Seus clientes estão pedindo à IA para encontrar produtos como os seus. Mas quando a IA não consegue encontrar dados confiáveis sobre os produtos, ela recomenda seus concorrentes ou ignora você completamente.
Os sistemas de IA avaliam se as informações de seus produtos são completas, consistentes e precisas antes de decidirem recomendar você.
A maioria das marcas não atualizou sua infraestrutura de dados para essa realidade. Portanto, agora é um ótimo momento para assumir a liderança em seu setor.
A diferença entre ser recomendado e ser invisível se resume a cinco problemas específicos de dados que você provavelmente tem no momento.
Nesta postagem do blog, eu o orientarei sobre todos os cinco, por que corrigi-los é importante para sua receita e, é claro, como corrigi-los.
Mas, primeiro, precisamos definir o cenário.
Quando os clientes usavam mecanismos de pesquisa, eles faziam a filtragem.
Comparavam as opções
Liam avaliações
Visitavam sites...
Eles mesmos tomavam a decisão. Você só precisava aparecer nos resultados.
Com a IA, seus clientes transferem a decisão para uma máquina. Cada vez mais, eles perguntam:
"Qual é o melhor alto-falante sem fio abaixo de US$ 200?" e aceitam o que a IA recomenda. Eles não se aprofundam. E não visitam seu site a menos que a IA o sugira primeiro.
A IA assume a responsabilidade. Portanto, agora seus dados precisam convencer a máquina, não a pessoa.
E as máquinas avaliam os dados de forma diferente das pessoas. Elas não se importam com textos persuasivos. Elas se preocupam com a integridade, a consistência, a precisão - as qualidades que indicam confiabilidade.
Quando você compete pela atenção humana, seu melhor produto vence. Quando você compete por recomendações de IA, seus melhores dados vencem.
A governança de dados vivia na TI. Listas de verificação de conformidade. Regras de qualidade de dados. Ninguém em vendas se importava com isso porque não afetava a visibilidade ou o tráfego.
Os mecanismos de pesquisa não exigiam dados perfeitos - eles apenas indexavam o que quer que existisse.
Os sistemas de IA exigem uma abordagem diferente. Eles despriorizam fontes com dados incompletos ou inconsistentes. A má qualidade parece ruim. Mas agora ela também custa recomendações. Descoberta. Receita real.
As especificações de seu produto têm lacunas. Faltam atributos essenciais - dimensões que você não capturou, detalhes de compatibilidade que você nunca documentou, métricas de desempenho que você supôs serem óbvias...
Quando a IA avalia seu produto em relação aos concorrentes, ela realmente presta atenção.
Dados incompletos sinalizam incerteza. Os sistemas de IA excluem produtos com informações ausentes das comparações porque não podem avaliá-los com confiança em relação às alternativas. Se você não estiver na comparação, não será recomendado.
O conteúdo não resolve isso. Um texto de marketing melhor não preenche as lacunas de dados. Somente informações completas sobre o produto o fazem.
O mesmo produto é descrito de forma diferente em seu site, em suas listagens do marketplace e em seus sites regionais.
Um canal lista largura × profundidade × altura em polegadas, outro em centímetros - e as conversões não se alinham.
Seu site diz "100% poliéster", mas a listagem do seu parceiro de varejo diz "mistura de poliéster" sem especificar as porcentagens.
Sua plataforma de comércio eletrônico mostra "em estoque", enquanto a listagem do seu marketplace mostra "disponibilidade limitada" ou "pré-encomenda".
A inconsistência sinaliza falta de confiabilidade. E os sistemas despriorizam ativamente as fontes em que não podem confiar, o que significa que seus produtos são empurrados para baixo nas recomendações. Ou são excluídos de uma vez.
O cliente e a IA concordariam com isso: Como você pode confiar em uma marca quando seus próprios dados se contradizem?
Você tem as especificações. Peso, dimensões, certificações, materiais...
Mas o que você não tem são as relações e o contexto que explicam:
Quando usar seu produto
Quais problemas ele resolve
Quais setores se beneficiam mais
Por que um cliente deve escolher você em vez das alternativas. A IA pode recitar especificações. Mas não pode explicar o porquê sem contexto.
Sem clareza no caso de uso, seus produtos se tornam intercambiáveis. Apenas outra opção com especificações semelhantes.
A IA não tem motivos para recomendá-lo especificamente.
A riqueza semântica - as conexões entre os dados que criam significado - separa os produtos diferenciados das commodities. Sem ela, até mesmo seu produto superior parecerá genérico para os sistemas de IA.
Os problemas de qualidade dos dados se agravam. Erros de digitação nos nomes dos produtos, especificações desatualizadas, entradas duplicadas e lacunas de validação que permitem que erros básicos sejam transmitidos aos clientes e aos sistemas de IA.
E os sistemas de IA despriorizam ativamente as fontes com informações inconsistentes e propensas a erros.
