Die Verhaltensdaten, die Sie benötigen, um die Suchreise Ihrer Benutzer zu verbessern

Wir sind mehr als auf halbem Weg bis 2025, und SEO hat bereits viele Namen geändert, um die neue Mission der Optimierung des Aufstiegs von großsprachigen Modellen (LLMs) zu berücksichtigen: Wir haben gesehen, wie GEO (generative Motoroptimierung), AEO (Antwort -Motoroptimierung), und sogar LEO (LLM -Motoroptimierung) in Industriegesprächen und -aufgabe -Titeln gemacht hat.

Obwohl wir alle damit beschäftigt sind, neue Nomenklaturen zu finden, um den Maschinenteil der Entdeckungsreise zu berücksichtigen, gibt es in der Gleichung, die wir riskieren, zu vergessen: den Endnießer unserer Bemühungen, der Benutzer.

Warum benötigen Sie Verhaltensdaten zur Suche?

Verhaltensdaten sind von entscheidender Bedeutung, um zu verstehen, was einen Benutzer zu einer Suchreise führt, wo sie sie ausführen, und welche potenziellen Reibungsstellen möglicherweise eine Konvertierungsaktion blockieren, damit wir ihre Bedürfnisse besser gerecht werden können.

Und wenn wir etwas aus den Dokumenten aus der Google -Testversion erfuhren, dann sind die Signale der Benutzer möglicherweise einer der vielen Faktoren, die die Rangliste beeinflussen, was durch die Sprecher des Unternehmens nie vollständig bestätigt wurde, aber auch von Mark Wiliams Cook in seiner Analyse von Google -Exploits und -Patenten entdeckt wurde.

Da die Suche immer personalisierter wird und Daten über die weniger transparente Benutzer, die jetzt, dass einfache Suchabfragen in vollständigen Trichtergesprächen auf LLMs, weniger transparent werden, ist es wichtig zu beachten, dass – während individuelle Bedürfnisse und Erfahrungen möglicherweise schwieriger zu isolieren sind, und zu befriedigen – allgemeine Muster des Verhaltens zu halten, und wir können einige Regeln nutzen, um die Grundlagen zu verhalten.

Menschen arbeiten oft nach einigen Grundprinzipien, die darauf abzielen, Energie und Ressourcen zu erhalten, selbst bei der Suche:

• Minimieren Aufwand: dem Weg des geringsten Widerstands folgen.
• Schaden minimieren: Bedrohungen vermeiden.
• Maximierung des Gewinns: Suche nach Möglichkeiten, die den höchsten Nutzen oder Belohnungen bieten.

Während Google und andere Suchkanäle die Art und Weise, wie wir über unseren täglichen Job nachdenken, ändern, die geheime Waffe, mit der wir die organische Präsenz unserer Marken zukunftssicher machen können, besteht darin, einige Daten über Verhalten zu isolieren, wie es im Allgemeinen viel vorhersehbarer ist als Algorithmusänderungen.

Welche Verhaltensdaten benötigen Sie, um Suchreisen zu verbessern?

Ich würde es auf Daten einschränken, die drei Hauptbereiche abdecken: Discovery Channel-Indikatoren, integrierte mentale Abkürzungen und zugrunde liegende Benutzeranforderungen.

1. Entdeckungskanalindikatoren

Die Tage, in denen eine Suche bei Google begonnen hat, sind längst vorbei.

Laut der chaotischen mittleren Forschung von Google hat die exponentielle Erhöhung der Informationen und der verfügbaren neuen Kanäle eine Verschiebung von linearem Suchverhalten zu einer Schleife für Explorations- und Bewertungsschleife ermittelt, die unsere Kaufentscheidungen leitet.

Und da Benutzer jetzt eine überwältigende Menge an Kanälen haben, können sie sich beraten, um ein Produkt oder eine Marke zu erforschen. Es ist auch schwieriger, das Geräusch zu durchschneiden. Wenn wir also mehr über sie wissen, können wir sicherstellen, dass unsere Strategie auf Inhalt und Format gleichermaßen laserfokussiert ist.

Discovery Channel -Indikatoren geben uns Informationen zu:

• Wie Benutzer uns jenseits herkömmlicher Suchkanäle finden.
• Die demografische Bevölkerung, die wir auf bestimmten Kanälen erreichen.
• Was treibt ihre Suche und worauf sie sich hauptsächlich beschäftigen.
• Der Inhalt und das Format, die am besten geeignet sind, um ihre Aufmerksamkeit in jedem einzelnen aufzuerlegen und aufzubewahren.

