שאלה ללא מותג
שאלה שמתארת צורך בלי לנקוב בשם: "עורך דין לדיני עבודה בחיפה".
שאלה עם שם המותג
Brand query
שאלה שבה המשתמש כבר נוקב בשם העסק. התשובה עליה נבנית ממה שכתוב עליכם ברשת, לא רק ממה שכתבתם באתר, ולכן היא הבדיקה הראשונה בכל מדידה.
עודכן:
מה המנוע עושה כששואלים עליכם בשם
הוא יוצא לחפש את השם. לא באתר שלכם בלבד, אלא בכל מה שמופיע ברשת תחת השם הזה: האתר, רשומות באינדקסים, ביקורות, כתבות, דיונים, ולפעמים ערך בוויקיפדיה אם יש. מכל אלה הוא מרכיב תיאור אחד. התיאור הזה הוא מה שהלקוח שלכם שומע כשהוא בודק אתכם לפני שיחה.
וזו הנקודה שמפתיעה בעלי עסקים: התיאור לא מגיע ממה שכתבתם. הוא מגיע ממה שכתוב. כשמקור חיצוני מחזיק גרסה ישנה, כתובת קודמת, שירות שהפסקתם לתת, המנוע לא יודע איזו גרסה נכונה. הוא בוחר את זו שחוזרת יותר, או את זו שנראית לו בטוחה יותר, וזה לא תמיד האתר שלכם.
לכן שאלת המותג מודדת דבר אחד: דיוק. לא נראות.
למה זו הבדיקה הראשונה, ולמה היא לא נספרת בציון
ראשונה, משתי סיבות. הראשונה היא היגיון: מנוע שלא יודע לתאר אתכם נכון לא ימליץ עליכם בשאלה ללא שם, כי אין לו על מה להישען. אם שאלת המותג מחזירה תיאור שגוי או ריק, העבודה על שאלות ללא מותג מתחילה מהמקום הלא נכון. לכן בדיקת המותג היא הצעד הפותח בסדר העבודה על הזהות ברשת. השנייה היא מחיר: זו הבדיקה הזולה ביותר שיש, עשר דקות בחלון נקי, ואין סיבה לדחות אותה.
לא נספרת, מסיבה פשוטה. כששואלים על עסק בשמו, הוא כמעט תמיד יוזכר. ספירה של זה בתוך ציון הנראות מייצרת רבע ציון קבוע שלא מייצג דבר, ומספר שנראה בריא גם כשהמצב בשאלות האמיתיות מתדרדר. לכן בשיטה שלנו שאלות המותג יושבות בסט, כמה בודדות, בין שלוש לשש, ונרשמות בעמודה נפרדת. הפיזור המלא במדריך השאלות.
ארבע שאלות מותג שמכסות את מה שצריך
מה אתם יודעים על העסק הזה. זו שאלת הבסיס, והיא מגלה אם המנוע מזהה אתכם בכלל ואיזה תיאור הוא מרכיב. מה אומרים על העסק הזה. כאן נכנסות הביקורות והדיונים, וזה המקום שבו מתגלה טון, לטובה או לרעה. האם העסק הזה נותן שירות מסוים, על שירות שאתם כן נותנים ועל אחד שלא. זו בדיקת כיסוי, והיא תופסת שירותים שנעלמו מהתיאור ושירותים שמעולם לא נתתם ובכל זאת יוחסו לכם.
והרביעית, העסק הזה מתאים למי. אם המנוע עונה עליה בצורה שסותרת את מי שאתם באמת משרתים, יש מקור בחוץ שמספר סיפור אחר, וכדאי למצוא אותו לפני שהלקוח הבא ימצא.
מה רושמים, ומה עושים עם כל שורה
לכל שאלת מותג שלוש עמודות. האם מה שנאמר נכון, כן או לא, ואם לא, מה בדיוק. מאילו מקורות התשובה הורכבה, לפי רשימת הציטוטים. ומה הטון, ענייני, חיובי או מסתייג.
כל שורה שגויה מובילה למקור, וכל מקור מוביל לפעולה אחרת. פרט ישן באינדקס מתקנים באינדקס, לא באתר. שירות שלא קיים ומיוחס לכם מגיע לרוב מדף ישן שלכם שעדיין חי, ואותו מעדכנים או מאחדים. תיאור ריק, כשהמנוע לא מוצא כלום, הוא עבודת זהות מהיסוד. הסדר המלא נמצא במדריך תיקון מידע שגוי ובמדריך הישות.
