Réputation de la marque et impact des sélections Google SERP
Publié: 2020-12-24Cette plongée en profondeur a commencé il y a quelques semaines avec un fil de discussion sur la sélection de résultats People Also Ask (PAA) de Google et son impact potentiel sur les marques.
Dans cet article, je partagerai une analyse examinant le sentiment exprimé dans les recherches PAA dans les entreprises de la liste Fortune 500 à partir de 2019. Dans notre analyse, nous utilisons les données de classement de Nozzle, ce qui facilite l'extraction quotidienne des résultats PAA, l'open de Baidu -Système d'analyse des sentiments source, Senta et l'API Google NLP Language. Nous apprendrons:
- Il y a des gagnants et des perdants dans le contenu mis en évidence par Google sur les marques.
- Une poignée de domaines détiennent la part du lion de la visibilité dans les résultats de recherche des marques Fortune 500.
- Certaines entreprises ont des résultats très cohérents, tandis que d'autres varient énormément.
- Google aime vraiment partager avec les utilisateurs si une entreprise est bonne.
- Les meilleurs sites Web génèrent généralement "l'entreprise est-elle légitime?" résultats.
- La pandémie a fortement affecté certains résultats du PAA.
Mais d'abord, pour ceux qui ne connaissent pas les résultats PAA, voici à quoi ils ressemblent :
CONNEXION : Boîtes "Les gens demandent aussi" : Conseils pour le classement, l'optimisation et le suivi
Pour de nombreuses entreprises, les résultats PAA occupent une place prépondérante dans les résultats de recherche Google et Bing pour la plupart ou la plupart de leurs recherches de marque. Dans l'image ci-dessus, il s'agit du résultat de la recherche "CDW". Le terme "CDW" a un volume de recherche de 135 000 recherches américaines par mois, ce qui signifie qu'une grande partie de ces recherches peut voir "Est-ce que CDW.com est légitime?" chaque fois qu'ils veulent aller sur le site Web de CDW.
C'est quelque chose que certains utilisateurs peuvent vouloir savoir. Jetez un œil à ce post Reddit d'il y a deux ans.
Donc la question est, est-ce une bonne ou une mauvaise chose ? Je vois l'avantage pour les utilisateurs qui ne savent pas que CDW est un détaillant de technologie B2B de confiance depuis 1984. Mais je vois aussi le problème du côté de CDW en ce sens qu'il s'agit potentiellement d'un doute en tranches minces inséré dans le subconscient de leur client, à plusieurs reprises, 135 000 fois par mois. Il est également juste de souligner que cette question est bien répondue pour les personnes qui l'ont.
Traitement des données
Maintenant que nous sommes tous au courant des AAP et de la manière dont ils peuvent influencer la perception de la marque, je vais vous expliquer certaines des informations sur la collecte de données et le modèle de sentiment. Certaines personnes aiment ce genre de choses et cela les prépare à comprendre les données. Si vous voulez juste voir les données, n'hésitez pas à passer à autre chose.
Afin de démarrer le processus de compréhension des résultats du PAA des entreprises, nous devions d'abord obtenir une liste d'entreprises. Ce référentiel Github a collecté des listes d'entreprises Fortune 500 à partir de 1955 et avait 2019 dans un format CSV facile à analyser. Nous avons chargé les noms des entreprises dans Nozzle (un outil de suivi des classements que nous apprécions pour la granularité de ses informations) pour commencer la collecte quotidienne des données des résultats américains de Google. Nozzle transfère leurs données à BigQuery, ce qui facilite leur traitement dans un format lisible par Google Data Studio.
Après un suivi dans Nozzle pendant quelques jours, nous avons pu extraire tous les résultats PAA qui s'affichaient pour les recherches de noms d'entreprise dans Google vers un fichier CSV pour un traitement ultérieur.
Nous avons utilisé le projet open source Senta de Baidu pour ajouter un score de sentiment aux questions PAA. Les modèles Senta SKEP sont intéressants car ils entraînent efficacement le modèle de langage spécifiquement pour la tâche d'analyse des sentiments en utilisant le masquage et le remplacement des jetons dans les modèles basés sur BERT pour se concentrer spécifiquement sur les jetons qui transmettent des informations sur les sentiments et/ou des paires aspect-sentiment. (papier)
Après quelques expérimentations, nous avons décidé que les tâches du modèle basé sur les aspects étaient plus performantes que les tâches de classification des phrases. Nous avons utilisé le nom de l'entreprise comme aspect. Essentiellement, l'aspect est au centre du sentiment. Dans l'analyse traditionnelle des sentiments basée sur l'aspect, l'aspect est généralement un composant d'un produit ou d'un service qui est le destinataire du sentiment (par exemple, l' écran de mon Macbook est trop flou). Puisque nous voulions également comparer avec les données de l'API NLP de Google, nous avons également converti la sortie du modèle pour qu'elle soit comprise entre -1 et 1. Par défaut, elle est étiquetée "positive" ou "négative".