Zum Beispiel wissen wir, dass Tiktok dazu neigt, inspiriert zu werden und Erfahrungen durch benutzergenerierte Inhalte (UGC) zu validieren, und dass Gen Z und Millennials in sozialen Apps immer skeptisch gegenüber traditionellen Anzeigen sind (mit Überspringen von 99%, laut einem Bericht von Bulbshare). Was sie stattdessen bevorzugen, sind authentische Stimmen, sodass sie aus erster Hand Erfahrungen in Online-Communities wie Reddit suchen.

Wenn Sie die verschiedenen Kanäle kennen, die Benutzer uns erreichen, können Sie die organische und bezahlte Suchstrategie beeinflussen und uns gleichzeitig einige Daten zur Demografie der Zielgruppe geben und uns dabei helfen, Benutzer zu erfassen, die ansonsten schwer fassbar wären.

Stellen Sie daher sicher, dass Ihre Kanaldaten zugeordnet sind, um diese neuen Entdeckungskanäle zu reflektieren, insbesondere wenn Sie sich auf benutzerdefinierte Analysen verlassen. Dies sorgt nicht nur dafür, dass Sie zu Recht zugeschrieben werden, was Ihnen für organische Geschäfte geschuldet wird, sondern auch ein Hinweis auf unerschlossene Potenzial, in das Sie sich stützen können, da die Suchanfragen immer weniger verfolgbar werden.

Diese Daten sollten Ihnen über die Empfehlungs- und Quellfelder in Ihrer Analytics -Plattform Ihrer Wahl problemlos zur Verfügung stehen, und Sie können auch eine Umfrage „Wie haben Sie über uns über uns gehört“ für Benutzer integrieren, die eine Transaktion abschließen.

Und vergessen Sie nicht Sprachmodelle: Mit dem jüngsten Anstieg der Fragen, die eine Suche beginnen und eine Aktion direkt auf LLMs abschließen, ist es noch schwieriger, alle Suchreisen zu verfolgen. Dies ersetzt unsere Mission, für eine bestimmte Abfrage gleichzeitig relevant zu sein, um für jede Absicht, die wir abdecken können, sichtbar zu sein.

Dies ist umso wichtiger, wenn wir erkennen, dass alles zur Transaktionskraft einer Abfrage beiträgt, unabhängig davon, wie die Suchabsicht traditionell gekennzeichnet ist, da jemand sich entscheiden könnte, unsere Angebote zu bewerten und dann aufgrund des Mangels an ausreichenden Informationen über die Marke auszuschalten.

2. Eingebaute mentale Abkürzungen

Das menschliche Gehirn ist ein unglaubliches Organ, mit dem wir jeden Tag mehrere Aufgaben effizient ausführen können, aber seine kognitiven Ressourcen sind nicht unendlich.

Dies bedeutet, dass wir, wenn wir eine Suche, wahrscheinlich eines von vielen des Tages, durchführen, während wir auch andere Aufgaben beteiligen, die wir nicht alle unsere Energie dazu vergeben können, das perfekteste Ergebnis unter den verfügbaren unendlichen Möglichkeiten zu finden. Aus diesem Grund werden unsere Aufmerksamkeits- und Entscheidungsprozesse häufig durch integrierte mentale Abkürzungen wie kognitive Vorurteile und Heuristiken moduliert.

Diese Begriffe werden manchmal austauschbar verwendet, um sich auf unvollkommene und dennoch effiziente Entscheidungen zu beziehen, aber es gibt einen Unterschied zwischen den beiden.

Kognitive Vorurteile

Kognitive Vorurteile sind systematische, meist unbewusste Denkfehler, die die Art und Weise beeinflussen, wie wir die Welt um uns herum wahrnehmen und Urteile formen. Sie können die objektive Realität einer Erfahrung und die Art und Weise, wie wir zu einer Handlung überredet werden, verzerren.

