Данные, повышающие доступность информации.

Описание: В этом видео Мелисса Тодиско из Yext обсуждает, как брендам необходимо развивать свою стратегию управления объявлениями, чтобы поддерживать видимость в эпоху поиска с использованием ИИ, уделяя особое внимание требованиям к структурированным данным для обеспечения возможности обнаружения брендов с помощью ИИ.

Мы рассматриваем, почему традиционные подходы к управлению объявлениями больше не являются достаточными, поскольку ИИ ранжирует бренды не только на основе присутствия в сети, но и отвечает на вопросы, основываясь на контексте. Мелисса объясняет эволюцию управления объявлениями с начала 2000-х годов до сегодняшней эры структурированных данных, подчеркивая, что ИИ требует полной, согласованной и всегда актуальной информации на всех цифровых платформах.

Основные выводы:
-Списки и локальные страницы являются наиболее часто упоминаемыми источниками в ответах ИИ, что требует от брендов поддержания согласованности на всех платформах.
-Агрегаторы данных создают несоответствия, которые посылают сигналы недоверия к ИИ, требуя прямых отношений с издателями.
-Создание графа знаний как централизованного источника достоверной информации помогает управлять согласованностью данных о бренде.
-Сопоставление связей между фактами о бренде (местоположения, специалисты, услуги) помогает ИИ отвечать на вопросы, основанные на намерениях.
-Инструмент Yext Scout измеряет видимость бренда в ИИ и сравнивает показатели с конкурентами.

Отвеченные вопросы:
-Почему традиционного управления списками недостаточно для обеспечения видимости в ИИ?

-Чем ИИ использует структурированные данные иначе, чем Google?

-Что такое граф знаний и почему он важен?

-Как бренды могут измерить свою видимость в ИИ?

-Какие типы данных брендам следует приоритезировать для обеспечения доступности в ИИ?

Мелисса иллюстрирует важность структурированных данных на реальном примере поиска лекарств для домашних животных во время отпуска, показывая, как ИИ выдает расплывчатые ответы, когда данные противоречивы, в отличие от конкретной, полезной информации, когда доступны структурированные данные. В заключение презентации участникам предлагается бесплатный персонализированный отчет о видимости с рекомендациями по улучшению видимости данных, полученных с помощью ИИ.