Lokální marketing je příliš složitý: Co říkají data a co s tím dělat

Měli bychom přidat další nástroje umělé inteligence pro správu firemních profilů a recenzí, nebo tím situaci ještě zhoršíme?

Kdo by měl mít na starosti viditelnost ve vyhledávání pomocí AI napříč všemi pobočkami?

Ideální svět marketingu pro firmy s více pobočkami je takový, kde AI agenti automaticky opravují duplicitní firemní profily, odpovídají na zákaznické recenze, analyzují jejich sentiment a odhalují příležitosti k optimalizaci ještě dříve, než to marketingový specialista řekne „AI“. 

Realita, kterou však mají marketingoví ředitelé (CMO) značek s více pobočkami v dnešním, zdaleka ne ideálním světě, vypadá jinak. Jejich infrastrukturu tvoří vrstvy vzájemně nepropojených AI a marketingových nástrojů, které vytvářejí nepřehledné a nejasné prostředí.

Tato absence infrastruktury téměř znemožňuje sledovat celkovou návratnost investic (ROI). Průzkum společnosti Uberall z minulého roku ukázal, že pouze přibližně 1 ze 4 marketérů zaměřených na jednotlivé pobočky dokáže prokázat dopad lokálního marketingu na prodeje. Troufáme si tvrdit, že vzhledem k různorodé míře využívání AI nástrojů od doby tohoto průzkumu se tento problém nezlepšil. Pokud něco, používání dalších nástrojů jej naopak ještě zhoršilo.

Umělá inteligence rozpozná, co je potřeba řešit přednostně, a vyřeší to na pozadí, zatímco týmy se mohou soustředit na marketing pro jednotlivé pobočky. Odstraňuje nejistotu a frustraci spojenou s vykazováním ROI, protože její fungování je postaveno na poskytování a vizualizaci výkonnosti jednotlivých poboček v reálném čase a na základě konkrétních výsledků: rezervace stolů, návštěvnost provozoven. Tedy přesně těch čistých a přehledných dat, na která zainteresované strany čekají.

Pokud firma používá příliš mnoho různých marketingových nástrojů, které spolu navíc nejsou dobře propojeny, negativně se to projeví na její viditelnosti ve vyhledávání.

• Firemní profily jsou spravovány nahodile na jednotlivých platformách, což vede k nesrovnalostem v klíčových údajích. 
• Recenze zůstávají bez odpovědi nebo jsou zodpovídány nepravidelně, čímž se oslabuje důvěra a zapojení zákazníků. 
• Lokální stránky nejsou propojeny se sociálními sítěmi a systémy spravujícími dostupnost a nabídku. 
• Obsah je zastaralý nebo příliš obecný, což snižuje jeho relevanci pro lokální vyhledávací záměr. 
• Výkon webu je odsouván do pozadí, což vytváří překážky pro uživatele, vyhledávače i AI crawlery. 

Skutečným ideálem dneška je dát do lokálního marketingového technologického prostředí opět určitý řád. Výsledkem bude kombinace žádané AI orchestrace, omnichannel viditelnosti ve vyhledávání napříč jednotlivými pobočkami a ještě žádanějších čísel o návratnosti investic. V čele tohoto procesu bude stát CMO, tedy hlavní koordinátor marketingu.

Krok 1: Rozhodněte, kdo převezme roli Chief Marketing Orchestrator

Hodnota nevznikne pouhým vložením dat do LLM. Celkem 89 % vedoucích pracovníků uvedlo, že jejich technologické investice zatím nepřinesly očekávané výsledky, přičemž hlavním důvodem byla složitost integrace.

Skutečná hodnota naopak vzniká propojením všech marketingových dat z jednotlivých poboček s orchestrační vrstvou, která zajišťuje nezbytné úkoly spojené s kontextovým zpracováním dat. Díky tomu jsou data a signály z každé pobočky strukturovány tak, aby s nimi dokázaly pracovat jakékoli vyhledávací systémy, které zákazníci používají k hledání lokálních firem.

Někdo musí tuto úlohu zastřešit. A právě tento člověk se stává vaším Chief Marketing Orchestratorem (CMO). Naštěstí jde o novou evoluci role Chief Marketing Officer, tedy marketingového ředitele.

