Hogyan lehet az AI-alapú csevegőrobotokkal folytatott beszélgetéseket kulcsszó-kutatásként felhasználni

Bevezető

A kulcsszó-eszközök jól mutatják, mit írnak be az emberek a Google-ba. Azonban nem tudják megmutatni, mit akartak még tudni a látogatóid, miután megérkeztek a webhelyedre, de nem találták meg a választ.

Ha a webhelyén van egy AI-alapú csevegőrobot, akkor ez a második lista már létezik. Ezeknek a beszélgetéseknek a nagy része olyan látogatóktól származik, akik teljes mondatokban és kontextusban tesznek fel olyan kérdéseket, amelyekre az oldala nem adott választ. Néhány ilyen kérdésnek van keresési volumene. Sok közülük egyáltalán nem jelenik meg egyetlen kulcsszó-eszközben sem, és mégis ezek lehetnek az oka annak, hogy valaki vásárlás nélkül távozik egy termékoldalról.

Ez a cikk az egész folyamatot áttekinti, attól kezdve, hogy hogyan nyerheted ki a beszélgetéseket a chatbotodból, egészen addig, hogy ellenőrizd, vajon a belőlük írt tartalom elvégezte-e a feladatát. A példák az e-kereskedelemből származnak, de a módszer ugyanúgy működik egy SaaS-weboldal, egy szolgáltató vállalkozás vagy egy kiadó esetében is, amelynek oldalain chatbot található.

Miért különböznek a chatbot-kérdések a keresési lekérdezésektől?

A keresési lekérdezés egy tömörített kérdés. Aki tudni szeretné, hogy kicserélheti-e a már viselt cipőjét, azt írja be, hogy „viselt cipő visszaküldése”, és reméli, hogy a Google kiegészíti a többit. Ha viszont a webhelyén lévő csevegőrobothoz szól, ugyanaz a személy leírja a teljes mondatot: „Két hete vettem ezeket, és egyszer viseltem őket bent, kicserélhetem őket egy fél mérettel nagyobbra?”

Ez a hosszabb változat olyan információkat tartalmaz, amelyeket egy kulcsszó-eszköz nem tud megadni. Megnevezi a terméket, a helyzetet, az aggodalmat és azt az eredményt, amelyben a látogató reménykedik. Ráadásul egy konkrét oldalon történik, és egy olyan chatbot, amely rögzíti, hol kezdődött a beszélgetés, megmutatja, melyik oldal nem tudott választ adni a kérdésre.

Ezek közül a hosszú kérdések közül soknál a kulcsszó-eszköz nulla keresési mennyiséget jelez, ami kevesebbet árul el a keresleti igényről, mint amilyennek látszik. A Google szerint a napi keresések 15%-a teljesen új, így a valódi kérdések nagy része túl specifikus vagy túl friss ahhoz, hogy bármilyen keresési mennyiség-becslés rögzíthesse őket. A chatbot-naplója azonban így is rögzíti őket, mivel azt rögzíti, amit az emberek kérdeztek, ahelyett, hogy becsülné, milyen gyakran keresnek rá.

Hogyan exportálhatod és tisztíthatod a chatbot-beszélgetéseket

Kezdje egy-három hónapnyi beszélgetéssel, a forgalmától függően. Annyi adatra van szüksége, hogy lássa, visszatérnek-e ugyanazok a kérdések, és néhány száz beszélgetés bőven elegendő az első áttekintéshez.

A legtöbb chatbot-eszköz lehetővé teszi a beszélgetések exportálását, vagy legalábbis azok böngészését. Ehhez a feladathoz minden beszélgetéshez szükség van a látogató kérdésére, arra az oldalra, ahol a beszélgetés kezdődött, valamint arra, hogy a botnak sikerült-e válaszolnia. Az Elfsight AI-chatbotja például minden beszélgetést összefoglalóval és a kezdőoldallal együtt ment el, és külön listát vezet azokról a kérdésekről, amelyekre nem tudott válaszolni. Bármelyik eszközt is használja, a megválaszolatlan kérdések listája a legjobb kiindulási pont, mert ez a tartalmában már meglévő hiányosságok listája.

Mielőtt a naplóbejegyzéseket táblázatba vagy csoportosításra szolgáló AI-eszközbe töltené, távolítsa el a neveket, e-mail címeket, telefonszámokat és rendelési számokat. A kérdésekre van szüksége, nem az emberekre, és ha a személyes adatokat kihagyja az elemzési fájlokból, azzal később elkerülheti a jogi csapattal való vitát.

Olvasd el a beszélgetési jegyzőkönyveket, és az összefoglalókat legfeljebb segédeszközként kezeljed. Az összefoglaló a chatbot-modell saját értelmezése a beszélgetésről, és a modell munkájának egy része már azelőtt megtörténik , hogy egy szót is leírna, ami nehezen ellenőrizhető. A beszélgetési jegyzőkönyv az, amit a látogató ténylegesen begépelt, és a pontos szavai jelentik azokat a kulcsszavakat, amelyekre szükséged van.

Hogyan csoportosítsuk a chatbot-kérdéseket témák szerint

Csoportosítsa a kérdéseket a mögöttük álló igény szerint, ne a megfogalmazásuk alapján. „Cserélhetem nagyobb méretre?”, „Kicsinek méreteznek ezek?” és „Milyen méretet válasszak, ha két méret között vagyok?” – ez egy méretválasztási kérdés három különböző megfogalmazása, és egy csoportba tartoznak.

Minden csoport esetében kövessük nyomon, hány beszélgetést fed le, mely oldalakon jelenik meg, tudta-e a bot megválaszolni, és a látogató melyik szakaszban tart. Ehhez elegendő egy egyszerű táblázat.

