Wprowadzenie

Specjalistka ds. SEO po raz pierwszy otwiera dziennik rozmów chatbota klienta. Spodziewa się chaosu. Zamiast tego otrzymuje listę.

Najczęściej zadawane pytanie w zeszłym miesiącu, zadane 38 razy, brzmiało: „Czy wysyłacie do Irlandii?”. Drugie miejsce zajęło pytanie: „Czy koszula z lnu jest mała?”. Trzecie miejsce zajęła uprzejma odmiana pytania „Gdzie jest moje zamówienie?”, zadana na jedenaście różnych sposobów.

Żadne z tych pytań nie pojawiło się w jej analizie słów kluczowych. Większość z nich wykazuje zerową liczbę wyszukiwań we wszystkich narzędziach, za które płaci.

Tak właśnie wygląda analiza danych z chatbota jako źródło informacji dla SEO. Narzędzia do analizy słów kluczowych szacują, czego ludzie mogą szukać. Log rozmów rejestruje to, o co faktycznie pytali, własnymi słowami, w momencie podejmowania decyzji o zakupie.

Narzędzia do wyszukiwania słów kluczowych pokazują liczbę wyszukiwań. Logi czatów pokazują pytania.

Nie chcemy tutaj twierdzić, że narzędzia do analizy słów kluczowych są błędne. Bardzo dobrze radzą sobie z zadaniem, do którego zostały stworzone. Po prostu to zadanie ma pewne ograniczenia.

Czego brakuje narzędziom do analizy słów kluczowych

Narzędzia do analizy słów kluczowych modelują popyt na podstawie danych z wyszukiwarek i robią to dobrze na dużą skalę. Gdy fraza jest zbyt konkretna, zbyt nowa lub sformułowana w zbyt nietypowy sposób, spada poniżej progu i pojawia się jako zero lub w ogóle nie jest uwzględniona.

Właśnie tam kryje się wiele pytań dotyczących zakupów. „Czy wysyłacie do Irlandii?” nie jest zapytaniem, które większość ludzi wpisuje w Google. Jest to pytanie, które zadają bezpośrednio w sklepie, gdy produkt już im się spodobał.

Zatem typowe poszukiwanie słów kluczowych z długiego ogona ma swoją słabą stronę. Najdłuższy ogon w ogóle nigdy nie trafia do wyszukiwarki. Trafia prosto do okienka czatu, prywatnych wiadomości na Instagramie i skrzynki odbiorczej działu obsługi klienta.

Dlaczego pytania klientów ujawniają intencje użytkowników

Zapytanie wyszukiwania to domysł co do intencji. Pytanie w oknie czatu to sama intencja, przy nadal otwartej stronie produktu.

Kiedy ktoś pyta, czy kurtka jest wodoodporna, nie szuka informacji o kurtkach w ogóle. Jest o krok od zakupu tej konkretnej kurtki. Większość dyskusji na temat intencji wyszukiwania traktuje ten etap jako coś, co należy wywnioskować z wyników wyszukiwania (SERP). Tutaj można to po prostu odczytać.

To sprawia, że logi czatu są jednym z najczystszych źródeł informacji o intencjach, jakie zespół SEO może uzyskać, a jednocześnie jednym z najmniej wykorzystywanych.

Co faktycznie wynika z analizy chatbotów

Otwórz log rozmów dowolnego sklepu, który korzysta z chatbota od miesiąca, a od razu rzucą się w oczy trzy rzeczy.

Pytania, które zadają ludzie, używając własnych słów

Klienci nie piszą tak jak specjaliści od marketingu. Piszą „czy pasuje do 13-calowego laptopa”, a nie „kompatybilne rozmiary laptopów”. Pytają „czy jest bezpieczny dla kotów”, a nie „materiały przyjazne dla zwierząt”.

Te pytania klientów stanowią surowiec dla wyszukiwania konwersacyjnego. Sformułowania, których ludzie używają w rozmowie z chatbotem, są bardzo zbliżone do tych, których używają w rozmowach z asystentami głosowymi i narzędziami wyszukiwania opartymi na sztucznej inteligencji, dlatego warto je zachować, zamiast je porządkować.

