蚀語の遞択 📢


Zero-Click怜玢では、ナヌザヌがWebサむトマヌケティングチャレンゞをクリックせずに盎接情報を芋぀けるこずができたす

公開2025幎2月21日 /曎新2025幎2月21日 - 著者 Konrad Wolfenstein

Zero -Click怜玢、ナヌザヌがWebサむトをクリックせずに盎接情報を芋぀けるこずができたす - マヌケティングチャレンゞ

れロクリック怜玢。ナヌザヌがりェブサむトマヌケティングチャレンゞむメヌゞをクリックせずに盎接情報を芋぀けるこずができたすxpert.digital

激動のマヌケティングれロクリック怜玢の意味

青いリンクから盎接回答たで怜玢゚ンゞンの倉化 - デゞタル怜玢新しい - トレンド、革新、意味

近幎、デゞタル空間で情報を探しお情報を芋぀ける方法が劇的に倉化しおいたす。私たちは、怜玢゚ンゞンが䞻にりェブサむトのリストを吐き出す「青いリンク」の䞖界から枡りたした。この開発の䞭心的な偎面は、いわゆる「れロクリック怜玢」の広がりの増加です。ナヌザヌは、Webサむトをクリックするこずなく、Google、Bing、Duckduckgoなどの怜玢゚ンゞンの怜玢結果SERPに関する質問に察する回答を盎接受け取りたす。この開発は、デゞタル情報の調達の基本的なパラダむムの倉化を衚しおおり、マヌケティングの専門家や䌁業の課題ず機䌚の䞡方を抱えおいたす。

パラダむムシフトリンクリストから盎接回答

䜕十幎もの間、怜玢゚ンゞン最適化SEOは、䞻にオヌガニック怜玢結果でできるだけ高いランキングに向けられおいたした。目暙は、最初のペヌゞの有名な「Ten Blue Links」の䞋に衚瀺され、できるだけ倚くのトラフィックを自分のWebサむトに向けるこずでした。このモデルは、ナヌザヌが怜玢゚ンゞンに質問を入力し、リンクをクリックしおリンクされたWebサむトで答えを芋぀けるずいう仮定に基づいおいたす。

しかし、この仮定は、れロクリック怜玢の珟実によっおたすたす疑問芖されおいたす。最新の怜玢゚ンゞンは、単なるリンクディレクトリ以䞊のものです。それらは、耇雑な質問を理解し、人工知胜AI、自然蚀語凊理NLP、および広範な知識デヌタベヌスを䜿甚しおSERPで正確な回答を盎接提䟛できる高床に開発された返信機に進められたす。

に適し

この開発は、倚くの芁因によっお加速されたした。

人工知胜ず機械孊習の進歩GoogleのBert倉圧噚からの双方向゚ンコヌダヌ衚珟やMumMultitask Unified Modelなどのアルゎリズムにより、怜玢゚ンゞンは怜玢ク゚リの重芁性を理解し、ニュアンスを認識し、コンテキストを考慮に入れるこずができたす。圌らは人間の蚀語を凊理し、意味関係を認識し、さたざたな情報源から関連情報を統合するこずができたす。

SERP機胜のさらなる開発

時間が経぀に぀れお、怜玢゚ンゞンは、埓来の青いリンクを超えお、さたざたなむンタラクティブな芁玠を怜玢結果に統合したした。これには、泚目のスニペット、ナレッゞパネル、ロヌカルパック、画像カルヌセル、ビデオSIP、補品リストなどが含たれたす。これらの機胜は、倚くの堎合、倖郚Webサむトをクリックする必芁なく、ナヌザヌに高速で簡朔な回答を提䟛するように蚭蚈されおいたす。

に適し

倉曎されたナヌザヌ動䜜

デゞタル時代のナヌザヌはたすたす焊り、迅速で耇雑な答えを期埅しおいたす。効率ず利䟿性を探しおいたす。れロクリック怜玢は、異なるWebサむトをクリックするこずなくナヌザヌが数秒で情報を芋぀けるこずができるようにするこずにより、このニヌズを満たしたす。れロクリック怜玢は、画面領域ずデヌタボリュヌムが制限されおいるモバむルデバむスで特に魅力的です。

音声怜玢ず仮想アシスタントの増加

蚀語 - スマヌトフォン、スマヌトスピヌカヌ、その他のデバむスに関する怜玢がコントロヌルされおいるため、圓然、簡朔で盎接的な回答が必芁です。 Siri、Alexa、Google Assistantなどの仮想アシスタントは、倚くの堎合、れロクリック結果に基づいお短い話された回答の圢でナヌザヌを迅速か぀効率的に提䟛するように蚭蚈されおいたす。

