O ambiente digital passou a ser menos voltado para a descoberta global e mais para a ação hiperlocal. No caso das empresas contemporâneas, basta uma consulta de pesquisa para cobrir mil quilômetros ou alguns quarteirões. No entanto, com o domínio contínuo do comportamento do consumidor pelas pesquisas do tipo perto de mim, muitas organizações têm dificuldade em permanecer homogéneas à medida que se expandem em centenas de locais físicos.
A otimização de busca local de marcas tem evoluído de uma associação básica “é bom ter” em um diretório para um intrincado dilema operacional que precisa ser cirurgicamente preciso. Para gerenciar esses complexos requisitos de presença, muitas agências líderes agora contam com soluções avançadas, como as ferramentas Getpin para marketing local, para garantir a sincronização de dados e a visibilidade em todo o ecossistema digital.
A evolução da intenção: por que a proximidade é a nova prioridade
Há dez anos, a principal função dos motores de busca era recolher informação. Quando um cliente digita as palavras-chave café especial ou conserto emergencial de pneus, ele não está pesquisando um artigo, mas sim um lugar. Esta mudança colocou as marcas multilocais sob grande pressão para terem uma presença digital tão consistente quanto a presença física.
A divisão de dados é o desligamento entre as informações centrais de marketing da marca e a realidade das listagens locais. Quando um cliente usa um pin do Google Maps para chegar a uma loja que fechou uma hora depois do que a listagem afirmava, não é apenas a marca que perde uma venda, mas também o cliente, perdendo assim a sua confiança. Esta lacuna não pode ser preenchida apenas com algumas atualizações aqui e ali, mas deve ser colocada de forma estruturada de otimização de busca local de marcas específicas que considere cada local como uma entidade digital separada.
O custo oculto de dados de localização imprecisos
No caso de uma agência que possui uma marca com 500 localidades, a quantidade de dados é esmagadora. Um dos maiores contribuintes para o demérito do desempenho da classificação local são os dados inconsistentes, comumente conhecidos como conflito NAP (Nome, Endereço, Telefone).
Quando as informações sobre uma marca diferem no Maps, Bing e diretórios locais, a confiabilidade dessas informações para o mecanismo de busca diminui. Como resultado, há uma diminuição da visibilidade da marca no Pack Local mais preferível. Além do SEO, o custo de dados falsos pode ser estimado na perda de tráfego de pedestres e nas despesas gerais de atendimento ao cliente. Estudos sempre indicaram que um bom número de consumidores abandonará uma marca ao encontrar, sem querer, informações erradas na internet.
Transformando a visibilidade da pesquisa local em conversões na loja
O processo de otimização de busca local de marcas não implica apenas visibilidade, significa seleção. A nova página inicial da empresa local é o Perfil da Empresa do Google. Não é incomum ver um consumidor visitar uma listagem na GBP, ler comentários e ver fotos sem nunca acessar o site real da marca.
As marcas precisam otimizar de acordo com os atributos localizados para reduzir a distância entre um clique e uma visita a uma loja:
- Inventário em Tempo Real: Indica que um produto está disponível em uma determinada filial.
- Postagens localizadas: ofertas locais ou eventos específicos da loja devem ser promovidos com a ajuda de atualizações do GBP.
- Confiança Visual: Imagens finas e georreferenciadas que retratam o exterior e o interior de um determinado local, o que tornará a chegada física uma experiência menos assustadora para o cliente.
Usando a listagem local como uma página de destino orientada para conversão, as agências podem impulsionar as métricas de listagem local das páginas de destino baseadas em conversão.
A economia da confiança: ampliando a reputação em nível local
A pesquisa local é baseada no gerenciamento de reputação. No entanto, a ideia de expandir um plano de resposta a avaliações para centenas de locais é um pesadelo operacional para a maioria das equipes de marketing. É uma linha muito tênue entre uma voz homogênea da marca e uma resposta local personalizada.
Os motores de busca buscarão os termos velocidade de revisão e taxa de resposta do proprietário como indicadores de um negócio viável e ativo. Quando uma marca reage a avaliações positivas e negativas em menos de 24 horas, ela envia uma mensagem ao algoritmo e ao consumidor de que o primeiro está preocupado. Quando se trata de otimização de busca local, as avaliações não são apenas feedback, mas fontes abundantes de conteúdo gerado pelo usuário que incluem as palavras-chave exatas às quais o cliente potencial se referiria ao descrever o negócio.
Fechando o ciclo com análise preditiva
A atribuição tem sido o maior desafio do marketing local. Os modelos preditivos podem ser iniciados pelos dados de localização anonimizados das marcas, examinando a diferença entre os dados de “Visualizações de pesquisa”, “Solicitações de direção e visitas à loja”. Consideremos um exemplo: quando uma área específica indica um aumento nas solicitações de pneus de inverno, mas não há nenhum movimento semelhante nas vendas, a marca pode determinar rapidamente o que há de errado com as operações, como falta de estoque ou escassez de mão de obra, em vez da abordagem de marketing.
Dimensionando as operações locais sem aumentar o número de funcionários
A gestão local de dados não pode ser sustentada com uma gestão manual. As agências, que tentam controlar 100 ou mais localidades por meio de planilhas, provavelmente cometerão erros e perderão chances. A única maneira de permanecer competitivo é por meio da automação.
Utilizando a automação estratégica, é possível:
- Atualizações em massa: Atribuição de horários de feriados a uma região com um único clique.
- Agregação de avaliações: uma plataforma onde todos os comentários sobre um determinado produto são gerenciados em um painel.
- Auditoria Automatizada: Varrendo a web o tempo todo para detectar listagens duplicadas ou referências erradas à marca.
Essa eficiência não só economiza tempo, mas também garante que a equipe de marketing seja capaz de se concentrar na estratégia e no desenvolvimento criativo, em vez de na entrada de dados.
Conclusão
No futuro, quando a IA for integrada à pesquisa, a otimização da pesquisa local de marcas se tornará ainda mais importante. Os modelos de IA se concentrarão em empresas que possuem dados mais estruturados, precisos e atualizados regularmente. Com a ajuda das ferramentas apropriadas e da mentalidade baseada em dados, as agências serão capazes de transformar os resultados da pesquisa digital num fluxo de tráfego físico que facilitará a aparência da marca não apenas como presente, mas também como visitada.
