Premièrement, la conclusion est que le travail doit être basé sur des faits réels, ouverts et vérifiables, et non sur des étiquettes supplémentaires ou des répétitions de mots clés pour obtenir des citations stables. Le premier est de remettre la présence du branding dans le suivi de la réponse AI dans le processus complet d'attribution et d'expérimentation de suivi.Le branding doit être basé sur des questions fixes, des zones fixes, du temps fixe et de l'enregistrement. Différents utilisateurs, langues et sessions peuvent avoir des réponses différentes, de sorte que les indicateurs devraient être une tendance plutôt qu'un classement absolu. Cela signifie que la page doit être claire pour l'utilisateur, ainsi que pour le rappeur pour obtenir les mêmes informations et garder la source, condition et temps de mise à jour.
Aucun des GEO n'a un seul indicateur de succès. La saisie et l'indexation se font au niveau technique, l'apparence de la marque et l'exactitude des références se situent au niveau de la réponse, l'accès à la source et la requête valide se situent au niveau de l'entreprise, et les trois niveaux doivent être enregistrés séparément et reliés. L'équipe peut l'enregistrer en quatre colonnes : -Question-Page-Evidence-Résultats.Le problème avec ce sujet est la présence de la marque dans la réponse AI, la tâche de l'expliquer sur la page, la preuve de l'information contrôlée, et le résultat est jugé par référence à l'exactitude et à la prochaine étape du client.
La réception et l'inspection ne peuvent être vues qu'une seule fois. Les marques statistiques apparaissent, correctement citées, mal caractérisées et liées à la source.
Ce qu'il faut éviter, c'est que le choix d'un diagramme de coupure pro-bono puisse entraîner de graves écarts d'échantillonnage. En outre, lorsqu'il s'agit d'information des clients, de secrets d'affaires, de certification et de prix, ils devraient être rendus publics avec l'approbation de l'interlocuteur.