れロクリック゚コシステムのアヌキテクチャ舞台裏

れロクリック怜玢の機胜をよりよく理解するために、この開発を可胜にする最も重芁なコンポヌネントずテクノロゞヌを調べるこずが圹立ちたす。

泚目のスニペット匷調衚瀺されたスニペット

泚目のスニペットは、オヌガニック怜玢結果䜍眮れロの䞊のボックスに衚瀺される、短く、匷調衚瀺されたテキスト抜出物です。これらは、怜玢ク゚リに盎接回答を提䟛し、トップランキングWebサむトのコンテンツから怜玢゚ンゞンによっお抜出されたす。泚目のスニペットは、テキスト蚭定、リスト、テヌブル、ビデオなど、さたざたな圢匏を採甚できたす。泚目のスニペット甚のWebサむトの遞択は、関連性、品質、信頌性、ナヌザヌフレンドリヌなどの芁因を考慮した耇雑なアルゎリズムに基づいおいたす。

知識グラフ知識グラフ

知識グラフは、゚ンティティ人、堎所、組織、抂念に関する情報ず互いの関係に関する情報を保存する広範な構造化された知識デヌタベヌスです。 Googleの知識グラフはよく知られおいる䟋です。これらのデヌタベヌスにより、怜玢゚ンゞンはコンテキスト内の怜玢ク゚リを理解し、倚くの堎合、怜玢結果の右端に衚瀺される知識パネルの知識の圢でトピックに関する包括的な情報を提䟛できたす。ナレッゞパネルには、芁玄、事実、写真、関連するトピックぞのリンクなどの構造化された情報が含たれおいたす。

ロヌカルパックロヌカル怜玢結果

ロヌカルパックは、地元の怜玢ク゚リ甚に衚瀺される特別な怜玢結果です䟋「近くのレストラン」、「Friseur Berlin」。䜏所、電話番号、営業時間、レビュヌ、画像、カヌドなどの地元䌁業に関する情報が含たれおいたす。ロヌカルパックは、Google My BusinessGMBおよびその他のロヌカルディレクトリのデヌタに基づいおいたす。物理的な堎所を持぀䌁業にずっお特に重芁です。これは、ロヌカル怜玢結果に目立぀ように存圚するこずを可胜にするためです。

リッチスニペット拡匵スニペット

リッチスニペットは、レビュヌ、䟡栌、可甚性、レシピ情報、むベント日などの远加情報によっお豊富なオヌガニック怜玢結果です。この远加情報は、構造化されたデヌタSchema-Markupを䜿甚しおWebサむトのHTMLコヌドに組み蟌たれおいたす。リッチなスニペットは、怜玢結果を芖芚的に魅力的で有益なものにし、クリックレヌトCTRを増やすこずができたす。

応答ボックスず盎接回答

泚目のスニペットに加えお、SERPに怜玢゚ンゞンを衚瀺する他の圢匏の盎接回答もありたす。これには、たずえば、単玔な事実䞊の質問たずえば、「゚ッフェルタワヌの高さ」、通貚ず倉換蚈算機、翻蚳、定矩、倩気予報などの返信ボックスが含たれたす。これらの機胜は、Webサむトをクリックする必芁なく、ナヌザヌに必芁な情報をすばやく簡単に提䟛するように蚭蚈されおいたす。

マヌケティング゚コシステムに察するれロクリック怜玢の経枈的圱響

マヌケティング゚コシステムに察するれロクリック怜玢の経枈的圱響

マヌケティング゚コシステムむメヌゞに察するれロクリック怜玢の経枈的圱響xpert.digital

れロクリック怜玢の広がりの増加は、デゞタルマヌケティング゚コシステムに倧きな経枈的圱響を䞎えたす。ナヌザヌは利䟿性ず効率性の恩恵を受けたすが、マヌケティングの専門家や䌁業は新しい課題に盎面しおいたす。

トラフィックの損倱ず転倒クリック率

調査によるず、怜玢ク゚リの重芁な郚分は、今日のれロクリック怜玢ずしお終了したす。調査ず業界に応じお、数は異なりたすが、掚定では、米囜ずペヌロッパのすべおの怜玢の半分以䞊がオヌガニック怜玢結果をクリックしないず掚定しおいたす。これは、りェブサむトの朜圚的なトラフィックの損倱に぀ながり、埓来のSEO戊略の有効性に圱響を䞎える可胜性がありたす。特に、オヌガニック怜玢トラフィックに匷く䟝存しおいるWebサむトは、この開発に苊しむ可胜性がありたす。

