La ricerca IA, chiamata anche ricerca basata sull'IA o guidata dall'IA, utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), il machine learning (ML) e altre intelligenze artificiali per fornire risposte conversazionali alle query di ricerca dei clienti. Rispetto alla ricerca per parola chiave, la ricerca IA produce risultati rivoluzionari che riflettono meglio l'intento di ricerca.
Come? La ricerca tramite IA elabora dati complessi che legge in un grafo di conoscenza. Quindi trasforma tutti i dati strutturati, i dati non strutturati e le relazioni tra di essi in nuovi contenuti. Questi contenuti vengono quindi presentati tramite IA generativa come risultati di ricerca accurati, significativi e conversazionali di cui i clienti stanno imparando a fidarsi.
Ricerca basata sull’IA per la scoperta lungo tutto il percorso del cliente
La ricerca IA sta cambiando radicalmente il modo in cui i clienti scoprono i brand. Per apparire nei risultati di ricerca basati sull'IA, i brand devono adottare una strategia di dati flessibile che organizzi e combini dati strutturati (come orari di apertura e listing locali) con dati arricchiti e non strutturati (come recensioni e FAQ).
Questo perché, quando i dati non strutturati sono gestiti in un grafo di conoscenza, fungono da contenuti connettivi che migliorano il posizionamento nella ricerca senza brand. Contestualizzano le informazioni sul brand e le evidenziano per i risultati di ricerca senza brand. I contenuti articolati, colloquiali e pertinenti generati dai dati non strutturati contribuiscono ad attrarre nuovi clienti. Per i brand con sedi fisiche, contribuiscono anche ad aumentare il traffico pedonale.
Le ricerche senza brand guidano la fase di attrazione e scoperta del percorso del cliente nella ricerca tramite IA. Le query senza brand, infatti, sono la grande maggioranza nelle piattaforme di IA conversazionale. Pensa a una ricerca conversazionale articolata come questa: "il miglior locale per brunch per famiglie con posti a sedere all'aperto, senza latticini e a meno di 20 minuti da Firenze, aperto di lunedì".
Allo stesso tempo, le ricerche con brand non scompariranno, ma resteranno tanto fondamentali per coinvolgere e fidelizzare i clienti quanto le ricerche senza brand lo sono per ottenere visibilità. Infatti, sono le ricerche con brand che continuano a guidare i clienti verso esperienze di brand nelle fasi successive del percorso del cliente.
Lo stesso cliente che vuole trovare un posto per il brunch senza latticini potrebbe anche voler pianificare una cena in un centro commerciale e chiedere: "A che ora aprono i fast food nel centro commerciale I Gigli?"
Per emergere nella ricerca con brand, i dati strutturati gestiti in un grafo di conoscenza sono fondamentali. Dai dati NAP agli orari fino agli attributi del profilo dell'attività su Google, i set di dati strutturati, accurati, coerenti e ampiamente diffusi sono l'ideale. Questo tipo di strategia basata sui dati consente all'IA di estrapolare facilmente le informazioni desiderate dai clienti, indipendentemente da dove le stiano cercando.
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La ricerca basata sull'IA sta cambiando rapidamente. Per attrarre e coinvolgere nuovi clienti, i brand devono ottimizzare i dati non strutturati e i contenuti avanzati per queste ricerche. Per espandere la gestione dei dati e fornire contenuti per i risultati di ricerca IA, i brand devono centralizzare i loro dati strutturati e non strutturati in un grafo di conoscenza.
I brand che non ottimizzano i propri contenuti per la ricerca IA su tutti i siti, le app e i canali che i clienti utilizzano rischiano di restare indietro rispetto ai concorrenti che già investono in strategie finalizzate all'IA.