Бренды с несколькими локациями должны адаптироваться к фрагментированной видимости поиска в Google, Картах, ИИ-помощниках и социальных платформах. Изучите четыре столпа успеха.
<п>Бренды с несколькими локациями в настоящее время анализируют свой кликовый трафик в Google Search Console, сравнивая 2026 и 2025 годы и пытаясь убедить себя и ключевых заинтересованных лиц в том, что ИИ-обзоры несут ответственность за годовое снижение числа небрендовых кликов.
Сегодня видимость распределена по множеству направлений, включая функции Google Maps, такие как “Ask Maps” Обзоры ИИ, режим ИИ, ChatGPT, Gemini, Perplexity, Apple Maps и поиск в социальных сетях.
Проблема брендов с несколькими локациями заключается в том, что, хотя большее количество локаций создает больше возможностей, они также создают и большую сложность. Вот почему корпоративные и франчайзинговые бренды требуют совершенно иного подхода, чем предприятия с одним офисом.
<п>Основываясь на основных принципах, мы собираемся изучить, как мы можем использовать ИИ для улучшения наших данных, целевых страниц, цитирования и репутации. Мы собираемся выяснить, как воспроизвести нашу стратегию содержания веб-сайта в Интернете, используя каждую возможность обнаружения, помимо Google.
<ч2>Современная локальная экосистема открытий
С появлением агентной технологии может даже наступить момент, когда пользователи вообще редко будут посещать наш веб-сайт, поскольку платформы будут обеспечивать соответствующую интеграцию, позволяющую пользователям совершать транзакции непосредственно внутри них.
<п>Новая цепочка поставок местного поиска включает в себя традиционные элементы, такие как веб-сайт нашего бренда, списки компаний, агрегаторы данных и отраслевые каталоги, а также платформы обзора и пользовательский контент.
Роль графов знаний и понимания сущностей становится все более важной. Это означает, что если вы полагаетесь на отраслевую платформу управления данными, которая остается впереди, например Yext, Rio SEO, Birdeye, SOCi или Locl, вы уже на шаг впереди.
Насколько мы можем судить, системам искусственного интеллекта необходимо следующее, чтобы рекомендовать бизнес:
<ул>
<ли><сильный>И четкие отношения сущностей: Подумайте о “Семантических тройках” (QDOBA → предлагает → буррито, например).
От рейтингов к рекомендациям
Когда мы задумываемся об этой «эволюции видимости в результатах поиска», ” Распространено мнение, что традиционное SEO ориентировано на рейтинги, тогда как современные открытия фокусируются на рекомендациях.
На очень широком уровне различия в опыте можно разбить на следующие этапы:
<таблица> <тело> <тр>
<тр>
<тр>
<д>Результаты поисковой системы ранжируются
<тр>
<тр>
Новый вопрос о видимости: ’t “Как нам занять первое место?” Это тема «Как нам стать тем бизнесом, который рекомендует ИИ?»? Судя по тому, что мы можем сказать на данный момент, эти системы рекомендаций, похоже, отдают предпочтение точным бизнес-данным, качеству и объему обзоров, сильным страницам с адресами, постоянным цитированиям и четким сигналам о сущности.
4 столпа видимости при поиске по нескольким местоположениям
Основной принцип 1: Точность бизнес-данных и усиление; Консистенция
С точки зрения доверия, местные бизнес-данные остаются основой местной видимости. Сюда входят такие элементы, как:
<ул>
<п>Именно здесь в игру вступают упомянутые выше платформы. Общие проблемы для брендов с несколькими локациями включают ребрендинг, смену владельца франшизы (если она есть), дублирование списков и непоследовательные обновления.
Платформы искусственного интеллекта можно использовать для поиска и выявления несоответствий. Не только в бизнес-каталогах, но и в местах назначения, обнаруженных при просмотре источников, цитируемых в рекомендациях по большим языковым моделям. Многие новые “платформы ранжирования AI” предложите эту функцию, чтобы помочь командам определить, куда распределить время и ресурсы. Удивительно, но Yelp и Reddit появляются меньше, чем вы можете себе представить.
Предметы действий по Столпу 1:
<ул>
Основной принцип 2: Качество страницы местоположения и усиление; Актуальность <п>Если вы похолодели, когда мы упомянули “UGC” ранее этот принцип должен был действовать наоборот, поскольку ваши страницы местоположений принадлежат вам и управляются вами. Оптимизация целевой страницы вашего местоположения (LLP), а также страниц намерений или специализаций кажется достаточно простой, пока вы не начнете продвигать их через команды по бренду и юридическим вопросам, команды разработчиков и органы управления активами.
