Ganar en Google y la IA

Actualmente, las marcas de múltiples ubicaciones están revisando su tráfico de clics en Google Search Console, comparando 2026 con 2025 y tratando de convencerse a sí mismas y a las partes interesadas clave de que las descripciones generales de IA son responsables de una caída año tras año en los clics sin marca.

Hoy en día, la visibilidad se distribuye en una multitud de destinos, incluidas funciones de Google Maps como “Ask Maps”, AI Overviews, AI Mode, ChatGPT, Gemini, Perplexity, Apple Maps y búsqueda social.

El desafío para las marcas con múltiples ubicaciones es que, si bien más ubicaciones crean más oportunidades, también crean más complejidad. Es por eso que las marcas empresariales y de franquicia requieren un enfoque completamente diferente al de las empresas con una sola ubicación.

Basándonos en los fundamentos, exploraremos cómo aprovechamos la IA para mejorar nuestros datos, páginas de destino, citas y reputación. Descubriremos cómo replicar la estrategia de contenido de nuestro sitio web en toda la web, de forma nativa dentro de cada oportunidad de descubrimiento más allá de Google.

El ecosistema moderno de descubrimiento local

Con el surgimiento de la tecnología agente, puede incluso llegar un momento en el que los usuarios rara vez visiten nuestro sitio web, ya que las plataformas proporcionarán las integraciones adecuadas para que los usuarios realicen transacciones directamente dentro de ellas.

La nueva cadena de suministro de búsqueda local incluye elementos tradicionales, como el sitio web de nuestra marca, listados de empresas, agregadores de datos y directorios de la industria, así como plataformas de reseñas y contenido generado por los usuarios.

El papel de los gráficos de conocimiento y la comprensión de entidades es cada vez más importante. Lo que significa que, si se apoya en una plataforma de gestión de datos de la industria que se mantiene a la vanguardia, como Yext, Rio SEO, Birdeye, SOCi o Locl, ya está un paso por delante.

Por lo que podemos decir, los sistemas de IA necesitan lo siguiente para recomendar una empresa:

• Información comercial confiable: NAP más allá de la antigua lista de directorios.
• Relevancia específica de la ubicación: Respaldado por contenido generado por el usuario.
• Fuertes señales de reputación: Más allá de Google Maps y Yelp.
• Validación de terceros: Directorios industriales olvidados a los que deberíamos haber prestado más atención.
• Y relaciones claras entre entidades: Piense en “triples semánticos” (QDOBA → ofertas → burritos, por ejemplo).

De las clasificaciones a las recomendaciones

A medida que analizamos esta “evolución de la visibilidad de búsqueda”, una percepción común es que el SEO tradicional se centraba en las clasificaciones, mientras que el descubrimiento moderno se centra en las recomendaciones.

A un nivel muy amplio, las diferencias de experiencia se pueden dividir en las siguientes etapas:

La nueva pregunta sobre visibilidad no es “¿Cómo ocupamos el puesto número 1?” Se trata de “¿Cómo podemos convertirnos en el negocio que recomienda la IA?” Por lo que podemos decir hasta ahora, estos motores de recomendación parecen favorecer los datos comerciales precisos, la calidad y el volumen de las reseñas, las páginas de ubicación sólidas, las citas consistentes y las señales claras de las entidades.

4 pilares de la visibilidad de búsqueda en múltiples ubicaciones

Pilar 1: Precisión y coherencia de los datos empresariales

En términos de confianza, los datos de las empresas locales siguen siendo la base de la visibilidad local. Esto incluye elementos tales como:

Aquí es donde entran en juego las plataformas mencionadas anteriormente. Los desafíos comunes para las marcas con múltiples ubicaciones incluyen cambios de marca, cambios de propiedad de franquicia (si son franquiciadas), listados duplicados y actualizaciones inconsistentes.

Las plataformas de inteligencia artificial se pueden utilizar para buscar e identificar inconsistencias. No sólo en directorios de empresas, sino también en destinos que se descubren al echar un vistazo a las fuentes citadas en las recomendaciones de grandes modelos lingüísticos. Muchas “plataformas de clasificación de IA” emergentes ofrecen esta función para ayudar a los equipos a determinar dónde asignar tiempo y recursos. Sorprendentemente, Yelp y Reddit aparecen menos de lo que imaginas.

