<стр>Узнайте, как бренды, работающие в разных локациях, решают сложные маркетинговые и управленческие задачи. GBP бросает вызов уровню искусственного интеллекта и четырехэтапной системе локальной оптимизации.

Спонсором этого поста является Uberall. Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат спонсору.

<стр>Кому должна принадлежать видимость результатов поиска ИИ во всех наших локациях? <п>Должен ли я добавить больше инструментов искусственного интеллекта для управления местными списками и отзывами, или это ухудшит ситуацию?

<стр>Когда 99% старших маркетологов говорят, что им нужен уровень оркестровки ИИ, вопрос в том, кто его возглавит.

Идеальный мир маркетинга с несколькими локациями – это мир, в котором агентный ИИ исправляет повторяющиеся списки, реагирует на отзывы клиентов, анализирует настроения и определяет возможности оптимизации до того, как маркетолог успеет сказать “GBP”

<стр>Однако в сегодняшнем гораздо менее идеальном мире у директоров по маркетингу брендов, работающих в нескольких офисах, на самом деле есть слои разрозненного искусственного интеллекта и маркетинговых инструментов, создающие нечистую и неясную инфраструктуру.

Из-за отсутствия инфраструктуры отслеживать общую рентабельность инвестиций практически невозможно.

<п><сильный>Опрос Uberall, проведенный в прошлом году, показал, что только примерно каждый четвертый маркетолог, занимающийся локацией, может продемонстрировать влияние своего локационного маркетинга на продажи; Могу поспорить, что с учетом различных уровней внедрения инструментов искусственного интеллекта после того опроса, эта проблема не улучшилась — во всяком случае, это усугубилось.

ИИ понимает, какие задачи необходимо расставить по приоритетам, и решает их в фоновом режиме, пока команды сосредотачиваются на маркетинге в нескольких местах. Он подавляет нетерпение или неуверенность в отношении отчетности по рентабельности инвестиций, поскольку его модель построена на предоставлении и визуализации в реальном времени показателей, связанных с местоположением: заказов, резервирования столиков, посещаемости. Чистые и ясные данные, которых ждут заинтересованные стороны.

Результаты использования плохо оборудованного и многослойного инструментария для маркетинга мрачны для местной видимости:

<ул>

Списки компаний управляются индивидуально для каждой платформы, что приводит к несоответствию критически важных данных

<ли>Отзывы остаются без ответа или отвечают спорадически, что подрывает доверие и приверженность клиентов

Локальные страницы отключены от социальных сетей и систем инвентаря

Содержимое устарело или является общим, что снижает релевантность местному поиску

Производительность веб-сайта не имеет приоритета, что вызывает трудности для пользователей, поисковых систем и роботов с искусственным интеллектом

<стр>Сегодняшний идеальный мир – это возвращение некоторого смысла в подход к геолокационному маркетингу. Он обеспечит сочетание востребованного уровня оркестрации искусственного интеллекта, многоканальной видимости поиска в разных местах и ​​еще более востребованных показателей рентабельности инвестиций. Возглавит его главный директор по маркетингу.

Шаг 1. Решите, кто будет вашим главным директором по маркетингу

<п>Ценность не будет получена от простого добавления данных в LLM. 89% руководителей заявили, что их инвестиции в технологии не оправдали себя в полной мере, и основной причиной этого является сложность интеграции.

Вместо этого все ваши маркетинговые данные о нескольких местоположениях возникают на уровне оркестровки, который реализует не подлежащие обсуждению задачи контекстной инженерии, гарантируя, что данные и сигналы каждого местоположения структурированы для любой поисковой системы, которую клиенты используют для обнаружения местных предприятий.

Кто-то должен это сделать, и этот человек становится вашим главным директором по маркетингу (CMO). И, к счастью, это новая эволюция должности директора по маркетингу.

Основные обязанности директора по маркетингу

<п>Директор по маркетингу (CMO) должен решить, какие задачи требуют одобрения человеком. Где компромиссы? Кому принадлежит возможность обнаружения ИИ на уровне бренда и местоположения? Где они могут избавить свою команду от операционной нагрузки и перераспределить ее на задачи, влияющие на доход — превращение анализа настроений в действенные отчеты для операций или создание контента, стимулирующего местное взаимодействие? Это не только история о технологиях, но и история лидерства.

Любой директор по маркетингу, который по-настоящему увлечен тем, что он делает для своего многопрофильного бренда, не хочет слепо передавать каждую задачу агенту искусственного интеллекта. Они хотят доверять показателям эффективности и маркетинговым инициативам, о которых они отчитываются перед заинтересованными сторонами. И они, скорее всего, хотят контролировать затраты на вычисления.