Быстрый поиск в ChatGPT показывает, насколько важным может быть ваш собственный контент для сигналов доверия и видимости. IHOP, например, масштабирует контент более чем в 1400 местах, просто создавая целевые страницы, демонстрирующие элементы, соответствующие бизнес-целям, такие как выездные мероприятия (вынос, доставка, кейтеринг), а также специальные предложения, вакансии в ресторанах и даже пункты меню.
Prompt: “Найдите мне ресторан для завтрака в Ла Мираде, Калифорния, который открыт допоздна и предлагает специальные предложения.” Скриншот из ChatGPT, июнь 2026 г.
Бонусным преимуществом этих страниц намерений является усиление связей между брендом и его продуктами и услугами. Ссылки на поисковые сайты также не слишком раздражают глаза – особенно в сочетании с платным поиском с использованием той же стратегии использования ссылок на сайт.
Скриншот из поиска по запросу [ihop la mirada], июнь 2026 г.
Следуя примеру IHOP, URL-адреса могут включать что-то вроде следующего:
<ул>
<ли>/ca/norwalk/breakfast-12623-norwalk-blvd-939/вафли
<стр>Помимо страниц намерений, существует множество элементов вашего основного LLP, которые влияют на традиционные поисковые сигналы, а также на современную видимость поиска. Эти атрибуты ранжированы ниже на основе исследования страницы местоположения и обновлены с учетом их преимуществ для обнаружения LLM.
<таблица> <тело> <тр>
<тр>
<д>Уникальный контент о конкретном городе, районе, достопримечательностях, событиях и зоне обслуживания помогает продемонстрировать местную актуальность за пределами шаблонной страницы местоположения. С точки зрения обнаружения LLM, использование семантических троек и обработка запросов с длинным хвостом может повысить вероятность быть рекомендованным.
Пример со страницы IHOP в Норуолке, Калифорния: “Мы также приветствуем тех, кто обслуживает наш местный район, в том числе персонал Норуолкского административного центра и станции шерифа Норуолка, а также трудолюбивые команды из компании Political Data Inc и пожарной части округа Лос-Анджелес 20. Мы очень рады поделиться этой яркой информацией. Район Норуолк с вами!”
<ср>107% <тр>
<д>Связывание с социальными профилями, привязанными к конкретному местоположению, помогает обеспечить согласованность организаций и легитимность местного бизнеса на разных платформах. Наиболее распространенными для бизнеса с несколькими офисами являются Facebook, Yelp, TripAdvisor и Nextdoor.
В сочетании со схемой SameAs (структурированной разметкой) эти ссылки могут помочь построить граф знаний для местоположения бренда. Для клиентов возможность увидеть, что другие говорят в их любимых социальных сетях, повышает доверие.
<ср>50% <тр>
<ср>16% <тр>
<ср>14% <тр>
<ср>10% <тр>
<д>Отображение текущего рабочего состояния помогает пользователям быстро определить доступность и может повысить полезность локальной страницы. Представьте себе подсказку в рамках LLM, которая включает в себя фразу «это открыто прямо сейчас». Ваш веб-сайт является единственным источником правды как для поисковых систем, так и для LLM.
<ср>10% <тр>
<ср>7% <тр>
Для LLM отзывы клиентов и пользовательский контент обеспечивают дополнительный уровень доверия.
<ср>4% <тр>
<д>Публикация рабочего времени помогает пользователям планировать посещения и повышает согласованность местной бизнес-информации.
Подобно атрибуту «Открыть сейчас», хорошо организованный и легко находимый график работы может помочь в ответ на запросы, включающие время суток.
<ср>2%
Мы только что коснулись поверхности, когда дело доходит до элементов для тестирования. Например, я хотел бы поэкспериментировать с добавлением карусели роликов Instagram от клиентов. Или даже протестируйте встроенные функции искусственного интеллекта, которые позволяют пользователям настраивать заказы на еду на основе подсказок, географии и персонализации.
Действия по Столпу 2:
<ул>
Основной принцип 3: Видимость экосистемы и усиление; Сторонняя проверка
В современном поиске одной из маркетинговых задач является выход за рамки бизнес-профиля Google. Точно так же, как многие компании переключили свои дверные таблички и напоминания в торговых точках с Yelp на обзоры Google, сегодня мы тестируем переход к зарабатыванию пользовательского контента, из которого LLM цитируют свои лучшие рекомендации.