Elementos de acción del Pilar 1:

• Aproveche la IA para descubrir inconsistencias en los datos.
• Asegúrese de que cada campo esté optimizado y sea coherente en toda la web.
• Trabaje con su plataforma de gestión de datos para abordarlos a escala siempre que sea posible.

Pilar 2: Calidad y relevancia de la página de ubicación

Si le dio escalofríos cuando mencionamos “CGU” anteriormente, este pilar debería hacer lo contrario, ya que sus páginas de ubicación son de su propiedad y usted las administra. Optimizar su página de destino de ubicación (LLP) y sus páginas de intención o especialidad parece bastante simple hasta que comienza a impulsarlas a través de los equipos legales y de marca, los equipos de desarrollo y la gobernanza de gestión de activos.

Una búsqueda rápida en ChatGPT revela cuán importante puede ser su propio contenido para generar señales de confianza y visibilidad. IHOP, por ejemplo, escala el contenido en más de 1400 ubicaciones simplemente creando páginas de destino que muestran elementos que se alinean con los objetivos comerciales, como fuera de las instalaciones (comida para llevar, entrega a domicilio, catering), al mismo tiempo que aborda ofertas especiales, trabajos en restaurantes e incluso elementos del menú.

Un beneficio adicional de estas páginas de intención es el aumento de las relaciones entre las entidades entre la marca y sus productos y servicios. Los enlaces a sitios de búsqueda tampoco son demasiado duros a la vista, especialmente cuando se combinan con la búsqueda paga que utiliza la misma estrategia de activos de enlaces a sitios.

Siguiendo el ejemplo de IHOP, las URL pueden incluir algo como lo siguiente:

• /ca/norwalk/desayuno-12623-norwalk-blvd-939
• /ca/norwalk/desayuno-12623-norwalk-blvd-939/hamburguesas
• /ca/norwalk/desayuno-12623-norwalk-blvd-939/carreras
• /ca/norwalk/desayuno-12623-norwalk-blvd-939/entrega
• /ca/norwalk/desayuno-12623-norwalk-blvd-939/comida-tarde-nocturna
• /ca/norwalk/desayuno-12623-norwalk-blvd-939/tortillas
• /ca/norwalk/desayuno-12623-norwalk-blvd-939/panqueques
• /ca/norwalk/desayuno-12623-norwalk-blvd-939/especiales
• /ca/norwalk/desayuno-12623-norwalk-blvd-939/comida para llevar
• /ca/norwalk/desayuno-12623-norwalk-blvd-939/waffles

Más allá de las páginas de intención, hay varios elementos de su LLP principal que influyen en las señales de búsqueda tradicionales, así como en la visibilidad de la búsqueda moderna. Estos atributos se clasifican a continuación según un estudio de la página de ubicación y se actualizan con su beneficio para la capacidad de descubrimiento de LLM.

Apenas hemos arañado la superficie en lo que respecta a los elementos a probar. Por ejemplo, me encantaría experimentar agregando un carrusel de Instagram Reels de clientes. O incluso pruebe la incorporación de funciones de inteligencia artificial que permitan a los usuarios personalizar los pedidos de comida según las indicaciones, la geografía y la personalización.

Elementos de acción del Pilar 2:

• Aproveche la IA para descubrir oportunidades de páginas de destino basadas en el panorama competitivo.
• Analice e investigue las páginas de intención/especialidad adecuadas según los objetivos comerciales.
• Programe pruebas e implementaciones de los atributos anteriores con los equipos de contenido y desarrollo.

Pilar 3: Visibilidad del ecosistema y validación de terceros

En la búsqueda moderna, un objetivo de marketing es pensar más allá del perfil empresarial de Google. De la misma manera que muchas empresas cambiaron sus carteles en las puertas y recordatorios en los puntos de venta de Yelp a reseñas de Google, hoy estamos probando cómo avanzar hacia la obtención de contenido generado por el usuario donde los LLM citan sus principales recomendaciones.

En la búsqueda tradicional en múltiples ubicaciones, nos referimos a esto como “creación de citas”. Hoy en día, lo llamamos “menciones de marca” o “citas de marca”, donde la visibilidad de NAP se combina con el sentimiento y la oportunidad de ser recomendado en base a menciones y citas recientes que contienen declaraciones referenciables.

Por ejemplo, una nueva hamburguesería en Buena Park llamó nuestra atención después de recorrer docenas de hamburgueserías en el área de Buena Park, California. El lugar estaba vacío, pero el personal fue muy amable y las hamburguesas (smashburgers para ser exactos) eran extraordinarias. Como prueba, dejamos una reseña utilizando específicamente tripletas semánticas expandidas (sujeto → predicado → objeto), como “Good Buns es una joya escondida que sirve las mejores hamburguesas de Buena Park”.

