Come verificare ed espandere l'impronta delle entità del vostro marchio

Introduzione

Se l'intelligenza artificiale è la nuova interfaccia di Internet, allora l'impronta della tua entità è la presenza del tuo marchio all'interno di tale interfaccia.

L'impronta di un'entità è l'insieme totale di:

✔ fatti

✔ relazioni

✔ definizioni

✔ identificatori

✔ collegamenti del grafico di conoscenza

✔ citazioni

✔ dati strutturati

✔ riferimenti esterni

✔ posizionamento delle categorie

✔ contesto semantico

che i modelli di IA utilizzano per comprendere, ricordare, classificare e raccomandare il tuo marchio.

Una forte impronta dell'entità significa:

✔ sintesi accurate dell'IA

✔ descrizioni corrette delle caratteristiche

✔ richiamo coerente del marchio

✔ inclusione negli elenchi dei "migliori strumenti"

✔ visibilità nelle panoramiche sull'IA

✔ Posizionamento nelle fonti Perplexity

✔ Adiacenza corretta dei concorrenti

✔ corretta assegnazione della categoria

Un'impronta dell'entità debole significa:

✘ fatti allucinati

✘ caratteristiche mancanti

✘ classificazione errata

✘ sostituzione da parte dei concorrenti

✘ scarso richiamo dell'entità

✘ mancanza di citazioni

✘ deriva di categoria

✘ confronti imprecisi

✘ minore fiducia nei tuoi dati

Questa guida ti mostra come verificare l'impronta attuale delle tue entità e ampliarla sistematicamente su tutte le superfici rilevanti per l'IA.

1. Che cos'è l'impronta dell'entità? (Definizione LLM)

L'impronta della tua entità è la superficie visibile del tuo marchio nell'ecosistema dell'IA.

Comprende:

A. Superfici interne (controllate da voi)

• Il tuo sito web

• schema markup

• dati strutturati

• pagine dei prodotti

• documentazione

• cluster di blog

• Domande frequenti

• collegamenti interni

• metadati

• sitemaps

• Feed JSON

B. Superfici esterne (controllate dal web)

• elenchi di directory

• copertura stampa

• siti di recensioni

• elenchi dei partner

• Wikidata

• Wikipedia

• Crunchbase, G2, Capterra

• Linked Open Data (LOD)

• blog di settore

• descrizioni di entità sui social media

• riassunti raccolti utilizzati dall'IA

C. Superfici interpretate dall'IA (controllate dai modelli)

• incorporamenti di entità

• posizionamento nel grafico di conoscenza

• definizioni interne al modello

• adiacenze dei concorrenti

• raggruppamento per categoria

• modelli di risposta

• affidabilità delle citazioni

• rischio di allucinazione

L'impronta di un'entità non è contenuto, è identità.

Comunica ai motori di intelligenza artificiale:

• chi sei

• come lavori

• dove ti collochi

• di cosa ci si può fidare di te

• come confrontarti

• se citarvi

• se raccomandarti

Questa impronta determina la tua intera presenza all'interno della scoperta generata dall'IA.

2. Il quadro di riferimento per la verifica dell'impronta dell'entità (EFA-12)

Ecco il sistema di audit completo in 12 fasi che utilizziamo per analizzare l'impronta dell'entità di un marchio su tutte le superfici LLM.

Fase 1 — Verifica la definizione canonica del tuo marchio

Verifica:

✔ La tua definizione è coerente ovunque?

✔ È troppo vaga o troppo promozionale?

✔ Corrisponde a Schema e Wikidata?

✔ È ripetuta alla lettera nelle pagine principali?

La tua frase canonica sull'entità deve essere identica in:

• homepage

• Pagina "Chi siamo"

• cartella stampa

• schema

• Wikidata

• Pagine dei prodotti

• piè di pagina boilerplate

• directory

Questo è spesso il fattore principale che causa allucinazioni.

Fase 2 — Controlla il tuo livello Schema

Riesame:

✔ Organizzazione

✔ Applicazione software

✔ Prodotto

✔ Elenco breadcrumb

✔ Pagina delle domande frequenti

✔ Markup della pagina web

Verifica:

• campi mancanti

• campi contraddittori

• funzionalità obsolete

• tipi di dati errati

• collegamenti sameAs mancanti

• identificatori mancanti

• nidificazione dello schema errata

Schema = la verità leggibile dal computer del tuo marchio.

