Jak wykorzystać rozmowy z chatbotami opartymi na sztucznej inteligencji do analizy słów kluczowych

Wprowadzenie

Narzędzia do analizy słów kluczowych dobrze pokazują, co ludzie wpisują w wyszukiwarce Google. Nie są jednak w stanie pokazać, czego Twoi użytkownicy nadal chcieli się dowiedzieć po wejściu na Twoją stronę i nie znaleźli tej informacji.

Jeśli Twoja strona posiada chatbota opartego na sztucznej inteligencji, ta druga lista już istnieje. Wiele z tych rozmów to pytania zadawane przez odwiedzających pełnymi zdaniami i w odpowiednim kontekście, na które Twoja strona nie udzieliła odpowiedzi. Niektóre z tych pytań mają odpowiednią liczbę wyszukiwań. Wiele z nich w ogóle nie pojawia się w żadnym narzędziu do analizy słów kluczowych, a mimo to mogą być powodem, dla którego ktoś opuszcza stronę produktu bez dokonania zakupu.

Ten artykuł obejmuje cały cykl – od pozyskania rozmów z chatbota po sprawdzenie, czy treści, które na ich podstawie stworzyłeś, spełniły swoje zadanie. Przykłady pochodzą z branży e-commerce, ale metoda ta działa w ten sam sposób w przypadku witryn SaaS, firm usługowych lub wydawców posiadających chatbota na swoich stronach.

Dlaczego pytania zadawane chatbotowi różnią się od zapytań wyszukiwarkowych

Zapytanie wyszukiwania to skondensowane pytanie. Osoba, która chce wiedzieć, czy może wymienić buty, w których już chodziła, wpisuje „zwrot noszonych butów” i liczy, że Google uzupełni resztę. Rozmawiając z chatbotem na Twojej stronie, ta sama osoba pisze całość: „Kupiłam je dwa tygodnie temu i założyłam raz w domu, czy nadal mogę je wymienić na pół rozmiaru większe?”.

Ta dłuższa wersja zawiera informacje, których narzędzie do analizy słów kluczowych nie jest w stanie dostarczyć. Wymienia ona produkt, sytuację, obawy oraz oczekiwany przez użytkownika wynik. Ma to również miejsce na konkretnej stronie, a chatbot, który rejestruje miejsce rozpoczęcia rozmowy, wskazuje, na której stronie nie udzielono odpowiedzi na dane pytanie.

Wiele z tych długich pytań wyświetli zerową liczbę wyszukiwań w narzędziu do analizy słów kluczowych, co mówi mniej o popycie, niż mogłoby się wydawać. Google podało, że 15% wyszukiwań, które odnotowuje każdego dnia, jest całkowicie nowych, więc duża część rzeczywistych pytań jest zbyt szczegółowa lub zbyt aktualna, by jakiekolwiek szacunki dotyczące liczby wyszukiwań mogły je uchwycić. Twój dziennik chatbota i tak je rejestruje, ponieważ zapisuje to, o co pytali ludzie, zamiast szacować, jak często coś wyszukują.

Jak wyeksportować i uporządkować rozmowy z chatbota

Zacznij od rozmów z okresu od jednego do trzech miesięcy, w zależności od ruchu na stronie. Potrzebujesz wystarczającej ilości danych, aby dostrzec powtarzające się pytania, a kilkaset rozmów w zupełności wystarczy na pierwszy etap.

Większość narzędzi do obsługi chatbotów pozwala na eksportowanie transkrypcji lub przynajmniej przeglądanie ich. W tym ćwiczeniu każda rozmowa powinna zawierać pytanie użytkownika, stronę, na której się rozpoczęła, oraz informację, czy bot zdołał udzielić odpowiedzi. Na przykład chatbot oparty na sztucznej inteligencji firmy Elfsight zapisuje każdą rozmowę wraz z podsumowaniem i stroną, na której się rozpoczęła, a także prowadzi oddzielną listę pytań, na które nie był w stanie odpowiedzieć. Niezależnie od tego, jakiego narzędzia używasz, lista pytań bez odpowiedzi jest najlepszym punktem wyjścia, ponieważ stanowi wykaz luk, które już występują w Twoich treściach.

Zanim logi trafią do arkusza kalkulacyjnego lub do narzędzia AI w celu pogrupowania, usuń z nich imiona i nazwiska, adresy e-mail, numery telefonów oraz numery zamówień. Potrzebujesz pytań, a nie osób, a wyeliminowanie danych osobowych z plików analitycznych pozwoli uniknąć późniejszych rozmów z zespołem prawnym.

Przeczytaj transkrypcje, a streszczenia traktuj co najwyżej jako skrót. Streszczenie to interpretacja rozmowy przez sam model chatbota, a część pracy modelu odbywa się wewnątrz niego, zanim napisze on choćby jedno słowo – co trudno zweryfikować. Transkrypcja zawiera to, co faktycznie wpisał użytkownik, a jego dokładne słowa stanowią dane dotyczące słów kluczowych, których szukasz.

Jak pogrupować pytania do chatbota według tematów

Grupuj pytania według potrzeby, która za nimi stoi, a nie według sformułowania. „Czy mogę wymienić na większy rozmiar?”, „Czy te buty są małe?” oraz „Jaki rozmiar powinienem wybrać, jeśli jestem pomiędzy rozmiarami?” to trzy sformułowania jednego pytania dotyczącego rozmiaru i należą one do jednej grupy.

Dla każdej grupy śledź, ile rozmów obejmuje, na jakich stronach się pojawia, czy bot mógł na nią odpowiedzieć oraz na jakim etapie znajduje się użytkownik. Wystarczy prosty arkusz.