Klíčové odpovědnosti CMO

Chief Marketing Orchestrator musí rozhodnout, které úkoly vyžadují schválení člověkem. Kde jsou kompromisy? Kdo odpovídá za dohledatelnost značky ve vyhledávání pomocí AI na úrovni celé značky i jednotlivých poboček? Kde se může tým zbavit operativní zátěže a přesunout své kapacity k úkolům, které skutečně ovlivňují tržby, například převést analýzu sentimentu do konkrétních reportů pro provoz nebo vytvářet obsah podporující lokální zapojení zákazníků? Nejde tedy pouze o technologii, ale také o leadership a způsob řízení.

CMO, kterému skutečně záleží na marketingu značky s více pobočkami, nechce slepě přenechat každý jednotlivý úkol AI agentovi.

Chce mít důvěru v čísla o výkonnosti a marketingové aktivity jednotlivých poboček, které prezentuje zainteresovaným stranám. A velmi pravděpodobně chce mít pod kontrolou také náklady na výpočetní výkon.

V době, kdy je každý marketér a každý vedoucí pracovník nabádán k tomu, aby převzal odpovědnost za AI, se často stává, že za výsledek ve skutečnosti neodpovídá nikdo. Zjednodušené technologické prostředí s AI orchestrační vrstvou to mění: platforma odpovídá za samotné provedení a analýzu, CMO za celkovou strategii a jeho tým za lidské schvalování a nastavení pravidel a omezení.

Na tomto principu je postavena také agentní AI společnosti Uberall, UB-I: marketér zůstává pod kontrolou a řídí výstupy AI, nikoli pouze její směřování prostřednictvím zadávání pokynů.

CMO, který investuje do správných lidí, kteří budou agentní AI řídit a kontrolovat, se zaměřuje na výsledky, nikoli na samotné zavedení AI.

Zkuste si představit, že byste to vše měli ručně dělat pro 50 poboček:

1. Otevřít profil každé pobočky na stránkách Google Business Profile (GBP), Apple, Bing a v relevantních firemních katalozích. Zkontrolovat nekonzistentní formátování, chybějící atributy a nesprávnou otevírací dobu. 
2. Připravit odpověď na každou čekající recenzi, přičemž začnete těmi negativními, a přizpůsobit ji tónu komunikace a pravidlům značky. 
3. Prověřit každou pobočku, zda jí nechybí popis firmy, a vytvořit text, který zohledňuje vhodná lokální klíčová slova a kontext nabízených služeb. 

To je základní každodenní agenda. Ve větším měřítku je neudržitelná. A právě tuto práci UB-I zvládá ještě předtím, než se tým přihlásí do systému.

UB-I zvládá objem a rychlost lokálních operací, kterým žádný lidský tým nedokáže dlouhodobě konkurovat ve velkém měřítku, a zároveň označí vše, co před provedením vyžaduje lidský úsudek. V praxi to může každý den znamenat například:

1. Vytváření AI odpovědí na všechny čekající recenze podle striktních pravidel značky a s prioritou negativních recenzí. 
2. Opravu formátování názvů a adres podle požadavků jednotlivých katalogů, čímž se předchází chybám při synchronizaci a omezení viditelnosti. 
3. Generování chybějících popisů firem, atributů a speciálních otevíracích hodin na základě dat o jednotlivých pobočkách. 

Tým se tak přihlašuje proto, aby výstupy schválil, nikoli proto, aby teprve zjišťoval, co je špatně. Každý z těchto kroků je praktickou ukázkou práce s kontextem: data o pobočkách jsou upravena tak, aby byla využitelná pro lidské i AI vyhledávání, a to v měřítku, které žádný tým nedokáže manuálně zvládnout.

Jak uvádí celosvětově uznávaný strategický poradce v oblasti inovací Shawn Kanungo: „Společnosti, které sleduji a které vítězí, nejsou ty, které optimalizují ROI stávajících pracovních postupů. Jsou to společnosti, které využívají agenty k činnostem, které byly dříve nemožné za jakoukoli cenu.“

Efektivní koordinace lokálních marketingových úkolů napříč desítkami či stovkami poboček byla vždy ve velkém měřítku prakticky nemožná. A právě tato orchestrační vrstva je podle průzkumu společnosti Uberall něčím, co 99 % seniorních marketérů označuje za „hodnotné“ nebo „velmi hodnotné“.