Ein häufiges Beispiel dafür ist der serielle Positionseffekt, der aus zwei Verzerrungen besteht: Wenn wir eine Reihe von Elementen in einer Liste sehen, erinnern wir uns in der Regel am besten an die, die wir zuerst sehen (Primat -Voreingenommenheit) und zuletzt (Wiederholungserscheinung). Und da die kognitive Belastung eine echte Bedrohung für die Aufmerksamkeit darstellt, sind Primat- und Wiederholungsverzerrungen, insbesondere jetzt, wo wir im Alter von 24/7 -Stimuli leben, der Grund, warum es empfohlen wird, mit der Kernnachricht, dem Produkt oder dem Element zu führen, wenn viele Optionen oder Inhalte auf der Seite vorhanden sind.

Primat und Wiederholung beeinflussen nicht nur den Rückruf in einer Liste, sondern bestimmen auch die Elemente, die wir verwenden, um alle alternativen Optionen zu vergleichen. Dies ist ein weiterer Effekt, der als Verankerungsverzerrung bezeichnet wird, und es wird im UX -Design eingesetzt, um dem ersten Punkt, den wir sehen, einen Grundwert zuzuweisen, damit alles, was wir dagegen vergleicht, entweder als besseres oder schlechteres Geschäft angesehen werden kann, abhängig vom Ziel des Händlers.

Einige der häufigsten Vorurteile sind unter anderem:

• Entfernungs- und Größeneffekte: Mit zunehmender Größe der Größenordnung wird es für den Menschen schwieriger, genaue Urteile zu fällen. Grund, warum einige Taktiken empfehlen, größere Ziffern in Einsparungen und nicht den gleichen Wert zu verwenden.
• Negativitätsverzerrung: Wir neigen dazu, uns negative Erfahrungen zu erinnern und mehr emotionalen Wert zuzuweisen, als positive, weshalb es so wichtig ist, die Reibung in jedem Stadium zu entfernen, um die Aufgabe zu verhindern.
• Bestätigungsverzerrung: Wir neigen dazu, nach Informationen zu suchen und zu bevorzugen, die unsere vorhandenen Überzeugungen bestätigen, und dies ist nicht nur die Art und Weise, wie LLMs antworten, um Antworten auf eine Abfrage zu geben, sondern auch ein Fenster in die Informationen, die wir möglicherweise abdecken müssen.

Heuristik

Heuristiken hingegen sind Faustregeln, die wir in jeder Phase der Entscheidungsfindung als Verknüpfung einsetzen, und helfen uns, ein gutes Ergebnis zu erzielen, ohne den Ärger zu machen, jedes potenzielle Verwerfen einer Wahl zu analysieren.

Eine bekannte Heuristik ist die heuristische Vertrautheit. Wenn wir eine Marke oder ein Produkt wählen, die wir bereits kennen, weil sie jede andere Zwischenbewertung reduziert, müssten wir sonst mit einer unbekannten Alternative vorgenommen werden.

Die Verlustaversion ist eine weitere häufige Heuristik, die zeigt, dass wir im Durchschnitt eher die am wenigsten riskante Option unter zwei mit ähnlichen Renditen wählen, auch wenn dies bedeutet, dass wir einen Rabatt oder einen kurzfristigen Nutzen verpassen. Ein Beispiel für eine Verlustaversion ist, wenn wir unsere Reisen vor einer zusätzlichen Gebühr schützen oder Produkte bevorzugen, die wir zurückgeben können.

Es gibt mehr als 150 Vorurteile und Heuristiken, daher ist dies keine umfassende Liste. Im Allgemeinen hilft uns im Allgemeinen, mit welchen Benutzern am häufigsten zu vertraut sind, die Reise für sie zu glätten.

Isolieren von Vorurteilen und Heuristiken auf der Suche

Im Folgenden können Sie sehen, wie einige Abfragen bereits subtile Vorurteile aufzeigen können, die möglicherweise die Suchaufgabe vorantreiben.

Sie können REGEX verwenden, um einige dieser Muster und Modifikatoren direkt in der Google -Suchkonsole zu isolieren, oder Sie können andere Abfragetools, wie auch ebenfalls, untersuchen.

Wenn Sie mit großen Datensätzen arbeiten, empfehle ich, ein benutzerdefiniertes LLM zu verwenden oder ein eigenes Modell für Klassifizierungen und Cluster zu erstellen, basierend auf diesen Regeln. Daher wird es einfacher, einen Trend in den Abfragen zu erkennen und Prioritäten herauszufinden.

Diese Beobachtungen geben Ihnen auch ein Fenster in den nächsten großen Bereich.

