داده‌های رفتاری: کلیدت برای یه سفر جستجوی کاربرپسندتر!
داده‌های رفتاری به ما کمک می‌کنند بفهمیم چه چیزی کاربران را به سمت یک جستجو سوق می‌دهد، آن را کجا انجام می‌دهند و چه موانعی ممکن است بر سر راه تبدیل یا دستیابی به هدفشان قرار داشته باشد.
نیمه دوم سال ۲۰۲۵ را پشت سر گذاشته‌ایم و سئو (SEO) در این مدت نام‌های متعددی را به خود دیده تا رسالت جدید بهینه‌سازی برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را در بر بگیرد: اصطلاحاتی مانند GEO (بهینه‌سازی موتورهای مولد)، AEO (بهینه‌سازی موتورهای پاسخ‌گو) و حتی LEO (بهینه‌سازی موتورهای LLM) در گفتگوهای صنعتی و عناوین شغلی به چشم می‌خورد.
اما در حالی که همه ما مشغول یافتن نام‌های جدید برای در نظر گرفتن بخش ماشینی سفر کشف هستیم، کسی را در این معادله داریم که ممکن است فراموشش کنیم: ذینفع نهایی تلاش‌هایمان، یعنی کاربر.
چرا به داده‌های رفتاری در جستجو نیاز داریم؟
داده‌های رفتاری برای درک اینکه چه چیزی کاربر را به سمت یک سفر جستجوی جدید هدایت می‌کند، آن را در کجا انجام می‌دهد و چه نقاط اصطکاک بالقوه‌ای ممکن است مانع از اقدام برای تبدیل شوند، حیاتی هستند تا بتوانیم نیازهای آن‌ها را بهتر برطرف کنیم.
و اگر از اسناد فاش شده از دادگاه گوگل چیزی آموخته باشیم، این است که سیگنال‌های کاربران ممکن است در واقع یکی از عوامل متعددی باشند که بر رتبه‌بندی تأثیر می‌گذارند؛ عاملی که هرگز به طور کامل توسط سخنگویان شرکت تأیید نشده، اما مارک ویلیامز کوک نیز در تحلیل آسیب‌پذیری‌ها و پتنت‌های گوگل به آن اشاره کرده است.
با توجه به اینکه جستجو بیش از پیش شخصی‌سازی می‌شود و با توجه به شفافیت کمتر داده‌های کاربران، اکنون که پرس‌وجوهای ساده جستجو به مکالمات کامل در LLMها گسترش یافته‌اند، مهم است که به یاد داشته باشیم – اگرچه ممکن است نیازها و تجربیات فردی جداسازی و رسیدگی کردنشان سخت‌تر باشد – الگوهای کلی رفتار تمایل دارند در جمعیت یکسان باقی بمانند و ما می‌توانیم از برخی قوانین سرانگشتی برای درست انجام دادن اصول اولیه استفاده کنیم.
انسان‌ها اغلب بر اساس چند اصل اساسی با هدف حفظ انرژی و منابع، حتی در جستجو، عمل می‌کنند:
- کمینه‌سازی تلاش: دنبال کردن مسیری که کمترین مقاومت را دارد.
- کمینه‌سازی آسیب: اجتناب از تهدیدها.
- بیشینه‌سازی منفعت: جستجوی فرصت‌هایی که بالاترین مزیت یا پاداش را ارائه می‌دهند.
بنابراین، در حالی که گوگل و سایر کانال‌های جستجو ممکن است نحوه تفکر ما را در مورد شغل روزانه‌مان تغییر دهند، سلاح مخفی که می‌توانیم برای آینده‌نگری حضور ارگانیک برندهایمان استفاده کنیم، جدا کردن برخی از داده‌های مربوط به رفتار است، زیرا این داده‌ها به طور کلی قابل پیش‌بینی‌تر از تغییرات الگوریتم هستند.
چه داده‌های رفتاری برای بهبود سفرهای جستجو نیاز دارید؟
من این موضوع را به داده‌هایی محدود می‌کنم که سه حوزه اصلی را پوشش می‌دهند: شاخص‌های کانال کشف، میانبرهای ذهنی داخلی، و نیازهای اساسی کاربران.
۱. شاخص‌های کانال کشف
روزهایی که جستجو را از گوگل شروع می‌کردیم، خیلی وقت است که گذشته است.
بر اساس تحقیق “Messy Middle” از گوگل، افزایش نمایی اطلاعات و کانال‌های جدید موجود، باعث تغییر رفتار جستجوی خطی به سمت یک حلقه از کاوش و ارزیابی شده که تصمیمات خرید ما را هدایت می‌کند.
