Önceki Arama Motoru Dergisi makalemde Marka Egemenliği kavramını tanıtmıştım: işiniz ve ürünleriniz hakkında sizden daha iyi bir gerçek kaynağının olmaması gerektiği fikri. Hem doğrudan hem de LinkedIn üzerinden okuyuculardan gelen yanıtlar, bir süredir şüphelendiğim bir şeyi doğruladı. Çoğu kuruluş Marka Egemenliğinin neden önemli olduğunu anlıyor ancak acil soruları çok daha pratik:
Marka Egemenliğini nasıl inşa eder ve sürdürürsünüz?
Cevap, daha fazla şema işaretlemesi eklemek, daha fazla içerik yayınlamak veya en son yapay zeka protokolünü uygulamak değildir. Bu teknolojiler önemlidir ancak bunlar yalnızca uygulama seçenekleridir. Marka Egemenliği temel olarak bilginizin kalitesi, bütünlüğü, yönetimi ve erişilebilirliği üzerine kurulu bir organizasyonel yetenektir.
Yapay zeka, işletmeler ve müşteriler arasında giderek daha fazla aracı haline geldikçe, kuruluşların da sayfaların optimize edilmesinden yanıtları yönetmeye doğru düşünmeleri gerekiyor.
Yeni Rekabet Avantajı İçerik Değil; Bu Güvendir
Geleneksel arama, yetkili, alakalı ve teknik olarak erişilebilir web sitelerini ödüllendiriyordu. Yapay zeka sistemleri farklı şekilde çalışır.
Bir müşteri “Sıcakta uyuyan yan uyuyan biri için en iyi yatak hangisi?” diye sorduğunda veya “Seyahat karavanını çekmek için en iyi SUV hangisidir?” Yapay zeka en iyi anahtar kelime optimizasyonuna sahip sayfayı aramıyor. Elindeki kanıtlardan yola çıkarak bir yanıt oluşturuyor.
Her öneri bir güven kararını temsil eder. Yapay zeka, hangi markaların dahil edilmeyi hak ettiğine karar vermeden önce yapılandırılmış bilgileri, ürün özelliklerini, ilişkileri, incelemeleri, belgeleri, konum bilgilerini, uzman referanslarını ve sayısız diğer sinyalleri değerlendirir.
Bu, stratejide önemli bir değişiklik yaratır. Organizasyonlar artık sadece bulunabilmek için rekabet etmiyor. En yüksek güvenirliğe sahip kanıtları sağlamak için yarışıyorlar. Bu güven, akıllı yönlendirmeler veya agresif optimizasyon yoluyla üretilemez. Bilgi kalitesi yoluyla kazanılmalıdır.
Çoğu Kuruluşun Ürün Verileri Vardır. Çok Azının Karar Verisi Var
Son çalışmalardan alınan en değerli derslerden biri, bir tüketici ürünleri perakendecisi için yapay zekaya hazır ürün bilgisi oluşturmaktı. Birçok şirket gibi onlar da zaten kapsamlı ürün bilgilerine sahipti. Sayfalarında fiyatlandırma, boyutlar, malzemeler, garantiler, bulunabilirlik ve e-ticaret için gereken standart özellikler yer alıyordu. Ürün şeması bu bilgilerin çoğunu doğru bir şekilde yansıtıyordu ve MCP ve UCP gibi yeni ortaya çıkan protokoller aracılığıyla bilgilerin açığa çıkarılmasını kolaylaştırıyordu.
Teknik açıdan bakıldığında uygulama başarılı sayıldı. Ancak müşterinin bakış açısından önemli bir şey hâlâ eksikti. Tüketiciler satın alma yolculuğuna nadiren bobin sayısını veya yatak yüksekliğini sorarak başlar. Bunun yerine karar süreçlerini yansıtan sorular sorarlar.
Yatağın serin uyuyup uyumadığını, yan uyuyanlar için uygun olup olmadığını, omuz basıncını hafifletip hafifletmediğini, finansmanın mevcut olup olmadığını, kendi bölgelerinde teslimat yapılıp yapılmadığını ve belki de en önemlisi, halihazırda düşündükleri rakip ürünlerle karşılaştırıldığında nasıl olduğunu bilmek istiyorlar.
Bu cevaplar genellikle kuruluş içinde bir yerde bulunur ve genellikle birden fazla sayfaya ve ürün yapılandırıcıya yayılır. Dahili eğitim materyallerinde, müşteri destek görüşmelerinde, satış literatüründe, satın alma rehberlerinde veya mağaza çalışanlarının deneyimlerinde görünebilirler. Ne yazık ki, yapay zeka sistemlerinin güvenle tüketebileceği yapılandırılmış, yetkili bir bilgi bütünü halinde nadiren organize edilirler.
Sonuç olarak yapay zeka, bu bilgileri müşterinin karar süreci etrafında zaten organize etmiş olan alt perakendecilere, inceleme sitelerine ve karşılaştırma web sitelerine sıklıkla güvenmektedir.