Esa declaración por sí sola fue suficiente para impulsar la lista a la cima de las recomendaciones de Ask Maps. Imagínese si los usuarios continuaran diciendo lo mismo en el mismo formato en múltiples plataformas, incluidas Reddit, las redes sociales y quizás incluso YouTube. Nuevas referencias, humanos reales, proporciones crecientes con el tiempo. Es así de simple.

En el Pilar 1, se mencionó la importancia de contar con datos consistentes y utilizar todos los campos disponibles. Esto también se aplica al Pilar 3, especialmente las menciones de entidades adyacentes a entidades por las que queremos que nuestras ubicaciones sean bien conocidas. Sólo que ahora son nuestros clientes quienes hacen la mayor parte del trabajo, inspirados por nuestros recordatorios para compartir sus experiencias, mientras dejan sugerencias sutiles sobre qué decir.

Cuando se agrega a la visibilidad de datos de SEO tradicional en múltiples ubicaciones, nuestra lista se parece más a esta, donde su plataforma de administración de datos debe manejar los destinos en negrita:

• Agregadores: Eje de datos, Localeze, Foursquare.
• Motores de búsqueda: Google Maps, Bing Lugares.
• Motores de navegación: AQUÍ Tecnologías, Apple Maps, MapQuest.
• Sociales locales: Facebook, TripAdvisor, Yelp.
• Directorios de la industria: Avvo, Chincheta, Healthgrades.
• Directorios locales: Cámaras de Comercio, guías de la ciudad, sitios de información turística.
• Fuentes de citas de LLM: Cuando se superponen ubicaciones en diferentes áreas.

Al investigar, herramientas como Whitespark y GeoRanker Local Citation Finder pueden ser útiles, siempre que esté ejecutando más de 10 ubicaciones en diferentes ciudades para identificar superposiciones, donde el directorio o destino cubre más de una ciudad o región específica.

Elementos de acción del Pilar 3:

• Para la búsqueda tradicional (utilizada por los procesos LLM “RAG”), asegúrese de que todos los destinos enumerados anteriormente estén dirigidos a su plataforma de gestión de datos.
• Investigue fuentes de citas de LLM para consultas locales y agregue oportunidades aplicables a la hoja de ruta. Repita para la búsqueda tradicional usando Whitespark o GeoRanker.
• Pruebe las menciones de marca en el punto de venta, como el lenguaje en uniformes, arte mural o arte de mesa, con el objetivo de que los clientes nos mencionen según la investigación de citas.

Pilar 4: Señales de reputación y confianza

Como se mencionó anteriormente, es hora de salir de la burbuja de “Dejar una reseña en Google” y ampliar nuestros horizontes para influir en nuestra visibilidad en los LLM. OpenAI (ChatGPT) nunca ha hecho una declaración pública sobre la ingesta de reseñas de Google Maps al hacer recomendaciones. De hecho, en Bing Places y Yahoo! Localmente, encontrarás reseñas de Yelp, así como dentro de MapQuest y, sí, Apple Maps. Con el proceso RAG en ChatGPT usando Bing, es posible que sus reseñas de Google hayan perdido algo de valor.

Sin embargo, por alguna razón, las marcas empresariales todavía están enganchadas a las reseñas de Google.

En el Pilar 3, mencionamos Ask Maps, una nueva función de inteligencia artificial dentro de Google Maps que se extiende más allá del propio sistema de reseñas de la plataforma al buscar en la web opiniones, menciones claras de productos y servicios, y otras plataformas de reseñas comerciales. Incluso entonces, fue una reseña que mencionaba “las mejores hamburguesas de Buena Park” lo que llevó a la IA a recomendar Good Buns.

Hoy en día no hay motivo para no ampliar nuestros objetivos de gestión de la reputación más allá de Google Maps.

Para empresas en nichos de mercado, como abogados, servicios a domicilio, atención médica y otros, encontrará varias oportunidades para enviar clientes a ChatGPT y otros LLM donde sea importante.

La IA puede ayudar donde las plataformas terminan con el seguimiento de calificaciones y reseñas en plataformas de revisión de negocios de la industria. Estos varían según el nicho y pueden descubrirse en el Pilar 3 mediante la investigación de fuentes de citas, menciones de marcas e investigaciones competitivas.