Pytania, na które nikt nie odpowiedział

To jest właśnie ta przydatna część. Każde pytanie, na które chatbot nie potrafił odpowiedzieć, stanowi lukę w witrynie, a nie w samym botcie. Chatbot oparty na sztucznej inteligencji, który udziela odpowiedzi na podstawie stron Twojego sklepu, może być tylko tak dobry, jak te strony, więc jego niepowodzenia wskazują bezpośrednio na to, czego brakuje.

Jeśli dwanaście osób zapytało o dostawę do Irlandii, a bot nie miał nic do powiedzenia, oznacza to, że sklep nie posiada przejrzystej strony poświęconej dostawom do Irlandii. Jest to analiza luk w treści, której nie musiałeś tworzyć ręcznie.

Strony, na które udzielono odpowiedzi, i te, na które nie udzielono

Kiedy chatbot podaje stronę, z której czerpie każdą odpowiedź, dowiadujesz się również, które strony naprawdę spełniają swoją rolę. Przewodnik po rozmiarach, który odpowiada na czterdzieści pytań tygodniowo, zasługuje na swoje miejsce. Strona dotycząca zwrotów, która nigdy nie jest przywoływana, może być niejasna, schowana lub po prostu nie odpowiadać potrzebom użytkowników.

Dobre narzędzia analityczne dla chatbotów pokazują wszystkie trzy elementy: pytania, braki w odpowiedziach oraz źródła. Jeśli Twoje narzędzie pokazuje jedynie liczbę rozmów, masz do czynienia z wskaźnikiem próżności.

Kiedy zmieniają się pytania

Lista nie jest statyczna. Premiera nowego produktu, wyprzedaż lub post twórcy mogą zmienić to, o co pytają ludzie w ciągu jednego dnia. Nagła fala pytań typu „czy to jest znowu dostępne” mówi Ci coś, czego miesięczny raport słów kluczowych nigdy nie powie.

Właśnie w tym miejscu analityka chatbotów zasługuje na miejsce obok monitorowania pozycji w wynikach wyszukiwania. Pozycje w wynikach wyszukiwania pokazują, jak bardzo jesteś widoczny. Dziennik rozmów pokazuje, czego nadal potrzebowali dowiedzieć się ludzie, którzy Cię znaleźli.

Przekształcanie logów czatu w badania słów kluczowych dla e-commerce

To właśnie ten etap pozwala przekształcić interesujący dziennik rozmów w praktyczną listę słów kluczowych. Zajmuje to jedno popołudnie.

Krok 1: Wyeksportuj rozmowy z całego miesiąca

Pobierz wszystkie rozmowy z ostatnich 30 dni ze wszystkich kanałów, na których działa bot. Sam czat na stronie internetowej nie da pełnego obrazu, ponieważ wiele pytań przedzakupowych przychodzi przez Instagram i WhatsApp.

Nie oczyszczaj ich jeszcze. Błędy ortograficzne i dziwne sformułowania stanowią część wartości, ponieważ pokazują, jak ludzie mówią, gdy nikt niczego nie optymalizuje.

Krok 2: Pogrupuj pytania według intencji użytkownika

Podziel je na kategorie: dostawa, rozmiary, zwroty, stan magazynowy, szczegóły produktu i zaufanie. Na tym etapie zignoruj sformułowania i skup się na tym, czego dana osoba próbowała się dowiedzieć.

Krok 3: Przeanalizuj słowa kluczowe za pomocą narzędzia do analizy słów kluczowych

Teraz sprawdź każdą kategorię za pomocą swojego zwykłego narzędzia do analizy słów kluczowych. Niektóre pytania będą idealnie pasować do terminów o dużej liczbie wyszukiwań. Inne nie wyświetlą żadnych wyników.