و از آنجایی که کاربران اکنون مقدار عظیمی از کانال‌ها را در اختیار دارند که می‌توانند برای تحقیق در مورد یک محصول یا برند به آن‌ها مراجعه کنند، قطع کردن نویز و جلب توجه دشوارتر است. بنابراین، با شناخت بیشتر از آن‌ها، می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم که استراتژی ما در مورد محتوا و فرمت، متمرکز و دقیق است.
شاخص‌های کانال کشف به ما اطلاعاتی در مورد موارد زیر می‌دهند:
- کاربران چگونه ما را فراتر از کانال‌های جستجوی سنتی پیدا می‌کنند.
- جمعیتی که در کانال‌های خاصی به آن‌ها دسترسی پیدا می‌کنیم.
- چه چیزی جستجوی آن‌ها را هدایت می‌کند و با چه چیزهایی بیشتر درگیر می‌شوند.
- چه محتوا و فرمتی برای جلب و حفظ توجه آن‌ها در هر یک از این کانال‌ها مناسب‌تر است.
به عنوان مثال، ما می‌دانیم که تیک‌تاک معمولاً برای الهام گرفتن و تأیید تجربیات از طریق محتوای تولید شده توسط کاربر (UGC) استفاده می‌شود، و نسل Z و هزاره‌ها در برنامه‌های اجتماعی به طور فزاینده‌ای نسبت به تبلیغات سنتی بدبین هستند (طبق گزارشی از Bulbshare، نرخ رد کردن آن‌ها ۹۹٪ است). آنچه آن‌ها به جای آن ترجیح می‌دهند، صداهای اصیل است، بنابراین آن‌ها تجربیات دست اول را در انجمن‌های آنلاین مانند ردیت جستجو می‌کنند.
شناخت کانال‌های مختلفی که کاربران از طریق آن‌ها به ما دسترسی پیدا می‌کنند، می‌تواند استراتژی جستجوی ارگانیک و پولی را مطلع کند، ضمن اینکه داده‌هایی در مورد جمعیت‌شناسی مخاطبان به ما می‌دهد و به ما کمک می‌کند کاربرانی را جذب کنیم که در غیر این صورت elusive (گریزان) می‌ماندند.
بنابراین، مطمئن شوید که داده‌های کانال شما برای انعکاس این کانال‌های کشف جدید در دسترس هستند، به خصوص اگر به تجزیه و تحلیل سفارشی متکی هستید. این نه تنها اطمینان حاصل می‌کند که شما سزاوارانه آنچه را که برای ارگانیک طلب می‌کنید، دریافت می‌کنید، بلکه نشان‌دهنده پتانسیل استفاده نشده‌ای است که می‌توانید به آن تکیه کنید، زیرا جستجوها کمتر و کمتر قابل ردیابی می‌شوند.
این داده‌ها باید از طریق فیلدهای ارجاع‌دهنده و منبع در پلتفرم تجزیه و تحلیل مورد نظر شما به راحتی در دسترس باشند، و همچنین می‌توانید یک نظرسنجی “چگونه ما را پیدا کردید” برای کاربرانی که تراکنش را تکمیل می‌کنند، اضافه کنید.
و مدل‌های زبان را فراموش نکنید: با افزایش اخیر پرس‌وجوهایی که جستجو را شروع می‌کنند و مستقیماً در LLMها اقدام را تکمیل می‌کنند، ردیابی تمام سفرهای جستجو حتی سخت‌تر شده است. این مأموریت ما را برای مرتبط بودن با یک پرس‌وجوی خاص در هر زمان، به مرتبط بودن برای هر نیتی که می‌توانیم پوشش دهیم، تغییر می‌دهد.
این موضوع زمانی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند که متوجه می‌شویم همه چیز به قدرت معاملاتی یک پرس‌وجو کمک می‌کند، صرف نظر از اینکه قصد جستجو چگونه به طور سنتی برچسب‌گذاری می‌شود، زیرا ممکن است کسی تصمیم بگیرد پیشنهادات ما را ارزیابی کند و سپس به دلیل کمبود اطلاعات کافی در مورد برند، خارج شود.
۲. میانبرهای ذهنی داخلی
مغز انسان عضوی شگفت‌انگیز است که به ما امکان می‌دهد هر روز چندین کار را به طور کارآمد انجام دهیم، اما منابع شناختی آن نامحدود نیست.