Nous avons ensuite tiré un score de comparaison en utilisant l'API Language de Google pour traiter les questions PAA. Google a la capacité de demander un sentiment basé sur une entité, mais nous avons décidé de ne pas l'utiliser comme étiquetage correct des entreprises car les entités semblaient aléatoires. De plus, nous avons omis la magnitude dans la sortie car il n'y avait pas d'équivalent dans notre sortie Senta. La magnitude est la force globale du sentiment.
Nous voulions partager notre code afin que d'autres puissent le reproduire et l'explorer par eux-mêmes. Nous avons créé un bloc-notes Google Colab annoté qui installera Senta, téléchargera notre ensemble de données et attribuera un score de sentiment à chaque ligne. Nous avons également inclus du code pour accéder au sentiment de l'API Google Language, mais cela nécessitera un accès à l'API et le téléchargement d'un fichier JSON de compte de service.
Enfin, nous avons mis en place un suivi de classement dans Nozzle pour les 500 entreprises afin de surveiller les sites Web qui se classent pour "est légitime?" et « est-ce légal ? » des requêtes pour voir si nous pouvions identifier si certains domaines généraient ce contenu. De plus, nous avons extrait les données sur l'évolution des revenus des entreprises Fortune 500 de cette année pour les utiliser comme une autre couche pour comparer l'impact du sentiment.
Analyse des données
Passons maintenant à la partie la plus intéressante de l'analyse. Nous avons développé un tableau de bord Data Studio pour donner aux lecteurs la possibilité d'explorer nos données collectées. Dans les paragraphes suivants, nous décrirons ce qui nous intéressait mais sommes plus que ouverts aux idées partagées par d'autres ici ou sur Twitter.
Le tableau de bord est divisé en dix vues différentes, les deux dernières pages affichant les données brutes. Chaque vue pose une question à laquelle la vue tente de répondre dans les données.
Partage de domaine de la voix. C'est frappant à voir, mais dans la première vue, nous voyons que quelques domaines détiennent la part du lion de la visibilité du top 10 sur les 500 recherches de marques d'entreprise. Wikipedia est présent dans 97,4% de tous les résultats de recherche. Linkedin est une deuxième lointaine mais impressionnante à 75%.
Le PAA de l'entreprise change avec le temps. Dans cette vue, nous examinons comment les résultats du PAA changent quotidiennement. Cet ensemble de données a commencé à collecter des données le 8 décembre 2020, donc ce graphique deviendra plus intéressant à mesure que nous progressons vers 2021. Voici quelques-unes de mes entreprises préférées.
Tout comme on peut s'y attendre d'une société de services financiers, chez Morgan Stanley, la lenteur et la régularité gagnent la course. Depuis le 8 décembre, les quatre mêmes résultats sont affichés chaque jour.
Nous pouvons comparer cela à Microsoft, l'un de nos PAA les plus diversifiés avec des changements presque quotidiens dans la combinaison de PAA affichés.
Le nombre médian de résultats PAA uniques par entreprise était de sept au cours des près de deux semaines pendant lesquelles nous avons collecté des données. Le nombre médian de domaines uniques parmi les 10 premiers était exactement de 10 au cours de la même période. Le graphique ci-dessous montre la répartition des résultats uniques dans toutes les entreprises.
Centerpoint Energy et FedEx sont les héros de la voix de la marque ici avec leur principale recherche de marque complètement répondue avec leur propre contenu à partir d'un domaine .
Thèmes PAA pour les entreprises . C'était l'une des parties les plus intéressantes pour moi. Nous avons examiné les questions de l'AAP pour les parties de mots les plus couramment utilisées afin de créer une vue qui pourrait nous dire ce qui intéresse les gens en ce qui concerne les entreprises.
Dans près de la moitié des entreprises, Google en déduit qu'il y a un intérêt à savoir à qui appartient l'entreprise. Google souhaite également faire apparaître des informations indiquant si l'entreprise est « bonne » pour 37 % des entreprises.
Les cohortes les plus tristes étaient les groupes « en cours » et « clos » (« clos » est utilisé ici pour représenter des mots comme « fermé », « fermé » et « fermeture ») qui semblaient répondre aux questions engendrées par la pandémie sur la solvabilité d'entreprises populaires.
Walmart a affiché une croissance (des bénéfices) de 123 % en 2020, mais l'une de ses principales questions constantes est : "Walmart est-il vraiment en train de fermer ?" Walmart a fermé des magasins ces dernières années, mais beaucoup étaient des magasins Express de plus petit format. Walmart n'est certainement pas en train de "fermer".
