Поведенческие данные, необходимые для улучшения пути поиска ваших пользователей.

2025 год почти на две трети позади, и область поисковой оптимизации (SEO) претерпела множество изменений, чтобы не отставать от растущего влияния больших языковых моделей (БЯМ). Вы, возможно, слышали такие термины, как GEO (Генеративная оптимизация поисковых систем), AEO (Оптимизация для систем ответов) или даже LEO (Оптимизация для языковых моделей), обсуждаемые в отраслевых дискуссиях и должностных инструкциях.

С другой стороны, стремясь изобрести новые термины для роли, которую машины играют в нашем стремлении к открытиям, крайне важно не упускать из виду ключевого участника этого уравнения: конечного получателя наших усилий, пользователя.

Зачем нужны поведенческие данные в поиске?

Понимание поведения пользователей имеет решающее значение, поскольку оно помогает нам определить путь, который побуждает пользователя начать поиск, где он проводит этот поиск, и любые препятствия, которые могут помешать ему завершить действие, что позволяет нам более эффективно адаптировать наши услуги к их потребностям.

https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text

Из утеченных документов в ходе судебного процесса против Google следует, что сигналы пользователей могут быть одним из нескольких факторов, определяющих позиции в результатах поиска. Эта идея не была явно признана представителями Google, но была раскрыта Марком Уильямсом Куком в его исследовании уязвимостей и патентов Google.

По мере развития поиска в сторону более персонализированных взаимодействий и сложных бесед с использованием больших языковых моделей (БЯМ), важно помнить, что, хотя конкретные потребности пользователей может быть сложнее выявить и удовлетворить, общие тенденции в поведении часто сохраняются в схожих группах. Это позволяет нам применять некоторые общие принципы, чтобы эффективно удовлетворять базовые требования.

• Минимизация усилий: следование пути наименьшего сопротивления.
• Минимизация вреда: избежание угроз.
• Максимизация прибыли: поиск возможностей, которые предлагают наибольшую выгоду или вознаграждение.

Хотя Google и другие методы поиска могут изменить наше представление о повседневной работе, мощным инструментом для защиты органической видимости нашего бренда в будущем является анализ определенных моделей поведения пользователей. Это связано с тем, что такое поведение обычно более стабильно по сравнению с изменениями в алгоритмах.

Какие поведенческие данные вам нужны для улучшения поисковых путей?

Я хотел бы сосредоточиться на информации, касающейся трех ключевых аспектов: канальных индикаторов для исследования, когнитивных эвристик и фундаментальных потребностей пользователей.

Индикаторы Discovery Channel

Прошли те времена, когда начинать поиск в Google было обычным делом.

Согласно исследованию Google ‘Неопределённый период’, рост доступности информации и появление новых коммуникационных платформ привели к изменению моделей поведения потребителей. Вместо линейного процесса принятия решений люди теперь склонны циклично переключаться между исследованием и оценкой при совершении покупок.

Учитывая множество коммуникационных платформ, доступных сегодня, пользователи часто обращаются к ним для изучения продуктов или брендов. Ориентироваться в этом обилии информации может быть непросто, но понимание предпочтений пользователей помогает нам обеспечить точность и эффективность нашей стратегии, охватывая как содержание, так и формат.

Индикаторы канала Discovery предоставляют нам информацию о:

• Как пользователи находят нас помимо традиционных поисковых систем.
• Аудитория, которую мы охватываем на определенных каналах.
• Что движет их поиском и чем они в основном занимаются.
• Контент и формат, которые лучше всего подходят для привлечения и удержания их внимания в каждом конкретном случае.

В целом признается, что TikTok часто используется для поиска вдохновения и подтверждения личного опыта посредством пользовательского контента (UGC), в то время как молодое поколение в социальных сетях становится все более настороженным по отношению к традиционной рекламе, с заявленным уровнем пропусков в 99% (согласно отчету Bulbshare). Вместо этого они склонны отдавать предпочтение искренним голосам, что побуждает их искать информацию из первых рук в онлайн-сообществах, таких как Reddit.

Понимание различных путей, которыми пользователи достигают нас, дает ценные сведения для формирования как нашей органической, так и платной поисковой стратегии, а также предоставляет данные о демографии пользователей, позволяя нам взаимодействовать с аудиторией, которую мы могли бы упустить.

Для уточнения, убедитесь, что данные вашего канала скорректированы в соответствии с новыми каналами обнаружения, которые у нас теперь есть, особенно если вы сильно полагаетесь на пользовательскую аналитику. Это действие не только гарантирует, что вы получите должное признание за органический трафик, но и сигнализирует о потенциальных возможностях, которые еще предстоит изучить, поскольку отслеживание поисковых запросов постепенно становится более сложным.

