Einblicke 2021: Verifizierbare Fakten bedeuten gesteigertes Kundenvertrauen und eine höhere Kundeninteraktion

Mehr Klicks in Suchmaschinen

Die Verbreitung von Falschinformationen im Internet ist wahrlich kein neues Phänomen. Allerdings hat das Jahr 2020 erstmals deutlich aufgezeigt, wie gefährlich und weitreichend ihre Folgen gerade inmitten einer globalen Pandemie sein können. Die WHO, die üblicherweise für das Ausrufen eines Gesundheitsnotstandes verantwortlich ist, musste deshalb sogar so weit gehen, eine Webinar-Serie gegen die „Infodemie“ zu veröffentlichen. Der Kampf gegen die Verbreitung von Fehlinformationen über das Virus wurde ein fester Bestandteil der Eindämmungsstrategie gegen das eigentliche Virus.

Tech-Riesen wie Google, Facebook und Twitter sahen sich ebenfalls gezwungen, auf die Fehlinformationen zu reagieren (auch das ist kein neues Thema) und begannen, bestimmte Bewertungen zu löschen oder irreführende Informationen proaktiv als solche zu kennzeichnen. Der Social Science Research Council gab in diesem Sinne bekannt, dass „die Problematik der Desinformation heutzutage alle betrifft.“

Auch Marken sind von ihr betroffen. 

Im Jahr 2021 haben wir als Verbraucher wohl alle ein (gesundes) Misstrauen gegenüber Informationsquellen entwickelt. Daraus ergibt sich die Frage: Wie kann eine ehrliche Marke mit diesem Misstrauen umgehen? Besonders wenn Ihr Unternehmen auf große Tech-Unternehmen wie Google und Instagram angewiesen ist, um Klicks, Web-Traffic und Verkäufe zu realisieren, stellt sich die Frage, wie Ihre Marke sich von anderen abheben kann. 

Wir bei Yext schreiben häufig über dieses Thema: Je mehr Fragen Unternehmen auf ihren Websites – wo sie volle Kontrolle über ihre Daten haben – beantworten, desto besser. Indem sie aktualisierte und transparente Informationen bereitstellen, können sie verhindern, dass potenzielle Kunden zu Drittanbietern und Suchmaschinen abwandern, wo sie oftmals Fehlinformationen über die Marke erhalten. Die gute Nachricht ist: Die korrekte Bereitstellung wichtiger Informationen liegt in Ihren eigenen Händen!

Doch was geschieht eigentlich auf all diesen Websites von Drittanbietern? Es scheint hier ein wichtiges Muster zu geben.

Standorte mit größeren Knowledge Graphs erhalten 52 % mehr Klicks in Suchmaschinen und bei anderen Drittanbieter-Publishern.

Das Team von Yext Data Insights hat folgende Erkenntnisse zusammengetragen: Wenn ein Unternehmensstandort, Gesundheitsdienstleister, Geldautomat usw. mehr Informationen zur Verfügung stellt und diese regelmäßig aktualisiert, steigert dies das Vertrauen von Suchmaschinenbenutzern. Das zeigt sich klar in der Anzahl ihrer Klicks. Im Endergebnis bedeutet dies, dass solche Unternehmen eine erhöhte Kundenaufmerksamkeit und -aktivität verzeichnen und besser informiert sind.

Lassen Sie uns etwas genauer werden: In diesem Punktediagramm repräsentiert jeder Datenpunkt eine Entität unserer Stichprobe, zum Beispiel ein Restaurant, einen Gesundheitsdienstleister oder Geldautomaten. Wenn das Unternehmen mehr Daten in seinem Knowledge Graph gespeichert hat – z. B. mehr Bilder, zusätzliche Links zur Online-Bestellung oder zusätzliche Versicherungsleistungen oder zulässige Zahlungsmethoden – erscheint es weiter rechts auf der x-Achse (mehr Klicks). Die aufsteigende Kurve zeigt, dass es einen direkten Zusammenhang zwischen dem Datenumfang eines Unternehmens und dem Interesse an seinem Angebot gibt. Die zunehmenden roten Kreise, die sich nach oben und rechts bewegen, verdeutlichen zudem eine hohe Korrelation zwischen der Aktualisierungsrate der Daten, der Anzahl der insgesamt gespeicherten Daten und der Anzahl der Klicks.

Eine genauere Analyse zu diesem Thema finden Sie hier.

Was wir dabei nicht vergessen dürfen: Natürlich verfügen die Knowledge Graphs von großen Marken generell über höchst umfangreiche Datensätze. Das bedeutet, dass sie mehr Elemente aktualisieren können und zugleich mehr Klicks erhalten – aus dem einfachen Grund, dass sie eine größere digitale und physische Präsenz (und ganz nebenbei auch noch Millionenbeträge für Anzeigen) haben. Wenn man also wollte, könnte man das obenstehende Punktediagramm nun so auslegen, dass große Marken kleine Marken in allen Bereichen überbieten – doch das ist nicht der Fall! Aus diesem Grund ist das Team von Yext Data Insights bei dieser Analyse einen Schritt weitergegangen und hat die Entitäten INNERHALB eines Unternehmens miteinander verglichen. So sieht die Analyse für eine bekannte Einzelhandelsmarke aus:

Um mehr Hintergrundinformationen zu geben, auf was wir uns bei der „Größe“ von Knowledge Graphs beziehen (die Menge an Informationen, die in der Yext-Plattform für einen bestimmten Standort oder eine andere Entitätsart gespeichert wurde), haben wir Entitäten in Profil-Vollständigkeitsstufen von „A“ bis „C“ unterteilt. Die „A“-Gruppe entspricht dem oberen 25. Perzentil hinsichtlich Umfang der gespeicherten Informationen und Häufigkeit der Aktualisierungen, während die „C“-Gruppe das untere 25. Perzentil repräsentiert. Die Entitäten, die bei diesem Unternehmen „im Mittelfeld“ liegen, wurden mit einem „B“ versehen. Diese Gruppe umfasst die mittleren 50 % hinsichtlich der Größe und Aktualisierungen des Knowledge Graph. Sogar innerhalb dieses Unternehmens (bei dem jeder Standort den exakt gleichen Namen und ein äußerst vergleichbares Filialerlebnis hat) bedeuten mehr gespeicherte Informationen (je mehr, desto weiter rechts auf der x-Achse) automatisch mehr Klicks (je mehr, desto weiter oben auf der y-Achse). Dieses Phänomen lässt sich gut am Beispiel des Unternehmensstandorts am Times Square verdeutlichen, der sowohl den umfangreichsten Knowledge Graph als auch die mit Abstand meisten Klicks verzeichnet.

Im Folgenden finden Sie ein weiteres Analysebeispiel, für das wir die Daten eines großen Versicherungsunternehmens unter die Lupe genommen haben. Bei diesem Unternehmen gibt es allerdings mehr Ausreißer: Entitäten der Gruppen „B“ und „C“ weisen hohe Klickzahlen auf, während einige Entitäten der Gruppe „A“ nur vergleichsweise geringe Klickzahlen erreichen. Insgesamt erhält die „A“-Gruppe (mit durchschnittlich über 80 gespeicherten Informationseinheiten pro Entität) jedoch immer noch 45 % mehr Klicks als die „C“-Gruppe (mit weniger als 70 gespeicherten Informationseinheiten pro Entität).

Wenn man diese Untersuchungen im großen Umfang durchführt – d. h., Hunderttausende Entitäten innerhalb Hunderter Unternehmen in allen wichtigen Branchen analysiert und sie in Vollständigkeitsstufen unterteilt – wird Folgendes deutlich: Die Entitäten innerhalb eines Unternehmens, die den größten Knowledge Graph haben (Entitäten mit der höchsten Anzahl an gespeicherten Informationseinheiten, eingestuft als „A“) verfügen zugleich über ein größeres Potenzial, Klicks zu erhalten. Dabei bieten sie zudem eine höhere Obergrenze und niedrigere Schwelle für digitale Interaktionen.

Auch wenn es in jeder guten Stichprobengruppe immer ein paar Ausreißer gibt, weisen die Entitäten mit den wenigsten gespeicherten Informationen (als „C“ eingestuft) die niedrigste durchschnittliche Anzahl an Klicks auf. Außerdem scheint ihr Potenzial für Klicks verglichen mit den Entitäten, die mehr Informationen gespeichert haben, nach oben hin begrenzt zu sein.

Zusammengefasst heißt das: Über alle Branchen hinweg bedeuten größere Knowledge Graphs (mehr Daten) und regelmäßigere Aktualisierungen mehr Interaktionen und Klicks. Natürlich bietet die Verwaltung umfangreicherer Geschäftsinformationen im Internet allein keine Patentlösung für alle Online-Herausforderungen. In Verbindung mit einer robusten Website und etwas Liebe zum Detail auf allen Online-Plattformen kann sie Unternehmen allerdings eine einzigartige Möglichkeit bieten, Fehlinformationen über ihre Marke zu bekämpfen und mehr Kunden zu gewinnen.

**Entitäten wurden in die A-Gruppe eingestuft, wenn sie hinsichtlich der Anzahl der gespeicherten Informationseinheiten im obersten 25. Perzentil lagen. Sie wurden in die C-Gruppe eingestuft, wenn sie hinsichtlich der Anzahl der gespeicherten Informationseinheiten im untersten 25. Perzentil lagen, und in die B-Gruppe, wenn sie zwischen dem 25. und 75. Perzentil für die jeweilige Kennzahl lagen. Die Perzentile wurden innerhalb der Unternehmen und innerhalb der Entitätsgruppen unter Berücksichtigung der Standortart zugewiesen. Auf diese Weise wurden mögliche Abweichungen reduziert, die beim Vergleich ähnlicher Entitäten verschiedener Größenordnungen auftreten können, z. B. beim Vergleich eines lokalen Restaurants mit einem Restaurant, das Teil einer landesweiten Restaurantkette ist, oder beim Vergleich von Bankfilialen mit Geldautomaten. Eine Korrelation zwischen aktualisierten Daten, gespeicherten Daten und Klicks von Drittanbietern lässt nicht unbedingt auf eine ursächliche Beziehung schließen.

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