Reputación de marca y el impacto de las selecciones SERP de Google
Publicado: 2020-12-24Esta inmersión profunda comenzó con un hilo hace unas semanas sobre la selección de Google de los resultados de People Also Ask (PAA) y el impacto potencial que tiene en las marcas.
En este artículo, compartiré un análisis sobre el sentimiento expresado en las búsquedas de PAA en las empresas de la lista Fortune 500 de 2019. En nuestro análisis, usamos datos de clasificación de Nozzle, lo que facilita la extracción diaria de resultados de PAA, el índice abierto de Baidu. -Fuente del sistema de análisis de sentimiento, Senta y la API de lenguaje de Google NLP. Nosotros aprenderemos:
- Hay ganadores y perdedores definitivos en el contenido destacado de Google sobre las marcas.
- Un puñado de dominios posee la mayor parte de la visibilidad en los resultados de búsqueda de la marca Fortune 500.
- Algunas compañías tienen resultados muy consistentes, mientras que otras varían enormemente.
- A Google realmente le gusta compartir con los usuarios si una empresa es buena.
- Los principales sitios web suelen generar "¿es la empresa legítima?" resultados
- La pandemia ha afectado fuertemente algunos resultados del PAA.
Pero primero, para aquellos que no están familiarizados con los resultados de PAA, así es como se ven:
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Para muchas empresas, los resultados de PAA tienen una ubicación destacada en los resultados de búsqueda de Google y Bing para muchas o la mayoría de sus búsquedas de marca. En la imagen de arriba, este es un resultado de la búsqueda "CDW". El término "CDW" tiene un volumen de búsqueda de 135 000 búsquedas en EE. UU. por mes, lo que significa que una gran parte de esas búsquedas pueden ver "¿Es CDW.com legítimo?" cada vez que quieren ir al sitio web de CDW.
Esto es algo que algunos usuarios pueden querer saber. Echa un vistazo a esta publicación de Reddit de hace dos años.
Entonces la pregunta es, ¿es esto algo bueno o algo malo? Veo el beneficio para los usuarios que no saben que CDW ha sido un minorista de tecnología B2B confiable desde 1984. Pero también veo el problema desde el lado de CDW en el sentido de que esto es potencialmente una duda fina insertada en el subconsciente de sus clientes, repetidamente, 135,000 veces al mes. También es justo señalar que esta pregunta está bien respondida para las personas que la tienen.
Procesando los datos
Ahora que todos estamos al día con los PAA y cómo pueden influir en la percepción de la marca, lo guiaré a través de la recopilación de datos y la información del modelo de opinión. A algunas personas les gustan estas cosas y las preparan para comprender los datos. Si solo desea ver los datos, siéntase libre de saltar adelante.
Para iniciar el proceso de comprensión de los resultados del PAA de la empresa, primero necesitábamos obtener una lista de empresas. Este repositorio de Github ha recopilado listas de empresas de Fortune 500 desde 1955 en adelante y tenía 2019 en un formato CSV fácil de analizar. Cargamos los nombres de las empresas en Nozzle (una herramienta de seguimiento de clasificación que nos gusta por su granularidad de información) para comenzar la recopilación diaria de datos de los resultados de Google en EE. UU. Nozzle vuelca sus datos en BigQuery, lo que facilita su procesamiento en un formato legible por Google Data Studio.
Después de realizar un seguimiento en Nozzle durante unos días, pudimos extraer todos los resultados de PAA que se mostraron para las búsquedas de nombres de empresas en Google en un CSV para su posterior procesamiento.
