Guida per i professionisti del marketing: come influenzare gli LLM e acquisire clienti

Perché gli LLM devono essere integrati nella tua strategia di ricerca

La ricerca basata sull'IA non è un'ipotesi futura, è la realtà di oggi. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che alimentano ChatGPT, Google Gemini e Perplexity stanno trasformando l'esperienza di ricerca: non più link, ma risposte.

A differenza degli algoritmi di ricerca "tradizionali", gli LLM non forniscono link che corrispondono a query di parole chiave, ma usano l'IA per interpretare le informazioni che recuperano da più fonti di dati eterogenee, per poi generare risposte conversazionali.

Ciò significa che la qualità dei tuoi dati, il modo in cui sono strutturati, la posizione dove risiedono e quanto sono coerenti, influenzano direttamente ciò che gli LLM dicono del tuo brand. Quindi, l'IA è il tuo nuovo cliente.

Dopotutto, se gli LLM che alimentano la ricerca IA non riescono a trovarti, non ci riusciranno neanche i tuoi clienti.

Quindi, come garantire che il tuo brand possa essere trovato nella ricerca basata sull'IA e che le informazioni sul tuo brand siano corrette?

Tutto inizia con la corretta strutturazione dei tuoi dati, in particolare per facilitare il successo degli LLM e della RAG.

Perché un grafo di conoscenza è fondamentale per la visibilità nell'IA

Un grafo di conoscenza, o knowledge graph, è una struttura dati che serve a centralizzare, strutturare e distribuire informazioni (come orari, servizi, dettagli sui prodotti e FAQ) affinché le piattaforme basate sull'IA possano comprenderle.

I dati strutturati e centralizzati aiutano gli LLM a interpretare ciò che offre il tuo brand, facilitando anche la distribuzione degli aggiornamenti su larga scala tra i publisher.

Senza un grafo di conoscenza, i dati del tuo brand sono sparsi in modo incoerente tra le varie fonti. Quando ciò accade, i modelli IA considerano il brand inaffidabile, rendendo quasi impossibile farlo emergere nelle loro piattaforme di ricerca.

I quattro principali punti di contatto digitali che influenzano gli LLM

1. Listings con informazioni sul brand

Gli LLM fanno riferimento a listings locali su un'ampia rete che non comprende solo Google o Yelp, ma anche directory più piccole. Cercano coerenza nei dati NAP, nei servizi, negli orari e altro ancora.

Se i tuoi listings non sono accurati e aggiornati ovunque, è molto probabile che l’IA possa presentare informazioni imprecise sul tuo brand.

Mantenere aggiornati questi dati in un grafo di conoscenza impedisce errori e informazioni errate, proteggendo il tuo brand e aumentando la fiducia da parte degli LLM. Di conseguenza, otterrai maggiore visibilità, coinvolgimento e traffico.

Essere visti è importante. Con Yext Listings, le informazioni del brand rimangono aggiornate e facilmente accessibili ovunque i clienti e gli strumenti di ricerca IA effettuino le loro ricerche.

2. Siti web con pagine locali come contenuto

Il sito web fornisce ai modelli IA un contesto dettagliato sul tuo brand. I brand con più sedi dovrebbero creare pagine locali specifiche per ciascuna di esse sul loro sito web. Un brand del settore sanitario potrebbe creare una pagina locale per ogni fornitore in una determinata zona, includendo biografie, specialità, FAQ e una call to action per prenotare. Una catena di ristoranti potrebbe creare una landing page con dati NAP, orari, menu stagionali, promozioni per l'happy hour e curiosità interessanti sugli ingredienti o sui team locali.

Gli LLM analizzano titoli, FAQ e dati strutturati per comprendere la profondità e l'ampiezza di prodotti e servizi. Contenuti ben organizzati e pertinenti aiutano l'IA a capire meglio il tuo brand e ad abbinarlo meglio alle intenzioni degli utenti, soprattutto nelle ricerche locali.

Le pagine locali aiutano a favorire la scoperta da parte dei clienti ad alta intenzione d'acquisto, permettendo loro di trovare e scegliere il tuo brand al momento giusto. Usa Yext Pages per creare facilmente landing page ottimizzate per la ricerca per le tue sedi, aumentare il rendimento dei tuoi listings e convertire più query di ricerca in clienti.

3. Recensioni e feedback dei clienti

Gli LLM non si limitano a scansionare le valutazioni con stelle, ma analizzano i dati quantitativi sul brand (come il volume e l'attualità delle recensioni). Inoltre, analizzano anche il feedback qualitativo che i clienti lasciano nelle recensioni e nei campi dei commenti. Questi dati forniscono all'IA il contesto necessario per rispondere alle richieste in modo dettagliato.

