现在您已准备好建立引文

Shopping data tracks consumer behavior and purchasing patterns.
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rakibhasan
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现在您已准备好建立引文

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接下来,我们将转到 Moz Local,搜索企业名称和邮政编码。由于 Moz Local 查询了本地搜索生态系统中所有主要数据聚合器和许多其他重要网站,因此它往往会显示大量 NAP 变体。因此,我们使用它来添加到我们的列表中。

第三,我们来看看YellowBot和MerchantCircle 融合数据库 这两个网站很有趣,因为它们从许多不同的来源收集数据,但在数据进入时,它们在合并列表方面做得并不好。所以我们最终在网站上看到了很多重复的内容。清理这个网站需要做很多工作,但对这个过程非常有帮助。

因此,对于这个,您只需输入公司名称的一部分。Bob 的公司是 Bob Loblaw's Law Firm。我们不会输入整个名称,而是只输入 Loblaw,以帮助显示变体。以下是可能出现的一些变体。我们有 Loblaw and Sons LLC、Loblaw's Law 和 Bob Loblaw's Law Blog。

得到这些信息后,我们会去 Google。我们会在 Google 上搜索。现在我们要做的就是尝试找到我们尚未发现的任何变体。我们已经有许多不同的名称。我们有许多不同的电话号码。我们要做的就是找到更多名称。如果您输入公司的电话号码并排除所有名称,Google 将显示任何提及该电话号码但不包含任何这些名称的网站或网页。这有助于您显示任何您不知道的变体。您可以对每个电话号码执行此操作。

然后,在电话号码方面,如果我们要查找更多电话号码,我们会搜索公司名称并排除已知的电话号码。通过排除已知的电话号码,我们可能会找到新的名称。

这种方法的一个问题是,它往往会显示很多页面,其中只提到了企业,但没有电话号码,这是很常见的情况。因此,在这种情况下,我会扫描结果,寻找明显的企业目录,比如 Yelp 或 Foursquare 或类似的东西。我在这些结果中寻找企业目录。

然后,我们想看看是否还有其他我们遗漏的地址。输入电话号码并排除您已知的地址。对每个电话号码都执行此操作。
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