چگونه می‌توان با تحلیل داده های رفتاری کاربران یا behavioral data، عملکرد جستجو را بهبود بخشید؟ در ادامه مقاله، با سه سطح از ابزارهای تشخیصی و تحلیل داده رفتاری آشنا خواهید شد و خواهید آموخت که چگونه از این ابزارها برای بهینه‌سازی کامل مسیر جستجو، بهره ببرید.
چرا تحلیل داده های رفتاری کاربران اهمیت دارد؟
الگوی جستجو به طور قابل‌توجهی دستخوش تغییر شده است. این تغییر نه‌تنها برای نحوه جستجو بلکه در رفتار کاربران نیز مشاهده می‌شود و همین امر اهمیت تحلیل رفتار کاربران سایت را نشان می دهد. ظهور فناوری‌هایی نظیر AI overviews، کاروسل‌های محصولات ارگانیک و سایر ویژگی‌های نوین که در ۱۲ ماه گذشته بر جستجوهای اطلاعاتی و تراکنشی تأثیر گذاشته‌اند، نمونه‌ای از این تحولات هستند.
در حال حاضر، کاربران به گونه‌ای جستجو می‌کنند که بیشتر جنبه محاوره‌ای دارد و مسیر جستجوی آنها از کانال‌های متعددی مانند شبکه‌های اجتماعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) عبور می‌کند. براساس پیش‌بینی وب‌سایت Gartner.com، انتظار می‌رود تا سال ۲۰۲۶، حجم جستجو در موتورهای جستجوی سنتی ۲۵٪ کاهش یابد و سهم بازار جستجو به چت‌بات‌های هوش مصنوعی و دیگر عوامل مجازی واگذار شود. بنابراین تحلیل داده های رفتاری کاربران یا behavioral data اهمیت بالایی دارد.
جستجو دیگر یک مسیر خطی نیست
در حال حاضر، سئو بر اساس مسیرهایی ارزیابی می‌شود که دیگر ماهیت خطی ندارند و به طور کامل توسط کاربران هدایت می‌شوند. در گذشته، متخصصان سئو از پرداختن به رفتار کاربر اجتناب می‌کردند و آن را به تیم‌های تجربه کاربری (UX) واگذار می‌نمودند زیرا این موضوع به طور رسمی در بین فاکتورهای رتبه‌بندی قرار نداشت. با این‌حال، اطلاعات جدیدی که از افشای اسناد گوگل به دست آمده، نشان می‌دهد فعالیت کاربران در رتبه‌بندی تأثیرگذار است و تشخیص دقیق نیت کاربر برای ارزیابی کلی وب‌سایت اهمیت ویژه‌ای دارد.
بنابراین، اکنون زمان آن فرا رسیده است که پذیرفته شود بهینه سازی تجربه جستجو تنها به جذب کلیک ختم نخواهد شد بلکه کل مسیر جستجو را در بر می‌گیرد. این رویکرد جدید به “SXO” معروف است که تلاقی سئو (SEO)، تجربه کاربری (UX) و بهینه‌سازی نرخ تبدیل (CRO) را شامل می‌شود. نقطه مشترک تمام حوزه‌ها در این است که کاربر، دریافت کننده نهایی تمام اقدامات بهینه‌سازی می باشد.
تصویر(۱)
به همین دلیل شاید بتوان گفت سئویی که پیش‌تر شناخته می‌شد، دیگر کارآمد نیست اما آینده جستجو در گرو تحلیل داده های رفتاری کاربران و پیش‌بینی رفتار آن ها و بهینه‌سازی متناسب با آن است.
هنگام بررسی و تحلیل داده های رفتاری کاربران، باید در نظر داشت آنها انسان‌هایی هستند که به طور مداوم تصمیم می‌گیرند و اغلب تحت تأثیر سوگیری‌های شناختی قرار می‌گیرند. آشنایی با این سوگیری‌ها برای هر فردی که در حوزه بازاریابی فعالیت می‌کند، ضروری است. با این‌حال، برای درک و تأثیرگذاری بر رفتار کاربران، تسلط بر دو بُعد اصلی اهمیت دارد:
- جلب توجه: به منظور تمایز در میان انبوهی از گزینه‌ها.