Skutečná hodnota zavedení AI orchestrační vrstvy pro správu omnichannel přítomnosti tedy nespočívá pouze v efektivnějším provádění stávajících lokálních marketingových procesů. Spočívá především v tom, že umožňuje marketérům ve velkém měřítku dělat věci, které byly dříve během běžné osmihodinové pracovní doby prakticky nemožné.

Právě tuto práci 61 % CMO a viceprezidentů značek s více pobočkami v současnosti označuje za „složitou“ nebo „velmi složitou“. Patří sem sledování viditelnosti ve vyhledávání pomocí AI, správa údajů a firemních profilů jednotlivých poboček, monitoring a odpovídání na recenze a publikování lokálního obsahu na sociálních sítích.

Krok 2: Přestaňte hledat nové AI nástroje a zaměřte se na obnovení viditelnosti ve vyhledávání

Řešením, které budou chtít marketingoví ředitelé zavést, by mělo být ukončení experimentálních projektů s agentní AI, které zatěžují ROI, a místo toho se zaměřit na její praktické využití. Právě efektivní využívání AI totiž může být pro značky s více pobočkami velmi přínosné. Ty potřebují rychle reagovat na pokles návštěvnosti způsobený rostoucím počtem vyhledávání, která končí přímo ve výsledcích vyhledávače bez prokliku na web.

Výzkumy ukazují, že značkám roste obrat ve chvíli, kdy je zákazníci objeví prostřednictvím AI vyhledávání. Například Adobe uvádí u maloobchodního segmentu 254% nárůst tržeb na jednu návštěvu. Není proto divu, že se zainteresované strany více než kdy dříve zajímají o výsledky SEO a GEO (optimalizace pro generativní vyhledávače).

Představme si značku s více pobočkami jako budovu s 200 místnostmi, z nichž každá hostí vlastní večírek. Nábytek by se nezměnil, stěny by se nezměnily a ani infrastruktura by se nezměnila. Přibyl by ale nový vchod do budovy, který pro hosty, kteří vás cíleně hledají, představuje jakousi zkratku. Ostatní vchody jsou ale také nadále využívány. Chcete proto zajistit co nejlepší přístup každým z nich, aby více lidí našlo správnou místnost, dobře se bavilo a zase se příště vrátilo. Nebudete zaměstnávat člověka, který bude hosty ručně vodit ke každému vchodu. Investujete do technologie, která vytvoří potřebné signály a postará se o tuto práci za vás, zatímco váš tým se může soustředit na samotný zážitek uvnitř jednotlivých místností.

Právě práce s kontextem a strukturou dat vytváří tyto signály. Umožňuje AI koordinovat způsob, jakým značka vytváří svou digitální stopu tak, aby byla snadno čitelná pro stroje, konzistentní a přesná, technicky dohledatelná na různých platformách, relevantní v daném kontextu a zároveň podpořená hodnoceními a zkušenostmi zákazníků. To vše bez nutnosti, aby jednotliví pracovníci museli procházet složité vrstvy technologického prostředí.

Implementujte 4 pilíře optimalizace výkonu jednotlivých poboček (LPO)

Pokud se zlepší viditelnost na kterémkoli vyhledávacím nebo marketingovém kanálu, pozitivně se tím ovlivní i další oblasti výkonu pobočky: zapojení zákazníků, reputace a konverze. Právě tyto čtyři oblasti tvoří čtyři pilíře Location Performance Optimization (LPO), tedy optimalizace výkonu jednotlivých poboček. Jde o přístup zaměřený především na výsledky, o kterém autor hovořil na konferenci brightonSEO v říjnu 2025.