<п>В традиционном поиске по нескольким местоположениям мы называем это «построением цитирования». Сегодня мы называем это «упоминаниями бренда». или “цитаты бренда” где известность NAP сочетается с настроениями и возможностью быть рекомендованным на основе свежих упоминаний и цитат, содержащих обоснованные утверждения.
<стр>Например, новое заведение с бургерами в Буэна-Парке привлекло наше внимание после того, как мы просмотрели десятки бургерных в районе Буэна-Парк, штат Калифорния. Заведение было пустым, но персонал был очень дружелюбным, а гамбургеры (точнее, потрясающие бургеры) были необыкновенными. В качестве теста мы оставили обзор, специально используя расширенные семантические тройки (субъект → предикат → объект), например “Good Buns – это скрытая жемчужина, где подают лучшие гамбургеры в Буэна-Парке”
. <п>Одного этого заявления было достаточно, чтобы вывести список на вершину рекомендаций Ask Maps. Представьте себе, если бы пользователи продолжали говорить одно и то же в одном и том же формате на разных платформах, включая Reddit, социальные сети и, возможно, даже YouTube. Свежие ссылки, реальные люди, коэффициенты увеличения с течением времени. Это так просто.
В Компоненте 1 упоминалась важность согласованности данных и использования всех доступных полей. Это также относится и к Компоненту 3, особенно к упоминаниям объектов, смежных с объектами, о которых мы хотим, чтобы наши местоположения были хорошо известны. Только теперь большую часть работы выполняют наши клиенты, вдохновленные нашими напоминаниями о необходимости поделиться своим опытом и тонкими намеками на то, что сказать.
При добавлении к традиционной видимости SEO-данных по нескольким местоположениям наш список выглядит примерно так, где выделенные жирным шрифтом пункты назначения должны обрабатываться вашей платформой управления данными:
<ул>
<ли><сильный>Местные справочники: Торговые палаты, путеводители по городам, сайты туристической информации.
<стр>При исследовании могут быть полезны такие инструменты, как Whitespark и GeoRanker Local Citation Finder, при условии, что вы используете более 10 местоположений в разных городах для выявления совпадений, когда каталог или пункт назначения охватывает больше, чем определенный город или регион.
Предметы действий по столпу 3:
<ул>
<ли>Изучите источники цитирования LLM для местных запросов и добавьте соответствующие возможности в дорожную карту. Повторите для традиционного поиска с помощью Whitespark или GeoRanker.
Столп 4: Репутация и усиление; Сигналы доверия
Как уже упоминалось ранее, пришло время выйти из режима “Оставить отзыв в Google” пузырь и расширить наши горизонты, чтобы повлиять на нашу видимость в LLM. OpenAI (ChatGPT) никогда не делал публичных заявлений об использовании обзоров Google Maps при выдаче рекомендаций. Фактически, в Bing Places и Yahoo! На местном уровне вы найдете обзоры Yelp, а также в MapQuest и, да, в Apple Maps. Благодаря процессу RAG в ChatGPT с использованием Bing ваши отзывы в Google могут потерять некоторую ценность.
<п>Тем не менее, по какой-то причине корпоративные бренды все еще привязаны к отзывам Google.
В Основе 3 мы упомянули Ask Maps, новую функцию искусственного интеллекта в Google Maps, которая выходит за рамки собственной системы отзывов платформы за счет поиска в Интернете настроений, четких упоминаний продуктов и услуг и других платформ бизнес-обзоров. Даже тогда в одном обзоре упоминались «лучшие гамбургеры в Буэна-Парке». это побудило ИИ порекомендовать «Хорошие булочки».
Сегодня нет причин не расширять наши цели по управлению репутацией за пределы только Google Maps.
<п>Для предприятий на нишевых рынках, таких как юристы, услуги на дому, здравоохранение и т. д., вы найдете несколько возможностей направлять клиентов туда, где это важно, в ChatGPT и другие LLM.
