Bu yazı Uberall tarafından desteklenmiştir. Bu yazıda ifade edilen görüşler sponsora aittir.
Yerel listeleri ve yorumları yönetmek için daha fazla yapay zeka aracı eklemeli miyim yoksa bu durum durumu daha mı kötüleştiriyor?
Tüm lokasyonlarımızda yapay zeka arama görünürlüğüne kim sahip olmalıdır?
İdeal çok konumlu pazarlama dünyası, aracılı yapay zekanın yinelenen listeleri düzelttiği, müşteri incelemelerine yanıt verdiği, duyarlılığı analiz ettiği ve pazarlamacı "GBP" diyemeden optimizasyon fırsatlarını tespit ettiği bir dünyadır.
Bununla birlikte, günümüzün çok daha az ideal dünyasında çok lokasyonlu marka CMO'larının gerçekte sahip olduğu şey, kirli ve net olmayan bir altyapı oluşturan ayrık yapay zeka ve pazarlama araçları katmanlarıdır.
Bu altyapı eksikliği, genel yatırım getirisini takip etmeyi neredeyse imkansız hale getiriyor.
Geçen yıl yapılan bir Uberall anketi, konum pazarlamacılarının yalnızca 4'te 1'inin konum pazarlamasının satışlar üzerindeki etkisini gösterebildiğini ortaya çıkardı; Bahse girerim ki, o anketten bu yana farklı seviyelerde yapay zeka araçlarının benimsenmesiyle bu sorun düzelmedi; eğer bir şey varsa, bu durum daha da kötüleşti.
Nasıl Önlem Alınmalı?
Ekipler birden fazla konum için pazarlama çalışmalarına odaklanırken yapay zeka, neye öncelik verilmesi gerektiğini anlar ve arka planda çözer. Yatırım getirisi raporlamasıyla ilgili sabırsızlığı veya belirsizliği ortadan kaldırır çünkü modeli, rezervasyonlar, masa rezervasyonları, yaya trafiği gibi gerçek zamanlı ilişkilendirilebilir konum performansının sağlanması ve görselleştirilmesi üzerine kurulmuştur. Paydaşların beklediği temiz ve net veriler.
Kötü donanımlı ve katmanlı martech araçlarının sonuçları, yerel görünürlük açısından kasvetli:
İşletme listeleri platform başına özel olarak yönetilir, bu da kritik verilerle tutarsızlıklar yaratır
Yorumlar yanıtsız bırakılıyor veya ara sıra yanıtlanıyor, bu da müşterinin güvenini ve bağlılığını zedeliyor
Teknik Analiz
Yerel sayfaların sosyal ve envanter sistemleriyle bağlantısı kesildi
İçerik güncelliğini yitirmiş veya genel olduğundan yerel arama amacıyla alaka düzeyi zayıflıyor
Sonuç ve Değerlendirme
Web sitesi performansının önceliklendirilmesi, kullanıcılar, arama motorları ve AI tarayıcıları için sürtüşmeye neden oluyor
Günümüzün gerçek ideal dünyası, lokasyon pazarlaması yığınına biraz anlam kazandırmakla ilgilidir. Bu, aranan yapay zeka düzenleme katmanının, konumlar arasında çok kanallı arama görünürlüğünün ve daha da aranan yatırım getirisi rakamlarının bir kombinasyonunu sunacak. Buna liderlik edecek kişi Pazarlama Baş Orkestratörüdür.
Önemli Gelişmeler
Adım 1. Pazarlama Müdürünüzün Kim Olacağına Karar Verin
Uzmanların Görüşleri
Değer, yalnızca verileri bir Yüksek Lisans Programına eklemekle elde edilemez. Liderlerin %89'u teknoloji yatırımlarının tam anlamıyla gerçekleşmediğini ve bunun en önemli nedeninin entegrasyon karmaşıklığı olduğunu söyledi.
Bunun yerine, tüm çok konumlu pazarlama verilerinizi, tartışılamaz bağlam mühendisliği görevlerini uygulayan bir orkestrasyon katmanına takarak her konumun verilerinin ve sinyallerinin, müşterilerin yerel işletmeleri keşfetmek için kullandığı herhangi bir arama sistemi için yapılandırıldığından emin olmaktan gelir.