Zachowaj obie grupy. Te z liczbą wyszukiwań to szanse na pozycjonowanie. Te bez – to szanse na konwersję, a zazwyczaj są to pytania stojące między odwiedzającym a sprzedażą. Większość narzędzi pomaga znaleźć słowa kluczowe. Ten krok pomaga znaleźć te, których faktycznie używają klienci.

Krok 4: Przypisz każde pytanie do strony

Dla każdego pytania zapisz stronę, która powinna na nie odpowiedzieć. Jeśli taka istnieje, sprawdź, czy rzeczywiście zawiera odpowiedź. Jeśli nie, znalazłeś stronę, którą należy stworzyć.

Bądź tu surowy. Strona, na której w jednym wierszu długiego regulaminu wspomniano o dostawie do Irlandii, nie stanowi odpowiedzi. Jeśli chatbot nie mógł jej znaleźć, to klient przeglądający stronę na telefonie również jej nie znajdzie.

Krok 5: Stwórz treści odpowiadające na pytania, na które nie ma strony

Zacznij od najczęściej zadawanych pytań, na które nie ma odpowiedzi, ponieważ są one zarówno najłatwiejszym sposobem na poprawę sytuacji, jak i najwyraźniejszym dowodem na to, że czegoś brakuje. Krótka, konkretna strona poświęcona dostawom do Irlandii przyniesie temu sklepowi więcej korzyści niż kolejny ogólny przewodnik po koszulach lnianych.

To jest analiza słów kluczowych w e-commerce przeprowadzana „od końca”. Zamiast zaczynać od liczby wyszukiwań i liczyć na konwersję, zaczynasz od pytań, które już zadawali kupujący, i sprawdzasz, które z nich mają również dużą liczbę wyszukiwań.

Analiza luk w treści oparta na prawdziwych rozmowach

Klasyczna analiza luk w treści porównuje Twoje strony z rankingami konkurencji. Ta wersja porównuje Twoje strony z opiniami Twoich własnych klientów.

Brak odpowiedzi oznacza brak treści

Jeśli chatbot nie był w stanie odpowiedzieć na pytanie, oznacza to, że informacja ta albo nie występuje na stronie, albo jest sformułowana tak niejasno, że nie można z niej skorzystać. Tak czy inaczej, ta strona wymaga poprawek.

Odpowiedziane, ale powtarzające się oznacza, że nie da się ich znaleźć

Na niektóre pytania za każdym razem udzielana jest poprawna odpowiedź, a mimo to wciąż się pojawiają. Zazwyczaj oznacza to, że odpowiedź istnieje, ale użytkownicy nie potrafią jej samodzielnie znaleźć. Rozwiązaniem jest tutaj linkowanie wewnętrzne, nawigacja lub jaśniejszy nagłówek, a nie nowa treść.

Jak będzie wyglądało SEO stron z FAQ po 2023 roku

W sierpniu 2023 roku Google ogłosiło, że rozszerzone wyniki wyszukiwania z sekcją FAQ będą wyświetlane wyłącznie dla znanych, autorytatywnych stron rządowych i poświęconych zdrowiu. Dla większości sklepów fragment z sekcją FAQ w wynikach wyszukiwania zniknie.

To zmienia cel strony z często zadawanymi pytaniami. Nie chodzi już o uzyskanie rozszerzonego wyniku. Chodzi o udzielanie odpowiedzi na pytania, które ludzie naprawdę zadają, w sposób na tyle jasny, aby mogli z nich skorzystać zarówno użytkownicy wyszukiwarki, jak i Twój chatbot. Logi czatu wskazują, jakie to są pytania.

Czego nie dowiesz się z analizy chatbota

Łatwo byłoby to wyolbrzymiać, więc tego nie zrobimy.

Widzi tylko osoby, które zadały pytania

Log czatu to próba odwiedzających, którzy byli na tyle zaangażowani, że wpisali pytanie. Ci, którzy wyszli bez zadawania pytań, są niewidoczni. Ta grupa jest zazwyczaj większa, więc traktuj log jako silny sygnał o tym, czego brakuje, a nie jako pełny obraz popytu.

