Los SERP de compras se han ido pareciendo más a un alimentar Hace ya algún tiempo que los resultados clasificados son más importantes. En diciembre, escribí sobre la integración de la pestaña de compras de Google en los resultados principales de las consultas de compras en Cambios en el comercio electrónicoEl resultado es un mercado que se parece más a Amazon que a los resultados de una búsqueda internet.
Las funciones SERP y los refinamientos de consultas desempeñan un papel importante en esta transición. Dirigen a los usuarios de búsquedas no refinadas a la búsqueda de productos lo más rápido posible, lo que tiene un impacto enorme en los clics y los ingresos.
En este análisis profundo, analicé más de 28 000 SERP de compras para comprender cómo funcionan los refinamientos de consultas y cómo los sitios de comercio electrónico pueden usarlos.
Es un poco temprano para la temporada de compras, pero estoy escribiendo mucho sobre comercio electrónico porque la mayoría de las tiendas necesitan algo de tiempo para realizar cambios en su sitio (especialmente las grandes). Entonces, si quieres un 2024 fructífero, ahora es el momento de comenzar a trabajar en la hoja de ruta.
Este artículo se basa en dos análisis que he publicado anteriormente:
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¿Qué son los refinamientos de consultas?
Los refinamientos de consultas son “píldoras” que se encuentran en la parte superior de los resultados de búsqueda y que ayudan a los usuarios a refinar su búsqueda. En esencia, los refinamientos de consultas son filtros de productos.
Anunciado por primera vez en Búsqueda de Google en 2022Google explicó que los refinamientos (y filtros en el escritorio) siguen las tendencias de búsqueda en tiempo actual (negrita mía):
Los filtros de compras de página completa en la Búsqueda ahora son dinámicos y Adaptarse en función de las tendencias de búsqueda en tiempo actual. Entonces, si estás comprando denims, es posible que veas filtros para “pierna ancha” y “corte de bota” porque esos son los estilos de denims populares en este momento, pero pueden cambiar con el tiempo, dependiendo de las tendencias.1
Ejemplos de refinamientos de consultas. (Crédito de la imagen: Kevin Indig)
El propósito de los refinamientos de consultas es llevar a los usuarios desde la “medio desordenado” a la conversión lo más rápido posible ya que literalmente refinar la consulta. Al hacer clic en un píldoraGoogle envía a los usuarios a otra SERP, al igual que cuando los usuarios hacen clic en los filtros de productos a la izquierda.
Para entender cómo funcionan los refinamientos de consultas y cómo los sitios de comercio electrónico pueden usarlos a su favor, busqué algunos datos.
Cómo funcionan los refinamientos de consultas
Analicé 28.286 palabras clave de compras (EE. UU., computadora de escritorio) con Claridad website positioning y encontró que los refinamientos de consulta:
- Siga patrones distintos que los sitios pueden usar para la orientación por palabras clave.
- conducir a consultas de búsqueda sin volumen de búsqueda.
- Activa nuevas visiones generales de IA en dispositivos móviles.
Refinamientos comunes
Analicé qué refinamientos aparecen con mayor frecuencia en “posición“Uno, dos y tres. Piense en la posición uno en este contexto como el primer refinamiento desde la izquierda, que es el más seen.
La mayoría de los refinamientos especifican el género. El término “mujeres” aparece con mayor frecuencia en los 3 primeros, pero “hombres” aparece con mayor frecuencia en el primer refinamiento. El 45 % de los refinamientos de consultas mencionan un género al menos una vez, el 61,4 % si se incluyen los niños. Tiene sentido: antes de sumergirse en los atributos del producto, como el shade o el tamaño, desea asegurarse de que un producto sea “para usted”.
Los refinamientos de consultas más comunes. (Crédito de la imagen: Kevin Indig)El segundo grupo de refinamientos más común es la ubicación. El diez por ciento de los tres refinamientos principales incluyen “cercanía”, que es mucho más seen en dispositivos móviles. Google muestra mapas de forma predeterminada en dispositivos móviles, ya que es más possible que los usuarios de dispositivos móviles estén en movimiento.
El tercer grupo son los atributos relacionados con consultas que incluyen “para” o “con”, donde los usuarios intentan especificar casos de uso (9,8%), y el cuarto es el precio (el 9% de los refinamientos incluyen el término “venta”).
Los refinamientos de consultas tienen una alta superposición con los filtros de productos en las computadoras de escritorio y, a menudo, presentan los primeros filtros como refinamientos. Los filtros de productos no existen en los dispositivos móviles, probablemente porque los usuarios podrían esperar la barra lateral de filtros en las computadoras de escritorio, pero no tiene sentido en los dispositivos móviles.