Birisinin bunu yapması gerekiyor ve bu kişi sizin Baş Pazarlama Orkestratörünüz (CMO) oluyor. Ve şans eseri bu, Pazarlama Direktörünün yeni bir evrimi.
Sistem Güvenliği
Bir CMO'nun Temel Sorumlulukları
Baş Pazarlama Orkestratörü (CMO), hangi görevlerin insan tarafından imzalanması gerektiğine karar vermelidir. Takaslar nerede? Marka ve konum düzeyinde yapay zekanın keşfedilebilirliğine kim sahip? Ekiplerini operasyonel iş yükünden nerede kurtarabilirler ve onları geliri etkileyen görevlere yeniden tahsis edebilirler; duyarlılık analizini operasyonlar için eyleme dönüştürülebilir raporlara dönüştürebilirler veya yerel katılımı teşvik eden içerik üretebilirler? Bu sadece bir teknoloji hikayesi değil, aynı zamanda bir liderlik hikayesi.
Çok lokasyonlu markaları için yaptıkları konusunda gerçekten tutkulu olan herhangi bir CMO, her bir görevi körü körüne bir yapay zeka temsilcisine devretmek istemez. Paydaşlara rapor ettikleri performans rakamlarına ve konum pazarlama girişimlerine güvenmek istiyorlar. Ve büyük olasılıkla bilgi işlem maliyetlerinin kontrol altında olduğunu hissetmek istiyorlar.
Detaylar ve Etkileri
Her pazarlamacının ve her liderin yapay zekaya sahip olmasının teşvik edildiği bir zamanda, bu genellikle kimsenin sonuca sahip olmadığı anlamına gelir. Yapay zeka düzenleme katmanına sahip akıcı bir yığın, platformun yürütme ve analize, CMO'nun genel stratejiye ve ekibinin de insan onaylarına ve güvenlik önlemlerine sahip olmasını sağlar.
Uberall'ın aracı yapay zekası UB-I'nin üzerine inşa edildiği prensip budur: Pazarlamacı kontrolü elinde tutar; yapay zekanın çıktısını yalnızca yönlendirmek veya teşvik etmekle kalmaz, yönetir.
Ajansal yapay zekayı yönetmek için doğru kişilere yatırım yapan bir CMO, benimsemeye değil, çıktıya odaklanan bir CMO'dur.
Gelecekte Ne Bekleniyor?
Bunu 50 konumda manuel olarak yapmayı deneyin:
Her konumun profilini GBP, Apple, Bing ve ilgili dizinlerde açın. Formatı kontrol edin tutarsızlıklar, eksik özellikler ve yanlış saatler. Bekleyen her inceleme için, olumsuz olanlardan başlayarak, markanızın üslubuna ve yönergelerine uygun bir inceleme yanıtı taslağı hazırlayın. Eksik işletme açıklamaları açısından her konumu denetleyin ve doğru yerel anahtar kelimeleri ve hizmet bağlamını yansıtan bir metin oluşturun.
Bu günlük taban çizgisidir. Bu, geniş ölçekte sürdürülemez; bu, ekip oturum açmadan önce UB-I'in üstlendiği iş yükünün tam olarak aynısıdır.
UB-I, hiçbir insan ekibinin sürdürülebilir bir ölçekte karşılayamayacağı yerel operasyonların hacmini ve hızını yönetirken, harekete geçmeden önce insan muhakemesi gerektiren her şeyi işaretler. Herhangi bir günde bu şu anlama gelir:
Bekleyen tüm incelemeler için yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtların katı marka yönergelerine göre hazırlanması ve öncelikle olumsuz incelemelere öncelik verilmesi. Ad ve adres biçimlendirmesinin her dizinin gereksinimlerine göre düzeltilmesi, senkronizasyon hatalarının önlenmesi ve görünürlüğün engellenmesi. Konum verilerinden eksik işletme açıklamaları, özellikler ve özel çalışma saatleri oluşturma
Ekip, neyin bozuk olduğunu keşfetmek için değil, onaylamak için oturum açar. Bunların her biri pratikte bağlam mühendisliğidir; konum verilerini hiçbir ekibin manuel olarak yönetemeyeceği bir ölçekte hem insan hem de yapay zeka destekli arama için kullanılabilir hale getirir.