- ایجاد ارتباط: جهت ترغیب کاربران به بازگشت مجدد.
البته این امر زمانی موثر خواهد بود که محتوای ارائه‌شده، با نیاز جستجوی کاربران مرتبط باشد. به همین دلیل، ضروری است تا به جای اتکا بر معیارهای سنتی سئو، معیارهای جدیدی که تمام تجربه جستجو و نقاط تماس مختلف را در بر دارند نیز مورد توجه قرار گیرند. این معیارها شامل داده های رفتاری (behavioral data) هستند که می‌توانند در تحلیل دقیق‌تر مسیر جستجو موثر واقع شوند.
تحلیل داده های رفتاری کاربران همانند یک پزشک
نگاه کردن به داده های رفتاری برای تدوین استراتژی جستجو، مانند کاری است که یک دکتر هنگام معاینه بیمار انجام می‌دهد:
- به شکایات و علائم گوش می‌کند.
- داده‌ها را تحلیل می‌نماید تا علت اصلی را تشخیص دهد.
- یک درمان تجویز می‌نماید.
تحلیل علائم و داده های رفتاری
علائم، راحت‌ترین نقطه برای شروع می باشند، چون نسبتا راحت تشخیص داده می‌شوند و از نظر کسب‌وکار معمولاً دردسرساز هستند؛ به همین دلیل، بیشترین توجه کاربران را جلب می‌کنند و به شما اعلام می‌شوند.
این علائم ممکن است شامل کاهش ترافیک، کلیک‌های سایت، نمایش‌ها (Impressions) یا حجم متوسط سفارش‌ها و نرخ تبدیل باشند. این موارد معمولاً فقط نشانه‌های بیرونی از یک مشکل درونی هستند، پس باید عمیق‌تر بررسی کنید.
تشخیص علت ریشه‌ای
وقتی به مرحله تشخیص علت ریشه‌ای می‌رسید، چندین ابزار تشخیصی در اختیار دارید که با سه سطح مختلف از داده‌ها دسته‌بندی می‌شوند: داده های رفتاری پایه، داده‌های سطح بعدی (Next level data) و داده‌های پیش‌بینی‌کننده
۱. داده های رفتاری پایه
داده های رفتاری از ابزارهایی جمع آوری می شوند که نیازی به تایید یا تنظیمات پیچیده ندارند. یکی از آنها Google Search Console (GSC) است که وقتی به نرخ کلیک (CTR) هم از دید برند و هم بدون برند نگاه می‌کنید، می‌تواند عدم تطابق نیت کاربر را نشان دهد.
بیشتر داده‌های این دسته، کیفی هستند و کمک می‌کنند نقاط مشترک نارضایتی کاربران را هم در مسیر قبل و بعد از خرید شناسایی نمایید. از جمله این داده ها، نظرسنجی‌ها، لاگ‌های تجربه مشتری (CX logs)، ذکر نام برند در شبکه‌های اجتماعی و بررسی نظرات کاربران هستند. در نتیجه حتماً با تیم‌های مختلف همکاری کرده تا به سوالاتی که کاربران از شما دارند دسترسی پیدا کنید.
تصویر(۲)
۲. داده‌های سطح بعدی (Next level data)
داده‌های سطح بعدی عمدتاً کمی هستند و از ابزارهایی مانند تجزیه و تحلیل وب و نقشه‌های حرارتی (Heatmaps) به دست می‌آیند که نیاز به تنظیم ردیابی دارند. این ابزارها رفتار کاربرانی را ثبت می‌نمایند که ممکن است به طور مستقیم نارضایتی خود را بیان نکنند، بنابراین باید تا حدی از تحلیل و استنباط استفاده نمود.
در تجزیه و تحلیل وب، می‌توانید به داده‌هایی مثل زمان تعامل، تعداد سشن های درگیر (Engaged Sessions)، نرخ پرش (Bounce Rate) و نقاط رها کردن (Abandonment Points) توجه کنید.
ابزارهای نقشه حرارتی می‌توانند این اطلاعات را با داده رفتاری تحلیلی ترکیب کرده و نه‌تنها بخش‌هایی که به آنها توجه نمی شود بلکه عناصری که درست کار نمی‌کنند را نیز نشان دهند.
