Flarseo
Averigüe si los asistentes de AI llaman su negocio
Una parte de las búsquedas ya no pasa por una lista de enlaces: pasa por una respuesta escrita por un asistente, que nombra dos o tres negocios y cierra el asunto. Flarseo trabaja para que uno de esos nombres sea suyo, y le muestra cuán a menudo sucede.
¿Por qué un asistente cita un sitio y no otro
No hay clasificación para subir, pero hay tres condiciones en las que puedes trabajar.
Tienen que encontrarte.
Un asistente construye su respuesta de lo que ha leído: páginas públicas, contenido indexado, fuentes que consulta en el momento de la pregunta. Si su negocio sólo existe en un perfil social, o dentro de un sitio que nunca dice lo que hace, no hay material que leer. Contenido publico, legible es la base de referencia.
Tienen que entenderte.
Un asistente tiene que ser capaz de indicar con confianza quién eres, qué haces y dónde operas. Si el nombre de negocio cambia de forma de una página a la siguiente, si la dirección aparece en tres versiones diferentes y los servicios se describen en jerga, el modelo no tiene ninguna entidad clara a nombre. La claridad importa más aquí que el volumen de texto.
Tienen que confiar en ti.
Entre dos empresas que hacen lo mismo, se cita el que se ve más sólido: el contenido actual, las reclamaciones respaldadas por fuentes, la consistencia entre lo que el sitio declara y lo que se encuentra en otro lugar. Es el mismo trabajo recompensas tradicionales de búsqueda, aplicadas a un tipo diferente de lector.
Nadie controla las respuestas de un asistente y nadie puede garantizarte una cita. Lo que se puede hacer es trabajar en las condiciones que lo hacen más probable, y medir lo que sucede.
Lo que Flarseo hace
Menciones detectadas
Flarseo pregunta a los asistentes regularmente con las preguntas que uno de sus clientes haría, y registra si usted recibe el nombre, cómo, y junto a quién.
- Preguntas escritas de la manera en que un cliente los escribiría
- Comprobaciones repetidas a intervalos regulares
- ¿Quién se cita en vez de usted en las mismas preguntas?
Las máquinas de contenido pueden leer
Las páginas generadas y los artículos salen con datos estructurados y una jerarquía de encabezado consistente, por lo que una máquina entiende lo que está leyendo.
- Datos estructurados en páginas y artículos
- Una pregunta por sección, con la respuesta justo debajo
- Ubicación y servicios escritos de la misma manera a través del sitio
Entity clarity
El trabajo menos glamuroso y más útil: hacerlo inequívoco quién eres, qué ofreces y qué área sirves.
- Nombre, dirección y servicios consistentes en todas partes
- Páginas que explican el negocio sin jerga
- Enlaces entre artículos y páginas de servicio