ИИ может помочь там, где платформы заканчивают работу, отслеживая рейтинги и обзоры на отраслевых платформах обзора бизнеса. Они различаются в зависимости от ниши и могут быть обнаружены в Компоненте 3 посредством исследования источников цитирования, упоминаний брендов и конкурентных исследований. <стр>Примеры нишевых бизнес-направлений для обзора: <таблица> <тело> <тр>
<тр>
<тд>Авво
<тр> <тд>Анги
<д>Ресторан Гуру
<тр>
Некоторые платформы управления данными включили возможности анализа настроений еще до появления искусственного интеллекта. Современные платформы предлагают расширенный анализ настроений на основе искусственного интеллекта, который дает ценную информацию для улучшения продуктов, возможностей обучения персонала и развития бизнеса, не только улучшая бизнес, но и поддерживая улучшение качества отзывов.
Анализ настроений также можно выполнить вручную, при условии, что вы определили и подкрепили свои отзывы. Ниже приведен пример использования Perplexity Computer для получения двух отчетов, готовых для заинтересованных сторон.
Попробуйте это немедленно в Perplexity Computer (или другом LLM):
<п><эм>Я постараюсь использовать отзывы клиентов, чтобы улучшить содержание веб-сайта {Brand’s}. Изучите прилагаемые отзывы клиентов. Отфильтровывайте негативные отзывы клиентов, жалующихся или недовольных. Объедините похожие отзывы в одну тему, используя в качестве основной темы наиболее распространенную фразу в массиве; отслеживать количество консолидированных товаров. Постройте семантические высказывания тройного стиля. Создавайте подсказки, используя естественный язык, на котором обычно говорят люди. Выведите список из 100 наиболее распространенных тем в электронную таблицу со столбцами для: 1. Тема обзора (используя самую распространенную фразу в массиве) 2. Количество вхождений (отсортировать таблицу от большего к меньшему) 3. Семантическое тройное высказывание, представляющее как можно более близкую тему, начиная с {Бренд} в качестве подлежащего. 4. Подсказка, написанная на естественном языке, для быстрого поиска ресторана в непринужденной обстановке, которая лучше всего соответствует семантическому утверждению тройного стиля. 5. Экспорт в Excel.
Вывод с готовыми к отслеживанию подсказками для мониторинга видимости вашего AEO:
Изображение от автора, июнь 2026 г. <стр>Далее преобразуйте эти данные в бизнес-идеи, которые руководство сможет просмотреть и обсудить.
Попробуйте эту подсказку, используя исходный экспорт CSV:
<п><эм>У меня есть CSV-файл с отзывами клиентов о {Brand}. Проанализируйте отзывы и разбейте их на категории улучшения бизнеса. Отфильтруйте негативные отзывы недовольных клиентов, а затем проанализируйте все отзывы на предмет сигналов настроений по этим категориям: -Качество продукции – Качество обслуживания -Операции – Качество атмосферы – Цифровой усилитель; Опыт лояльности – Бренд &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp; Восприятие ценности – Персонал &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;Amp; Культура Добавьте любые дополнительные категории, которых, по вашему мнению, не хватает, которые могут способствовать улучшению бизнеса. Для каждой категории определите конкретные темы внутри нее. Для каждого музыкального трека: – Количество положительных упоминаний – Количество отрицательных упоминаний – Всего упоминаний – Отрицательная ставка (%) – Уровень сигнала (высокий/средний/низкий в зависимости от громкости) – Приоритет улучшения (критический/высокий/средний/низкий на основе отрицательной оценки) Экспортируйте в многостраничную книгу Excel с помощью: Лист 1. Резюме: итоговые данные на уровне категорий с разделом основных выводов, в котором указаны наиболее неотложные проблемы. Лист 2. Подробности темы: каждая тема во всех категориях в одной сортируемой таблице. Лист 3. Разбивка по категориям: каждая категория в отдельном разделе с ранжированными темами. Лист 4. Матрица приоритетов: все темы отсортированы по срочности улучшений, с включенным автоматическим фильтром. Используйте фирменные цвета {Brand} (красный #C8102E), назначьте отдельный цвет для каждой категории и задайте цветовой код столбцу приоритета (критический = красный, высокий = оранжевый, средний = желтый, низкий = зеленый). Добавьте гистограммы данных в столбцы объема и тепловую карту цветовой шкалы в столбец с отрицательной ставкой.
Вывод, который вы должны увидеть в приведенной выше подсказке:
Изображение от автора, июнь 2026 г.