カスタマヌゞャヌニヌずリヌドゞェネレヌションを倉曎したした

れロクリック怜玢は、カスタマヌゞャヌニヌず、䌁業がリヌドを生成する方法を倉曎したす。倚くの堎合、ナヌザヌはSERPで盎接回答を受け取りたす。これにより、Webサむトをクリックしおランディングペヌゞにアクセスする必芁性が枛りたす。これにより、特にりェブサむトのフォヌムなどの埓来の方法に䟝存しおいる䌁業にずっお、リヌド生成がより困難になりたす。マヌケティングの専門家は、れロクリック環境でナヌザヌに察凊し、顧客に倉換する新しい方法を芋぀けなければなりたせん。

ブランド認知ずSERPブランディングの重芁性

れロクリックの䞖界では、セルプの存圚は、クリックしなくおも、ブランド認知ずブランディングにずっお重芁な芁玠になりたす。䌁業のブランド名が泚目のスニペット、ナレッゞパネル、たたはロヌカルパックに衚瀺される堎合、これはナヌザヌのブランド認識ず信頌にプラスの圱響を䞎える可胜性がありたす。調査によるず、れロクリック結果だけでブランドの存圚がブランド認知床を倧幅に向䞊させるこずができたす。したがっお、れロクリック環境で匷力なブランドの存圚感を構築および維持するこずがたすたす重芁になっおいたす。

鉛品質のパラドックス

興味深いこずに、䞀郚の研究では、れロクリック怜玢にもかかわらずりェブサむトにあるトラフィックが高品質になる可胜性があるこずが瀺されおいたす。リンクをクリックするこずを決定したナヌザヌは、すでにSERPで答えを芋おきたしたが、より深い情報、補品、たたはサヌビスにより興味があるかもしれたせん。これにより、党䜓的なトラフィックが䜎䞋しおも、コンバヌゞョン率が高くなり、リヌドの質が向䞊する可胜性がありたす。

競争環境の倉化

れロクリック怜玢は、特定の業界で競争力のある環境を倉曎する可胜性がありたす。泚目のスニペット、ナレッゞパネル、たたはロヌカルパックで目立぀ように代衚される䌁業は、競争のりェブサむトが蚪問する必芁がないため、SERPでナヌザヌの泚意を盎接匕き付けるこずができるため、競争䞊の優䜍性を獲埗できたす。これは、埓来のオヌガニック怜玢結果で倧芏暡な競合他瀟ず競争するためにリ゜ヌスを持っおいない可胜性のある䞭小䌁業や地元䌁業にずっお特に有利です。

に適し

れロクリック時代のマヌケティングプレヌダヌのための戊略的適応パス

れロクリック怜玢の課題ず機䌚を考慮しお、マヌケティングの専門家は戊略を適応させ、この倉曎された環境で成功するために新しいアプロヌチを開発する必芁がありたす。

回答゚ンゞンのコンテンツの最適化

応答゚ンゞン甚に最適化されたコンテンツの䜜成は、たすたす重芁になっおいたす。これは、ナヌザヌが簡朔か぀包括的に、同時に泚目のスニペットやその他のれロクリック機胜の資栌があるず同時に、ナヌザヌの質問に答えるようにコンテンツを蚭蚈するこずを意味したす。これには次のものが含たれたす。

察抗意図モデリング

タヌゲットグルヌプの怜玢意図を理解し、尋ねる質問を特定したす。キヌワヌドRechhercheツヌルず自然蚀語凊理NLP手法を䜿甚しお、長期尟のキヌワヌドず質問キヌワヌドを識別したす。

構造化されたデヌタずスキヌママヌクアップ

りェブサむトに構造化デヌタスキヌママヌクアップを実装しお、怜玢゚ンゞンがペヌゞのコンテンツをよりよく理解し、リッチなスニペットず備えたスニペットの資栌を埗るのに圹立ちたした。 FAQPage、Howto、Qapage、補品、レビュヌ、LocalBusinessなどの関連するスキヌマタむプを䜿甚したす。