LPO propojuje digitální přítomnost značky s obchodními výsledky tím, že využívá data a signály jednotlivých poboček v těchto oblastech:

• Viditelnost: Každá pobočka je přesně a konzistentně prezentována na všech relevantních místech, kde ji zákazníci mohou hledat, například na webu, Googlu, Apple Maps, Bingu nebo v oborových katalozích. 
• Reputace: Důvěra zákazníků je podporována hodnoceními, pravidelnými recenzemi a řešením problémů zákazníků. 
• Zapojení: Lokální obsah, například příspěvky, fotografie nebo nabídky, signalizuje aktuální aktivitu firmy a její relevanci pro zákazníky s konkrétním nákupním záměrem. 
• Konverze: Zákazník může jednoduše provést požadovanou akci, například rezervovat termín, získat navigaci nebo firmě zavolat. 

AI agent, který tyto principy LPO využívá k získávání nových zákazníků, oslovování nových cílových skupin a ovlivňování tržeb, už není experimentováním. Jde o konkrétní proces s měřitelným dopadem na ROI, který může svou hodnotou ospravedlnit další investice. Tyto aktivity představují klíčovou vrstvu pro obnovení a zvýšení viditelnosti ve vyhledávání, získávání zákazníků a jejich udržení.

Když se tedy vedení společnosti zeptá na návratnost investic do AI a výsledky lokálního marketingu, nový CMO nemusí pouze ukazovat, že firma AI používá. Musí být schopen prokázat, proč se vyplatí do AI nadále investovat a financovat její využívání.

Rozdíl mezi značkami, které skutečně měří návratnost investic, a společnostmi, které se pouze tváří, že ji měří, případně jsou zahlceny složitým prostředím lokálního marketingu, je dnes větší než kdy dříve.

Jak přejít od experimentování s AI k provozu zaměřenému na ROI

Společnost EY dobře popsala současnou situaci jako přechod „od dojmu k hodnotě“. Fáze „dojmu“ představovala období, kdy firmy zkoušely AI, experimentovaly s ní, spouštěly pilotní projekty, navyšovaly náklady na výpočetní výkon a přidávaly další vrstvy technologií. Některé v této fázi stále zůstávají, jiné ji ukončily s frustrací, protože nevědí, jak se posunout k reálným a měřitelným výsledkům.

Marketingoví lídři značek s více pobočkami, například Chief Marketing Orchestrator, by proto měli zavádět a řídit technologická prostředí využívající agentní AI, která jsou méně zaměřená na experimentování a více na konkrétní výsledky a ROI.

Takové prostředí je jednodušší, efektivnější a umožňuje týmům dělat věci, které dříve nebyly možné. Například se pracovník přihlásí do systému proto, aby schválil již připravené opravy, nikoli aby teprve hledal a určoval, co je špatně a co je potřeba opravit.

A toto schválení možná proběhne ještě dříve, než marketér stihne říct „AI“. Právě orchestrační vrstva, tedy dodatečná vrstva AI, která všechny tyto procesy koordinuje, je to, co dnes seniorní marketéři a vedoucí pracovníci hledají.

Zjistěte, jak lze pro marketing s více pobočkami využít agent UB-I společnosti Uberall pro automatizaci a řízení těchto procesů.

FAQ

Proč je lokální marketing pro firmy s více pobočkami stále složitější?

Firmy často používají mnoho různých nástrojů, které nejsou dobře propojené, což vede k chybám v údajích, neaktuálním profilům, nevyřízeným recenzím a horší viditelnosti ve vyhledávání.

Jak může AI pomoci se správou více poboček?

AI dokáže automaticky kontrolovat firemní profily, odhalovat chyby, pracovat s recenzemi a hledat příležitosti ke zlepšení viditelnosti. Týmu tak ušetří množství rutinní práce a umožní mu soustředit se na důležitější úkoly.

Co je při využívání AI v lokálním marketingu nejdůležitější?

Nestačí jen používat AI nebo testovat nové nástroje. Důležité je zaměřit se na konkrétní výsledky, jako je lepší viditelnost poboček, více zákazníků, rezervací či návštěv, a především měřitelný dopad na tržby.

Zdroj: searchengineland.com, searchenginejournal.com, marketingland.com, facebook.com, cpcstrategy.com

Autor: Vlastimil Malík

Foto zdroj: AI, pixabay.com