Ejemplos de destinos de reseñas de empresas especializadas:

Algunas plataformas de gestión de datos incluían capacidades de análisis de sentimientos incluso antes del crecimiento de la IA. Las plataformas actuales ofrecen análisis de sentimiento avanzado impulsado por IA que proporciona información valiosa para guiar la mejora de productos, oportunidades de capacitación del personal y desarrollo comercial, no solo mejorando el negocio sino también respaldando mejoras en la calidad de las reseñas.

El análisis de opiniones también se puede realizar manualmente, siempre que haya identificado y respaldado sus reseñas. A continuación se muestra un ejemplo del uso de Perplexity Computer para obtener dos informes listos para las partes interesadas.

Pruebe este mensaje en Perplexity Computer (u otro LLM):

I'm going to attempt to use customer reviews to improve {Brand's} website content. Study the attached customer reviews. Filter out negative reviews from customers complaining or dissatisfied. Combine similar feedback into a single theme, using the most common phrase in the array as the primary theme; keep track of the quantity of items consolidated. Build semantic triple-style statements. Build prompts using natural language the way people normally speak. Output a list of the 100 most common themes into a spreadsheet, with columns for:

1. Review Theme (using the most common phrase in the array)
2. Number of Occurrences (sort table highest to lowest)
3. Semantic triple-style statement representing the theme as close as possible, starting with {Brand} as the subject.
4. Prompt written in natural language for a fast casual restaurant search that best aligns with the semantic triple-style statement.
5. Export to Excel

El resultado, con indicaciones listas para el seguimiento para su monitoreo de visibilidad OEA:

A continuación, convierta estos datos en conocimientos empresariales para que los líderes los revisen y discutan.

Pruebe este mensaje utilizando la exportación CSV original:

I have a CSV of customer reviews for {Brand}. Analyze the reviews and break them down into business improvement categories. Filter out negative reviews from dissatisfied customers, then analyze all reviews for sentiment signals across these categories:

- Product Quality
- Service Quality
- Operations
- Ambiance Quality
- Digital & Loyalty Experience
- Brand & Value Perception
- Staff & Culture

Add any additional categories you feel are missing that could guide business improvements.

For each category, identify specific themes within it. For every theme track:

- Positive mention count
- Negative mention count
- Total mentions
- Negative rate (%)
- Signal strength (High/Medium/Low based on volume)
- Improvement priority (Critical/High/Medium/Low based on negative rate)

Export to a multi-sheet Excel workbook with:

Sheet 1 - Executive Summary: Category-level totals with a key findings section calling out the most urgent issues
Sheet 2 - Theme Detail: Every theme across all categories in one sortable table
Sheet 3 - Category Breakdown: Each category in its own section with ranked themes
Sheet 4 - Priority Matrix: All themes sorted by improvement urgency, with auto-filter enabled

Use {Brand} brand colors (red #C8102E), assign a distinct color to each category, and color-code the priority column (Critical = red, High = orange, Medium = yellow, Low = green). Add data bars to volume columns and a color scale heatmap on the negative rate column.

El resultado que debería ver en el mensaje anterior:

Estos pocos ejemplos muestran cómo las reseñas pueden ser herramientas poderosas para SEO, OEA y desarrollo empresarial. Es posible que esto último no parezca relevante para el marketing digital, es decir, hasta que vea la diferencia en la tasa de clics con 5 estrellas frente a 3 estrellas en su listado de Google Maps o en su fragmento enriquecido en la Búsqueda web.

Elementos de acción del Pilar 4:

• Establecer un marco de informes de reputación; aprovechar la IA para directorios especializados.
• Aproveche las revisiones para abordar las lagunas de contenido y descubrir indicaciones para utilizar en el seguimiento de OEA.
• Utilice la IA para convertir las reseñas en oportunidades de mejora empresarial.

Cómo la IA evalúa las empresas locales

Desde que tenemos memoria, desde los días del paquete de 7 listados de mapas de Google, las estrategias de SEO local se han centrado en tres cosas: relevancia, autoridad y señales de proximidad.

Los LLM, como ChatGPT, introdujeron una capa completamente nueva en esa estrategia.

Cuando su cliente le pide a Google AI Mode, ChatGPT, Gemini o Perplexity que le recomienden una empresa, los LLM están haciendo más que simplemente recuperar una lista de resultados. Básicamente, están evaluando cualquier prueba disponible que tenga de que los datos que descubrieron son precisos, comparando opciones alternativas y produciendo recomendaciones basadas principalmente en la seguridad y la confianza.

