En primer lugar, la conclusión es que el trabajo debe basarse en hechos reales, abiertos y verificables, y no en etiquetas adicionales o repeticiones de palabras clave para obtener citas estables. El objetivo es “¿Cómo se supervisa la aparición de nombres de marca en la respuesta AI? ” La primera es poner la presencia de marca en el monitoreo de la respuesta de AI en el proceso completo de “monitorización de la atribución y la experimentación”. La marca debe basarse en preguntas fijas, áreas fijas, tiempo fijo y mantenimiento de registros. Diferentes usuarios, idiomas y sesiones pueden tener diferentes respuestas, por lo que los indicadores deben ser una tendencia en lugar de un ranking absoluto. Esto significa que la página debe ser clara para el usuario, así como para el agarrador para obtener la misma información y mantener la fuente, condición y tiempo de actualización.
Ninguno de los GEO tiene un único indicador de éxito. La captura y la indexación es a nivel técnico, la apariencia de marca y la precisión de referencia es a nivel de respuesta, el acceso fuente y la consulta válida están a nivel de negocio, y los tres niveles deben ser registrados por separado y reenlazados. El equipo puede registrarlo en cuatro columnas: “Question-Page-Evidence-Resultados”. El problema con este tema es la presencia de la marca en la respuesta AI, la tarea de explicarlo en la página, las pruebas de la información controlada, y el resultado es juzgado por referencia a la precisión y el siguiente paso del cliente.
La recepción y la inspección no se pueden ver sólo una vez. Las marcas estadísticas aparecen, correctamente citadas, erróneas y vinculadas a fuentes.
Lo que hay que evitar es que la selección de un gráfico pro-bono puede resultar en desviaciones de muestras serias. Además, cuando se trata de información de los clientes, secretos comerciales, certificación y precios, deben hacerse públicos con la aprobación de la contraparte.