<п>В то время, когда каждому маркетологу и каждому лидеру настоятельно рекомендуется владеть ИИ, это часто означает, что никто не контролирует результат. Оптимизированный стек с уровнем оркестрации ИИ меняет ситуацию: платформа отвечает за выполнение и анализ, директор по маркетингу владеет всеобъемлющей стратегией, а его команда владеет человеческими утверждениями и ограничениями.

Это принцип, на котором построен агентный искусственный интеллект Uberall, UB-I: маркетолог остается под контролем — управление выходными данными ИИ, а не просто руководство или подсказки.

Директор по маркетингу, инвестирующий в нужных людей для управления агентным ИИ, — это директор по маркетингу, ориентированный на результат, а не на внедрение.

Попробуйте сделать это вручную в 50 локациях:

<ол>

Откройте профиль каждого местоположения в GBP, Apple, Bing и соответствующих каталогах. Проверьте несоответствие форматирования, отсутствующие атрибуты и неправильные часы.

<ли>Составьте ответ на каждую ожидающую проверку — начиная с отрицательных — соответствие тону и принципам вашего бренда.

Проверьте каждое местоположение на предмет отсутствующих описаний компаний и создайте копию, отражающую правильные местные ключевые слова и контекст услуги.

Это дневной базовый уровень. В масштабе это неустойчиво — именно такую нагрузку обрабатывает UB-I до того, как команда войдет в систему.

UB-I обрабатывает объем и скорость локальных операций, с которыми не может устойчиво сравниться ни одна человеческая команда, при этом отмечая все, что требует человеческого суждения, прежде чем действовать. В любой день это означает:

<ол>

Составление ответов на все ожидающие отзывы, сгенерированных искусственным интеллектом, в соответствии со строгими правилами бренда, при этом в первую очередь отдается приоритет негативным отзывам.

<ли>Исправление форматирования имени и адреса в соответствии с требованиями каждого каталога, предотвращение сбоев синхронизации и подавление видимости.

Создание недостающих описаний бизнеса, атрибутов и особых часов на основе данных о местоположении

Команда входит в систему, чтобы одобрить, а не выяснить, что сломано. Каждый из них представляет собой контекстную инженерию на практике — сделать данные о местоположении пригодными для поиска как человеком, так и искусственным интеллектом, в таких масштабах, с которыми ни одна команда не сможет справиться вручную.

Как выразился всемирно признанный специалист по инновационной стратегии Шон Канунго: “Компании, которые я наблюдаю за победами, – это не те компании, которые оптимизируют рентабельность инвестиций в существующие рабочие процессы. Именно они используют агентов, чтобы делать то, что раньше было невозможно любой ценой.” Эффективная координация локальных маркетинговых задач в нескольких местах всегда была невозможна в больших масштабах. и этот уровень оркестровки — это именно то, что 99% старших маркетологов считают «ценным»; или “очень ценно” согласно опросу Uberall.

Истинная ценность внедрения уровня оркестровки ИИ для управления многоканальным присутствием заключается не в оптимизации эффективности существующих рабочих процессов локального маркетинга — речь идет о том, чтобы позволить маркетологам достичь того, чего было невозможно достичь в восьмичасовом рабочем дне. Рабочая нагрузка, которую 61% директоров по маркетингу и вице-президентов брендов с несколькими локациями в настоящее время описывают как «сложную»; или очень “сложные” — отслеживание видимости ИИ, управление данными о местоположении и списками, отслеживание отзывов и реагирование на них, а также размещение местного контента в социальных сетях.

Шаг 2. Переход от поиска нового ИИ к восстановлению видимости в поиске

<п>На мой взгляд, решение, которое директора по маркетингу захотят реализовать, состоит в том, чтобы искоренить обременяющие рентабельность исследовательские проекты агентного ИИ и сосредоточиться на работе с ним. Потому что выгода от хорошей работы с ним привлекательна для брендов с несколькими локациями, которым нужно быстро работать, чтобы восстановить падающий трафик в условиях поиска с нулевым кликом.

Отчеты показывают, что доходы брендов растут, поскольку клиенты находят их с помощью поиска с помощью искусственного интеллекта — Adobe сообщает об увеличении дохода за посещение на 254% в розничном сегменте. Неудивительно, что заинтересованные стороны больше заинтересованы в эффективности SEO и GEO, чем когда-либо прежде.

