Эффективные цифровые площадки прилагают усилия к тому, чтобы управлять пользовательским поведением и получать от этого нужную отдачу. В этом им помогают данные о поведении пользователей. Эти данные, в свою очередь, позволяют улучшать сайт при помощи адаптивных изменений, которые привлекут ещё больше пользователей.
Пользовательские факторы, конечно, напрямую связаны с намерением пользователя. Понять какой тип человека представляет из себя ваш клиент можно через призму его действий: эти данные позволят вам прогнозировать маршрут, который ваш клиент скорее всего проложит через ваш вебсайт.
Специалисты как в области оптимизации, так и в сфере цифровых кампаний, знакомы с возможностью узнать намерение пользователя, основываясь на данных поискового маркетинга. Они стараются предвосхитить и классифицировать намерения, которые косвенно получают из ключевых слов, набрав которые пользователь попал на сайт. Таким образом, специалист может найти больше более точных ключевых слов, которые приведут пользователей, конвертирующихся в лиды и продажи. Однако в то время как намерение пользователя и поиск идут рука об руку, специалистам по поисковому трафику нужно приглядеться к намерению более пристально если все мы хотим получать полную отдачу от наших кампаний.
Поведенческие факторы
«Персона» было модным словечком долгое время (в зарубежном маркетинге, не у нас — прим. Перев.), когда речь заходила об определении намерения пользователя.Слово относится к некоторому типу человека или группы людей которые обладают важными общими чертами. Группируя когорты людей с похожими атрибутами, мы можем начать устанавливать определённые шаблоны и стать чуточку ближе к возможности предугадывать покупательское и другие типы намерений. Затем, мы можем позиционировать товары для определённых групп покупателей в более адресной манере.
Классификация и сегментация пользователей — крайне полезная и важная разновидность деятельности поисковых маркетологов. Например, важно учитывать, что чем более широким является поисковый запрос, тем меньше намерение что-либо покупать у пользователя, который пришёл по нему. Продавец обуви может стоять перед выбором — нужно ли ему или нет ключевое слово «обувь». С точки зрения бренда или трафика это потенциально полезный ключевик. Тем не менее, короткие ключевые слова подобного типа как правило не только дороги, но также не представляют намерения покупать. Наоборот, пользователь, пришедший по короткому ключевому слову занимается исследованием и поиском информации.
В данном случае, намерение купить было бы выше при использовании ключевого слова «военные сапоги по колено с застёжками и пряжками». В данном случае шансы того, что человек ищет их чтобы купить действительно высоки. Джейсон Хоукинс говорит больше о портретах пользователей или персонах в этом посте SEMrush (который, вероятнее всего, мы переведём для вас позднее — прим. перев.). В своём посте он подчеркивает, что пользователи, собирающие информацию, сравнивают продукты — и в первую очередь важно отметить, что они сравнивают продукты, которые хотят купить.
Инструменты для получения данных
Основные заповеди определения портрета пользователя обсуждались достаточно детально в статье «Портреты пользователей в поиске: как работать с оптимизацией, нацеленной на пользователя», которая появилась в Search Engine Watch (на английском языке — прим. перев.) Очень рекомендую эту статью для тех, кто хотел бы улучшить свою работу над оптимизацией, исследовать намерение пользователей. В конце статьи упоминается, что наибольшую трудность представляет сбор данных. Данные действительно являются основополагающим инструментом для оптимизатора и маркетолога, но собрать их в эпоху «Not Provided» («не указано» — термин для обозначения вехи в маркетинге, когда Гугл отказался предоставлять поисковые запросы для сайта непосредственно в GA и последовавшие затем трудности для оптимизаторов — прим. перев.) Однако есть ли у нас возможность исследовать пользовательское поведение как-то ещё и обогатить нашу поисковую стратегию?
Мэтью Батлер, доктор наук, работающий в iPerceptions выразил такое мнение в одном из недавних пресс-релизов: «Две основополагающих проблемы в области сбора данных при исследовании поведения пользователей это сбор точных данных и возможность реагировать [на изменения в поведении пользователей] в реальном времени». Мэтью возглавляет команду, которая разработала Систему Распознавания Интернета которая решает проблему создания персональной пользовательской среды в режиме реального времени. По его словам, это решение использует «15 миллионов стандартизированных единиц пользовательских данных».
В одном из своих последних постов, Авинаш Каушик достаточно подробно говорит о том, как получить максимум от использования данных к которым у нас может быть доступ. В дополнение к традиционным инструментам оптимизатора, он предлагает метод работы с ключевыми словами с более эффективным применением инструмента Инструментов Вебмастера Гугл, Планировщика ключевых слов от Гугл, а также инструмента Гугл Тренды. Интересно отметить, что в конце своего поста он рассматривает будущие возможности инструментов для анализа и описывает некоторый инструмент «Персонального анализа страниц», которому по-видимому сам дал название. В его случае личность пользователя которую должна отражать страница выходит на первый план.
Когда Сегментация пользователей была добавлена в GA в прошлом году как одна из возможностей системы, мы смогли увидеть различные пользовательские персоны или модели поведения в нашей ЦА. И тогда стало ясно: эффективный анализ и маркетинг — это движения к персонализированному пользовательскому опыту.
Персоны, когороты и пользовательская сегментация как раз и нужны нам для этого. Один и тот же человек может быть описан различными Персонами, и намерение этих персон будет различаться в зависимости от обстоятельств. Кто-то может вести себя определённым образом на вашем сайте в свой выходной день, в то время как на следующий день поведение поменяется в силу любых произвольных причин, например потому, что он или она опаздывает в школу чтобы забрать вечером детей. Наиболее эффективные кампании будут оперировать не только одной Персоной, стараясь приблизить контент к потребностям живого человека в реальных условиях.
Какие выводы можно сделать для поисковых оптимизаторов?
В то время как инструменты для работы с ключевыми словами всё так же остаются весьма полезными для того, чтобы создавать новые полезные страницы и генерации естественного поискового трафика на них, мы до сих пор ещё не знаем точных закономерностей между поисковым запросом и поведением пользователей. Однако если мы уделим больше внимания анализу поведения пользователей, мы можем не только создавать адаптивные веб страницы, удовлетворяющие намерение пользователя в том его виде, котороый нам удалось определить, но мы также можем использовать эту информацию для создания более успешных маркетинговых стратегий.Потенциально мы можем расширять список наших запросов и ключевых слов и прогнозировать какие именно запросы будут нам особенно полезны, основываясь на правильно собранных данных. Если мы можем определить связь между запросом и типом пользователя, приходящего по нему, мы можем лучше понять, какие маркетинговые инструменты нужно задействовать.
Список статей на голосование
Метод анализа поисковых запросов для увеличения конверсий и продаж, SEMrush, Джейсон Хоукинз
Ориентированное на пользователя продвижение, Search Engine Watch, Гийом Бушар
Способы решения проблемы Not Provided, Авинаш Каушик
Новый подход к сегментации пользователей в GA, Том Крейвер
Источник: habrahabr.ru/company/altweb/blog/239621/
Обсуждение