به طور کلی، در حالی که می‌توان توسط این ابزارهای ردیابی حدس زد چرا بعضی از مسیرهای کاربر قطع می‌شوند یا به نتیجه دلخواه نمی‌رسند، همیشه توصیه می‌شود این داده‌های کمی را با داده‌های کیفی ترکیب کنید تا دقیقاً متوجه شوید چه اتفاقی در حال رخ دادن است. بنابراین با استفاده از تحلیل داده های رفتاری کاربران در این سطح می توان نتایج دقیق تری کسب نمود.
۳. داده‌های پیش‌بینی‌کننده
در نهایت، داده‌های پیش‌بینی‌کننده قرار دارند. به دست آوردن این داده‌ها دشوارتر است زیرا به تجهیزات خاص و آموزش لازم برای تفسیر درست نیاز دارند اما این داده‌ها می‌توانند ترجیحات و رفتارهایی را آشکار کنند که حتی خود کاربر هم از آنها آگاه نیست.
ردیابی چشم (Eye-Tracking) یک قدم فراتر از نقشه‌های حرارتی است و می‌تواند الگوهای توجه کاربر و بخش‌هایی که از دید آن پنهان می‌مانند را نشان دهد. این داده رفتاری می‌تواند طراحی صفحات را بهینه کند، که اهمیت زیادی دارد زیرا توجه کاربران در دنیای پر از محرک‌ها، یک منبع ارزشمند محسوب می‌شود.
اولویت‌بندی و درمان
حالا که با تمام ابزارهای تشخیصی و پیش‌بینی‌کننده آشنا شدید و تحلیل رفتار کاربران سایت را انجام داده‌اید، وقت آن است که برای درمان برنامه‌ریزی نمایید. با توجه به اندازه کسب‌وکار، ممکن است همکاری و اولویت‌بندی نیاز داشته باشید. برای تسهیل این کار، از خودتان سوالات زیر را بپرسید:
- زمان یا تلاش لازم جهت انجام ویرایش چقدر است؟
- چقدر این ویرایش برای موفقیت کسب‌وکار حیاتی می باشد؟
- اگر این ویرایش، مانع ناوبری یا تبدیل را رفع می‌کند = فوری
- اگر این ویرایش فقط یک ویژگی خوب است = غیرفوری
- تأثیر یا بازگشت سرمایه (ROI) این ویرایش روی کل کسب‌وکار چقدر است؟
پاسخ به این سوالات کمک می‌کند تا یک ماتریس اولویت‌بندی ایجاد کنید. در این ماتریس:
- هر چیزی که تأثیر بالایی دارد، باید همین حالا یا در آینده نزدیک انجام گردد.
- هر چیزی که تأثیر کمی دارد، به تعویق می‌افتد یا کاملا کنار گذاشته می‌شود.
اصلاحات و مشکلاتی که حل می‌شوند را مستند کنید
هر بار که یک ویرایش را پیاده‌سازی می‌نمایید، حتماً ثبت کنید که این تغییر چه مشکلی را حل می‌کند. این کار به شما کمک خواهد کرد تا فرصت‌های بهبود در حوزه‌های دیگر را نیز شناسایی کنید. به عنوان مثال، اگر جستجوهای زیادی دارید اما نرخ کلیک (CTR) برای کوئری‌های بازگشت (Return Queries) پایین است، می‌توان با در دسترس قرار دادن سیاست‌های بازگشت وجه درون صفحه محصول و تسویه حساب، این مشکل را حل نمود.
جمع‌بندی
در حال حاضر، لازم است تا به عنوان متخصصان جستجو، تحلیل داده های رفتاری کاربران را مورد توجه قرار دهید. برای تحلیل این داده‌ها، الزامی به تخصص در حوزه تجربه کاربری (UX) وجود ندارد و عنوان شغلی نباید مانعی جهت ارائه محتوای باکیفیت‌تر یا محصولات مناسب‌تر به مخاطبان باشد. علاوه بر این، مسئولیت متخصصان سئو تنها در هدایت کاربران به وب‌سایت محدود نمی‌شود بلکه این مسئولیت در طول کل مسیر کاربر ادامه دارد تا اطمینان حاصل گردد که تجربه کاربر مثبت بوده و به ترک زودهنگام (Abandonment) منجر نمی‌شود.