Wの質問ず簡朔な回答に焊点を圓おたす

コンテンツを質問ず回答、リスト、衚、定矩の圢で蚭蚈しお、スニペットに優しいようにしたす。タヌゲットグルヌプの最も重芁な質問に察する簡朔で簡単な回答を定匏化したす。

食事専門知識、暩嚁性、信頌を最適化したす

あなたのコンテンツは、あなたのりェブサむトが暩嚁ある信頌できるものずしお認識されおいるこず、そしおあなたが高品質でよく研究された情報を提䟛しおいるこずを専門家によっお䜜成されおいるこずを確認しおください。 EATシグナルは、泚目のスニペットやその他のれロクリック機胜にランク付けするために重芁です。

モバむルの最初の最適化

れロクリック怜玢の倧郚分はモバむルデバむスで行われるため、モバむルデバむス甚のコンテンツずWebサむトを最適化するこずが䞍可欠です。あなたのりェブサむトが迅速にロヌドされ、応答性が高く、ナヌザヌにフレンドリヌなモバむルナビゲヌションを提䟛しおいるこずを確認しおください。

ロヌカルパックのロヌカルSEO戊略

地元のパックやロヌカル怜玢結果に存圚するためには、物理​​的な堎所を持぀䌁業にずっお、匷力なロヌカルSEO戊略が重芁です。これには次のものが含たれたす。

Google My BusinessGMB最適化

Googleのビゞネスプロファむルを䜜成しお最適化したす。䜏所、電話番号、営業時間、カテゎリ、りェブサむト、画像、説明など、すべおの情報が正確か぀完党であるこずを確認しおください。定期的に曎新を投皿し、カスタマヌレビュヌず察話したす。

地元の匕甚ずディレクトリ

関連するオンラむンディレクトリずロヌカル匕甚サむトで、䌚瀟名、䜏所、電話番号NAPに぀いお䞀貫した蚀及を確認しおください。

オンラむンレビュヌを管理したす

満足しおいる顧客がGoogleおよびその他の評䟡ポヌタルでレビュヌを提出するよう奚励しおください。ポゞティブずネガティブの䞡方のレビュヌぞの迅速で専門的な方法ずしお反応したす。

地元のコンテンツずコミュニティの関䞎

地域のタヌゲットグルヌプに関連するロヌカルコンテンツを䜜成したす。地域瀟䌚に参加し、地元の組織やむンフル゚ンサヌずの関係を構築したす。

SERPブランディングおよびナレッゞパネルの最適化

SERPブランディングの可胜性ずナレッゞパネルの最適化を䜿甚しお、れロクリック環境でのブランドの認識ず信頌性を匷化したす。これには次のものが含たれたす。

䞀貫したブランドプレれンテヌション

ブランドがすべおのSERP機胜で䞀貫しお専門的に提瀺されおいるこずを確認しおください。ロゎ、色、ブランドメッセヌゞを䜿甚しおください。

ナレッゞパネルの䞻匵ず最適化

知識パネルの所有暩利甚可胜な堎合の所有暩を申請し、関連する情報、画像、リンクをWebサむトおよび゜ヌシャルメディアプロファむルに最適化したす。

知識グラフのコンテンツマヌケティングずPR

高品質のコンテンツを䜜成し、PR䜜業を操䜜しお、関連する知識デヌタベヌスず知識グラフにブランドず専門家を配眮したす。

リッチなスニペットず拡匵された怜玢結果の䜿甚

スキヌママヌクアップを実装しお、リッチスニペットず拡匵怜玢結果を生成したす。これにより、れロクリック環境であっおも、オヌガニック怜玢結果の可芖性を高め、クリックレヌトを改善できたす。補品、レビュヌ、むベント、レシピ、およびその他の関連する皮類のコンテンツには、リッチなスニペットを䜿甚しおください。

音声怜玢ず仮想アシスタントの統合

音声怜玢および仮想アシスタントのコンテンツずりェブサむトを最適化したす。ナヌザヌが蚀語怜玢で質問を策定する方法を理解し、それに応じおコンテンツを蚭蚈したす。自然蚀語、簡朔な回答、およびよく構造化された情報に焊点を圓おたす。

れロクリック経枈における成功の課題枬定クリックメトリックを超えお

クリックレヌトCTRずりェブサむトトラフィックに匷く基づいたデゞタルマヌケティングの埓来の成功枬定は、れロクリック経枈の制限に達したす。マヌケティングの専門家は、れロクリック戊略の成功を枬定するために、新しいメトリックず分析方法を開発する必芁がありたす。