A „szakasz” oszlop határozza meg, hogy mit kezdünk egy csoporttal. A termékoldalon feltett, vásárlás előtti kérdés – legyen szó méretről, kompatibilitásról vagy a csomag tartalmáról – valójában konverziós probléma, amely ügyfélszolgálati köntösbe bújt. A vásárlás utáni kérdések, mint például a visszaküldés és a nyomon követés, olyan ügyfélszolgálati terhelést jelentenek, amelyet jó tartalommal csökkenteni lehet. Amikor pedig a látogatók azt kérdezik, hogy „ez a weboldal megbízható?”, vagy „ki gyártja valójában ezt?”, a megoldás általában egy jobb „Rólunk” oldal vagy jól látható értékelések, amit egy kulcsszó-eszköz valószínűleg nem javasolna.

Egy mesterséges intelligencia modell perceken belül elvégezheti az első lépést, és néhány száz kérdést csoportosíthat. Mielőtt megbízna a számokban, ellenőrizze kézzel a klasztereket, mivel a modell összevonhat olyan kérdéseket, amelyek ugyanazokat a szavakat tartalmazzák, de a szándékuk eltérő.

Hogyan lehet összehasonlítani a chatbot-kérdéseket a keresési igényekkel

Alakítsuk át az egyes csoportokat két-három keresésszerű lekérdezéssé – úgy, ahogyan valaki beírná őket a Google-ba –, majd futtassuk le őket egy kulcsszó-eszközön, például a Ranktracker Keyword Finderén. A „42-es és 43-as méret között vagyok, melyiket válasszam?” kérdésből így lesz: „trail futócipő méretezés”, „közöttes méretű trail futócipők” és a márkanév plusz „méretnek megfelelő”.

Ha a lekérdezések keresési volumenet mutatnak, és az eredményoldal legyőzhető, akkor a csoport tartalmi lehetőséget jelent: egy útmutató, egy összehasonlítás vagy egy megfelelő válasz, amely önmagában is rangsorolható.

Ha a keresési kifejezések alacsony vagy egyáltalán nincs keresési volumene, de a témakör folyamatosan felmerül a csevegésekben, a válasz akkor is fontos. Helyezd el azon az oldalon, ahol a kérdést feltették. Ez ugyan nem hoz új forgalmat, de segít a már meglévő látogatóidnak, és ők azok, akik a legközelebb állnak a vásárláshoz.

Nézd meg az eredményoldalt is! Ha a legfelső találatok fórumszálak és Reddit-bejegyzések, akkor a kérdés valós, és az eddigi válaszok gyengék, ami általában jó hír egy kisebb webhely számára. Ha egy témakör ritkán merül fel a csevegésben és nem jelenik meg a keresésben, bízd a támogatási csapatodra!

Hová kerüljön az egyes válaszok a webhelyén

A válasz oda kerüljön, ahol a látogató éppen tartott, amikor feltette a kérdést, kivéve, ha a kérdés egy oldalnál hosszabb.

Használd a látogató saját szavait, ahol azok illeszkednek. Ha az emberek folyamatosan azt kérdezik, hogy „ezek kicsinek méretezettek?”, akkor egy olyan sor a termékoldalon, amely pontosan erre válaszol („Ezek körülbelül fél mérettel kicsik, ezért a legtöbb ember egy számmal nagyobbat rendel”), segít a vásárlóknak az oldal áttekintésében, egyértelmű forrást biztosít a csevegőrobotodnak, amikor legközelebb valaki felteszi a kérdést, és idézhető információt ad az AI-asszisztenseknek, amikor az oldalt hívják elő, hogy máshol is megválaszolják ugyanazt a kérdést.

Egy változás, amire fel kell készülni: a Google 2026. május 7-én megszüntette a GYIK-re vonatkozó kiterjesztett keresési eredmények megjelenítését. A GYIK-szakaszokat továbbra is érdemes megírni az olvasók és a chatbotod számára, de már nem kapnak extra helyet a keresési eredmények között. Ez egy újabb ok arra, hogy a választ oda helyezd, ahol az olvasó keresi, ami gyakran éppen a termékoldalon van, nem pedig egy külön GYIK-ben.

Hogyan lehet megállapítani, hogy az új tartalom hatékony volt-e

A csevegőrobot adja a leggyorsabb visszajelzést. Két-négy héttel a válasz közzététele után ellenőrizze újra ugyanazt a tartalomcsoportot. Ha a tartalom betölti a szerepét, kevesebb beszélgetés indul el róla azon az oldalon, és a robot a többit az új szövegből válaszolja meg.

A keresés hosszabb időt vesz igénybe. Adja hozzá a tartalomcsoportjaiból származó lekérdezéseket egy rangkövető eszközhöz, például a Ranktracker Rank Trackerjéhez, és várjon két-három hónapot, mielőtt értékelné őket.

Egy figyelmeztetés a chatbot-adatokkal kapcsolatban: a kevesebb kérdés kevesebb látogatót is jelenthet. Hasonlítsa össze a klaszter részesedését az összes beszélgetésből, ne csak a nyers számot, így egy csendes hónap nem tűnik tartalmi sikerként.

Havi rutin a chatbot-kulcsszókutatáshoz

Miután az első átfutás megtörtént, a folyamat havonta egy órába kell, hogy beleférjen. Exportálja az elmúlt hónap beszélgetéseit, frissítse a csoportokat, ellenőrizze az újakat a keresési adatokkal, rendelje hozzá őket az oldalakhoz, és nézze meg, hogy az elmúlt hónap javításai változtattak-e a számokon.

Ez egy ritka fajta kulcsszó-kutatás, ahol a kereső nem csak a teljes kérdést hagyja hátra, hanem azt az oldalt is, amelyen éppen tartózkodott, amikor feltette a kérdést.