В связи с растущим числом поисковых запросов, которые сразу же запускают действия в языковых моделях (LLM), становится все сложнее отслеживать каждый путь поиска. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на релевантности конкретному запросу, наша цель теперь — быть понятным для всех намерений, которые мы можем потенциально удовлетворить.

Другими словами, важно учитывать, что все факторы влияют на эффективность запроса, независимо от его обычной классификации как информационного или транзакционного. Это связано с тем, что пользователи могут захотеть оценить наши предложения, но отказаться от них, если не найдут достаточно информации о нашем бренде.

2. Встроенные ментальные упрощения

Когда мы проводим поиск в течение нашего напряженного дня, мы часто занимаемся многозадачностью, что означает, что у нас недостаточно концентрации, чтобы просеять все бесконечные возможности для достижения наилучшего результата. Вместо этого наш мозг использует быстрые умственные приемы, называемые когнитивными искажениями и эвристиками, чтобы помочь принимать решения более эффективно.

Иногда эти выражения используются как синонимы, подразумевая не самые лучшие, но практичные варианты. Однако важно отметить, что у них есть отчетливые различия.

Когнитивные искажения

Систематические модели мышления, которые мы часто не замечаем, могут незаметно влиять на наше восприятие окружающего мира и принятие решений. Эти модели, известные как когнитивные искажения, иногда могут искажать истинную природу события или ситуации и подталкивать нас к определенным действиям.

Эффект серийного положения – хорошо известный феномен, который можно разделить на две тенденции: когда нам предъявляют список элементов, мы обычно наиболее ярко помним первые (эффект первичности) и последние (эффект недавности). Учитывая постоянный поток стимулов в сегодняшнем мире, постоянно находящемся в режиме ожидания, эти предубеждения делают целесообразным выделение основной мысли, продукта или элемента в начале, если на странице есть несколько вариантов или фрагментов контента, поскольку когнитивная перегрузка может легко отвлечь внимание.

Проще говоря, когда мы вспоминаем элементы из списка, как первые, так и последние оказывают влияние. Они служат для нас ориентирами при оценке других вариантов. Это явление известно как «эффект якоря». В дизайне пользовательского опыта (UX) эта концепция используется стратегически для установки базового значения для первого представленного элемента, что позволяет последующим сравнениям казаться более или менее выгодными, в зависимости от целей продавца.

Среди множества других, некоторые из наиболее распространенных предубеждений таковы:

• Эффект расстояния и размера: По мере увеличения чисел в абсолютном выражении людям становится сложнее делать точные оценки, поэтому некоторые тактики рекомендуют использовать более крупные цифры в сбережениях, а не их доли.
• Предвзятость негатива: Мы склонны запоминать и придавать больше эмоциональной значимости негативным переживаниям, чем позитивным, поэтому устранение любых препятствий на любом этапе так важно для предотвращения отказа.
• Подтверждающее искажение: Мы склонны искать и отдавать предпочтение информации, которая подтверждает наши существующие убеждения, и это не только то, как работают большие языковые модели, чтобы предоставлять ответы на запрос, но и может быть ключом к пониманию пробелов в информации, которые нам необходимо заполнить.

Эвристики

Как эксперт по SEO, я хотел бы поделиться своими соображениями об эвристиках: они служат удобными ориентирами в процессе принятия решений, выступая в качестве сокращений, которые помогают нам достигать благоприятных результатов, не углубляясь в исчерпывающий анализ всех возможных последствий каждого выбора.

Распространенная стратегия называется эвристикой знакомства, которая относится к склонности выбирать бренд или продукт, который уже знаком нам. Это происходит потому, что избавляет нас от необходимости оценивать множество неизвестных альтернатив, экономя время и усилия.

Неприятие потерь относится к распространенной поведенческой эвристике, при которой люди склонны гораздо сильнее избегать потерь, чем приобретать эквивалентные выгоды. По сути, это означает, что люди часто выбирают наименее рискованный вариант из двух схожих исходов, даже если это означает отказ от скидки или краткосрочной выгоды. Например, неприятие потерь можно продемонстрировать в ситуациях, таких как принятие решения застраховать наши поездки за дополнительную плату или предпочтение продуктов, поставляемых с политикой возврата.

Осознание того, что существует более 150 предубеждений и эвристик, не является исчерпывающим, но понимание того, с какими из них чаще всего сталкиваются наши пользователи, значительно улучшает их взаимодействие.

