在AI時代，本地列表比以往任何時候都重要

如果您擁有本地企業，那麼您對列出數據在與客戶成功中扮演的重要角色並不陌生。搜索引擎和消費者都依靠這些數據（已有十多年來的本地企業，已有十多年了）。隨著人工智能變得越來越普遍（並且更強大），本地列表數據在您的成功中的作用隻會繼續增加。

管理您的本地清單數據很重要

與十年前不同，當地企業現在有數十個數據點要管理：

• 存儲小時
• 節日時間表
• 產品
• 人們概況
• 聯係信息

您需要在多個位置維護該數據集的事實通常使該過程變得複雜。這會吃掉時間，不準確會損害清單，排名和整體發現性。最重要的是，我們還具有在消費者影響力中發揮重要作用的元素，例如評論。

任何具有本地足跡的企業都可以為他們管理一切工作。但是，不要忘記答案提供商 - 搜索引擎。

輸入：人工智能

隨著當今消費者可用的大量數據，負責解析該數據並給出可消耗性答案的係統需要一種處理所有內容的方法。這就是機器學習，AI技術的地方。

人工智能可以輕鬆地發現數據需要花費數周才能取消的數據。AI在幾秒鍾內做到這一點。當客戶留下評論時，人工智能會發現新興趨勢 - 良好和糟糕的趨勢。這樣一來，搜索引擎就可以將所有可能的結果洗淨為有用，可靠的結果的一部分，以確保搜索者可能對搜索中顯示的業務具有積極的經驗。

想想您搜索的時間“我附近最好的披薩。”

對您來說，這是一個簡單的請求。對於搜索引擎，它的聲譽就在線，就像每個查詢一樣。搜索引擎需要：

• 確定您的位置
• 檢查您的帳戶曆史記錄以獲取相關信息
• 在您的實際位置找到本地的企業
• 按類別對這些業務進行排序（您想要披薩，而不是壽司）
• 看距離
• 查看操作時間
• 查找評論和評分

當它擁有所有這些數據時，它需要開始為您形成答案。根據距離繪製同心環，它開始將披薩商店放在您周圍的地圖上按距離訂購的地圖。它過濾了任何已關閉的人（除非所有附近都關閉，否則它向您展示了），並開始查看評論數據。

如果最接近的披薩店是兩星級的關節，那麼如果存在其他幾家商店，則搜索引擎將不會很好地排名。但是，如果僅在您所在位置的定義圓圈內存在低評級商店，則顯示出他們確保您得到答案。

通常，我們今天的業績獲得了適當的業務，因此我們知道我們可以依靠這種方法來尋找我們想要的東西。那是因為AI可以很好地學習模式，並且可以根據我們的行為開始預測我們的滿意度。當我們要求披薩時，他們可以檢查您的曆史以查看他們以前給您的東西，尋找您似乎很高興的實例（您單擊，打電話給並重複了這種模式），並試圖帶來緊密的結果匹配圖案。

引擎要提出答案的所有工作都在幾秒鍾內進行。某些數據更容易為它們管理，因為我們傾向於建立模式，例如工作，家庭，朋友的房屋等。這使您的答案超級容易。

當您周圍的世界變化時，AI回到圖片中。一些企業將關閉，新公司將開業。這每天都會發生，隨著該新數據進入係統，它可能會影響客戶看到的結果。如果我們再次查看披薩示例，一個社區中評級良好的商店可以從該聲譽中受益，因為它擴展到了新的社區。由於沒有當地的足跡，他們在開設新商店時依靠他們，因此發動機會飛躍，如果該商店在一個社區中很好，那麼他們在新地點可能會很好。因此，新商店在本地業績中進行了測試，消費者最終決定了他們的命運。如果所有信號都是正麵的，那麼新位置在排名和蓬勃發展中表現良好。

但是，如果他們弄錯了，指出缺陷的評論將迅速改變其排名。

機器學習和AI是當今生活的事實

企業需要意識到，雖然他們可能會在晚上關閉，但生成了有關它們的所有數據（當天客戶的審查，網站的流量，與菜單接觸的人等）繼續建立他們的數字足跡。而且，搜索引擎的係統一直在尋找，審查和對這些新信息進行分類，以幫助某人要求披薩。

您的業​​務可能會結束整夜，但是機器學習每天每天24小時運行，以幫助滿足消費者需求。

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