Kolumna „etap” decyduje o tym, co należy zrobić z daną grupą. Pytanie przed zakupem na stronie produktu, dotyczące rozmiaru, kompatybilności lub zawartości opakowania, to problem z konwersją przebrany za sprawę do obsługi klienta. Pytania po zakupie, takie jak zwroty i śledzenie przesyłek, to obciążenie dla obsługi klienta, które można zmniejszyć dzięki dobrej treści. A kiedy użytkownicy pytają „czy ta strona jest wiarygodna?” lub „kto właściwie to produkuje?”, rozwiązaniem jest zazwyczaj lepsza strona „O nas” lub widoczne recenzje, czego narzędzie do analizy słów kluczowych raczej nie zasugeruje.

Model AI może w ciągu kilku minut wykonać wstępne grupowanie kilkuset pytań. Przed zaufaniem wynikom należy ręcznie sprawdzić klastry, ponieważ model może łączyć pytania, które mają wspólne słowa, ale różnią się intencją.

Jak porównać pytania z chatbota z zapotrzebowaniem w wyszukiwarce

Przekształć każdy klaster w dwa lub trzy zapytania w stylu wyszukiwania, tak jak ktoś wpisałby je w Google, i przeanalizuj je za pomocą narzędzia do wyszukiwania słów kluczowych, takiego jak Keyword Finder firmy Ranktracker. „Mam rozmiar między 42 a 43, który wybrać?” zamienia się w „rozmiary butów do biegania w terenie”, „buty do biegania w terenie między rozmiarami” oraz nazwę marki wraz z frazą „rozmiar zgodny z tabelą”.

Jeśli zapytania wykazują liczbę wyszukiwań, a strona wyników jest do pokonania, klaster stanowi okazję do stworzenia treści: przewodnika, porównania lub właściwej odpowiedzi, która może samodzielnie uzyskać wysoką pozycję w wynikach wyszukiwania.

Jeśli zapytania wykazują niewielką liczbę wyszukiwań lub nie wykazują jej wcale, ale klaster wciąż pojawia się na czacie, odpowiedź nadal ma znaczenie. Umieść ją na stronie, na której zadano pytanie. Nie przyciągnie to nowego ruchu, ale pomoże odwiedzającym, których już masz, a to właśnie oni są najbliżsi dokonania zakupu.

Przyjrzyj się również stronie wyników. Gdy na szczycie listy wyników znajdują się wątki na forach i posty na Reddicie, pytanie jest autentyczne, a dotychczasowe odpowiedzi są skąpe, co zazwyczaj stanowi dobrą wiadomość dla mniejszych witryn. Jeśli dany klaster rzadko pojawia się na czacie i jest niewidoczny w wynikach wyszukiwania, pozostaw go zespołowi obsługi klienta.

Gdzie na stronie powinna znaleźć się każda odpowiedź

Odpowiedź powinna znaleźć się tam, gdzie był użytkownik w momencie zadawania pytania, chyba że pytanie obejmuje więcej niż jedną stronę.

W miarę możliwości wykorzystuj własne słowa odwiedzającego. Jeśli ludzie ciągle pytają „czy te buty są małe?”, zdanie na stronie produktu, które dokładnie na to odpowiada („Te buty są o około pół rozmiaru mniejsze, więc większość osób zamawia o jeden rozmiar większe”), pomaga kupującym przeglądającym stronę, daje Twojemu chatbotowi jasne źródło informacji, gdy następnym razem ktoś o to zapyta, a także zapewnia asystentom AI coś, co można zacytować, gdy pobierają stronę, aby odpowiedzieć na to samo pytanie gdzie indziej.

Jedna zmiana, którą należy uwzględnić w planach: 7 maja 2026 r. Google przestało wyświetlać rozszerzone wyniki wyszukiwania z sekcją FAQ. Sekcje FAQ nadal warto tworzyć zarówno dla czytelników, jak i dla Twojego chatbota, ale nie zapewniają one już dodatkowej przestrzeni w wynikach wyszukiwania. To kolejny powód, by umieszczać odpowiedzi tam, gdzie czytelnik ich szuka, a często jest to właśnie strona produktu, a nie osobna sekcja FAQ.

Jak sprawdzić, czy nowa treść zadziałała

Najszybszy sygnał dostarcza chatbot. Dwa do czterech tygodni po opublikowaniu odpowiedzi sprawdź ponownie tę samą grupę treści. Jeśli treść spełnia swoje zadanie, na tej stronie rozpocznie się mniej rozmów na ten temat, a bot odpowie na pozostałe pytania, korzystając z nowego tekstu.

Wyszukiwanie zajmuje więcej czasu. Dodaj zapytania z klastrów treści do narzędzia do śledzenia pozycji, takiego jak Rank Tracker firmy Ranktracker, i poczekaj dwa do trzech miesięcy, zanim je ocenisz.

Jedno zastrzeżenie dotyczące danych z chatbota: mniejsza liczba pytań może również oznaczać mniejszą liczbę odwiedzających. Porównaj udział klastra w ogólnej liczbie rozmów, a nie tylko jego surową liczbę, aby spokojny miesiąc nie wyglądał na sukces treści.

Miesięczna rutyna badania słów kluczowych dla chatbota

Po zakończeniu pierwszego etapu cykl ten powinien zająć około godziny miesięcznie. Wyeksportuj rozmowy z poprzedniego miesiąca, zaktualizuj klastry, porównaj nowe z danymi wyszukiwania, przypisz je do stron i sprawdź, czy poprawki z poprzedniego miesiąca wpłynęły na wyniki.

Jest to rzadki rodzaj badania słów kluczowych, w którym osoba wyszukująca pozostawia po sobie pełne pytanie wraz ze stroną, na której się znajdowała w momencie jego zadania.