SERP印象圢状SERPむンプレッションのシェア

泚目のスニペット、ナレッゞパネル、ロヌカルパックの印象でブランドの割合を枬定したす。 Google Search Consoleおよびその他のSEOツヌルを䜿甚しお、SERPむンプレッションずれロクリック機胜でのブランドの可芖性に関するデヌタをキャプチャしたす。

回答満足率回答に察する満足床

れロクリック結果で埗られる答えでナヌザヌの満足床を枬定しおみおください。これは難しい堎合がありたすが、SERPの滞圚期間滞留時間、フォロヌアップの質問の数、盎垰率、間接的なナヌザヌフィヌドバックなどの指暙は情報を提䟛できたす。さたざたなスニペット補剀を備えたナヌザヌ調査たたはA/Bテストも情報を提䟛する可胜性がありたす。

音声アシスタントパフォヌマンス音声アシスタントのパフォヌマンス

蚀語怜玢結果ず仮想アシスタントでのブランドのパフォヌマンスを远跡したす。これには、音声怜玢の問い合わせの分析、音声アシスタントずの盞互䜜甚の蚘録、音声怜玢の問い合わせによる倉換率の枬定が含たれたす。特別な音声分析ツヌルが圹立ちたす。

ブランドリフトず消火啓発指暙

ブランドの認識ず火灜リフトに察するれロクリックの存圚の圱響を枬定したす。ブランド远跡調査、調査、゜ヌシャルリスティングツヌルを䜿甚しお、れロクリック環境でブランド認識ずブランドむメヌゞを分析したす。

垰属モデルの調敎

カスタマヌゞャヌニヌにおけるれロクリックタッチポむントの圹割を適切に考慮に入れるために、垰属モデルを調敎したす。れロクリックむンタラクションを「認識性のバビラヌ」ずしお統合し、クリックしなくおも、SERPの存圚の増分倀を考慮に入れたす。マルコフチェヌンモデルたたはデヌタ駆動型の属性モデルは、コンバヌゞョンに察するれロクリックタッチポむントの圱響をよりよく理解するのに圹立ちたす。

れロクリック怜玢の芏制䞊の課題ず倫理的意味

れロクリック怜玢は、将来的にはより重芁になる芏制および倫理的な質問も提起したす。

デヌタ䞻暩ず独占圢成

怜玢゚ンゞンの支配的な䜍眮ずナヌザヌの情報の調達に察するそれらの制埡は、デヌタ䞻暩ず朜圚的な独占圢成に関する質問を提起したす。怜玢゚ンゞンがスニペット゜ヌスの遞択を透明にする皋床に、コンテンツプロバむダヌがれロクリック結果でのコンテンツの䜿甚を適切に補償すべきかずいう疑問が生じたす。

アルゎリズムの説明責任ず透明性

泚目のスニペットやその他のれロクリック機胜の遞択を担圓するアルゎリズムは、倚くの堎合ブラックボックスです。アルゎリズムの説明責任を高め、スニペット゜ヌスの遞択に぀ながる基準ずプロセスに関連しお、より透明性を高めるこずが重芁です。これは、衚瀺される情報が正しく、公平で信頌できるこずを確認するために特に関連しおいたす。

暗いパタヌンず操䜜蚭蚈パタヌン

暗いパタヌンず操䜜蚭蚈パタヌンのためのれロクリックむンタヌフェむスが䜿甚されるリスクがありたす。たずえば、怜玢゚ンゞンは、特集されたスニペットたたはナレッゞパネルを特定の方向に配眮するか、特定の゜ヌスの信頌性を高めるこずにより、特定の方向にナヌザヌを操䜜しようずするこずができたす。これらのリスクを認識し、れロクリックむンタヌフェむスの蚭蚈に関する倫理的ガむドラむンを開発するこずが重芁です。

AIの品質ず正確性が生成された回答

れロクリック怜玢結果でAIが生成した回答の増加に䌎い、この情報の品質ず正確性に察する責任も増加したす。誀ったたたは誀解を招く答えは、深刻な結果をもたらす可胜性がありたす。 AIが生成された回答の品質を確保し、ナヌザヌが信頌できる情報にアクセスできるようにするために、メカニズムを開発するこずが重芁です。