3.. Die Bedürfnisse der Benutzer zugrunde liegenden Benutzern

Während Vorurteile und Heuristiken in einer bestimmten Aufgabe einen vorübergehenden Bedarf manifestieren können, ist einer der vorteilhaftesten Aspekte, die uns Verhaltensdaten geben können, die Notwendigkeit, die die Startabfrage antreibt und alle nachfolgenden Aktionen leitet.

Die zugrunde liegenden Bedürfnisse werden nicht nur aus Anfragenclustern, sondern auch aus den in der Entdeckungs- und Bewertungsschleife verwendeten Kanäle.

Wenn wir beispielsweise eine hohe Bedeutung der Verlustaversion auf der Grundlage unserer Abfragen sehen, gepaart mit niedrigen Conversion -Raten und einem starken Verkehr auf UGC -Videos für unser Produkt oder unsere Marke, können wir darauf schließen:

• Benutzer müssen ihre Investition beruhigen.
• Es gibt nicht genügend Informationen, um diesen Bedarf allein auf unserer Website zu decken.

Vertrauen ist eine große Entscheidungsbewegung, und einer der am meisten unterschätzten Bedürfnisse, die Marken oft nicht erfüllen, da sie ihre Legitimität als selbstverständlich halten.

Manchmal müssen wir jedoch einen Schritt zurück treten und uns in die Schuhe der Benutzer setzen, um alles mit frischen Augen aus ihrer Sicht zu sehen.

Durch die Zuordnung von Vorurteilen und Heuristiken auf bestimmte Benutzerbedürfnisse können wir funktionsübergreifende Initiativen planen, die über die reine SEO hinausgehen und für die gesamte Reise von der Suche zu Konvertierung und Aufbewahrung von Vorteil sind.

Wie erhalten Sie Verhaltensdaten für umsetzbare Erkenntnisse?

In der SEO sind wir es gewohnt, mit vielen quantitativen Daten umzugehen, um herauszufinden, was auf unserem Kanal passiert. Es gibt jedoch viel mehr, was wir über qualitative Maßnahmen aufdecken können, die uns helfen können, den Grund zu ermitteln, warum möglicherweise etwas passieren könnte.

Quantitative Daten sind alles, was in Zahlen ausgedrückt werden kann: Dies kann Zeit auf Seite, Sitzungen, Abschlussrate, durchschnittlicher Bestellwert usw. sein.

Tools, die uns helfen können, quantitative Verhaltensdaten zu extrahieren, sind:

• Google Search Console & Google Merchant Center: Ideal für hochrangige Daten wie Click-Through-Raten (CTRs), die Mismpatine zwischen dem Benutzer intens markieren können T und die Seite oder Kampagne dienten sowie Kannibalisierungsinstanzen und eine falsche oder fehlende Lokalisierung.
• Google Analytics oder eine benutzerdefinierte Analyseplattform, auf die Ihre Marke angewiesen ist: Diese geben uns Informationen zu Engagement -Metriken und können Probleme im natürlichen Fluss der Reise sowie Verlassenspunkt ermitteln. Mein Vorschlag ist, benutzerdefinierte Ereignisse zu erstellen, die auf Ihre spezifischen Ziele zugeschnitten sind, zusätzlich zu den Standard-Engagement-Metriken, z. B. Anmeldesformularklicks oder zum Warenkorb.
• Heatmaps und Eye-Tracking-Daten: Beide können uns wertvolle Einblicke in die visuelle Hierarchie- und Aufmerksamkeitsmuster auf der Website geben. Heatmapping -Tools wie Microsoft Clarity können uns Klicks, Maus -Schriftrollen und Positionsdaten anzeigen und nicht nur Bereiche aufdecken, die möglicherweise nicht genügend Aufmerksamkeit erhalten, sondern auch Elemente, die eigentlich nicht funktionieren. Eye-Tracking-Daten (Fixierungsdauer und Anzahl, Sakkaden und Scan-Bads) integrieren diese Informationen, indem sie zeigen, welche Elemente die visuelle Aufmerksamkeit auf sich ziehen und welche oft überhaupt nicht gesehen werden.