İronik bir şekilde, birçok marka, kendi ürünleri konusunda, onları satan şirketlere göre daha az yetkili hale geliyor.
Müşteriler Zaten Size Neyin Eksik Olduğunu Söylüyor
Birkaç yıl önce, bir şirketin dahili site aramasından gelirle ilgili sorguları inceleyerek nasıl 6,8 milyon dolar kazandığını gösteren bir model sunmuştum. Bu prensip yapay zeka çağında daha da değerli hale geldi. Her dahili arama, bir soruyu yanıtlamaya çalışan bir müşteriyi temsil eder. Web sitemizde yerleşik özellik ve işlev yapılandırıcılarında da benzer modeller bulabiliriz.
Binlerce ziyaretçi aradığında [best mattress for back pain], [quiet dishwasher], [pet-friendly hotel]veya [SUV with third-row seating]karar vermek için ihtiyaç duydukları bilgileri açığa çıkarıyorlar. Benzer şekilde, yapılandırıcıda birden fazla özellik seçerlerse size sorunlu noktaları ve özellikleri de söylüyorlar.
Kuruluşlar genellikle bu aramaları içerik fırsatları olarak görüyor ancak bunların öncelikle bilgi boşlukları olarak görülmesi gerektiğine inanıyorum.
Müşteriler yapılandırılmış bilgilerinizin cevaplayamayacağı bir soruyu tekrar tekrar soruyorsa sorun mutlaka başka bir makaleye ihtiyaç duymanız anlamına gelmez. Bu, kuruluşunuzun bu bilgi parçasını hiçbir zaman resmi olarak modellemediğini veya cevabınız için çok az içeriğe sahip olduğunu veya hiç bağlama sahip olmadığını gösterebilir.
Söz konusu site arama modelleme projesinde, tek günlük geçişten çok günlük geçişe geçişle ilgili bir sorguda 100.000'den fazla istek vardı. Pazarlama ekibi bu soruyu yanıtlamakta kararlıydı. Aslında SSS'de bu soruya verilen yanıt son derece net ve açıktı ve üç harften oluşuyordu: Evet. Neden bunu yapabilecekleri sayfanın bağlantısını veya bunu çevrimiçi olarak veya parkta yapma süreciyle ilgili herhangi bir ayrıntıyı eklemiyorsunuz?
Bu gerçekleşme tartışmayı temelden değiştirdi. Sorun örgütün soruyu yanıtlayıp yanıtlamaması değildi, çünkü yanıtladı. Sorun, cevabın müşterinin yolculuğunu ilerletmek yerine sonlandırmasıydı. Kuruluş, bu soruyu doğrudan yükseltme sürecine bağlayarak tam da müşteri niyetinin en yüksek olduğu anda yeni bir gelir fırsatı yarattı.
Bu ayrım önemlidir, çünkü yapay zekanın müşterilerin sorularını basitçe başka bir web sayfasına yönlendirmek yerine doğrudan yanıtlaması giderek daha fazla bekleniyor.
Marka Egemenliğini İnşa Etmek 4 Bilgi Yeteneği Gerektirir
Marka Egemenliği teknik bir girişim olarak düşünülebilir ancak gerçekte pazarlama, ürün, mühendislik, müşteri desteği, hukuk, satış ve operasyonlar genelinde koordineli sahiplenmeyi gerektirir. Marka Egemenliğini çözmek dört beceri gerektirir.
1. Bilginin Tamlığı
Kuruluşlar, yalnızca ürün ve hizmetlerinin gerçek özelliklerini değil aynı zamanda müşterilerin karşılaştırma, değerlendirme, doğrulama ve sonuçta satın alma kararlarını vermek için kullandıkları karara dayalı bilgileri de aldıklarından emin olmalıdır. Spesifikasyonlar bir ürünün ne olduğunu açıklar; Karar bilgisi birinin neden onu seçmesi gerektiğini açıklar. Yapay zeka, müşterilerin güveneceği öneriler üretmek için her iki bilgi biçimine de giderek daha fazla güveniyor. Kuruluşlar genellikle, önce alıntıyı hak edecek yeterli karar bilgisini yayınlayıp yayınlamadıklarını sormadan, yapay zeka alıntılarını kutluyorlar. Yapay zeka görünürlüğünü ölçmeden önce yanıt kapsamını ölçmeleri gerekir.
2. Bilgi Bağlantısı
Gerçekler, anlamlı ilişkiler yoluyla birbirine bağlandığında çok daha değerli hale gelir. Ürünler konumlara, konumlar hizmetlere, hizmetler politikalara, politikalar müşteri deneyimlerine bağlanmalı ve tüm bu ilişkiler tutarlı bir bilgi grafiği içerisinde birbirini desteklemelidir. Yapay zeka yalnızca yalıtılmış gerçekleri elde etmez; ilişkiler boyunca neden olur. Bu ilişkiler ne kadar zengin ve eksiksiz olursa yapay zekanın kuruluşunuzu tavsiye ederken sahip olabileceği güven de o kadar artar.