Ad esempio, queste informazioni aiutano a rispondere a domande come "dove posso trovare un ristorante italiano aperto fino a tardi con tiramisù e ottimo vino?", oppure "aiutami a trovare un avvocato specializzato in accordi prematrimoniali."

In base al sentiment, alla credibilità e alla frequenza* delle recensioni, gli LLM determineranno se il tuo brand è sufficientemente affidabile e pertinente da farlo emergere.

* I clienti si aspettano che i brand rispondano immediatamente ai loro feedback. Il 69% si aspetta che un brand risponda entro una settimana. Tuttavia, rispondere alle recensioni è anche un segnale potente per i modelli di IA. Una gestione attiva e coinvolta della reputazione è segno della tua affidabilità. Gli LLM ti ricompenseranno con una maggiore visibilità del brand.

Una gestione efficace della reputazione online oggi va oltre ciò che i clienti pensano di te. La gestione della reputazione ora include anche come l'IA e i LLM ti percepiscono. Usa Yext Reviews per stimolare proattivamente recensioni positive, interagire con i clienti su larga scala e comunicare affidabilità all'IA.

4. Contenuti non strutturati e segnali dal brand da altre fonti

Gli LLM elaborano i contenuti non strutturati, come blog, recensioni e altri contenuti pubblicamente disponibili, per verificare la pertinenza e l'autorità del brand. Quando arricchisci i contenuti del tuo brand con foto, video, link a podcast e metadati, puoi catturare anche l'attenzione dell'IA. Aggiungendo anche contenuti generati dagli utenti (UGC) al mix, tutti questi dati non strutturati contribuiscono ad informare le risposte generate dagli LLM.

I post sui social potrebbero non avere un grande impatto sul posizionamento dell'IA, mentre i contenuti pubblici sì. L'interazione su piattaforme come Reddit e YouTube offre all'IA segnali aggiuntivi sul brand. Dopotutto, il 51% dei clienti ora utilizza i social come canale di ricerca (e non solo per mettere "mi piace" ai post).

Sfruttare dati strutturati e non strutturati porta più clienti verso il tuo brand. Unisci Yext Listings e Yext Social per trasformare ogni interazione con il cliente in una presenza digitale più affidabile e di rilievo.

Accuratezza e coerenza contano in tutti i punti di contatto digitali

Gli LLM fanno riferimento sia a dati strutturati che a quelli non strutturati per comprendere e far emergere le informazioni sul brand. Quindi, facilita l’accesso dell’IA ai tuoi dati e rendili affidabili.

I dati strutturati (dal markup schema ai knowledge graph fino agli elenchi aziendali) fungono da tabella di marcia, rendendo facile per l'IA recuperare informazioni chiave come orari, servizi, dati NAP.

I dati non strutturati (come recensioni dei clienti, post sui social e contenuti del blog) aiutano l'IA a valutare il sentiment, la pertinenza e l'autorità del brand.

Ogni punto di contatto digitale, dai listings alle pagine locali e dalle recensioni ai social media, rientra in una di queste due fonti di informazioni sul brand. Un grafo di conoscenza ben strutturato li supporta entrambi.

Azioni concrete: come rendere i tuoi contenuti compatibili con l'IA e gli LLM oggi

Sempre più clienti si rivolgono a Siri, cercano su Google, consultano Claude o pongono domande a ChatGPT.Ora hai l’opportunità di agire concretamente per rendere il tuo brand visibile nella ricerca basata sull’AI:

1. Effettua un audit dei dati. Identifica le lacune nei dati strutturati e non e implementa un piano di content marketing per colmarle. Assicurati che tutti i listings e i dettagli del brand siano corretti ovunque siano pubblicati (e considera di espandere la rete di publisher).

2. Adotta una strategia per i dati strutturati. Dai priorità al markup schema e a un grafo di conoscenza basato su entità per archiviare e organizzare i dati.

3. Integra una strategia per i contenuti non strutturati. Continua a creare (o aggiornare) contenuti non strutturati che forniscano ai LLM dati ricchi di sfumature e contesto da interpretare.

4. Unifica la presenza del tuo brand. Sincronizza le informazioni aziendali dal grafo di conoscenza sui listings, sulle pagine e su tutti i punti di contatto digitali.

5. Crea e usa cicli di feedback. Monitora attivamente i risultati delle ricerche guidate dall'IA e adatta la tua strategia di dati e contenuti di conseguenza.

Ricorda, i clienti si fidano di ciò che dice l'IA. Sempre più clienti evitano i motori di ricerca tradizionali e si affidano a LLM e assistenti IA per ricevere risposte dirette. Man mano che il panorama della ricerca basata sull’IA continua ad evolversi, gli LLM continueranno a far emergere i brand di cui si fidano. Assicurati che il tuo sia tra questi.