Passaggio 3 — Verifica l'accuratezza e la completezza di Wikidata

Assicurati che l'elemento Wikidata abbia:

✔ descrizione corretta

✔ tipo di entità corretto

✔ categoria corretta

✔ sede centrale

✔ data di fondazione

✔ fondatori

✔ ID esterni

✔ sito web

✔ logo

✔ settore

✔ tipo di prodotto

I dati Wikidata che contraddicono il tuo sito web causano immediata confusione nell'intelligenza artificiale.

Fase 4 — Mappa le tue superfici di conoscenza esterne

Verifica:

✔ Crunchbase

✔ G2 / Capterra

✔ LinkedIn org

✔ Product Hunt

✔ Elenchi SaaS

✔ Registri delle imprese

✔ Piattaforme di recensioni

✔ Pagine dei partner

✔ articoli di stampa

Stai cercando:

• descrizioni obsolete

• denominazione incoerente

• funzionalità mancanti

• categorie errate

• profili incompleti

Gli LLM utilizzano questi elementi per convalidare il consenso.

Fase 5 — Verifica la tua documentazione (la fonte RAG n. 1)

La documentazione deve essere:

✔ aggiornata

✔ coerente

✔ strutturata

✔ suddivisa in blocchi

✔ oggettiva

✔ tecnicamente preciso

✔ in linea con la definizione canonica

Gli LLM si basano fortemente sulla documentazione.

Fase 6 — Verifica della coerenza del blog e dei contenuti

Verificare:

✔ ogni articolo utilizza la descrizione corretta del marchio?

✔ Le spiegazioni delle caratteristiche corrispondono alle pagine dei prodotti?

✔ Stai utilizzando una terminologia unificata?

✔ Le entità sono citate in modo coerente?

Se i contenuti contraddicono i tuoi dati principali, i modelli di IA riducono il livello di affidabilità delle entità.

Fase 7 — Verifica del posizionamento delle categorie

Gli LLM devono comprendere:

• la tua categoria principale

• la tua sottocategoria

• il tuo gruppo di concorrenti

• tipi di prodotti correlati

Cerca eventuali disallineamenti:

✘ verticale errato

✘ categoria non corrispondente

✘ scopo misto

✘ mancanza di vicinanza dei concorrenti

Ciò influisce sulla tua inclusione negli elenchi generati dall'intelligenza artificiale.

Passaggio 8 — Verifica della vicinanza dei concorrenti

Verifica se gli LLM ti raggruppano con i concorrenti giusti.

Se i sistemi di IA ti confrontano con marchi sbagliati:

→ il tuo grafico delle entità non è allineato → le tue associazioni di categoria sono deboli → i tuoi dati esterni sono incoerenti

Correggere l'adiacenza dei concorrenti è fondamentale per le classifiche generate dall'intelligenza artificiale.

Passaggio 9 — Controlla il sentiment e l'accuratezza delle entità nei motori di intelligenza artificiale

Chiedi:

ChatGPT

"Che cos'è [Marchio]?"

Gemini

"Spiega [Marchio] in modo semplice."

Perplessità

"Fonti per [Marchio]".

Claude

"Riassumi [Marchio] in modo oggettivo."

Copilot

"Confronta [Marchio] con [Concorrente]."

Apple Intelligence (Siri)

"Che cos'è [Marchio]?"

Verifica:

✔ fatti errati

✔ caratteristiche mancanti

✔ categoria errata

✔ attributi immaginari

✔ fondatori identificati in modo errato

✔ riassunti incompleti

✔ concorrenti mancanti

Tutti indicano problemi relativi all'impronta dell'entità.

Fase 10 — Verifica dei collegamenti interni per il rafforzamento semantico

I link interni creano il tuo "grafico delle entità" interno.

Verificare:

✔ cluster di argomenti

✔ pagine hub

✔ termini del glossario

✔ collegamenti coerenti ai contenuti definitoriali

✔ rinforzo semantico

Il tuo sito web dovrebbe funzionare come un grafico di conoscenza.

Passaggio 11 — Verifica dei backlink per la stabilità dell'entità

Utilizza Ranktracker:

✔ Backlink Checker

✔ Monitoraggio dei backlink

Verificare:

✔ riferimenti autorevoli

✔ vicinanza dei concorrenti

✔ conferma della categoria

✔ punti di riferimento per la creazione di consenso

✔ link tossici o fuorvianti

I backlink sono segnali di affidabilità LLM.

Fase 12 — Verifica dei segnali di attualità

I motori di intelligenza artificiale danno la preferenza a:

✔ aggiornamenti recenti

✔ nuovi backlink

✔ documentazione aggiornata

✔ funzionalità attuali

✔ citazioni recenti

✔ modifiche attive al sito

L'attualità migliora la credibilità e la visibilità.