Изоляция предвзятостей и эвристик в поиске

Вы можете заметить, что некоторые вопросы могут намекать на скрытые предубеждения, влияющие на суть поисковой задачи.

В Google Search Console у вас есть возможность напрямую выделять определенные закономерности и модификаторы, используя регулярные выражения, или, альтернативно, вы можете изучить другие ресурсы поисковых запросов, такие как AlsoAsked, для дальнейшего исследования.

Для эффективного анализа больших объемов данных рассмотрите возможность адаптации специализированной языковой модели (LLM) или разработки персонализированной модели для задач классификации и группировки. Такой подход упрощает выявление закономерностей в запросах и более эффективное определение уровней важности.

Эти наблюдения также дадут вам представление о следующей важной области.

3. Базовые потребности пользователей

Один из эффективных способов перефразировки может быть следующим: Данные о поведении предлагают ценные сведения, раскрывая скрытые мотивы, лежащие в основе первоначального вопроса, и факторы, влияющие на дальнейшие действия при выполнении задачи, несмотря на то, что иногда возникают предвзятости или упрощения.

Потребности не только выявляются на основе групп вопросов, но и формируются благодаря методам, используемым в процессе их поиска и оценки, включая задействованные каналы.

Если наши исследования показывают сильный акцент на страхе людей потерять что-либо, в сочетании с низкой успешностью конверсий и большим количеством посетителей, просматривающих пользовательский контент, связанный с нашим продуктом или брендом, это говорит о следующем:

1. Страх упустить выгоду (FOMO) или неприятие потерь может удерживать потенциальных клиентов от совершения покупки.
2. Пользовательский контент может быть эффективен для привлечения внимания, но не обязательно для стимулирования конверсий.
3. Может быть полезно обратить внимание на страх потери, предлагая гарантии, специальные предложения или четкие объяснения ценности нашего продукта или бренда.
4. Нам также стоит изучить стратегии эффективного преобразования трафика, генерируемого пользовательским контентом, в продажи.

• Пользователям нужно подтверждение ценности их вложений.
• На нашем сайте недостаточно информации, чтобы удовлетворить эту потребность.

Как опытный веб-мастер, могу подтвердить, что доверие играет значительную роль во всех цифровых взаимодействиях. Зачастую бренды упускают из виду важность построения доверия со своей аудиторией, полагая, что их легитимность само собой разумеется. Однако, по моему опыту, взращивание этой важной связи между брендом и пользователем имеет решающее значение для установления долгосрочных отношений и повышения вовлеченности.

Иногда важно представить себя на месте пользователя, чтобы взглянуть на вещи его глазами и получить новую, непредвзятую точку зрения.

Выявляя предвзятости и оптимизируя процессы под индивидуальные потребности пользователей, мы можем разрабатывать многопрофильные проекты, выходящие за рамки простого поискового продвижения (SEO). Эти усилия положительно скажутся на опыте пользователя на протяжении всего его пути – от первоначального поиска, через совершение целевого действия, и до удержания.

Как получить поведенческие данные для получения полезной информации?

В сфере поисковой оптимизации мы часто много работаем с числовыми данными, чтобы понимать тенденции и активность в нашем канале. Однако, существует множество дополнительных полезных сведений, которые можно получить, используя качественные методы, которые могут помочь выявить основные причины определенных явлений.

Количественные данные относятся к информации, которую можно представить в числовом формате. Примеры включают продолжительность, проведенную на веб-странице, количество сеансов, процент брошенных корзин или средние значения заказов, среди прочего.

Инструменты, которые могут помочь нам извлечь количественные поведенческие данные, включают:

• Поисковая консоль Google и Торговый центр Google: Отлично подходят для получения высокоуровневых данных, таких как коэффициенты кликабельности (CTR), которые могут указывать на несоответствие между запросом пользователя и представленной страницей или кампанией, а также на случаи каннибализации и некорректную или отсутствующую локализацию.
• Google Analytics или любая другая аналитическая платформа, которую использует ваш бренд: Они предоставляют информацию о показателях вовлеченности и могут выявить проблемы в естественном ходе пути пользователя, а также точки отказа. Мое предложение — настроить собственные события, адаптированные к вашим конкретным целям, в дополнение к стандартным показателям вовлеченности, таким как клики по форме регистрации или добавление в корзину.
• Тепловые карты и данные отслеживания взгляда: Оба этих метода могут дать нам ценные сведения о визуальной иерархии и закономерностях внимания на веб-сайте. Инструменты создания тепловых карт, такие как Microsoft Clarity, могут показывать клики, прокрутки мышью и данные о положении курсора, выявляя не только области, которые могут не получать достаточного внимания, но и элементы, которые фактически не работают. Данные отслеживания взгляда (длительность и количество фиксаций, саккады и траектории сканирования) дополняют эту информацию, показывая, какие элементы привлекают визуальное внимание, а какие часто остаются незамеченными.