איך זה נראה בפועל
תרחיש מומצא: משרד אדריכלים קטן בתל אביב, בעל שם שהוא צירוף של שתי מילים רגילות בעברית. השותפים שואלים את המנוע, בחלון נקי: מה אתם יודעים על המשרד הזה, ומה אומרים עליו.
התשובה מתארת אותם כמשרד לעיצוב פנים, מציינת כתובת שעזבו לפני שנתיים, ומוסיפה משפט על תחום שהם לא עוסקים בו. ברשימת המקורות: רשומה באינדקס עסקים עם הכתובת הישנה, כתבה משנת ההקמה, ואתר של עסק אחר עם שם דומה שעוסק בעיצוב פנים.
שלוש שגיאות, שלושה מקורות, שלוש פעולות שונות. הכתובת מתוקנת ברשומה. הכתבה הישנה לא ניתנת לשינוי, ולכן העמוד הראשי של המשרד מעודכן כך שהתיאור העדכני יהיה ברור וחוזר בכל מקום שהמשרד שולט בו. ובלבול השמות מטופל בעבודה על הבחנה: תחום, עיר ושנת הקמה מופיעים בעקביות בכל רשומה, כדי שיהיה קל להפריד בין השניים. הרחבה בערך על הבחנה בין ישויות.
חודשיים אחר כך, אותן שאלות, אותם תנאים. הכתובת נכונה. עיצוב הפנים עדיין מופיע, כי הכתבה הישנה עדיין שם. זו תוצאה סבירה, ומה שחשוב הוא שהמשרד יודע עכשיו בדיוק מאיפה מגיע כל משפט. התרחיש מומצא, והדפוס חוזר.
זוויות שונות
לעסק מקומי
התיאור שלכם מגיע ברובו מאינדקסים, ממפות ומביקורות, ולכן שאלת המותג אצלכם היא בעיקר בדיקת עקביות: אותו שם, אותה כתובת, אותו טלפון, אותן שעות בכל מקום. סתירה אחת בין שני מקורות מספיקה כדי שהמנוע יבחר את הגרסה הלא נכונה, ותיקון שלה הוא עבודה של שעה.
לחנות מקוונת
שאלת המותג שחשובה לכם היא האם החנות הזו אמינה, והתשובה עליה נבנית מביקורות ומדיונים על משלוחים והחזרות. חנות עם ביקורות ישנות ולא נענות מקבלת תיאור מסתייג גם אם השירות השתפר, כי המנוע קורא את מה שכתוב ולא את מה שקורה היום.
ל-B2B
כאן הבעיה הנפוצה היא בלבול עם חברה אחרת, לפעמים בינלאומית, בעלת שם דומה. המנוע מערבב, והתיאור שלכם מקבל מוצרים שאינם שלכם. הפתרון הוא לא לשנות שם אלא לחזק את ההבחנה: תחום, מדינה, שנת הקמה ואנשים בשמם, בכל מקום שאתם שולטים בו.
מה זה אומר בפועל
מתחילים ממנה, לפני כל שאלה אחרת בסט. ארבע שאלות מותג, חלון נקי, בלי חשבון מחובר, בשני מנועים. רושמים לכל תשובה מה נכון, מה לא, ומאיפה זה הגיע. אחרי זה בונים רשימת תיקונים לפי מקור, ומטפלים בשגוי לפני שמוסיפים חדש. חוזרים על אותן ארבע שאלות בכל סבב מדידה, בעמודה נפרדת מציון הנראות, ובודקים אם מספר השגיאות ירד. זה המדד של העבודה הזו, לא כמה פעמים השם הופיע.
איך בודקים את זה לבד
- חלון גלישה פרטי, בלי חשבון מחובר. מנוע שמכיר אתכם מהשיחות הקודמות יתאר אתכם יפה ולא נכון.
- שאלו מה אתם יודעים על שם העסק, עם העיר. רשמו את התיאור מילה במילה.
- פתחו את רשימת המקורות במלואה, וסמנו ליד כל משפט בתיאור מאיזה מקור הוא הגיע.
- שאלו האם העסק נותן שירות שאתם לא נותנים. תשובה חיובית היא ממצא, ומקורה כמעט תמיד דף ישן.
- חזרו על אותן שאלות בעוד חודש. שינוי בתיאור בלי שינוי במקורות הוא רעש, שינוי אחרי תיקון מקור הוא תוצאה.