Эти несколько примеров показывают, как обзоры могут быть мощными инструментами для SEO, AEO и развития бизнеса. Последнее может показаться нерелевантным для цифрового маркетинга, пока вы не увидите разницу в рейтинге кликов (5 звезд против 3 звезд в вашем списке на Картах Google или в расширенном фрагменте веб-поиска).
Предметы действий по столпу 4:
<ул>
<ч2>Как ИИ оценивает местный бизнес <п>Насколько мы помним, еще во времена Google 7-Pack картографических списков местные стратегии SEO были сосредоточены на трех вещах: релевантности, авторитетности и сигналах близости.
LLM, такие как ChatGPT, привнесли в эту стратегию совершенно новый уровень.
Когда ваш клиент просит Google AI Mode, ChatGPT, Gemini или Perplexity порекомендовать компанию, LLM делают больше, чем просто получают список результатов. По сути, они оценивают все доступные доказательства того, что обнаруженные ими данные точны, сравнивают альтернативные варианты и вырабатывают рекомендации, основанные в первую очередь на уверенности и доверии.
<стр>Хотя каждая платформа использует разные технологии и источники данных, они, судя по всему, преследуют некоторые общие цели: выявить компании, которые одновременно имеют отношение к запросу (часто включая персонализацию, предыдущее взаимодействие и использование естественного языка) и поддерживаются заслуживающими доверия сигналами в сети (Основные принципы 3 и 4). <х3>Поиск на основе объектов для MLSEO
То, как мы рассматриваем традиционное SEO с несколькими локациями, заключается в том, что LLP являются основным фокусом оптимизации в нашей стратегии MLSEO, где платформы искусственного интеллекта, по-видимому, фокусируются на уровне объектов.
Простой способ взглянуть на современное (управляемое искусственным интеллектом) SEO — использовать оптимизацию объектов как полярную звезду. Когда мы говорим «сущность», мы имеем в виду любую реальную вещь, например бизнес, место, человека, конкретные продукты или даже организацию. Вместо того, чтобы сканировать одну веб-страницу, системы искусственного интеллекта, похоже, пытаются понять, как связаны между собой сущности. На заре SEO я пытался придать своему имени смысл фразе «SEO-эксперт». Я бы спросил [Стива Уайдмана], [эксперта по поисковой оптимизации], чтобы узнать, сколько раз у меня было по сравнению с моими конкурентами, используя это число в качестве ключевого показателя эффективности.
Для SEO с несколькими локациями ресторан может быть связан с:
<ул>
<ли>Город или район.
<п>Чем больше этих связей (отношений) появляется в сети, тем легче поисковым системам и системам искусственного интеллекта будет понять бизнес и его роль на местном рынке.
Одним из полезных способов рассмотрения видимости ИИ является использование треугольника доверия, состоящего из трех основных групп сигналов.
<ол>
Некоторые бренды упоминаются, а другие остаются невидимыми – но почему?
<п>Поддерживая центры автосервиса Meineke, мы время от времени просили владельцев магазинов сообщать о своем рейтинге в Google. Почти в каждом случае мы проводили аудит и обнаруживали, что репутация является недостающим атрибутом ранжирования. Бизнес-данные были точными, контент веб-сайтов был лучшим в своем классе и даже заслужил национальное признание, но звездные рейтинги часто были низкими, а настроения в Интернете не колебались. “Хорошее обращение с клиентами” ведь авторемонтная мастерская, должно быть, была трудной пилюлей для тех немногих мест, которым это сошло с рук до появления Интернета.
Независимо от того, насколько велики два из трёх углов, не будет треугольника, если не будут учтены все три угла.
Действия по оценке AI:
<ул>
<х2>Измерение видимости помимо рейтинга в современном поиске
Традиционные отчеты по SEO не соответствуют современному поиску из-за упадка “ключевого слова” и необходимость того, чтобы пользователи заходили на веб-сайт нашего бренда, чтобы совершать транзакции и взаимодействовать с нами, когда развивающиеся платформы работают над тем, чтобы пользователи не покидали его.
В настоящее время мы можем продолжать отслеживать традиционный поиск, но нам следует начать экспериментировать с новыми показателями, чтобы лучше понять, как наш бренд работает в целом.
<таблица> <тело> <тр>
<тр> <д> <ул>
<д> <ул>
Эти показатели лишь поверхностно отражают фундаментальную отчетность современной поисковой экосистемы. Крайне важно согласовать показатели видимости с бизнес-целями. Для многих франчайзинговых сетей ресторанов и ресторанов с несколькими ресторанами эти бизнес-цели часто связаны с выездом за пределы помещения (вынос, доставка и кейтеринг) или продвижением категорий меню.