این بدان معناست که وقتی در حال انجام یک جستجو هستیم، که احتمالاً یکی از چندین جستجوی روزانه است، در حالی که مشغول کارهای دیگر نیز هستیم، نمی‌توانیم تمام انرژی خود را به یافتن بهترین نتیجه ممکن از میان بی‌نهایت گزینه‌های موجود اختصاص دهیم. به همین دلیل است که فرآیندهای توجه و تصمیم‌گیری ما اغلب توسط میانبرهای ذهنی داخلی مانند سوگیری‌های شناختی و قواعد سرانگشتی تعدیل می‌شوند.
این اصطلاحات گاهی اوقات به طور متناوب برای اشاره به تصمیمات ناقص، اما کارآمد استفاده می‌شوند، اما بین این دو تفاوت وجود دارد.
سوگیری‌های شناختی (Cognitive Biases)
سوگیری‌های شناختی، خطاهای نظام‌مند و عمدتاً ناخودآگاه در تفکر هستند که بر نحوه درک ما از دنیای اطرافمان و قضاوت‌هایمان تأثیر می‌گذارند. آن‌ها می‌توانند واقعیت عینی یک تجربه و نحوه ترغیب ما به انجام یک عمل را تحریف کنند.
یک مثال رایج از این موضوع، اثر موقعیت سریالی است که از دو سوگیری تشکیل شده است: وقتی مجموعه‌ای از موارد را در یک لیست می‌بینیم، تمایل داریم بهترین موارد را که اول می‌بینیم (سوگیری اولیه) و آخر می‌بینیم (سوگیری ثانویه) به خاطر بسپاریم. و از آنجایی که بار شناختی یک تهدید واقعی برای توجه است، به خصوص اکنون که در عصر محرک‌های ۲۴/۷ زندگی می‌کنیم، سوگیری‌های اولیه و ثانویه دلیل این امر هستند که توصیه می‌شود پیام، محصول یا آیتم اصلی را در صورت وجود گزینه‌ها یا محتوای زیاد در صفحه، در اولویت قرار دهیم.
اولیه و ثانویه نه تنها بر یادآوری در یک لیست تأثیر می‌گذارند، بلکه عناصری را که ما به عنوان نقطه مرجع برای مقایسه با سایر گزینه‌های جایگزین استفاده می‌کنیم، تعیین می‌کنند. این اثر دیگری به نام سوگیری لنگر انداختن (anchoring bias) است و در طراحی تجربه کاربری (UX) برای اختصاص یک مقدار پایه به اولین موردی که می‌بینیم، مورد استفاده قرار می‌گیرد، به طوری که هر چیزی که با آن مقایسه شود، بسته به هدف فروشنده، می‌تواند به عنوان یک معامله بهتر یا بدتر تلقی شود.
در میان بسیاری دیگر، برخی از رایج‌ترین سوگیری‌ها عبارتند از:
- اثرات فاصله و اندازه: با افزایش عظمت اعداد، قضاوت دقیق برای انسان‌ها دشوارتر می‌شود، به همین دلیل برخی تاکتیک‌ها توصیه می‌کنند به جای کسرهایی از همان مقدار، از ارقام بزرگتر در تخفیف‌ها استفاده شود.
- سوگیری منفی‌نگری (Negativity bias): ما تمایل داریم تجربیات منفی را بیشتر از تجربیات مثبت به خاطر بسپاریم و به آن‌ها ارزش عاطفی بیشتری بدهیم، به همین دلیل است که حذف اصطکاک در هر مرحله برای جلوگیری از رها کردن (abandonment) بسیار مهم است.
- سوگیری تأیید (Confirmation bias): ما تمایل داریم اطلاعاتی را جستجو و ترجیح دهیم که باورهای موجود ما را تأیید کنند، و این نه تنها نحوه عملکرد LLMها برای پاسخ به یک پرس‌وجو است، بلکه می‌تواند پنجره‌ای به شکاف‌های اطلاعاتی باشد که ممکن است نیاز به پوشش داشته باشیم.
قواعد سرانگشتی (Heuristics)
از طرف دیگر، قواعد سرانگشتی، میانبرهایی هستند که ما در هر مرحله از تصمیم‌گیری از آن‌ها استفاده می‌کنیم و به ما کمک می‌کنند تا بدون گذراندن زحمت تجزیه و تحلیل هر پیامد بالقوه یک انتخاب، به نتیجه خوبی برسیم.
