El entorno digital se ha convertido menos en un descubrimiento global y más bien en una acción hiperlocal. En el caso de las empresas contemporáneas, sólo se necesita una consulta de búsqueda para cubrir mil millas o unas pocas cuadras. Sin embargo, con el continuo dominio del comportamiento del consumidor por las búsquedas del tipo “cerca de mí”, a muchas organizaciones les resulta difícil permanecer homogéneas a medida que se expanden en cientos de ubicaciones físicas.
La optimización de la búsqueda local de marcas ha ido pasando de una membresía básica de “es bueno tener” en un directorio a un intrincado dilema operativo que tiene que ser quirúrgicamente preciso. Para gestionar estos complejos requisitos de presencia, muchas agencias líderes ahora confían en soluciones avanzadas como las herramientas Getpin para marketing local para garantizar la sincronización y visibilidad de los datos en todo el ecosistema digital.
La evolución de la intención: por qué la proximidad es la nueva prioridad
Hace diez años, la función principal de los buscadores era recopilar información. Cuando un cliente escribe las palabras clave de café de especialidad o reparación de llantas de emergencia, no está buscando un artículo, sino un lugar. Este cambio ha puesto a las marcas con múltiples ubicaciones bajo una gran presión para tener una presencia digital tan consistente como la presencia física.
La brecha de datos es la falta de compromiso entre la información central de marketing de la marca y la realidad de los listados locales. Cuando un cliente utiliza un pin de Google Maps para llegar a una tienda que ha cerrado una hora después de lo que decía el anuncio, no sólo la marca pierde una venta, sino también un cliente y, por tanto, su confianza. Este vacío no puede llenarse con sólo unas pocas actualizaciones aquí y allá, sino que debe colocarse de una manera estructurada de optimización de búsqueda local de marcas específicas que considere cada ubicación como una entidad digital separada.
El costo oculto de los datos de ubicación inexactos
En el caso de una agencia que tiene una marca con 500 ubicaciones, la cantidad de datos es abrumadora. Uno de los mayores contribuyentes al demérito del desempeño en la clasificación local son los datos inconsistentes comúnmente conocidos como conflicto NAP (nombre, dirección, teléfono).
Cuando la información sobre una marca difiere en Maps, Bing y directorios locales, la confiabilidad de dicha información para el motor de búsqueda disminuye. Como resultado, hay una disminución en la visibilidad de la marca en el Local Pack más preferible. Además del SEO, el costo de los datos falsos se puede estimar en la pérdida de tráfico y los gastos generales del servicio al cliente. Los estudios siempre han indicado que un buen número de consumidores abandonará una marca si, sin querer, encuentra información incorrecta en Internet.
Convertir la visibilidad de la búsqueda local en conversiones en la tienda
El proceso de optimización de la búsqueda local de marcas no implica sólo visibilidad, significa ser seleccionada. La nueva página de inicio de las empresas locales es el Perfil Empresarial de Google. No es raro ver a un consumidor visitar un listado en libras esterlinas, leer reseñas y ver fotografías sin siquiera visitar el sitio real de la marca.
Las marcas necesitan optimizar según los atributos localizados para reducir la distancia entre un clic y una visita a una tienda:
- Inventario en tiempo real: Indica que un producto está disponible en una determinada sucursal.
- Publicaciones localizadas: las ofertas locales o eventos específicos de la tienda deben promocionarse con la ayuda de actualizaciones de GBP.
- Confianza visual: Imágenes finas y geoetiquetadas que representan el exterior y el interior de un lugar en particular, lo que hará que la llegada física sea una experiencia menos aterradora para el cliente.
Al utilizar la lista local como página de destino basada en conversiones, las agencias pueden impulsar las métricas de la lista local de las páginas de destino basadas en conversiones.
La economía de la confianza: aumentar la reputación a nivel local
La búsqueda local se basa en la gestión de la reputación. Sin embargo, la idea de ampliar un plan de respuesta a reseñas a cientos de ubicaciones es una pesadilla operativa para la mayoría de los equipos de marketing. Hay una línea muy fina entre una voz de marca homogénea y una respuesta local personalizada.
Los motores de búsqueda buscarán los términos velocidad de revisión y tasa de respuesta del propietario como indicadores de un negocio viable y activo. Cuando una marca reacciona a críticas tanto positivas como negativas en menos de 24 horas, envía un mensaje al algoritmo y al consumidor de que la primera está preocupada. Cuando se trata de optimización de búsqueda local, las reseñas no son simplemente comentarios, sino abundantes fuentes de contenido generado por el usuario que incluyen las palabras clave exactas a las que el cliente potencial se referiría al describir el negocio.
Cerrando el círculo con análisis predictivo
La atribución ha sido el mayor desafío en el marketing local. Los modelos predictivos se pueden iniciar a partir de los datos de ubicación anónimos de las marcas examinando la diferencia entre los datos de “Vistas de búsqueda”, “Solicitudes de dirección y Visitas a la tienda”. Consideremos un ejemplo: cuando un área en particular indica un aumento en las solicitudes de neumáticos de invierno, pero no hay un movimiento similar en las ventas, la marca puede determinar rápidamente qué está mal en las operaciones, como desabastecimiento o escasez de mano de obra, en lugar del enfoque de marketing.
Ampliar las operaciones locales sin aumentar la plantilla
La gestión de datos local no se puede sostener con la gestión manual. Es probable que las agencias, que intentan controlar 100 o más ubicaciones utilizando hojas de cálculo, cometan errores y pierdan oportunidades. La única forma de seguir siendo competitivo es mediante la automatización.
Utilizando la automatización estratégica, es posible:
- Actualizaciones masivas: asignación de horarios festivos a una región con un solo clic.
- Agregación de reseñas: una plataforma donde todos los comentarios sobre un determinado producto se gestionan en un panel.
- Auditoría automatizada: escanear la web todo el tiempo para detectar listados duplicados o referencias incorrectas a la marca.
Esta eficiencia no sólo ahorra tiempo, sino que también garantiza que el equipo de marketing pueda concentrarse en la estrategia y el desarrollo creativo en lugar de en la entrada de datos.
Conclusión
En el futuro, cuando la IA se integre en la búsqueda, la optimización de la búsqueda local de marcas será aún más importante. Los modelos de IA se centrarán en empresas que tengan los datos más estructurados, precisos y actualizados periódicamente. Con la ayuda de las herramientas adecuadas y una mentalidad basada en datos, las agencias podrán convertir los resultados de la búsqueda digital en un flujo de tráfico físico que facilitará la apariencia de la marca no solo como presente, sino también como visitada.