Dünya çapında tanınan inovasyon stratejisti Shawn Kanungo'nun belirttiği gibi: "Kazandığını izlediğim şirketler, mevcut iş akışlarının yatırım getirisini optimize edenler değil. Onlar, daha önce ne pahasına olursa olsun imkansız olan şeyleri yapmak için aracıları kullananlar." Yerel pazarlama görevlerinin birden fazla lokasyonda verimli bir şekilde düzenlenmesi her zaman geniş ölçekte imkansız olmuştur ve Uberall anketine göre bu düzenleme katmanı, kıdemli pazarlamacıların %99'unun "değerli" veya "çok değerli" olduğunu söylediği şeydir.
Çok kanallı varlığı yönetmek için bir yapay zeka düzenleme katmanını uygulamanın gerçek değeri, mevcut yerel pazarlama iş akışlarının verimliliğini optimize etmek değil; pazarlamacıların sekiz saatlik bir iş gününde geniş ölçekte başarmasının imkansız olduğu şeyi mümkün kılmaktır. Çok lokasyonlu markalardaki CMO'ların ve Başkan Yardımcılarının %61'inin şu anda "karmaşık" veya çok "karmaşık" olarak tanımladığı iş yükü: AI görünürlüğünü takip etmek, konum verilerini ve listeleri yönetmek, incelemeleri izlemek ve yanıtlamak ve yerel içeriği sosyal medyada yayınlamak.
2. Adım: Yeni Yapay Zeka Bulmaktan Arama Görünürlüğünü Geri Getirmeye Kadar Dönün
Gördüğüm kadarıyla CMO'ların uygulamak isteyeceği çözüm, yatırım getirisi yükü yaratan keşif amaçlı ajans yapay zeka projelerini ortadan kaldırmak ve onunla çalışmaya odaklanmak olacaktır. Çünkü bununla iyi çalışmanın getirdiği ödül, sıfır tıklamalı aramalar sırasında azalan trafiği yeniden canlandırmak için hızlı bir şekilde çalışması gereken birden fazla lokasyona sahip markalar için caziptir.
Raporlar, müşteriler markaları yapay zeka araması aracılığıyla keşfettikçe markaların gelirinin arttığını gösteriyor; Adobe, perakende segmenti için ziyaret başına gelirde %254'lük bir artış bildirdi. Paydaşların SEO ve GEO performansıyla her zamankinden daha fazla ilgilenmesi şaşırtıcı değil.
Çok lokasyonlu bir markayı, her biri kendi partisine ev sahipliği yapan 200 odalı bir bina olarak düşünelim. Mobilyalar değişmedi, duvarlar değişmedi, altyapı değişmedi - ancak binanın yeni bir girişi var ve bu, kasıtlı olarak sizi arayan misafirler için kısayol gibi görünüyor. Diğer girişler de halen kullanılmaktadır. Daha fazla kişinin doğru odayı bulması, iyi vakit geçirmesi ve bir sonraki oda için geri gelmesi için her odaya erişimi en üst düzeye çıkarmak istiyorsunuz. Misafirleri her girişe manuel olarak getirmek için birini işe almazsınız. Ekibinizin odaların içindeki deneyime odaklanabilmesi için işi sizin yerinize yapacak sinyaller oluşturmak için teknolojiye yatırım yaparsınız.
Bu sinyalleri oluşturan şey bağlam mühendisliğidir. Yapay zeka, markaların dijital ayak izlerini makineler tarafından okunabilir, sürekli olarak doğru, birden fazla yüzeyde teknik olarak keşfedilebilir, bağlamsal olarak alakalı ve sosyal olarak doğrulanmış hale getirmesini, bireylerin teknoloji yığını içgörülerinin katmanlarını açığa çıkarmasına gerek kalmadan nasıl düzenleyebildiği zamandır.