Nie zastępuje on danych o liczbie wyszukiwań

Pytanie zadane 38 razy w oknie czatu wskazuje, że jest ono istotne dla kupujących. Nie mówi jednak, ile osób szuka tego hasła w Google. Do tego nadal potrzebne jest narzędzie do analizy słów kluczowych, a te dwie liczby odpowiadają na różne pytania.

Jego wartość zależy od uczciwości bota

Jeśli chatbot zgaduje zamiast przyznać, że nie wie, jego statystyki ukryją luki, których szukasz. Pewna siebie błędna odpowiedź wygląda w logu jak sukces. To kolejny powód, by wybrać bota, który odmawia odpowiedzi, gdy nie ma jej w twoich materiałach.

Sformułowania nadal jednak pomagają. Nawet niewielka próbka prawdziwego języka wyszukiwania konwersacyjnego jest bardziej przydatna niż lista zwrotów, których nikt nigdy nie wypowiedział na głos.

Jak to wpisuje się w strategię SEO dla e-commerce

Żadna z tych rzeczy nie zastępuje pozostałej części pracy. Sprawia jednak, że pozostała część pracy jest lepiej ukierunkowana.

Słowa kluczowe z długiego ogona dla SEO, poparte dowodem popytu

Typowym problemem związanym z targetowaniem długiego ogona jest to, że stawiasz na małe liczby. Logi czatów eliminują część tych domysłów, ponieważ wiesz, że prawdziwi klienci zadali to pytanie, zanim napisałeś choćby jedno słowo.

Wskazówki dotyczące SEO w e-commerce, które zaczynają się od skrzynki odbiorczej

Większość porad dotyczących SEO zaczyna się od wyników wyszukiwania (SERP). My dodalibyśmy jedną, która zaczyna się od skrzynki odbiorczej: przeczytaj pytania, zanim zaplanujesz kalendarz treści.

To również pozwala zachować uczciwość w szeroko zakrojonych działaniach SEO w e-commerce. Jeśli tworzone przez Ciebie strony nie odpowiadają na pytania zadawane przez klientów, pozycje w wynikach wyszukiwania ich nie uratują.

Jak Agentency radzi sobie z analizą danych z chatbotów

Tworzymy takie rozwiązania, więc oto, co pokazują nasze własne dane analityczne dotyczące chatbotów.

Widok rozmów pokazuje rzeczywiste pytania

Widok rozmóww Agentencypokazuje pytania, które ludzie faktycznie zadają, które z nich pozostały bez odpowiedzi oraz gdzie brakująca strona kosztuje Cię utratę sprzedaży. Ta ostatnia część to lista luk w treści, generowana na podstawie danych od prawdziwych klientów, a nie na podstawie porównania z konkurencją. Jest to raport, który jako pierwszy przekazalibyśmy zespołowi SEO.

Każda odpowiedź wskazuje swoje źródło

Agent udziela odpowiedzi na podstawie Twojego katalogu, przewodników po rozmiarach, zasad wysyłki i polityki zwrotów, a każda odpowiedź zawiera informację o źródle, z którego pochodzi. Dzięki temu możesz sprawdzić, które strony są najczęściej odwiedzane, a które nigdy nie są wykorzystywane.

Jedna baza wiedzy dla wszystkich kanałów

Ten sam agent odpowiada w Twoim sklepie internetowym, na WhatsAppie, w prywatnych wiadomościach na Instagramie i w Messengerze, korzystając z jednej bazy wiedzy. Pytania z każdego kanału trafiają w to samo miejsce, zamiast być rozdzielone między skrzynki odbiorcze, których nikt nie porównuje. Odpowiada również w języku klienta, więc log pokazuje również, z jakich rynków pochodzą pytania.

