Cara Mengubah Percakapan dengan Chatbot AI Menjadi Riset Kata Kunci

Pendahuluan

Alat kata kunci memang bagus untuk menunjukkan apa yang orang ketik di Google. Namun, alat tersebut tidak bisa menunjukkan apa yang masih ingin diketahui pengunjung Anda setelah mereka mengunjungi situs Anda dan tidak menemukannya.

Jika situs Anda memiliki chatbot AI, daftar kedua tersebut sudah ada. Banyak dari percakapan tersebut merupakan pertanyaan yang diajukan pengunjung, dalam kalimat lengkap dan dengan konteks, yang tidak terjawab oleh halaman Anda. Beberapa pertanyaan tersebut memiliki volume pencarian. Banyak di antaranya sama sekali tidak muncul di alat kata kunci mana pun, dan hal itu tetap bisa menjadi alasan seseorang meninggalkan halaman produk tanpa membeli.

Artikel ini membahas seluruh proses, mulai dari mengekstrak percakapan dari chatbot Anda hingga memeriksa apakah konten yang Anda tulis berdasarkan percakapan tersebut telah berfungsi sebagaimana mestinya. Contoh-contohnya berasal dari e-commerce, tetapi metode ini berlaku sama untuk situs SaaS, bisnis jasa, atau penerbit yang memiliki chatbot di halamannya.

Mengapa pertanyaan di chatbot terlihat berbeda dari kueri pencarian

Kueri pencarian adalah pertanyaan yang dipadatkan. Seseorang yang ingin tahu apakah ia bisa menukar sepatu yang sudah dipakai akan mengetik “mengembalikan sepatu yang sudah dipakai” dan berharap Google melengkapi sisanya. Saat berbicara dengan chatbot di situs Anda, orang yang sama akan menuliskan seluruh kalimatnya: “Saya membeli sepatu ini dua minggu lalu dan memakainya sekali di dalam ruangan, apakah saya masih bisa menukarnya dengan ukuran setengah lebih besar?”

Versi yang lebih panjang ini mengandung informasi yang tidak dapat diberikan oleh alat analisis kata kunci. Pertanyaan tersebut menyebutkan produk, situasi, kekhawatiran, dan hasil yang diharapkan oleh pengunjung. Hal ini juga terjadi di halaman tertentu, dan chatbot yang mencatat di mana percakapan dimulai akan memberi tahu Anda halaman mana yang gagal menjawab pertanyaan tersebut.

Banyak dari pertanyaan panjang ini akan menunjukkan volume nol di alat kata kunci, yang sebenarnya tidak sepenuhnya mencerminkan permintaan seperti yang terlihat. Google telah menyatakan bahwa 15% dari pencarian yang mereka lihat setiap hari adalah pencarian yang sepenuhnya baru, sehingga sebagian besar pertanyaan nyata terlalu spesifik atau terlalu baru untuk ditangkap oleh perkiraan volume apa pun. Log chatbot Anda tetap mencatatnya, karena mencatat apa yang ditanyakan orang alih-alih memperkirakan seberapa sering mereka mencari.

Cara mengekspor dan membersihkan percakapan chatbot

Mulailah dengan percakapan selama satu hingga tiga bulan, tergantung pada lalu lintas situs Anda. Anda memerlukan data yang cukup untuk melihat pertanyaan yang sama muncul kembali, dan beberapa ratus percakapan sudah cukup untuk tahap awal.

Sebagian besar alat chatbot memungkinkan Anda mengekspor transkrip atau setidaknya menelusurinya. Untuk latihan ini, setiap percakapan memerlukan pertanyaan pengunjung, halaman tempat percakapan dimulai, dan apakah bot berhasil menjawabnya. Chatbot AI Elfsight, misalnya, menyimpan setiap percakapan beserta ringkasannya dan halaman tempat percakapan dimulai, serta menyimpan daftar terpisah berisi pertanyaan yang tidak dapat dijawabnya. Apa pun alat yang Anda gunakan, daftar pertanyaan yang belum terjawab adalah titik awal terbaik, karena daftar tersebut menunjukkan celah yang sudah ada dalam konten Anda.

Sebelum log dimasukkan ke dalam spreadsheet atau ke alat AI untuk pengelompokan, hapus nama, alamat email, nomor telepon, dan nomor pesanan. Anda membutuhkan pertanyaannya, bukan orangnya, dan menjaga data pribadi agar tidak masuk ke berkas analisis Anda akan menghindarkan Anda dari masalah hukum di kemudian hari.

Baca transkripnya, dan anggap ringkasan tersebut paling-paling hanya sebagai jalan pintas. Ringkasan adalah interpretasi percakapan oleh model chatbot itu sendiri, dan sebagian dari kerja model terjadi di dalamnya sebelum menulis satu kata pun, di mana hal itu sulit untuk diperiksa. Transkrip adalah apa yang sebenarnya diketik oleh pengunjung, dan kata-kata persis mereka adalah data kata kunci yang Anda cari.

Cara mengelompokkan pertanyaan chatbot ke dalam topik

Kelompokkan pertanyaan berdasarkan kebutuhan di baliknya, bukan berdasarkan kata-katanya. “Bisakah saya menukarnya dengan ukuran yang lebih besar?”, “Apakah ukuran ini cenderung kecil?”, dan “Ukuran apa yang sebaiknya saya pilih jika saya berada di antara dua ukuran?” adalah tiga cara pengungkapan untuk satu pertanyaan mengenai ukuran, dan ketiganya termasuk dalam satu kelompok.

Untuk setiap kelompok, lacak berapa banyak percakapan yang dicakup, halaman di mana pertanyaan tersebut muncul, apakah bot dapat menjawabnya, dan tahap mana yang sedang dilalui pengunjung. Sebuah lembar kerja sederhana sudah cukup untuk itu.