یک قاعده سرانگشتی شناخته شده، قاعده سرانگشتی آشنایی (familiarity heuristic) است، که زمانی است که ما یک برند یا محصولی را که از قبل می‌شناسیم انتخاب می‌کنیم، زیرا این امر همه ارزیابی‌های واسطه‌ای دیگر را که در غیر این صورت باید با یک جایگزین ناشناخته انجام دهیم، کاهش می‌دهد.
اجتناب از زیان (Loss aversion) یک قاعده سرانگشتی رایج دیگر است، که نشان می‌دهد به طور متوسط، ما بیشتر احتمال دارد که از بین دو گزینه با بازدهی مشابه، گزینه‌ای را انتخاب کنیم که کمترین ریسک را دارد، حتی اگر این به معنای از دست دادن تخفیف یا مزیت کوتاه‌مدت باشد. نمونه‌ای از اجتناب از زیان این است که ما برای هزینه اضافی، سفرهای خود را محافظت می‌کنیم، یا محصولاتی را ترجیح می‌دهیم که بتوانیم آن‌ها را برگردانیم.
بیش از ۱۵۰ سوگیری و قاعده سرانگشتی وجود دارد، بنابراین این لیست جامع نیست – اما به طور کلی، آشنایی با اینکه کدام یک از آن‌ها در بین کاربران ما رایج‌تر است، به ما کمک می‌کند تا سفر را برای آن‌ها هموار کنیم.
جدا کردن سوگیری‌ها و قواعد سرانگشتی در جستجو
در زیر، می‌توانید ببینید که چگونه برخی پرس‌وجوها می‌توانند سوگیری‌های ظریفی را که ممکن است در وظیفه جستجو دخیل باشند، آشکار کنند.
| سوگیری/قاعده سرانگشتی | نمونه پرس‌وجوها |
|---|---|
| سوگیری تأیید | • آیا [برند/محصولات] برای این [مورد استفاده] بهترین است؟ • آیا این [برند/محصول/خدمت] بهتر از [برند/محصول/خدمت جایگزین] است؟ • چرا [این سرویس] مؤثرتر از [سرویس جایگزین] است؟ |
| قاعده سرانگشتی آشنایی | • آیا [برند] در [کشور] مستقر است؟ • دفتر مرکزی [برند] • کجا می‌توانم [محصول] را در [کشور] پیدا کنم؟ |
| اجتناب از زیان | • آیا [برند] قانونی است؟ • بازگشت [برند] • [سرویس] رایگان |
| اثبات اجتماعی | • محبوب‌ترین [محصول/برند] • بهترین [محصول/برند] |
شما می‌توانید از Regex برای جداسازی برخی از این الگوها و اصلاح‌کننده‌ها مستقیماً در Google Search Console استفاده کنید، یا ابزارهای پرس‌وجوی دیگر مانند AlsoAsked را کاوش کنید.
اگر با مجموعه داده‌های بزرگ کار می‌کنید، استفاده از یک LLM سفارشی یا ایجاد مدل خودتان برای طبقه‌بندی و خوشه‌بندی بر اساس این قوانین را توصیه می‌کنم، بنابراین تشخیص روند در پرس‌وجوها آسان‌تر می‌شود و اولویت‌ها را مشخص می‌کند.
این مشاهدات همچنین پنجره‌ای به حوزه مهم بعدی به شما می‌دهند.
۳. نیازهای اساسی کاربران
در حالی که سوگیری‌ها و قواعد سرانگشتی ممکن است یک نیاز موقت در یک وظیفه خاص را نشان دهند، یکی از سودمندترین جنبه‌هایی که داده‌های رفتاری می‌توانند به ما بدهند، نیازی است که پرس‌وجوی اولیه را هدایت می‌کند و تمام اقدامات بعدی را راهنمایی می‌کند.
نیازهای اساسی نه تنها از طریق خوشه‌های پرس‌وجو، بلکه از طریق کانال‌های مورد استفاده در حلقه کشف و ارزیابی نیز آشکار می‌شوند.
به عنوان مثال، اگر برجستگی زیادی از اجتناب از زیان بر اساس پرس‌وجوهایمان مشاهده کنیم، همراه با نرخ تبدیل پایین و ترافیک بالا در ویدئوهای UGC برای محصول یا برند ما، می‌توانیم استنباط کنیم که:
- کاربران به اطمینان در مورد سرمایه‌گذاری خود نیاز دارند.
- اطلاعات کافی برای پوشش این نیاز در وب‌سایت ما به تنهایی وجود ندارد.