<п>Давайте представим бренд с несколькими локациями как здание с 200 залами, в каждом из которых проводится своя вечеринка. Мебель не изменилась, стены не изменились, инфраструктура не изменилась — но в здании есть новый вход, который, похоже, является кратчайшим путем для гостей, намеренно ищущих вас. Остальные входы тоже используются. Вы хотите максимизировать доступ к каждому из них, чтобы больше людей находили подходящую комнату, хорошо проводили время и возвращались в следующую. Вы не нанимаете кого-то, кто вручную будет доставлять гостей к каждому входу. Вы инвестируете в технологии, чтобы установить сигналы, которые будут работать за вас, чтобы ваша команда могла сосредоточиться на впечатлениях внутри комнат.

Контекстная инженерия – это то, что создает эти сигналы. Это когда ИИ сможет управлять тем, как бренды делают свой цифровой след машиночитаемым, неизменно точным, технически доступным для обнаружения на различных поверхностях, контекстуально релевантным и социально проверяемым – — без необходимости вскрывать слои знаний о технологическом стеке.

<х3>Внедрите 4 столпа оптимизации производительности местоположения (LPO)

Изображение: Uberall Brand Studio, июнь 2026 г.

Если видимость на каком-либо поисковом или маркетинговом канале улучшается, улучшаются все остальные компоненты эффективности местоположения: вовлеченность, репутация и конверсия. Это четыре столпа оптимизации эффективности местоположения (LPO), системы, ориентированной на получение прибыли, о которой я говорил на BrightonSEO в октябре 2025 года. LPO связывает цифровое присутствие бренда с коммерческими результатами, активируя данные о местоположении и сигналы по следующим компонентам эффективности:

<ул>

<сильный>Видимость:Каждое местоположение точно представлено на всех соответствующих поверхностях поиска (веб-сайт, Google, Apple, Yelp, Bing, отраслевые каталоги).

<сильный>Репутация: Доверие укрепляется рейтингами, регулярными отзывами и отзывами клиентов.

<сильная>Вовлеченность: Местный контент — публикации, фотографии, предложения — сигнализирует о новой деловой активности и актуальности для активных клиентов.

Конверсия: Клиенты могут предпринять четкие действия — бронирование, маршруты и звонки по клику.

Агент ИИ, который реализует эти меры LPO для привлечения большего количества клиентов, охвата новой аудитории и влияния на доходы, — это не исследование. Это трудоемкий рабочий процесс, который окупает программу; они являются важнейшим слоем, который восстанавливает и увеличивает видимость поиска, привлечение и удержание клиентов. <п>Итак, когда совет директоров спрашивает о рентабельности инвестиций в ИИ и эффективности местного маркетинга, этот новый директор по маркетингу не просто демонстрирует внедрение ИИ; они оправдывают инвестиции в ИИ, чтобы продолжать финансировать свою деятельность. Разрыв между брендами, измеряющими реальную рентабельность инвестиций, и компаниями, претендующими на — или озабоченность своими сложными местными маркетинговыми стратегиями широка, как никогда.

<ч2>Как перейти от экспериментов с искусственным интеллектом к операциям, ориентированным на рентабельность инвестиций

EY хорошо описал момент, в котором мы находимся: переход от атмосферы к ценности. “атмосфера” Этап заключался в том, что каждая компания, изучающая искусственный интеллект — экспериментируют, пилотируют, увеличивают затраты на вычисления, наращивают свой технологический стек — и либо все еще находимся на этой фазе, либо завершили ее с разочарованием, не зная, как добиться реальных, измеримых результатов.

Руководители маркетинга в брендах с несколькими филиалами, такие как главный директор по маркетингу, должны внедрять и управлять стеками на основе агентного искусственного интеллекта, которые менее исследовательны и в большей степени ориентированы на рентабельность инвестиций. Это чувствительные, оптимизированные стеки, которые позволяют командам делать то, что раньше было просто невозможно, например входить в систему для утверждения исправлений, а не для того, чтобы обнаружить или расставить приоритеты в том, что сломано. И это одобрение может произойти не раньше, чем маркетолог сможет сказать: «GBP», ” но это уровень оркестровки — добавленный ИИ — Ищут старшие маркетологи и руководители.

<стр>Узнайте, как использовать агента UB-I Uberall для маркетинга в нескольких местах для вашей деятельности Посмотрите UB-I в действии <стр>Авторы изображений

Рекомендуемое изображение: Изображение Uberall Brand Studio. Используется с разрешения.