Prośby o uzupełnienie zapasów stają się danymi o popycie

Gdy klient chce otrzymywać powiadomienia o ponownym pojawieniu się produktu w sprzedaży, formularz wyświetlany przed rozpoczęciem czatu zbiera jego adres e-mail lub numer telefonu i dodaje go do listy klientów. Dla zespołu zajmującego się SEO duża liczba próśb o ponowne uzupełnienie zapasów jednego produktu stanowi wyraźny sygnał tego, czego ludzie szukają.

Przekazywanie wyjątków dotyczących zwrotów wraz z kontekstem

Wszelkie sprawy wymagające interwencji człowieka, takie jak wyjątki dotyczące zwrotów, są eskalowane wraz z transkrypcją rozmowy, numerem referencyjnym zamówienia oraz danymi klienta. Chatbot nie zgaduje, co zapewnia również rzetelność danych analitycznych.

Często zadawane pytania

Jak znaleźć długie frazy kluczowe

Zacznij od narzędzia do wyszukiwania słów kluczowych i filtruj dłuższe, konkretne frazy o niższym poziomie trudności. Następnie dodaj pytania, które klienci zadają Twojemu chatbotowi i zespołowi obsługi klienta. Często mają one niewielką liczbę wyszukiwań, ale pochodzą od osób, które są bliskie dokonania zakupu.

Czym jest analiza luk w treści?

Jest to proces wyszukiwania tematów, których potrzebują Twoi odbiorcy, a które nie są dobrze omówione na Twojej stronie. Zazwyczaj polega on na porównaniu Twoich stron z rankingami konkurencji, ale można je również porównać z pytaniami zadawanymi przez Twoich klientów.

Jak przeprowadzić analizę słów kluczowych dla e-commerce

Zbadaj terminy związane z kategoriami i produktami w narzędziu do analizy słów kluczowych, a następnie porównaj je z tym, o co faktycznie pytają klienci na Twojej stronie i w skrzynce odbiorczej. Nadaj priorytet terminom, które mają dużą liczbę wyszukiwań i jednocześnie odpowiadają temu, o co faktycznie pytają klienci.

Jak wykorzystać długie frazy kluczowe

Każdemu ważnemu słowu kluczowemu z długiego ogona poświęć stronę lub wyraźną sekcję, która bezpośrednio odpowiada na dane zapytanie. W nagłówkach, tam gdzie brzmi to naturalnie, używaj sformułowań klientów i umieszczaj linki do tej odpowiedzi na stronach produktów, na których pojawia się dane pytanie.

O co w tym wszystkim chodzi

Narzędzia do analizy słów kluczowych pokazują, czego ludzie mogą szukać. Analiza chatbotów pokazuje, o co pytali, gdy byli już na Twojej stronie.

Najlepsza lista słów kluczowych wykorzystuje oba źródła. Zacznij od pytań w logu, sprawdź, które z nich mają dużą liczbę wyszukiwań, i stwórz strony, których jeszcze nikt nie napisał.

To zaskakująco prosty sposób na znalezienie kolejnego tematu, o którym warto napisać. Klienci już ci to powiedzieli. Wystarczy tylko przeczytać log.

Zanim więc odbędzie się kolejne spotkanie dotyczące planowania treści, otwórz statystyki chatbota i przejrzyj rozmowy z ostatniego tygodnia. To najtańsze badanie, jakie przeprowadzisz w całym kwartale, i prawdopodobnie najbardziej rzetelne.

Agentency to narzędzie do tworzenia chatbotów opartych na sztucznej inteligencji, przeznaczone do obsługi klienta i sprzedaży. Firmy szkolą agenta AI Agentency na podstawie własnej strony internetowej, dokumentów i katalogu produktów, a on odpowiada na pytania klientów, podając źródło informacji. Gdy nie ma odpowiedzi, odmawia i przekazuje sprawę osobie z pełnym zapisem rozmowy. Jeden agent obsługuje stronę internetową, WhatsApp, Instagram, Messenger, Telegram, Slack i ponad 10 kanałów w języku klienta, dla branży e-commerce, nieruchomości, restauracji i zespołów wsparcia.