene da luoghi già gestiti dai brand: siti web, listings e piattaforme di recensioni. In altre parole, la visibilità nell'IA non è casuale, ma qualcosa che puoi influenzare.
Il Knowledge Graph è ciò che lo rende possibile.
Strutturando le informazioni aziendali (sedi, orari, prodotti, servizi, FAQ) in entità leggibili dalle macchine, il Knowledge Graph assicura che i dati siano pronti per essere compresi e visualizzati dall'IA. Che si tratti di un'esperienza di IA sul tuo sito web o di un modello di terze parti come Gemini o ChatGPT, il Knowledge Graph è la base su cui si fonda la visibilità del tuo brand.
Il futuro: l'integrazione sarà alla base della ricerca online
Stiamo entrando in una nuova fase: quella in cui i modelli di IA non si limitano a cercare sul web, ma si interfacciano direttamente con i sistemi di brand.
Gli standard emergenti come l'MCP (Model Context Protocol) mirano a formalizzare proprio questo. L'MCP consente ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di accedere a dati strutturati da endpoint registrati e leggibili dalle macchine, in modo che l'IA possa attingere da logica di business verificata, inventario in tempo reale, fonti di analisi, dati specifici della sede e altro ancora.
Questo è il futuro della scoperta basata sull'IA.
Ma non è possibile implementarla dal giorno alla notte. Richiede un'infrastruttura e che i tuoi dati siano centralizzati, strutturati e pronti per l'integrazione.
Con un Knowledge Graph già pronto, parti già in vantaggio.
Un unico sistema per ogni era della ricerca
Che tu stia:
gestendo i listings per centinaia di sedi e publisher;
monitorando come il tuo brand compare nelle risposte generate dall'IA;
Preparandoti a esporre dati affidabili e leggibili dalle macchine agli LLM tramite protocolli come MCP
… puoi farlo su un'unica piattaforma: il Knowledge Graph di Yext.
Con Yext, trasformi le informazioni di brand (come gli orari dei negozi, le voci di menu, la copertura assicurativa, le FAQ, gli articoli, i contenuti di aiuto e supporto) in entità strutturate che aumentano la visibilità ovunque vengano effettuate ricerche.
Dai motori di ricerca tradizionali alle nuove piattaforme di intelligenza artificiale, incluse le applicazioni interne protette da firewall, il Knowledge Graph di Yext è la tua base.
Non farti cogliere di sorpresa dal futuro. Scopri Scout.
Yext Scout è il tuo agente per la visibilità di brand, basato sul tuo Knowledge Graph. Fornisci risposte rapide e accurate sul tuo sito web, in chat e sui canali digitali. Fai clic qui per saperne di più.
FAQ:
1. Qual è il ruolo del Knowledge Graph nella ricerca moderna? Il Knowledge Graph struttura i dati del tuo brand, come sedi, servizi e FAQ, in entità leggibili dalle macchine. Questa struttura aiuta a garantire che le tue informazioni appaiano in modo accurato sia sui motori di ricerca tradizionali che sulle piattaforme basate sull'IA come ChatGPT e Gemini.
2. In che modo Yext aiuta i brand a rimanere visibili nei risultati di ricerca generati dall'IA? Yext aiuta i brand a centralizzare e strutturare i loro dati in modo che siano fruibili per la scoperta. Una ricerca recente mostra che l'86% delle citazioni dell'IA proviene da fonti gestite dai brand, come siti web e listings, ovvero gli stessi dati che Yext aiuta a organizzare e pubblicare.
3. Che cos'è l'MCP e come è collegato al Knowledge Graph? L'MCP (Model Context Protocol) è uno standard emergente che consentirà ai modelli di IA di estrarre dati strutturati direttamente dai sistemi di brand affidabili. Il Knowledge Graph di Yext fornisce la base perfetta per fornire i dati delle entità strutturate direttamente ai server MCP, rendendo i tuoi dati pronti per l'IA su larga scala.
4. Perché i professionisti del marketing dovrebbero agire ora? La ricerca sta cambiando rapidamente. Le risposte generate dall'IA stanno diventando la norma e nuovi standard come l'MCP sono già in fase di adozione. I brand che investono oggi in dati strutturati, con un Knowledge Graph alla base, saranno avvantaggiati nella prossima era della ricerca.