れロクリック怜玢の将来のシナリオず進化的開発パス

れロクリック怜玢は静的珟象ではなく、絶えず開発された領域です。将来、さらなる進捗ず倉曎が期埅できたす。

AIは、コンテンツの合成ずパヌ゜ナラむズされた回答を生成したした

GPT-4や埌継者などの倧芏暡な蚀語モデルLLMは、コンテンツの合成ず回答の生成のための怜玢゚ンゞンの胜力をさらに向䞊させたす。将来的には、怜玢゚ンゞンはさらに耇雑な質問に答えたり、APIからリアルタむムデヌタを統合したり、マルチモヌダルの回答テキスト、ビデオ、オヌディオを生成したり、ナヌザヌプロファむルず怜玢履歎に基づいおパヌ゜ナラむズされた回答を提䟛するこずができたす。

䌚話怜玢および察話システム

䌚話型怜玢むンタヌフェむスずダむアログシステムの開発により、怜玢゚ンゞンずの盞互䜜甚がさらに倉わりたす。ナヌザヌは、怜玢゚ンゞンを䜿甚しお自然蚀語の察話を実斜しお、耇雑な質問をしたり、フォロヌアップの質問をしたり、むンタラクティブな圢匏で情報を受け取ったりするこずができたす。これにより、れロクリック怜玢がさらに盎感的でナヌザヌフレンドリヌになりたす。

分散型怜玢゚コシステムずブロックチェヌンテクノロゞヌ

ブロックチェヌンベヌスの怜玢プロトコルは、将来の集䞭怜玢゚ンゞンに代わるものになる可胜性がありたす。分散型怜玢゚コシステムは、コンテンツプロバむダヌに透明性、デヌタ䞻暩、むンセンティブをより倚く提䟛する可胜性がありたす。ブロックチェヌンテクノロゞヌを䜿甚しお、ランキングアルゎリズムをより透明にし、コンテンツメヌカヌを公正に補償し、ナヌザヌデヌタをよりよく保護するために䜿甚できたす。

拡匵珟実ARおよび没入型の怜玢䜓隓

拡匵珟実ず仮想珟実のテクノロゞヌのさらなる発展により、埓来の蛇行を超えた没入型ビュヌファむンダヌ䜓隓が生じる可胜性がありたす。ナヌザヌは、実際の環境で情報を怜玢しお芋぀けるこずができたす。これにより、れロクリック怜玢を新しい次元に根本的に倉曎する可胜性があり、日垞生掻で情報を消費する方法になりたす。

積極的なマヌケティングの機䌚ずしおのれロクリック経枈

れロクリック゚コノミヌは、間違いなく埓来のマヌケティングにずっお挑戊ですが、新しい根拠に合わせお䟵入するこずをいずわない䌁業にも倧きな機䌚を提䟛したす。成功の鍵は、れロクリック怜玢の原則を理解し、この開発に向けた戊略を積極的に開発し、玔粋なクリックメトリックの焊点をより包括的な成功指暙にシフトするこずです。

取るべきです

  • セマンティックSEOぞの投資ず回答゚ンゞンの最適化応答゚ンゞンずフィヌチャヌスニペットのコンテンツずWebサむトを最適化したす。構造化されたデヌタを䜿甚し、W質問ず簡朔な回答に焊点を圓お、食事のコンテンツを最適化したす。
  • ハむブリッドメトリックず分析方法の開発方法クリックレヌトを超えお成功枬定を拡倧し、SERPむンパクト、ブランド認知床、サティむンファクションを考慮したハむブリッドメトリックを開発したす。
  • AI生成されたコンテンツの䜿甚の倫理ガむドラむンを実装したす。れロクリック応答にAIに生成されたコンテンツを䜿甚する堎合、倫理的ガむドラむンを遵守し、情報の品質ず正確性を確保し、透明性を確保したす。
  • 公正な報酬モデルのロビヌ掻動を匷化するれロクリック経枈のコンテンツプロバむダヌの公正な補償モデルのFIRおよびデヌタ䞻暩ずアルゎリズムの透明性を促進するむニシアチブをサポヌトしたす。
  • 継続的に孊習ず適応れロクリックのランドスケヌプは動的であり、垞に倉化しおいたす。最新の開発を最新の状態に保ち、新しい戊略を実隓し、倉化する条件にマヌケティングアプロヌチを継続的に適応させおください。

れロクリックパラダむムぞの移行は終わりではなく、新しい始たりです。それは、朜圚的な朜圚胜力、情報を求める方法、基本的に革呜を起こすために、私たちが情報を求める方法を備えた、コンテキストの新しい時代の始たりです。この開発ず適応を積極的に受け入れる䌁業は、生き残るだけでなく、れロクリック経枈でも繁栄したす。

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