Si bien cada plataforma utiliza diferentes tecnologías y fuentes de datos, parecen compartir algunos objetivos comunes: identificar negocios que sean relevantes para el mensaje (que a menudo incluyen personalización, interacciones previas y uso de lenguaje natural) y que estén respaldados por señales creíbles en toda la web (Pilares 3 y 4).

Búsqueda basada en entidades para MLSEO

La forma en que hemos visto el SEO tradicional en múltiples ubicaciones es que los LLP son el principal punto focal de optimización en nuestra estrategia MLSEO, donde las plataformas de IA parecen centrarse en el nivel de entidad.

Una forma sencilla de ver el SEO moderno (impulsado por IA) es utilizar la optimización de entidades como estrella del norte. Cuando decimos entidad, nos referimos a cualquier cosa del mundo real, como una empresa, un lugar, una persona, productos específicos o incluso una organización. En lugar de rastrear una sola página web, los sistemas de inteligencia artificial parecen intentar comprender cómo se relacionan las entidades. En los primeros días del SEO, traté de hacer que mi nombre fuera semántico para la frase “experto en SEO”. Consultaría a (steve wiideman), (experto en SEO) para ver cuántas ocurrencias tuve en comparación con mis competidores, usando ese número como mi indicador clave de desempeño.

Para SEO en múltiples ubicaciones, la ubicación de un restaurante puede estar conectada a:

• Una marca matriz.
• Una ciudad o barrio.
• Elementos de menú específicos.
• Comentarios de clientes.
• Directorios de terceros.
• Puntos de referencia cercanos.
• Perfiles de redes sociales.
• Plataformas de reservas.

Cuantas más conexiones (relaciones) aparezcan en la web, más fácil será para los motores de búsqueda y los sistemas de inteligencia artificial comprender la empresa y su papel dentro de un mercado local.

Una forma útil de pensar en la visibilidad de la IA es a través de un triángulo de confianza compuesto por tres grupos de señales principales.

1. Datos comerciales: NAP y otros atributos, validados a través de múltiples fuentes.
2. Contenido del sitio web: Las LLP de su marca son la única fuente de verdad.
3. Corroboración de terceros: Yelp, Tripadvisor, Avvo, Healthgrades y cobertura de noticias locales.

Algunas marcas son citadas, mientras que otras permanecen invisibles, pero ¿por qué?

Mientras apoyamos a Meineke Car Care Centers, ocasionalmente los propietarios de tiendas se comunicaron con nosotros para conocer su clasificación en Google. En casi todos los casos, realizamos una auditoría y descubrimos que la reputación era el atributo de clasificación que faltaba. Los datos comerciales eran precisos, el contenido del sitio web era el mejor de su clase e incluso obtuvo reconocimiento nacional, pero las calificaciones de estrellas a menudo eran bajas y el sentimiento en línea no era halagador. “Tratar bien a los clientes” para un taller de reparación de automóviles debe haber sido una píldora difícil de tragar para aquellos pocos lugares que se salían con la suya antes de Internet.

Independientemente de lo buenas que sean dos de las tres esquinas, no hay triángulo a menos que se tengan en cuenta las tres esquinas.

Elementos de acción de evaluación de IA:

• Establezca y bloquee las entidades para las que la empresa debe volverse semántica.
• Asigne responsabilidad a los datos comerciales, el SEO de LLP y los esfuerzos de corroboración de terceros.
• Establezca objetivos específicos para cada uno y supervise el progreso trimestralmente (o mensualmente).

Medir la visibilidad más allá de las clasificaciones en la búsqueda moderna

Los informes de SEO tradicionales se quedan cortos en la búsqueda moderna debido a la decadencia de la “palabra clave” y la necesidad de que los usuarios accedan al sitio web de nuestra marca para realizar transacciones e interactuar con nosotros cuando las plataformas en evolución están trabajando para evitar que los usuarios tengan que salir.

Por el momento, es posible que sigamos realizando un seguimiento de la búsqueda tradicional, pero deberíamos comenzar a experimentar con nuevas métricas para comprender mejor el rendimiento general de nuestra marca.