Kolom “tahap” menentukan tindakan yang harus diambil terhadap suatu kelompok. Pertanyaan pra-pembelian di halaman produk, seperti mengenai ukuran, kompatibilitas, atau isi kemasan, sebenarnya adalah masalah konversi yang menyamar sebagai masalah dukungan. Pertanyaan pasca-pembelian seperti pengembalian barang dan pelacakan adalah beban layanan pelanggan yang dapat dikurangi dengan konten yang baik. Dan ketika pengunjung bertanya “apakah situs ini sah?” atau “siapa sebenarnya yang membuat ini?”, solusinya biasanya adalah halaman “Tentang Kami” yang lebih baik atau ulasan yang terlihat jelas, yang kemungkinan besar tidak akan disarankan oleh alat kata kunci.

Model AI dapat melakukan pengelompokan awal terhadap beberapa ratus pertanyaan dalam hitungan menit. Periksa klasternya secara manual sebelum Anda mempercayai jumlahnya, karena model dapat menggabungkan pertanyaan yang memiliki kata yang sama tetapi maksudnya berbeda.

Cara membandingkan pertanyaan chatbot dengan permintaan pencarian

Ubah setiap kelompok menjadi dua atau tiga kueri bergaya pencarian, seperti yang akan diketik seseorang di Google, lalu jalankan melalui alat kata kunci seperti Keyword Finder dari Ranktracker. “Ukuran saya antara 42 dan 43, mana yang harus saya pilih?” menjadi “ukuran sepatu lari trail”, “sepatu lari trail dengan ukuran di antara”, dan nama merek ditambah “sesuai ukuran”.

Jika kueri tersebut menunjukkan volume pencarian dan halaman hasil pencariannya masih bisa dikalahkan, klaster tersebut merupakan peluang konten: panduan, perbandingan, atau jawaban yang tepat yang dapat peringkat sendiri.

Jika kueri tersebut menunjukkan volume yang sedikit atau tidak ada sama sekali, tetapi kluster tersebut terus muncul dalam obrolan, jawabannya tetap penting. Letakkan jawaban tersebut di halaman tempat pertanyaan diajukan. Hal ini tidak akan mendatangkan lalu lintas baru, tetapi membantu pengunjung yang sudah ada, dan merekalah yang paling dekat dengan pembelian.

Perhatikan juga halaman hasil pencarian. Ketika hasil teratas berupa utas forum dan postingan Reddit, pertanyaan tersebut nyata dan jawaban yang ada sejauh ini masih minim, yang biasanya merupakan kabar baik bagi situs yang lebih kecil. Jika sebuah kluster jarang muncul dalam obrolan dan tidak terlihat dalam pencarian, serahkan saja kepada tim dukungan Anda.

Di mana setiap jawaban harus ditempatkan di situs Anda

Jawaban ditempatkan di tempat pengunjung berada saat mengajukan pertanyaan, kecuali jika pertanyaannya lebih panjang dari satu halaman.

Gunakan kata-kata pengunjung sendiri jika sesuai. Jika orang terus bertanya “apakah ukuran produk ini lebih kecil?”, satu kalimat di halaman produk yang menjawab tepat pertanyaan itu (“Ukuran produk ini sekitar setengah ukuran lebih kecil, jadi kebanyakan orang memesan satu ukuran lebih besar”) membantu pembeli yang menelusuri halaman, memberi chatbot Anda sumber yang jelas saat ada yang bertanya lagi, dan memberi asisten AI kutipan yang bisa digunakan saat mereka mengambil halaman tersebut untuk menjawab pertanyaan yang sama di tempat lain.

Satu perubahan yang perlu diperhatikan: Google berhenti menampilkan hasil kaya FAQ pada 7 Mei 2026. Bagian FAQ tetap layak ditulis untuk pembaca dan chatbot Anda, tetapi bagian tersebut tidak lagi mendapatkan ruang tambahan di hasil pencarian. Itulah satu alasan lagi untuk menempatkan jawaban di tempat pembaca mencarinya, yang seringkali tepat di halaman produk daripada di bagian FAQ terpisah.

Cara mengetahui apakah konten baru tersebut berhasil

Chatbot memberikan sinyal tercepat. Dua hingga empat minggu setelah Anda mempublikasikan jawaban, periksa kembali kluster yang sama. Jika konten tersebut berfungsi dengan baik, percakapan tentang topik tersebut di halaman tersebut akan berkurang, dan bot akan menjawab sisanya berdasarkan teks baru tersebut.

Pencarian membutuhkan waktu lebih lama. Tambahkan kueri dari kluster konten Anda ke alat pelacak peringkat, seperti Rank Tracker dari Ranktracker, dan berikan waktu dua hingga tiga bulan sebelum Anda mengevaluasinya.

Satu hal yang perlu diperhatikan mengenai angka-angka chatbot: berkurangnya pertanyaan juga bisa berarti berkurangnya pengunjung. Bandingkan pangsa suatu klaster dari seluruh percakapan, bukan hanya jumlah mentahnya, sehingga bulan yang sepi tidak terlihat seperti keberhasilan konten.

Rutinitas bulanan untuk riset kata kunci chatbot

Setelah tahap awal selesai, siklus ini seharusnya dapat diselesaikan dalam satu jam per bulan. Ekspor percakapan bulan lalu, perbarui kluster, bandingkan kluster baru dengan data pencarian, alokasikan ke halaman, dan lihat apakah perbaikan bulan lalu memengaruhi angka-angka tersebut.

Ini adalah jenis riset kata kunci yang langka, di mana pengguna meninggalkan pertanyaan lengkapnya, beserta halaman yang mereka kunjungi saat mengajukan pertanyaan tersebut.