<п>Вы никогда не могли себе представить, что Applebee известна своими «макаронами и хлебными палочками». тем не менее, они часто превосходят Olive Garden в органическом поиске – это была бизнес-цель.
Изображение от автора, июнь 2026 г.
Элементы действий по отчетности:
<ул>
Будущее поиска по нескольким местоположениям
<п>Ключевой темой, которую вы, возможно, уловили при чтении этого руководства, было слово «доверие». Установление и поддержание доверия к современным поисковым платформам является отличительной чертой успешной стратегии MLSEO. Мы рассмотрели несколько способов построения доверия посредством согласованности и видимости данных, страниц местоположений, репутации и настроений. Каждый из этих элементов поддается отслеживанию, измерению и отчетности.
Эту структуру для видимости нескольких местоположений можно упростить в четыре этапа:
Шаг 1: Проверьте свой фундамент
<стр>Работайте со своей внутренней командой SEO или с консультантом по SEO, работающим в нескольких местах, чтобы проверить ваши списки с помощью вашей платформы управления данными, ваших обзоров и рейтингов, местоположения, страниц намерений/специализаций, а также онлайн-цитирований. <стр>Определите базовый уровень и проанализируйте конкурентную среду, чтобы знать, с чем вам предстоит столкнуться.
Шаг 2: Усильте сигналы сущности
<п>Работайте со своей командой разработчиков, чтобы максимизировать структурированную разметку на ваших LLP и страницах намерений. Установите постоянный график работы с вашей платформой управления данными и ручными исследованиями (с использованием искусственного интеллекта), чтобы обеспечить единообразие данных о местоположении в Интернете.
Развивайте стратегию контента, которая сообщит посетителям, что ваша LLP более полезна, чем все, что могут предложить конкуренты, включая локальный и мультимодальный контент. Разработайте страницы намерений, которые решают конкретные бизнес-цели, такие как специальные предложения, выездные товары и определенные категории продуктов или услуг.
Шаг 3: Станьте авторитетом в этой развивающейся экосистеме
<стр>Работайте с брендами и полевыми командами, чтобы стимулировать создание пользовательского контента. Это может потребовать творческих экспериментов, таких как настенное искусство, настольное искусство, деятельность в точках продаж или последующие действия после покупки. Объединитесь с командой по связям с общественностью, чтобы выработать стратегию получения местных упоминаний, даже если у владельцев/менеджеров локаций есть определенный уровень полномочий. <стр>Регулярно анализируйте рост авторитета бренда, привлекая к ответственности все заинтересованные стороны. <х3>Шаг 4. Измерение результатов поиска, карт и искусственного интеллекта
<стр>Настройка отчетов для ИИ поначалу может показаться сложной задачей. Вот совет: поместите эту статью на свою любимую платформу искусственного интеллекта и попробуйте следующую подсказку:
<стр>Используя структуру, ключевые показатели эффективности и рекомендации из приложенного документа, разработайте комплексную информационную панель Студии данных для бренда с несколькими локациями. Рекомендуйте наиболее важные метрики, параметры, визуализации, фильтры, вычисляемые поля и источники данных, необходимые для измерения видимости в Google Поиске, Google Картах, платформах репутации, отраслевых каталогах и средствах поиска на базе искусственного интеллекта. Организуйте информационную панель как для руководителей, так и для практиков, объясните, почему каждый показатель важен, и предоставьте поэтапную дорожную карту внедрения с учетом воздействия и сложности.
Заключительная заметка
Бренды с несколькими локациями и франчайзингом, которые выигрывают в локальном поиске с помощью искусственного интеллекта, не обязательно будут брендами с самым высоким рейтингом в Google. Это будут бренды, которые зарекомендовали себя с наибольшим доверием, актуальностью и сильными сигналами о сущностях в Google, Картах и приложениях на основе искусственного интеллекта.
Этот переход от рейтингов к рекомендациям может стать самой важной эволюцией локального поиска за последние десять лет.
<стр>Заслужите доверие, влияя на повествование о вашем бренде и отношениях с важными организациями. Начните с уборки магазина, а затем разверните программы, которые мотивируют клиентов рассказывать о своем опыте, включая сущности и прилагательные, которые делают наши местоположения идеальными рекомендациями в современных поисковых системах.