اعتماد یک عامل مهم در تصمیم‌گیری است و یکی از دست‌کم گرفته شده‌ترین نیازهایی است که برندها اغلب در برآورده کردن آن کوتاهی می‌کنند، زیرا مشروعیت خود را بدیهی فرض می‌کنند.
با این حال، گاهی اوقات باید یک قدم به عقب برداریم و خود را جای کاربران بگذاریم تا همه چیز را با نگاهی تازه از دیدگاه آن‌ها ببینیم.
با نگاشت سوگیری‌ها و قواعد سرانگشتی به نیازهای خاص کاربران، می‌توانیم برای ابتکارات بین‌بخشی برنامه‌ریزی کنیم که فراتر از سئو خالص هستند و برای کل سفر از جستجو تا تبدیل و حفظ مشتری مفیدند.
چگونه داده‌های رفتاری را برای بینش‌های عملی به دست آوریم؟
در سئو، ما به کار با داده‌های کمی زیادی عادت کرده‌ایم تا بفهمیم در کانال ما چه اتفاقی می‌افتد. با این حال، از طریق معیارهای کیفی که می‌توانند به ما در شناسایی دلیل وقوع چیزی کمک کنند، بسیار بیشتر می‌توانیم کشف کنیم.
داده‌های کمی هر چیزی هستند که می‌توانند در قالب اعداد بیان شوند: این می‌تواند زمان سپری شده در صفحه، جلسات، نرخ ریزش، میانگین ارزش سفارش و غیره باشد.
ابزارهایی که می‌توانند به ما در استخراج داده‌های رفتاری کمی کمک کنند عبارتند از:
- Google Search Console & Google Merchant Center: عالی برای داده‌های سطح بالا مانند نرخ کلیک (CTR)، که می‌تواند عدم تطابق بین قصد کاربر و صفحه یا کمپین ارائه شده، و همچنین موارد انحراف (cannibalization) و محلی‌سازی نادرست یا ناموجود را مشخص کند.
- Google Analytics یا هر پلتفرم تجزیه و تحلیل سفارشی که برند شما به آن متکی است: این‌ها اطلاعاتی در مورد معیارهای تعامل به ما می‌دهند و می‌توانند مشکلات را در جریان طبیعی سفر مشخص کنند، و همچنین نقاط ریزش را نشان دهند. پیشنهاد من این است که علاوه بر معیارهای تعامل پیش‌فرض، مانند کلیک‌های فرم ثبت‌نام یا افزودن به سبد خرید، رویدادهای سفارشی متناسب با اهداف خاص خود را راه‌اندازی کنید.
- نقشه‌های حرارتی (Heatmaps) و داده‌های ردیابی چشم (eye-tracking): هر دوی این‌ها می‌توانند بینش‌های ارزشمندی در مورد سلسله مراتب بصری و الگوهای توجه در وب‌سایت به ما بدهند. ابزارهای نقشه‌برداری حرارتی مانند Microsoft Clarity کلیک‌ها، اسکرول‌های ماوس و داده‌های موقعیت را نشان می‌دهند و نه تنها مناطقی را که ممکن است توجه کافی دریافت نمی‌کنند، بلکه عناصری را که واقعاً کار نمی‌کنند نیز آشکار می‌کنند. داده‌های ردیابی چشم (مدت و تعداد تثبیت، حرکات سریع چشم، و مسیرهای اسکن) با نشان دادن اینکه کدام عناصر توجه بصری را جلب می‌کنند و کدام یک اغلب اصلاً دیده نمی‌شوند، آن اطلاعات را ادغام می‌کنند.
از طرف دیگر، داده‌های کیفی را نمی‌توان در قالب اعداد بیان کرد زیرا معمولاً به مشاهدات متکی است. نمونه‌ها شامل مصاحبه‌ها، ارزیابی‌های قاعده‌ای، و ضبط جلسات زنده است. این نوع تحقیق به طور کلی برای تفسیر بازتر از همتای کمی خود است، اما برای اطمینان از اینکه ما تصویر کاملی از سفر کاربر داریم، حیاتی است.
داده‌های کیفی برای جستجو را می‌توان از موارد زیر استخراج کرد:
- نظرسنجی‌ها و گزارش‌های تجربه مشتری (CX logs): این‌ها می‌توانند نارضایتی‌های رایج و نقاط اصطکاک را برای کاربران و مشتریان بازگشتی آشکار کنند، که می‌تواند منجر به پیام‌رسانی بهتر و فرصت‌های صفحه جدید شود.