3. Cevap Hazırlığı
Bilgiler, dahili departmanların içeriği nasıl yönettiği yerine, müşterilerin gerçekte sorduğu sorular etrafında organize edilmelidir. Yapay zeka, organizasyon şemalarında veya web sitesi menülerinde gezinerek değil, soruları yanıtlayarak başarılı olur. SSS'leri, satın alma kılavuzlarını, yapılandırıcıları, destek belgelerini ve karar ağaçlarını birleşik bir bilgi modelinde bir araya getirmek, kuruluşların, kullanıcıları bilgileri kendileri toplamaya zorlamadan giderek daha karmaşık hale gelen müşteri sorularını yanıtlamasına olanak tanır.
4. Yönetişim
Her kuruluşta içerikten, analizden, ürünlerden ve dijital deneyimlerden sorumlu kişiler bulunur. Kuruluşun kolektif bilgisinin tüm müşteri temas noktalarında eksiksiz, doğru, tutarlı ve makine tarafından okunabilir kalmasını sağlamaktan sorumlu olan çok az kişi var. Yapay zeka, işletmeler ve müşteriler arasındaki birincil arayüz haline geldikçe, kurumsal bilgiyi yönetmek, finansal verileri, yasal uyumluluğu veya marka standartlarını yönetmek kadar önemli hale gelecektir.
Yapay zeka, işletmeler ve müşteriler arasındaki birincil arayüz haline geldikçe, bu sorumluluk giderek daha stratejik hale geliyor.
Kuruluşların Neden Cevaplara Sahip Olacak Birine İhtiyacı Var?
Bu, birçok işletmenin eninde sonunda kuracağına inandığım bir role yol açıyor.
Başlığın “Yanıtlardan Sorumlu Başkan Yardımcısı”, “Bilgi Yönetişim Lideri” veya tamamen farklı bir şey olması, altta yatan sorumluluktan daha az önemlidir.
Bu dört yeteneği yalnızca web sayfalarında değil tüm varlıklarda güçlendirmek için birisinin kuruluşun bilgi bütünlüğüne sahip olması gerekir. Bu sorumluluk, eksik karar niteliklerinin belirlenmesini, departmanlar arasındaki çelişkili bilgilerin çözülmesini, ilgili birimlerin birbirine bağlanmasını, yapılandırılmış verilerin yönetilmesini, yapay zeka yanıtlarının izlenmesini ve kuruluşun kendisi hakkında en yetkili bilgi kaynağı olarak kalmasını sağlamayı içerir.
Bu rol, ürün organizasyonlarındaki büyüme yöneticilerinin ilk iş tanımlarına benzemektedir. Büyüme yöneticileri nadiren tüm pazarlama kanallarına sahip olsalar da, müşteri kazanma ve elde tutmayı iyileştirmek için departmanlar arasındaki çabaları koordine ederler. Sürekli olarak basit ama güçlü bir soruyu sordukları organizasyonel bilgi için de benzer bir işlev ortaya çıkmalıdır:
Bugün bir yapay zeka sisteminin ürünlerimizi tavsiye etmesi gerekiyorsa, ona doğru kararı vermesi için ihtiyaç duyduğu tüm bilgileri verir miydik?
Marka Egemenliğini Ölçmek
Marka Egemenliğinin zorluklarından biri de yalnızca sıralamalarla ölçülememesidir. Bunun yerine kuruluşlar hazır olma durumlarını çeşitli boyutlarda değerlendirmelidir.
- Müşterilerin karar vermek için gerçekten ihtiyaç duyduğu bilgileri açığa çıkarıyor muyuz?
- Bu gerçekler her dijital kanalda tutarlı mı?
- Yapay zeka ürünlerimiz, hizmetlerimiz, konumlarımız, politikalarımız ve uzmanlığımız arasındaki ilişkileri anlayabilir mi?
- Müşterilerin rutin olarak sorduğu karşılaştırma özelliklerini yakaladık mı?
- İşimizle ilgili en güvenilir kanıtlar bizden mi geliyor?
Bu sorular, şema özelliklerini saymaktan veya arama görünürlüğünü izlemekten daha anlamlı bir değerlendirme sağlar. Amaç sadece teknik uygulamayı en üst düzeye çıkarmak değil, aynı zamanda güveni de en üst düzeye çıkarmaktır.
Sayfaları Optimize Etmekten Bilgiyi Yönetmeye Kadar
Yirmi yılı aşkın bir süredir dijital pazarlama, web sayfalarının keşfedilmesini kolaylaştırmaya odaklandı, ancak yapay zeka farklı bir zorluk getiriyor. Organizasyonların bilginin anlaşılmasını kolaylaştırmasını gerektirir.
Bu nedenle Marka Egemenliğinin başka bir SEO çerçevesinden daha fazlasını temsil ettiğine inanıyorum. Organizasyonunuz hakkında kendi organizasyonunuzdan daha iyi bir gerçek kaynağının bulunmamasını sağlamaya odaklanan bir iş disiplinidir.
Daha Fazla Kaynak:
Öne Çıkan Görsel: patpitchaya/Shutterstock
Bir yanıt yazın