Utilizamos el proyecto de código abierto Senta de Baidu para agregar una puntuación de sentimiento a las preguntas de PAA. Los modelos Senta SKEP son interesantes porque entrenan efectivamente el modelo de lenguaje específicamente para la tarea de análisis de sentimiento al utilizar el enmascaramiento y el reemplazo de tokens en modelos basados en BERT para enfocarse específicamente en tokens que imparten información de sentimiento y/o pares de aspecto-sentimiento. (papel)
Después de un poco de experimentación, decidimos que las tareas del modelo basado en aspectos funcionaron mejor que las tareas de clasificación de oraciones. Utilizamos el nombre de la empresa como el aspecto. Esencialmente, el aspecto es el foco del sentimiento. En el análisis de sentimiento tradicional basado en aspectos, el aspecto es generalmente un componente de un producto o servicio que es el destinatario del sentimiento (p. ej., la pantalla de mi Macbook está demasiado borrosa). Dado que también queríamos comparar con los datos de la API NLP de Google, también convertimos la salida del modelo para que esté en el rango de -1 a 1. De manera predeterminada, está etiquetado como "positivo" o "negativo".
Luego obtuvimos un puntaje de comparación utilizando la API de idioma de Google para procesar las preguntas de PAA. Google tiene la capacidad de solicitar opiniones basadas en entidades, pero decidimos no usarlas como el etiquetado correcto de las empresas, ya que las entidades parecían impredecibles. Además, omitimos la magnitud en la salida ya que no había un equivalente en nuestra salida Senta. La magnitud es la fuerza general del sentimiento.
Queríamos compartir nuestro código para que otros puedan reproducirlo y explorarlo por su cuenta. Creamos un bloc de notas de Google Colab anotado que instalará Senta, descargará nuestro conjunto de datos y asignará una puntuación de opinión a cada fila. También incluimos código para acceder a la opinión de la API de Google Language, pero eso requerirá acceso a la API y la carga de un archivo JSON de cuenta de servicio.
Finalmente, configuramos el seguimiento de clasificación en Nozzle para que las 500 empresas monitoreen los sitios web que clasifican para "¿es legítimo?" y "¿es legal?" consultas para ver si podíamos identificar si ciertos dominios estaban impulsando este contenido. Además, extrajimos datos de cambio de ingresos de las compañías Fortune 500 de este año para usarlos como otra capa para comparar el impacto del sentimiento.
Analizando los datos
Ahora llegamos a la parte más interesante del análisis. Desarrollamos un tablero de Data Studio para brindar a los lectores la oportunidad de explorar nuestros datos recopilados. En los siguientes párrafos, describiremos lo que nos interesó pero que está más que abierto a las ideas compartidas por otros aquí o en Twitter.
El panel se divide en diez vistas diferentes y las dos últimas páginas muestran los datos sin procesar. Cada vista plantea una pregunta que la vista intenta responder en datos.
Cuota de voz del dominio. Es sorprendente ver, pero en la primera vista, vemos que unos pocos dominios poseen la mayor parte de la visibilidad de los 10 principales en las 500 búsquedas de marca de la empresa. Wikipedia está presente en el 97,4% de todos los resultados de búsqueda. Linkedin ocupa un segundo lugar distante, pero impresionante, con un 75 %.
La PAA de la empresa cambia con el tiempo. En esta vista, observamos cómo los resultados de PAA cambian diariamente. Este conjunto de datos comenzó a recopilar datos el 8 de diciembre de 2020, por lo que este gráfico se volverá más interesante a medida que avanzamos en 2021. Aquí hay algunas de mis empresas favoritas.
Tal como cabría esperar de una empresa de servicios financieros, en Morgan Stanley, lento y constante gana la carrera. Desde el 8 de diciembre, se muestran los mismos cuatro resultados todos los días.
Podemos comparar eso con Microsoft, uno de nuestros PAA más diversos con cambios casi diarios en la combinación de PAA que se muestran.
La mediana de resultados de PAA únicos por empresa fue de siete durante las casi dos semanas que hemos estado recopilando datos. La mediana de los 10 dominios principales únicos fue exactamente 10 durante el mismo período. El siguiente gráfico muestra la distribución de resultados únicos en todas las empresas.
Centerpoint Energy y FedEx son los héroes de la voz de la marca aquí con su búsqueda de marca principal completamente respondida con su propio contenido de un dominio .
Temas PAA para empresas . Esta fue una de las partes más interesantes para mí. Revisamos las preguntas PAA para las partes de las palabras más utilizadas para crear una vista que pudiera decirnos qué es lo que le importa a la gente con respecto a las empresas.
