Como o Google ajuda os usuários a encontrar produtos mais rapidamente #ÚltimasNotícias #tecnologia

Os SERPs de compras têm se parecido mais com um alimentar do que resultados classificados por um tempo agora. Em dezembro, escrevi sobre a integração da aba de compras do Google nos principais resultados para consultas de compras em turnos de e-commerce. O resultado é um mercado que se parece mais com a Amazon do que com resultados de pesquisa na web.

Os recursos de SERP e refinamentos de consulta desempenham um papel importante nessa transição. Eles direcionam os usuários de pesquisas não refinadas para encontrar produtos o mais rápido possível, tendo um impacto descomunal em cliques e receita.

Nesta análise profunda, analisei mais de 28.000 SERPs de compras para entender como os refinamentos de consulta funcionam e como os sites de comércio eletrônico podem usá-los.

É um pouco cedo para a temporada de compras, mas estou escrevendo muito sobre e-commerce porque a maioria das lojas precisa de algum tempo para fazer mudanças em seus sites (especialmente as grandes). Então, se você quer um 2024 frutífero, agora é a hora de começar a trabalhar no roteiro.

Este artigo se baseia em duas análises que publiquei anteriormente:

Aumente suas habilidades com os insights semanais de especialistas do Growth Memo. Assine gratuitamente!

O que são refinamentos de consulta

Refinamentos de consulta são “pílulas” no topo dos resultados de pesquisa que ajudam os usuários a refinar sua pesquisa. Em essência, refinamentos de consulta são filtros de produtos.

Anunciado pela primeira vez no Google Search em 2022, o Google explicou que os refinamentos (e filtros no desktop) seguem as tendências de pesquisa em tempo real (negrito meu):

Os filtros de compras de página inteira na Pesquisa agora são dinâmicos e adaptar com base nas tendências de pesquisa em tempo real. Então, se você estiver comprando jeans, você pode ver filtros para “perna larga” e “bootcut” porque esses são os estilos de jeans populares agora — mas eles podem mudar ao longo do tempo, dependendo do que está em alta.1

Exemplos de refinamentos de consulta. (Crédito da imagem: Kevin Indig)

O objetivo dos refinamentos de consulta é levar os usuários do “meio confuso” para a conversão o mais rápido possível, pois eles literalmente refinar a consulta. Quando você clica em um comprimidoo Google envia os usuários para outro SERP, assim como quando os usuários clicam nos filtros de produtos à esquerda.

Para entender como os refinamentos de consulta funcionam e como os sites de comércio eletrônico podem usá-los a seu favor, desenterrei alguns dados.

Como funcionam os refinamentos de consulta

Analisei 28.286 palavras-chave de compras (EUA, desktop) com o seoClarity e descobri que os refinamentos de consulta:

• siga padrões distintos que os sites podem usar para segmentação de palavras-chave.
• levar a consultas de pesquisa sem volume de pesquisa.
• acione novas visões gerais de IA em dispositivos móveis.

Refinamentos comuns

Analisei quais refinamentos surgem com mais frequência em “posição” um, dois e três. Pense na posição um neste contexto como o primeiro refinamento da esquerda, que é o mais visível.

A maioria dos refinamentos especifica gênero. O termo “mulheres” aparece com mais frequência no top 3, mas “homens” aparece com mais frequência no primeiro refinamento. 45% dos refinamentos de consulta mencionam um gênero pelo menos uma vez, 61,4% se você incluir crianças. Faz sentido: antes de mergulhar em atributos de produtos como cor ou tamanho, você quer ter certeza de que um produto é “para você”.

O segundo grupo mais comum de refinamentos é a localização. Dez por cento dos três principais refinamentos incluem “próximo”, que é muito mais visível em dispositivos móveis. O Google mostra mapas por padrão em dispositivos móveis, pois os usuários de dispositivos móveis têm mais probabilidade de estar em movimento.

O terceiro grupo é composto por atributos em torno de consultas que incluem “para” ou “com”, onde os usuários tentam especificar casos de uso (9,8%), e o quarto é o preço (9% dos refinamentos incluem o termo “venda”).