Вместо числовых показателей качественные данные основываются на наблюдениях и опыте. Например, интервью, субъективные оценки и записи живых сессий подпадают под эту категорию. В отличие от количественных исследований, которые могут быть более прямолинейными благодаря своей числовой природе, качественные исследования предлагают более широкую перспективу и требуют тщательной интерпретации для полного понимания пути пользователя.

Качественные данные для поиска можно извлечь из:

• Опросы и записи о взаимодействии с клиентами: они могут выявить распространенные разочарования и проблемные моменты для вернувшихся пользователей и клиентов, что может помочь в разработке более эффективных сообщений и новых возможностей для страниц.
• Выдержки из Reddit, Trustpilot и онлайн-дискуссий: Они дают нам схожий результат с опросами, но расширяют анализ факторов, препятствующих привлечению пользователей, до тех, которых мы еще не привлекли.
• Тестирование с участием реальных пользователей: Наименее масштабируемый, но иногда самый полезный вариант, поскольку он может сократить все рассуждения на основе количественных данных, особенно когда они объединены (например, живые сессии можно объединить с отслеживанием взгляда и озвучиванием пользователем на более позднем этапе с помощью метода Retrospective Think-Aloud или RTA).

Поведенческие данные в эпоху искусственного интеллекта

За прошедший год наша отрасль преуспела в двух областях: усилении опасений по поводу угрозы, которую представляет собой искусственный интеллект, и выявлении его существенных недостатков. Однако, несмотря на эти трудности, важно признать, что искусственный интеллект также предлагает беспрецедентные преимущества при его использовании: он открывает новые возможности, которые ранее были недостижимы.

• Мы можем использовать искусственный интеллект, чтобы легко объединять большие массивы поведенческих данных и выявлять полезные сведения, которые имеют значение.
• Даже когда у нас мало данных, мы можем обучить собственный синтетический набор данных на основе нашей выборки или общедоступного, чтобы выявлять существующие закономерности и оперативно реагировать на потребности пользователей.
• Мы можем создавать прогнозы, которые можно использовать для упреждающего запуска новых инициатив, чтобы оставаться впереди конкурентов.

Как использовать поведенческие данные для улучшения поисковых траекторий?

Начните с создания набора интерактивных панелей мониторинга, каждая из которых будет фокусироваться на показателях, связанных с тремя различными областями (индикаторы Discovery Channel, встроенные ментальные сокращения и базовые потребности пользователей). Эти панели мониторинга помогут нам быстро выявлять закономерности в поведении пользователей, предлагая действия, которые могут облегчить взаимодействие пользователя на каждом этапе. Поскольку поиск выходит за рамки кликов на сайте, этот подход обеспечивает плавный путь для наших пользователей.

После получения новых взглядов на каждый аспект, организуйте свои действия в соответствии с их предполагаемым влиянием на бизнес и объемом усилий, необходимых для реализации.

Также следует учитывать, что поведенческие наблюдения, сделанные в одной части сайта или бизнеса, как правило, применимы и к другим, что усиливает прибыль по нескольким каналам.

В заключение, важно поддерживать постоянный диалог с вашими командами, занимающимися продуктом и UX, на регулярной основе. Хотя ваша роль может быть сосредоточена на поиске, успех бизнеса часто выходит за рамки конкретных каналов. Это подразумевает, что вместо того, чтобы сосредотачиваться исключительно на решении проблем, таких как низкий трафик на страницу, мы должны сосредоточиться на улучшении общего пользовательского опыта, понимая и формируя все путешествие пользователя. Для эффективного достижения этого крайне важно не изолироваться в наших командах, ориентированных на поиск, а работать совместно с другими.

Ваши пользователи будут вам благодарны. Алгоритм, вероятно, последует за этим.

Смотрите также

• Google о слишком большом количестве сетевых запросов и SEO

• Золото прогноз

• Серебро прогноз

• Прогноз нефти

• Какой самый низкий курс доллара к исландской кроне?

• Акции LEAS. Европлан: прогноз акций.

• Google Ads для максимальной эффективности: новые инструменты управления и отчетности

• Акции NMTP. НМТП: прогноз акций.

• Властная хватка Биткоина: Альткоины обречены или просто отдыхают? 🚀🤔

• Анализ динамики цен на криптовалюту LTC: прогнозы лайткоина

2025-09-03 15:48