Konum Performansı Optimizasyonunun (LPO) 4 Temelini Uygulayın
Herhangi bir arama veya pazarlama kanalında görünürlük artarsa, diğer tüm konum performansı unsurları da gelişir: etkileşim, itibar ve dönüşüm. Bunlar, Ekim 2025'te BrightonSEO'da bahsettiğim gelir odaklı bir çerçeve olan Konum Performansı Optimizasyonunun (LPO) dört temel direğidir. LPO, bu performans sütunları genelinde konum verilerini ve sinyallerini etkinleştirerek bir markanın dijital varlığını ticari sonuçlara bağlar:
Görünürlük: Her konum tüm alaka düzeyinde doğru şekilde temsil edilir nt keşif yüzeyleri (web sitesi, Google, Apple, Yelp, Bing, sektör dizinleri).
Her konum, ilgili tüm keşif yüzeylerinde (web sitesi, Google, Apple, Yelp, Bing, sektör dizinleri) doğru bir şekilde temsil edilir. İtibar: Güven, derecelendirmeler, düzenli incelemeler ve müşteri çözümleri yoluyla güçlendirilir.
Güven, derecelendirmeler, düzenli incelemeler ve müşteri çözümleri yoluyla güçlendirilir. Etkileşim: Yerel içerik (yazılar, fotoğraflar, teklifler) yüksek niyetli müşteriler için yeni iş faaliyetlerine ve alaka düzeyine işaret eder.
Yerel içerik (yazılar, fotoğraflar, teklifler) yüksek niyetli müşteriler için yeni iş faaliyetlerine ve alaka düzeyine işaret eder. Dönüşüm: Müşteriler rezervasyonlar, yol tarifleri ve tıkla ve ara gibi net eylemler gerçekleştirebilir.
Daha fazla müşteri çekmek, yeni kitlelere ulaşmak ve geliri etkilemek için bu LPO önlemlerini uygulayan bir yapay zeka aracısı keşif değildir. Programın karşılığını veren, yatırım getirisi yüksek bir iş akışıdır; arama görünürlüğünü, müşteri kazanımını ve elde tutmayı eski haline getiren ve artıran çok önemli katmandırlar.
Dolayısıyla yönetim kurulu, AI yatırım getirisi ve yerel pazarlama performansı hakkında soru sorduğunda, bu yeni CMO yalnızca AI'nın benimsendiğini göstermekle kalmıyor; Operasyonlarını finanse etmeye devam etmek için yapay zeka yatırımını haklı çıkarıyorlar. Gerçek ROI'yi ölçen markalar ile bunu yapıyormuş gibi yapan veya karmaşık yerel pazarlama yığınlarıyla meşgul olan şirketler arasındaki uçurum her zamankinden daha büyük.
Yapay Zeka Deneylerinden Yatırım Getirisi Odaklı Operasyonlara Nasıl Geçilir?
EY, içinde bulunduğumuz anı iyi bir şekilde anlattı: ortamdan değere geçiş. "Hareket" aşaması, her şirketin yapay zekayı keşfetmesi (denemeler, pilot uygulamalar, bilgi işlem maliyetlerini artırma, teknoloji yığınlarını katmanlaştırma) ve ya hâlâ bu aşamada olması ya da bunu gerçek, ölçülebilir getirilere nasıl ilerleneceğini bilmemenin hayal kırıklığıyla tamamlamış olmasıydı.
Baş Pazarlama Orkestratörü gibi çok konumlu markaların pazarlama liderleri, daha az keşif amaçlı ve daha fazla yatırım getirisi odaklı, aracılı yapay zeka destekli yığınları benimsemeli ve yönetmelidir. Bunlar mantıklı, düzenli ve ekiplerin, bozuk olanı keşfetmek veya önceliklendirmek yerine düzeltmeleri onaylamak için oturum açmak gibi daha önce mümkün olmayan şeyleri yapmasına olanak tanıyan yığınlardır. Ve bu onay, bir pazarlamacının "GBP" demeden önce gerçekleşmeyebilir, ancak bu, kıdemli pazarlamacıların ve liderlerin aradığı orkestrasyon katmanıdır (eklenen yapay zeka).
Operasyonlarınız için çok lokasyonlu pazarlama amacıyla Uberall'ın UB-I aracısını nasıl kullanacağınızı öğrenin
Öne Çıkan Görsel: Uberall Brand Studio'nun fotoğrafı. İzin alınarak kullanılmıştır.