En casi la mitad de las empresas, Google infiere que hay interés en saber quién es el dueño de la empresa. Google también quiere mostrar información sobre si la empresa es "buena" para el 37% de las empresas.
Las cohortes más tristes fueron los grupos “going” y “clos” (“clos” se usa aquí para representar palabras como “close”, “closed” y “closing”) que parecían responder a las preguntas generadas por la pandemia sobre la solvencia. de empresas populares.
Walmart registró un crecimiento del 123% (ganancias) en 2020, sin embargo, una de sus principales preguntas constantes es: "¿Walmart realmente está cerrando?" Walmart ha cerrado tiendas en los últimos años, pero muchas eran tiendas Express de formato más pequeño. Walmart definitivamente no está "cerrando".
Al observar los resultados de PAA con la lente de las empresas en línea frente a las físicas, vemos que al comparar Amazon con Walmart, existe un claro beneficio en el apoyo de una sobre la otra.
Obviamente, la línea entre la línea y las tiendas físicas no es tan clara ya que Walmart vende en línea y Amazon ahora tiene tiendas físicas, pero esto muestra cómo la selección de preguntas puede generar un beneficio de buena voluntad real y tangible para los competidores.
Otra nota, comencé a investigar esto después de ver "¿Es legítimo?" en varias búsquedas de empresas. De hecho, en los resultados de PAA recopilados en las 500 empresas, solo hubo ocho resultados que cuestionaron la legitimidad de la legalidad de la empresa:
- los metales preciosos en negrita son legítimos
- es aes legitimo
- es legitimo financiero brighthouse
- es cdw com legítimo
- es footlocker un sitio legítimo
- ¿Es HD Supply Solutions legítima?
- es legitima la nacion viva
- ¿Es legítimo el seguro de vida de Nueva York?
Sin embargo, descubrí cosas mucho peores. ¿Le gustaría ser el gerente de marca en estas empresas con preguntas PAA en la cohorte "mala"?
La siguiente vista, la exploración de preguntas PAA, fue un poco divertida. Dado que clasificamos los resultados de PAA por tema y por tipo de pregunta, creamos una herramienta que le permite crear frases de preguntas para llegar a preguntas específicas de la empresa. En la imagen a continuación, al hacer clic en (1), se le solicitan automáticamente las siguientes opciones de refinamiento potenciales para hacer clic en (2). Luego puede hacer clic en (3) para ver la pregunta de esa empresa que se ajusta al patrón que eligió.
Hablando de preguntas y un poco de diversión, liderando el paquete de las cinco W, "qué" es el ganador cercano con representación en casi el 29% de todos los PAA recopilados. "Es", el hijo del amor, viene en segundo lugar, seguido de "cómo" y "quién".
Sentimiento de la empresa. Anteriormente mencionamos los modelos Senta de Baidu Research en la sección que cubre cómo calificamos el sentimiento. En esta vista, tomamos un promedio de los dos modelos Senta con mejor desempeño y el sentimiento de la API NLP de Google para dar el puntaje más equilibrado, ya que nos gustaron algunos aspectos de los resultados de cada modelo. Puede seleccionar un modelo específico en esta vista, pero la vista predeterminada es la vista promediada y la que usaremos aquí.
Estos resultados de Pfizer muestran que Google entiende la importancia de resaltar las preguntas que son importantes hoy en día.
De todas las empresas en la vista de opinión, creo que Carmax fue mi favorita en cuanto al equilibrio de las preguntas y la utilidad de los resultados.
Tomamos las cifras de cambio de ingresos de las empresas Fortune 500 de este año para ver si había alguna relación entre el sentimiento de una empresa y su desempeño económico. Si bien la causa del gráfico a continuación es discutible, sigue siendo interesante que las empresas con un sentimiento negativo más promedio tendieran a mostrar un crecimiento de ingresos más débil.
2020 fue un año doloroso, y esto probablemente esté relacionado con todas las preguntas en los resultados sobre la solvencia financiera de la empresa, pero si Google es un reflejo de las preguntas y el sentimiento de los consumidores, tal vez los resultados solo lo refuercen.