- [غربالگری ردیت،](https://maven.com/p/5a1b8e/build-your-own-ai-powered-reddit-intelligence-tool) [Trustpilot](https://www.neuroscientive.com/post/how-to-scrape-customer-reviews-for-actionable-insights) و گفتگوهای انجمن آنلاین: این‌ها خروجی مشابهی با نظرسنجی‌ها ارائه می‌دهند، اما تجزیه و تحلیل موانع تبدیل را به کاربرانی که هنوز جذب نکرده‌ایم، گسترش می‌دهند.
- تست کاربر زنده: کمترین مقیاس‌پذیری اما گاهی اوقات پاداش‌بخش‌ترین گزینه، زیرا می‌تواند تمام استنتاج‌ها را از داده‌های کمی کاهش دهد، به خصوص زمانی که آن‌ها ترکیب می‌شوند (به عنوان مثال، جلسات زنده را می‌توان با ردیابی چشم ترکیب کرد و در مرحله بعد از طریق Think-Aloud Retrospective یا RTA توسط کاربر روایت کرد).
داده‌های رفتاری در عصر هوش مصنوعی
در سال گذشته، صنعت ما در دو چیز واقعاً خوب بوده است: حساسیت‌زدایی از هوش مصنوعی به عنوان دشمنی که ما را جایگزین خواهد کرد، و برجسته کردن شکست‌های بزرگ آن از سوی دیگر. و در حالی که انکارناپذیر است که هنوز محدودیت‌های عظیمی وجود دارد، دسترسی به هوش مصنوعی نیز مزایای بی‌سابقه‌ای را ارائه می‌دهد:
- ما می‌توانیم از هوش مصنوعی برای اتصال آسان مجموعه داده‌های رفتاری بزرگ و کشف اقدامات عملی که تفاوت ایجاد می‌کنند، استفاده کنیم.
- حتی زمانی که داده‌های زیادی نداریم، می‌توانیم مجموعه داده‌های مصنوعی خود را بر اساس نمونه‌ای از مجموعه داده‌های خودمان یا [یک مجموعه عمومی](https://www.kaggle.com/datasets/) آموزش دهیم تا الگوهای موجود را شناسایی کرده و به سرعت به نیازهای کاربران پاسخ دهیم.
- ما می‌توانیم پیش‌بینی‌هایی را تولید کنیم که می‌توانند به صورت فعال برای ابتکارات جدید برای پیشرو بودن مورد استفاده قرار گیرند.
چگونه از داده‌های رفتاری برای بهبود سفرهای جستجو استفاده کنید؟
با ایجاد مجموعه‌ای از داشبوردهای پویا با معیارهایی که می‌توانید برای هر یک از سه حوزه‌ای که در مورد آن‌ها صحبت کردیم (شاخص‌های کانال کشف، میانبرهای ذهنی داخلی، و نیازهای اساسی کاربران) به دست آورید، شروع کنید. این داشبوردها به شما امکان می‌دهند تا روندهای رفتاری را به سرعت شناسایی کرده و اقداماتی را جمع‌آوری کنید که می‌تواند سفر را برای کاربر در هر مرحله هموارتر کند، زیرا جستجو اکنون فراتر از کلیک‌های درون سایت گسترش یافته است.
هنگامی که بینش‌های جدیدی برای هر حوزه به دست آوردید، اقدامات خود را بر اساس تأثیر تجاری مورد انتظار و تلاش لازم برای پیاده‌سازی اولویت‌بندی کنید.
و به خاطر داشته باشید که بینش‌های رفتاری اغلب به بیش از یک بخش از وب‌سایت یا کسب و کار قابل انتقال هستند، که می‌تواند بازده را در کانال‌های مختلف به حداکثر برساند.
در نهایت، گفتگوهای منظمی را با تیم‌های محصول و تجربه کاربری خود تنظیم کنید. حتی اگر عنوان شغلی شما شما را در حوزه جستجو نگه دارد، موفقیت کسب و کار اغلب مستقل از کانال است. این بدان معناست که ما نباید فقط علائم را درمان کنیم (به عنوان مثال، ترافیک کم به یک صفحه)، بلکه باید کل سفر را مدیریت کنیم، و به همین دلیل است که نمی‌خواهیم در سیلوهای خودمان در جزیره جستجوی کوچکمان کار کنیم.
کاربران شما از شما تشکر خواهند کرد. الگوریتم نیز به احتمال زیاد دنباله رو خواهد بود.
پاسخی بگذارید