Qualitative Daten dagegen können nicht in Zahlen ausgedrückt werden, da sie normalerweise auf Beobachtungen beruhen. Beispiele sind Interviews, heuristische Bewertungen und Live -Sitzungsaufzeichnungen. Diese Art der Forschung ist im Allgemeinen offener für Interpretation als ihr quantitatives Gegenstück, aber es ist wichtig, dass wir das vollständige Bild der Benutzerreise haben.

Qualitative Daten zur Suche können extrahiert werden aus:

• Umfragen und CX -Protokolle: Diese können gemeinsame Frustrationen und Reibungspunkte für die Rückkehr von Benutzern und Kunden aufdecken, die bessere Messaging und neue Seitenmöglichkeiten leiten können.
• Kratzer von Reddit-, TrustPilot- und Online -Community -Gesprächen: Diese geben uns eine ähnliche Ausgabe wie Umfragen, erweitern jedoch die Analyse von Blockern auf die Konvertierung auf Benutzer, die wir noch nicht erworben haben.
• Live -Benutzertests: Die am wenigsten skalierbare, aber manchmal lohnendste Option, da sie alle Folgerungen quantitativer Daten verringern kann, insbesondere wenn sie kombiniert werden (z. B. können Live-Sitzungen mit Eye-Tracking kombiniert und vom Benutzer zu einem späteren Zeitpunkt über retrospektive Denkweise oder RTA erzählt werden).

Verhaltensdaten in der KI -Ära

Im vergangenen Jahr war unsere Branche in zwei Dingen wirklich gut: Sensationalisierung von KI als Feind, der uns ersetzen wird, und ihre großen Misserfolge am anderen Ende hervorzuheben. Und obwohl es unbestreitbar ist, dass es immer noch massive Einschränkungen gibt, bietet der Zugang zu KI auch beispiellose Vorteile:

• Wir können mit AI mithilfe von großen Verhaltensdatensätzen und auf einfachen Actionables aufdecken, die den Unterschied ausmachen.
• Selbst wenn wir nicht viele Daten haben, können wir unseren eigenen synthetischen Datensatz basierend auf einer Stichprobe von uns oder einer öffentlichen Ausbildung schulen, vorhandene Muster erkennen und sofort auf die Bedürfnisse der Benutzer reagieren.
• Wir können Vorhersagen erstellen, die proaktiv für neue Initiativen verwendet werden können, um uns der Kurve voraus zu halten.

Wie nutzen Sie Verhaltensdaten, um Suchreisen zu verbessern?

Erstellen Sie zunächst eine Reihe dynamischer Dashboards mit den Maßnahmen, die Sie für jeden der drei Bereiche erhalten können, über die wir gesprochen haben (Discovery Channel-Indikatoren, integrierte mentale Verknüpfungen und zugrunde liegende Benutzeranforderungen). Auf diese Weise können Sie unverzüglich Verhaltenstrends erkennen und Aktionen sammeln, die die Reise für den Benutzer bei jedem Schritt reibungsloser machen können, da die Suche jetzt über die Klicks vor Ort hinausgeht.

Sobald Sie für jeden Bereich neue Erkenntnisse erhalten haben, priorisieren Sie Ihre Aktionen auf der Grundlage der erwarteten Auswirkungen und der Umsetzung des Unternehmens.

Und denken Sie daran, dass Verhaltenserkenntnisse häufig auf mehr als einen Abschnitt der Website oder des Unternehmens übertragbar sind, was die Rendite über mehrere Kanäle hinweg maximieren kann.

Richten Sie zuletzt regelmäßige Gespräche mit Ihrem Produkt- und UX -Teams ein. Auch wenn Ihre Berufsbezeichnung Sie auf der Suche hält, ist der Geschäftserfolg häufig kanal-agnostisch. Dies bedeutet, dass wir nicht nur das Symptom (z. B. einen geringen Verkehr auf eine Seite) behandeln sollten, sondern die gesamte Reise kuratieren sollten, und deshalb möchten wir nicht in Silos auf unserer kleinen Suchinsel arbeiten.

Ihre Benutzer werden es Ihnen danken. Der Algorithmus wird wahrscheinlich folgen.

Weitere Ressourcen:

• Die Zukunft der Suche: 5 wichtige Erkenntnisse darüber, was Käufer wirklich wollen
• AI-betriebene Suche: Anpassung Ihrer SEO-Strategie
• Der Zustand der KI im Marketing

Ausgewähltes Bild: Roman Samborskyi/Shutterstock