Estas métricas apenas tocan la superficie de los informes fundamentales para el ecosistema de búsqueda moderno. Es fundamental alinear las métricas de visibilidad con los objetivos comerciales. Para muchas franquicias y cadenas de restaurantes con múltiples ubicaciones, esos objetivos comerciales a menudo son fuera de las instalaciones (comida para llevar, entrega a domicilio y catering) o impulsos de categorías de menú.

Nunca imaginarías que Applebee’s fuera conocido por sus “pastas y palitos de pan”, pero a menudo superan a Olive Garden en búsqueda orgánica: ese era un objetivo comercial.

Elementos de acción de informes:

• Alinearse con las partes interesadas clave en objetivos comerciales y KPI específicos.
• Decida qué rastrear y dónde rastrear (Looker Studio, por ejemplo).
• Configure informes y un cronograma de informes mensuales/trimestrales/anuales.

Ganar el futuro de la búsqueda en múltiples ubicaciones

Un tema clave que quizás haya captado al leer esta guía fue la palabra “confianza”. Establecer y mantener la confianza con las plataformas de búsqueda modernas es el sello distintivo de una estrategia MLSEO exitosa. Cubrimos múltiples formas de generar confianza a través de la coherencia de los datos, la visibilidad de los datos, las páginas de ubicación, la reputación y el sentimiento. Cada uno de estos elementos es rastreable, mensurable y reportable.

Este marco para la visibilidad en múltiples ubicaciones se puede simplificar en cuatro pasos:

Paso 1: audite su base

Trabaje con su equipo interno de SEO o con un consultor de SEO en múltiples ubicaciones para auditar sus listados con su plataforma de administración de datos, sus reseñas y calificaciones, ubicación y páginas de intención/especialidad, y citas en línea.

Establezca su línea de base y analice el panorama competitivo para saber a qué se enfrenta.

Paso 2: Fortalezca las señales de su entidad

Trabaje con su equipo de desarrollo para maximizar el marcado estructurado en sus LLP y páginas de intención. Establezca una cadencia continua con su plataforma de gestión de datos y la investigación manual (aprovechando la IA) para garantizar que los datos de ubicación en línea sean consistentes en toda la web.

Fomente una estrategia de contenido que les diga a los visitantes que su LLP es más útil que cualquier cosa que la competencia tenga para ofrecer, incluido el contenido local y multimodal. Desarrolle páginas de intención que resuelvan objetivos comerciales específicos, como ofertas especiales, fuera de las instalaciones y categorías específicas de productos o servicios.

Paso 3: conviértase en la autoridad en este ecosistema en evolución

Trabaje con equipos de marca y de campo para estimular el contenido generado por los usuarios. Esto puede requerir experimentos creativos, como arte mural, arte de mesa, actividades en el punto de venta o seguimiento posterior a la compra. Únase al equipo de relaciones públicas para diseñar estrategias para obtener menciones locales, incluso si existe un nivel de empoderamiento para los propietarios/administradores de la ubicación.

Revisar periódicamente el crecimiento de la autoridad de la marca y responsabilizar a todas las partes interesadas.

Paso 4: Mida la búsqueda, los mapas y la IA

Configurar informes para IA puede parecer un desafío al principio. Aquí tienes un consejo: coloca este artículo en tu plataforma de IA favorita y prueba el siguiente mensaje:

Using the framework, KPIs, and recommendations in the document attached, design a comprehensive Data Studio dashboard for a multi-location brand. Recommend the most important metrics, dimensions, visualizations, filters, calculated fields, and data sources needed to measure visibility across Google Search, Google Maps, reputation platforms, industry directories, and AI-powered discovery experiences. Organize the dashboard for both executives and practitioners, explain why each metric matters, and provide a phased implementation roadmap based on impact and difficulty.

Una nota final

Las marcas con múltiples ubicaciones y franquicias que ganan en la búsqueda local impulsada por IA no serán necesariamente las marcas con las clasificaciones más altas en Google. Serán las marcas que se establezcan con mayor confianza, relevancia y señales de entidad más sólidas en Google, Maps y experiencias impulsadas por IA.

Este cambio de clasificaciones a recomendaciones puede ser la evolución de búsqueda local más importante en más de una década.

Gana confianza influyendo en la narrativa sobre tu marca y las relaciones con entidades importantes. Comience limpiando el taller y luego implementando programas que motiven a los clientes a decir cosas sobre sus experiencias que incluyan las entidades y adjetivos que hacen de nuestras ubicaciones las recomendaciones ideales en los motores de búsqueda modernos.

Más recursos:

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