然我同意他们可能会这样做

yiydaburza@gufu

机器学习无法处理同一地址和电话号码的不同企业名称，因为它声称数据聚合器会对此感到困惑。虽，但他们似乎有很多不同品牌和相同电话号码和地址的列表：

Neustar Localeze 不会接受 Locadium 列表，因为它已经有一个列表，尽管它还没有。不过，它确实有一个糟糕的搜索引擎，我猜这就是为什么 ML 被告知他们已经有了列表：虽然我
无法验证 Neustar 的错误识别欺骗是导致它不从 ML 获取我们列表的原因，但应该 新西兰电话号码数据 这不正是像机器学习这样的服务应该解决的问题吗？
事实至少延迟两个月
我必须自己更新 Foursquare
因为我并不真正关心引用——只关心数据聚合器——据我所知，所有这些系统是如何搞砸的，这也许不是最糟糕的结果。也就是说，我仍然没有收到所付金额的 50%。我想 MozLocal 还有八个月的时间来实现至少将 Locadium 纳入这些系统，但什么时候我自己做这件事会变得更有效？顺便说一句，我最近手动将 LSG 添加到 Acxiom（他们需要您的营业执照副本，因此这对许多人来说可能不切实际）。大约花了五分钟，不到两周的时间，列表就免费发布了。

当然，现在 ML 将其标记为 Locadium 欺骗，无法解决它：
Acxiom MozLocal 重复



对于中小型企业或多地点企业来说，这种结果是有问题的。用户界面从未清楚地告诉我这些问题。我必须自己弄清楚它们，然后，只有在我询问之后，MozLocal 才告诉我我的数据发生了什么。不处理具有类似 NAP 信息的多个企业的列表管理系统并不是为现实而设计的。

所以 Mozzers，如果您正在阅读本文，这里有一些可以改进 Moz Local 的方法

如果多个企业具有相同的地址和电话号码，请允许用户选择“主要”列表。也许允许“店内店”（如 GMB）或其他方式来区分这些列表。并且不要忘记需要关闭的旧企业名称的配置文件。