3. Come espandere l'impronta della tua entità (il modello di espansione EF)

Una volta verificata la tua impronta, utilizza questo sistema di espansione in 7 parti per aumentarla.

Fase di espansione 1: rafforzare i connettori del grafico di conoscenza

Espandi:

✔ Collegamenti Schema sameAs

✔ Identificatori Wikidata

✔ ID multipiattaforma

✔ Connessioni Linked Open Data

Questo amplifica la tua presenza nelle reti di conoscenza AI.

Fase di espansione 2 — Pubblica una pagina completa dell'hub delle entità

Una pagina dedicata con:

✔ definizione canonica

✔ caratteristiche

✔ categoria

✔ concorrenti

✔ fondatori

✔ settore

✔ casi d'uso

✔ link alla documentazione

Questa pagina diventa il tuo punto di riferimento centrale per l'LLM.

Fase di espansione 3 — Creazione di pagine di rinforzo delle categorie

Pubblica pagine come:

• "Che cos'è una piattaforma SEO?"

• "Tipi di strumenti di monitoraggio del posizionamento"

• "Come funzionano gli strumenti di analisi SERP"

• "Alternative ad Ahrefs / SEMrush / SE Ranking"

Queste rafforzano la tua identità nel settore.

Fase di espansione 4 — Creare pagine dedicate alla concorrenza e alle alternative

Queste forniscono dati relazionali cruciali:

✔ confronti

✔ alternative

✔ benchmark di categoria

Gli LLM utilizzano queste relazioni per inserirti in:

• elenchi

• confronto

• raccomandazioni

Fase di espansione 5 — Espandere le superfici dei dati strutturati

Aggiungi:

✔ Schema FAQPage

✔ Schema HowTo

✔ Schema del prodotto

✔ Schema SoftwareApplication

✔ Schema Organizzazione

Superfici strutturate = segnali di entità stabili.

Fase di espansione 6 — Aumentare le fonti di prove esterne

Sicuro:

✔ menzioni del settore

✔ Directory SaaS

✔ rassegne di esperti

✔ recensioni di funzionalità

✔ elenchi dei partner

✔ citazioni sulla stampa

✔ riferimenti accademici

Ciascuno di essi funge da nodo nel grafico delle entità esterne.

Fase di espansione 7 — Costruire un livello di entità multilingue

Traduci:

✔ descrizione del marchio

✔ Schema

✔ etichette Wikidata

✔ pagine principali

Ciò migliora notevolmente:

✔ Gemini

✔ Perplessità

✔ Mistral

✔ Ricerca Apple Intelligence

Entità multilingue = visibilità globale dell'IA.

4. Come Ranktracker supporta l'espansione dell'impronta delle entità

Ranktracker Backlink Checker + Backlink Monitor

Costruisci autorità e link di consenso.

Audit web

Rileva schemi, metadati e problemi strutturali.

Ricerca parole chiave

Crea cluster di categorie e contenuti definitoriali.

Verifica SERP

Mostra le attuali associazioni di entità e i concorrenti.

Scrittore di articoli AI

Genera contenuti puliti, strutturati e coerenti con le entità.

Ranktracker è la spina dorsale operativa per la creazione e l'espansione dell'impronta di un'entità.

**Considerazione finale:

La tua impronta dell'entità determina il tuo destino nella scoperta generata dall'intelligenza artificiale**

Nell'era dell'intelligenza artificiale, non si vince avendo il maggior numero di contenuti. Si vince avendo la più forte impronta dell'entità.

I modelli di IA si basano sulla tua impronta dell'entità per:

✔ capirti

✔ fidarsi di te

✔ ricordarti

✔ classificarti

✔ confrontarti

✔ ti raccomandano

✔ ti citerò

Se la tua impronta è debole:

✘ L'intelligenza artificiale ti interpreta in modo errato

✘ i concorrenti ti sostituiscono

✘ I riassunti peggiorano

✘ le citazioni scompaiono

✘ il posizionamento nella categoria crolla

Se la tua impronta è forte:

✔ L'IA ti vede

✔ L'IA si fida di te

✔ L'IA ti raccomanda

✔ L'IA ti cita

✔ L'IA ti rappresenta accuratamente

L'ottimizzazione delle entità è la SEO moderna. Verificare ed espandere la tua impronta è il modo per sopravvivere - e vincere - nell'era della scoperta guidata dall'intelligenza artificiale.