Los filtros de productos (de escritorio) y los refinamientos de consultas tienden a tener una alta superposición. (Crédito de la imagen: Kevin Indig)La clasificación y la visibilidad de los refinamientos son diferentes en dispositivos móviles y computadoras de escritorio. Debido a la diferencia en el tamaño de pantalla más grande, los resultados de búsqueda en dispositivos móviles muestran aproximadamente 4 refinamientos al cargarse, mientras que en computadoras de escritorio pueden mostrar más de 10.
Dado que los refinamientos de consultas se basan en búsquedas en tiempo actual, también se superponen en gran medida con las sugerencias automáticas.
(Crédito de la imagen: Kevin Indig)Hallazgos interesantes
Tres conclusiones a las que llegué a través de los datos me sorprendieron:
En primer lugar, Google mantiene los refinamientos estrictamente centrados en los atributos del producto, pero no en las intenciones del usuario. Esperaba que los buscadores estuvieran interesados en las opiniones y reseñas en Reddit, pero tampoco en las “Reddit” ni “Reseñas” surgió como un refinamiento una sola vez.
En segundo lugar, los refinamientos de consultas coinciden exactamente con la consulta, lo que significa que no encontrará sinónimos ni términos estrechamente relacionados. Como resultado, las marcas tampoco aparecen en los refinamientos.
En tercer lugar, la mayoría de los refinamientos de consultas no tienen volumen de búsqueda ni CPC. Solo 10 696/27 262 palabras clave del primer refinamiento tienen volumen de búsqueda (mediana = 70), y solo 6514/27 262 palabras clave tienen CPC. Dado que los refinamientos de consultas se basan en el comportamiento de búsqueda, podemos concluir que el volumen de búsqueda y otros datos del planificador de palabras clave son métricas muy limitadas.
Mejoras en la descripción common de la IA
Por supuesto, me encontré con Reseñas generales de IA (AIO) en mi investigación. Para las consultas que analicé, los resultados móviles arrojaron AIO (sistemas integrados de administración de información) Pero el escritorio no. Un ejemplo es rímel marrón
Máscara de pestañas marrón sobre el escritorio, sin mostrar ningún AIO. (Crédito de la imagen: Kevin Indig)
Máscara de pestañas marrón en el móvil, que activa un AIO. (Crédito de la imagen: Kevin Indig)Probablemente hayas visto las pestañas AIO en la captura de pantalla anterior, que aparecen independientemente de los refinamientos y explican los atributos comunes del producto.
(Crédito de la imagen: Kevin Indig)Observe cómo la AIO proporciona orientación e información adicional en pestañas (ver captura de pantalla a continuación).
(Crédito de la imagen: Kevin Indig)En este punto, no está claro si las citas en las pestañas AIO son buenas porque dirigen tráfico a los artículos de revisión o son malas porque revelan la respuesta.
(Crédito de la imagen: Kevin Indig)Para otras consultas, como “compresor de aire”Pude detectar mejoras en Descripción common de IA en lugar de encima de ella. Al hacer clic en un refinamiento de AIO, se abre otra búsqueda con el refinamiento en la consulta. Por ejemplo, en la SERP para “compresor de aire“, Un refinamiento es “Para pintar cochesAl hacer clic, se accede a otro SERP para la consulta “compresor de aire para pintar coches” (con otra AIO y pestañas, pero sin mejoras). Tenga en cuenta que inicié sesión en la versión beta de SGE, lo que significa que es posible que esas funciones aún no estén disponibles para todos los usuarios.
(Crédito de la imagen: Kevin Indig)5 lecciones
De mi análisis de más de 28.000 consultas de compras surgieron cinco lecciones clave:
- Debes crear páginas de productos y categorías específicas para hombres/mujeres/niños cuando sea importante para los productos (por ejemplo, moda).
- Realice refinamientos de consultas y sugerencias automáticas para encontrar variaciones de consulta relevantes para su investigación de palabras clave (por ejemplo, seoClarity puede hacer esto).
- Supervise las clasificaciones mediante el refinamiento de la consulta para impulsar sus decisiones en torno a la indexación por facetas (como Nike o Objetivo). Los refinamientos que muestran diferentes URL son un indicador de la construcción de facetas específicas.
- Debe identificar los intereses de los usuarios más allá del volumen de búsqueda. El hecho de que más de la mitad de las consultas no tengan volumen de búsqueda, pero que los refinamientos de consultas estén optimizados para el comportamiento de búsqueda, muestra que puede perder muchas oportunidades si se limita a las consultas que sí tienen volumen de búsqueda. En su lugar, aproveche los datos de búsqueda en el sitio, las encuestas y la investigación cualitativa para mejorar la segmentación por palabras clave.
- Supervise y examine los clics de los resultados de escritorio y dispositivos móviles para comprender el impacto de los filtros de productos (escritorio) y AIO (dispositivos móviles).