Os refinamentos de consulta têm uma alta sobreposição com filtros de produtos em desktops e frequentemente apresentam os primeiros filtros como refinamentos. Os filtros de produtos não existem em dispositivos móveis, provavelmente porque os usuários podem esperar a barra lateral de filtros em desktops, mas isso não faz sentido em dispositivos móveis.

A classificação e a visibilidade dos refinamentos são diferentes no celular e no desktop. Devido à diferença no tamanho maior da tela, os resultados da pesquisa no celular mostram ~4 refinamentos no carregamento, enquanto o desktop pode mostrar mais de 10.

Como os refinamentos de consulta são baseados em pesquisas em tempo real, eles também se sobrepõem bastante à sugestão automática.

Descobertas interessantes

Três insights dos dados me surpreenderam:

Primeiro, o Google mantém os refinamentos estritamente focados em atributos do produto, mas não nas intenções do usuário. Eu esperava que os pesquisadores estivessem interessados ​​em opiniões e avaliações no Reddit, mas nem “Reddit” nem “avaliações” surgiu como um refinamento uma única vez.

Dois, refinamentos de consulta correspondem exatamente à consulta, o que significa que você não encontrará sinônimos ou termos intimamente relacionados nelas. Como resultado, as marcas também não aparecem nos refinamentos.

Três, a maioria dos refinamentos de consulta não tem volume de pesquisa ou um CPC. Apenas 10.696 / 27.262 palavras-chave no primeiro refinamento têm volume de pesquisa (mediana = 70), e apenas 6.514 / 27.262 palavras-chave têm um CPC. Como os refinamentos de consulta são baseados no comportamento de pesquisa, podemos concluir que o volume de pesquisa e outros dados do planejador de palavras-chave são métricas muito limitadas.

Refinamentos da Visão Geral da IA

Claro, me deparei com AI Overviews (AIOs) na minha pesquisa. Para as consultas que analisei, os resultados móveis retornaram AIOs, mas os de desktop não. Um exemplo é rímel marrom.

Você provavelmente viu as guias AIO na captura de tela acima, que aparecem independentemente dos refinamentos e explicam atributos comuns do produto.

Observe como o AIO fornece orientação e informações adicionais em guias (veja a captura de tela abaixo).

Neste ponto, não está claro se as citações nas abas do AIO são boas porque direcionam tráfego para artigos de revisão ou ruins porque revelam a resposta.

Para outras consultas, como “compressor de ar”consegui detectar refinamentos em a Visão Geral da IA ​​em vez de acima dela. Clicar em um refinamento de AIO leva a outra pesquisa com o refinamento na consulta. Por exemplo, no SERP para “compressor de ar“, um refinamento é “para pintar carros”. Clicar nele leva a outro SERP para a consulta “compressor de ar para pintura de carros” (com outro AIO e abas, mas sem refinamento). Observe que eu estava logado no SGE beta, o que significa que esses recursos podem não estar disponíveis para todos os usuários.

5 Lições

Cinco lições importantes surgiram da minha análise de mais de 28.000 consultas de compras:

• Você deve criar páginas específicas de produtos e categorias para homens/mulheres/crianças quando for importante para os produtos (por exemplo, moda).
• Refinamentos de consulta de mineração e sugestões automáticas para encontrar variações de consulta relevantes para sua pesquisa de palavras-chave (por exemplo, o seoClarity pode fazer isso).
• Monitore classificações por refinamento de consulta para direcionar suas decisões em torno de indexação facetada (como Nike ou Target). Refinamentos que mostram URLs diferentes são um indicador de construção de facetas específicas.
• Você precisa identificar o interesse do pesquisador além do volume de pesquisa. O fato de que mais da metade das consultas não têm volume de pesquisa, mas os refinamentos de consulta são otimizados para o comportamento de pesquisa mostra que você pode perder muitas oportunidades ao se limitar a consultas que têm volume de pesquisa. Em vez disso, aproveite os dados de pesquisa no site, pesquisas e pesquisas qualitativas para aprimorar a segmentação por palavra-chave.
• Monitore e compare cliques de resultados de desktop e dispositivos móveis para entender o impacto dos filtros de produtos (desktop) e AIOs (dispositivos móveis).