La cuestión de la legitimidad. La vista final en nuestro tablero cubre los dominios que apuntan a "Es
De las consultas "legítimas", los resultados pertenecen predominantemente a sitios de revisión de negocios y sitios de revisión de carrera. La prominencia de la carrera parece desalineada con un enfoque en permitir que los clientes potenciales sepan si la empresa es una empresa real. Tal vez esto sea un indicio de que esta es una intención popular entre los buscadores de empleo, aunque no puedo imaginar a un empleado potencial buscando "¿es mejor comprar legítimo?"
Mirando específicamente los dominios que se dirigen a las consultas "legítimas" y "legales", lo que significa que esas palabras aparecen en el slug de la URL, podemos ver un par de conclusiones interesantes.
Parece haber un hábito de que las preguntas de legitimidad específicas se cubran en foros como Reddit. En muchos de los casos, el resultado es relevante para la consulta, pero no la intención de la búsqueda. Por ejemplo, en un foro de Nvidia, el usuario pregunta si una promoción supuestamente realizada por Nvidia es legítima.
Muchas de las preguntas "legales" se dirigen a la página de política legal del sitio. ¿Supongo que es un buen resultado?
Finalmente, había un sitio en nuestros datos que me señaló Daniel Pati, líder de SEO en Cartridge Save, que aparentemente está "persiguiendo" estas búsquedas "legítimas" al enfocarse en varias preguntas de la compañía. No nombraré la empresa, pero puede hacer la búsqueda si lo desea.
Si va a enumerar preguntas como si fueran hechas por usuarios reales, entonces probablemente desee variarlas un poco. Creo que contamos más de 300 de estas páginas, todas con el mismo título, excepto por el nombre de la empresa.
comida para llevar
Espero que hayas disfrutado leyendo esto tanto como yo disfruté armarlo. Me gustaría agradecer a Derek Perkins, Patrick Stox y otros en Locomotive por revisar y criticar el tablero de Data Studio.
Para terminar, todavía no estoy seguro de cómo sentirme acerca de que Google muestre contenido que cuestione la legalidad o la legitimidad de las empresas en sus búsquedas de marca de navegación. A continuación se muestra la tabla original que armé de los sitios a los que tenemos acceso en Google Search Console. Los valores numéricos son impresiones de 12 meses para la frase (o frases similares). Sí, hay un momento en que una empresa es nueva en el mercado y esa pregunta puede tener importancia para los usuarios. No estoy seguro de que un vendedor de tecnología establecido de más de 30 años deba recibir el mismo trato.
Lo incómodo que me llamó la atención durante este proceso fue que los resultados de PAA parecen estar disociados del interés real de búsqueda del usuario y más impulsados por el contenido que está disponible en línea. "¿Por qué la coca cola es tan mala para ti?" tiene 20 búsquedas mensuales y aparece en una marca con millones de búsquedas de marca mensuales. “Por qué Apple es tan malo” es buscado por 70 personas por mes, pero aparece probablemente para decenas de millones de buscadores por mes. "Walmart realmente se está cerrando" se busca cero veces al mes y aparece en una marca con 55 millones de búsquedas al mes. Para explorar con más detalle, agregamos una vista al tablero de Data Studio llamada "Volumen de búsqueda y sentimiento de PAA", que muestra que para la gran mayoría de las empresas, su volumen de búsqueda combinado de PAA en EE. UU. es inferior a 500.
La conclusión principal aquí es que creo que hay una línea entre responder la consulta de un usuario, ya sea con un sentimiento positivo o negativo del contenido disponible, y sugerir información activamente que puede cambiar sustancialmente la percepción del usuario sobre el tema que se busca. Esto es especialmente relevante para las búsquedas de navegación donde, en muchos casos, el usuario solo usa Google para llegar a un sitio, no solicita comentarios sobre una empresa.
Las opiniones expresadas en este artículo pertenecen al autor invitado y no necesariamente a Search Engine Land. Los autores del personal se enumeran aquí.