המלכודת
המלכודת הראשונה היא לבדוק את עצמכם מהחשבון שלכם. מנוע עם זיכרון או התאמה אישית ראה אתכם שואלים על העסק שלכם עשר פעמים, והתיאור שהוא מחזיר לכם אינו התיאור שהלקוח מקבל. המלכודת השנייה היא לספור אזכור בשאלת מותג כנראות. שאלתם עליכם והוזכרתם, וזה לא אומר דבר על מה שקורה כשמישהו שואל בלי השם. המלכודת השלישית שקטה יותר: לשאול את שאלת המותג ומיד אחריה, באותו חלון, שאלה ללא מותג. המנוע זוכר את השאלה הקודמת, ואתם תופיעו בשנייה בגלל הראשונה.
מתי זה לא רלוונטי לכם
עסק חדש לגמרי, שעדיין אין עליו דבר ברשת, יקבל תשובה של לא מצאתי, וזה לא ממצא אלא נקודת התחלה. עדיף לו לבנות את הרישומים הבסיסיים ולחזור לבדיקה אחרי חודשים. עסק שפועל תחת הסכמי סודיות ולא רוצה נוכחות פומבית לא צריך את הבדיקה הזו, כי אין לו מה לתקן. ומי שיש לו שם גנרי מאוד, מילה אחת שהיא גם מילה בשפה, יגלה שהבדיקה מודדת בעיקר בלבול, וזה עדיין שימושי אבל צריך לקרוא אותה אחרת.
שאלות נפוצות
המנוע אומר עלינו משהו לא נכון. אפשר לדווח?
אין טופס ואין פאנל. מה שיש הוא רשימת המקורות שהתשובה נבנתה מהם, ובה נמצא המקום שבו הפרט השגוי חי. מתקנים שם. הסדר לפי סוג הטעות נמצא במדריך התיקון.
כמה שאלות מותג לשים בסט?
מעט, בין שלוש לשש, ובעמודה נפרדת. הן לא מודדות נראות ולכן לא נכנסות לציון הראשי, והוספה שלהן לתוכו מנפחת אותו בלי סיבה.
המנוע לא מכיר אותנו בכלל. זה גרוע?
זה אומר שאין מספיק כתוב עליכם במקומות שהוא קורא, ושהעבודה מתחילה מהבסיס: רישום עקבי, עמוד ראשי שמתאר את העסק בבירור, ואזכורים במקורות שהמנוע כבר מצטט. תשובה ריקה עדיפה על תשובה שגויה, כי אין מה לתקן, רק מה לבנות.
לשאול עם העיר או בלי?
שתי הגרסאות, כשורות נפרדות. בלי העיר בודקים אם המנוע מזהה אתכם בכלל, ועם העיר בודקים אם הוא מבדיל ביניכם לבין עסקים אחרים בשם דומה. ההבדל בין שתי התשובות הוא לעיתים הממצא העיקרי.
מונחים קשורים
עמוד התוצאות של שם המותג
מה שמופיע כשמחפשים בדיוק את שם העסק: האתר, הפרופילים, הביקורות והאזכורים.
ישות
עסק, אדם, מוצר או מושג כפי שהמערכת מזהה אותם כדבר יחיד עם תכונות וקשרים, ולא כצירוף מילים.
הבחנה בין ישויות
התהליך שבו מנוע מחליט לאיזה גוף מתכוונים כששם אחד שייך לכמה עסקים או אנשים.
הזיה
מצב שבו מודל מייצר מידע שנשמע סביר אך אינו נכון, למשל מייחס לעסק שירות שהוא לא מספק.
סט שאלות קבוע
רשימת השאלות שבודקים מולה שוב ושוב, באותו נוסח, כדי למדוד נראות.
להרחבה
הערך נבדק מול המקורות הרשמיים של הפלטפורמות. כשמשהו אינו ידוע, כתוב כאן שהוא אינו ידוע. שינויים מתועדים בארכיון העדכונים.
בואו נדבר.
בלי מצגת, בלי התחייבות ובלי שיחת מכירה. עשרים דקות שבסופן תדעו אם יש כאן משהו בשבילכם.
- מה המוצר ומי הלקוח שלכם
- איך נמדדת אצלכם המרה היום
- מאיזה תקציב זה מתחיל להיות הגיוני
לא בקטע של טפסים? [email protected]