Porque a baixa qualidade está relacionada à falta de confiabilidade. De acordo com o raciocínio da IA, se seus dados tiverem erros, outros aspectos da confiabilidade da sua marca serão questionados.
Seus concorrentes com dados mais limpos obtêm um posicionamento mais alto nas recomendações. Você é filtrado.
Os novos produtos ficam incompletos em seu sistema.
Faltam especificações
Descrições não finalizadas
Categorização pendente
Quando você tiver enriquecido os dados de acordo com padrões aceitáveis, a IA já terá indexado a versão incompleta. E marcou sua marca como de baixa qualidade com base nesse instantâneo.
Os sistemas de IA formam impressões na velocidade da luz.
E, depois de indexar informações incompletas ou imprecisas sobre seus produtos, é difícil se recuperar dessa avaliação. Os danos aumentam com o tempo, pois a IA continua a despriorizar você.
Essas falhas não existem isoladamente. Dados incompletos, combinados com a falta de riqueza contextual, combinados com a baixa qualidade em todos os canais, criam uma mensagem cumulativa para os sistemas de IA: "Não é confiável, não é digno de confiança, não vale a pena recomendar".
A IA não avalia os problemas um de cada vez. Ela agrega sinais.
Especificações ausentes + informações contraditórias + erros de digitação = uma marca que não merece visibilidade. Cada problema reforça os outros, fazendo com que seu perfil de dados geral pareça pior.
Uma lacuna de dados pode ser corrigida. Cinco problemas sistêmicos são um veredicto.
Para obter dados prontos para IA, você precisa de uma governança consistente em todos os seus canais e sistemas. Uma fonte de verdade para as informações do produto. Não fragmentados em sites, mercados, plataformas regionais e bancos de dados internos.
A confiabilidade é a base.
Atributos completos do produto
Descrições consistentes em todos os lugares
Especificações precisas
Contexto semântico que explica os casos de uso e a diferenciação
Regras de qualidade de dados que detectam erros antes que eles cheguem aos clientes ou aos sistemas de IA
Não é exatamente algo que se coloca sobre a infraestrutura existente.
Você precisa de uma base de dados criada especificamente para isso. Uma que imponha consistência em escala e mantenha as informações do produto atualizadas em todos os canais onde os sistemas de IA as encontram.
Na Stibo Systems, nosso Product Experience Data Cloud centraliza todas as informações do seu produto em uma fonte governada da verdade.
Cada atributo é preciso, completo e consistente, e é aplicado automaticamente em todos os canais
As regras de qualidade automatizadas validam os dados antes que eles cheguem aos clientes ou aos sistemas de IA
Atributos ausentes são sinalizados. As inconsistências aparecem imediatamente. Erros de digitação e informações desatualizadas são detectados antes que prejudiquem seu sinal de confiabilidade
A velocidade é importante. Os novos produtos passam pelo enriquecimento mais rapidamente, de modo que são indexados pelos sistemas de IA enquanto seus dados ainda são confiáveis. E antes que os concorrentes preencham a lacuna.
Uma base alimenta tudo. Otimização de mecanismos de resposta, personalização, comércio conversacional... Você não precisa criar uma infraestrutura de dados separada para cada caso de uso de IA downstream. Você está criando a base de dados confiável uma vez e, depois, usando-a em todos os lugares.
A riqueza semântica acrescenta o contexto de que a IA precisa para diferenciá-lo: casos de uso, relações entre produtos e cenários de aplicativos. Você sabe, aquelas informações que transformam as especificações em recomendações.
Os sistemas de IA agora decidem quais produtos serão descobertos. Você não pode mudar isso, mas pode decidir se sua infraestrutura de dados está pronta para isso.
Cada dia sem dados prontos para IA lhe custa uma descoberta.
Seus concorrentes que consertaram a base de dados estão sendo recomendados. Você está sendo filtrado. Quanto mais você esperar, mais difícil será se recuperar da avaliação da sua marca feita pela IA.
Nesta postagem do blog, descrevi cinco problemas de dados:
Especificações incompletas
Inconsistência
Falta de contexto
Qualidade ruim
Enriquecimento lento
Todos esses problemas são comuns. A maioria das marcas tem todos os cinco. Mas todos eles podem ser corrigidos com a infraestrutura e a abordagem de governança corretas.
A otimização do mecanismo de resposta não é um novo canal a ser gerenciado, mas sim uma consequência de como você gerencia seus dados. Os cinco problemas desta postagem são o estado padrão da maioria das marcas, e os sistemas de IA já as estão penalizando por isso. A boa notícia é que corrigi-los não requer uma estratégia de AEO separada. Ela exige a mesma coisa que todos os casos de uso de IA exigem: uma fonte de verdade única e governada para as informações do seu produto.
As marcas que aparecem de forma consistente nas recomendações geradas por IA compartilham uma coisa: dados de produtos que os sistemas de IA podem avaliar com confiança. O Product Experience Data Cloud cria esse recurso na escala que sua marca exige.