En examinant les résultats du PAA sous l'angle des entreprises en ligne par rapport aux entreprises de brique et de mortier, nous constatons qu'en comparant Amazon à Walmart, le soutien de l'un par rapport à l'autre présente un avantage évident.
De toute évidence, la frontière entre en ligne et la brique et le mortier n'est pas aussi claire puisque Walmart vend en ligne et qu'Amazon a maintenant des magasins physiques, mais cela montre comment la sélection des questions peut créer un avantage de bonne volonté réel et tangible pour les concurrents.
Une autre note, j'ai commencé à regarder cela après avoir vu "Est-ce légitime?" sur plusieurs recherches d'entreprises. En fait, dans les résultats du PAA recueillis auprès des 500 entreprises, il n'y avait que huit résultats remettant en question la légitimité de la légalité de l'entreprise :
- les métaux précieux audacieux sont-ils légitimes
- est aes légitime
- Brighthouse est-il financièrement légitime
- est cdw com légitime
- footlocker est-il un site légitime
- est-ce que les solutions d'approvisionnement hd sont légitimes
- la nation vivante est-elle légitime
- l'assurance-vie de new york est-elle légitime
Cependant, j'ai découvert bien pire. Aimeriez-vous être le chef de marque de ces entreprises avec des questions PAA dans la « mauvaise » cohorte ?
La vue suivante, l'exploration des questions PAA, était juste un peu amusante. Puisque nous avions classé les résultats du PAA par thème et par type de question, nous avons construit un outil qui vous permet de créer des phrases de question pour accéder à des questions spécifiques à l'entreprise. Dans l'image ci-dessous, en cliquant sur (1), vous êtes automatiquement invité avec les prochaines options de raffinement potentielles à cliquer sur (2). Vous pouvez ensuite cliquer sur (3) pour voir la question de cette entreprise qui correspond au modèle que vous avez choisi.
En parlant de questions et d'un peu de plaisir, en tête du peloton des cinq W, "quoi" est le proche gagnant avec une représentation dans près de 29% de tous les PAA collectés. "Est", l'enfant d'amour, vient en deuxième position, suivi de "comment" et "qui".
Sentiment de l'entreprise. Plus tôt, nous avons mentionné les modèles Senta de Baidu Research dans la section expliquant comment nous avons noté le sentiment. Dans cette vue, nous avons pris une moyenne des deux modèles Senta les plus performants et le sentiment de l'API NLP de Google pour donner le score le plus équilibré, car nous avons aimé certains aspects des résultats de chaque modèle. Vous pouvez sélectionner un modèle spécifique dans cette vue, mais la valeur par défaut est la vue moyenne et celle que nous utiliserons ici.
Ces résultats de Pfizer montrent que Google comprend l'importance de mettre en évidence les questions qui sont importantes aujourd'hui .
De toutes les entreprises du point de vue du sentiment, je pense que Carmax était ma préférée en termes d'équilibre des questions et d'utilité des résultats.
Nous avons pris les chiffres de l'évolution des revenus des entreprises Fortune 500 de cette année pour voir s'il y avait une relation entre le sentiment d'une entreprise et sa performance économique. Bien que la cause du graphique ci-dessous soit discutable, il est toujours intéressant de noter que les entreprises ayant un sentiment négatif plus moyen ont tendance à afficher une croissance des revenus plus faible.
2020 a été une année douloureuse, et cela est probablement lié à toutes les questions dans les résultats sur la solvabilité financière des entreprises, mais si Google reflète les questions et le sentiment des consommateurs, peut-être que les résultats ne font que renforcer cela.
La question de la légitimité. La vue finale de notre tableau de bord couvre les domaines qui ciblent "Est
Parmi les requêtes «légitimes», les résultats appartiennent principalement aux sites d'évaluation des entreprises et aux sites d'évaluation des carrières. La proéminence de la carrière semble mal alignée, l'accent étant mis sur le fait de faire savoir aux clients potentiels si l'entreprise est une vraie entreprise. C'est peut-être un indice qu'il s'agit d'une intention populaire pour les demandeurs d'emploi, bien que je ne puisse pas imaginer qu'un employé potentiel cherche "est-ce que le meilleur achat est légitime?"
En regardant spécifiquement les domaines ciblant les requêtes "légitimes" et "légales", ce qui signifie que ces mots apparaissent dans le slug de l'URL, nous pouvons voir quelques points intéressants.
Il semble y avoir une habitude des questions de légitimité spécifiques à couvrir sur des forums comme Reddit. Dans de nombreux cas, le résultat est pertinent pour la requête, mais pas l'intention de la recherche. Par exemple, dans un forum Nvidia, l'utilisateur demande si une promotion prétendument gérée par Nvidia est légitime.
La plupart des questions « juridiques » sont dirigées vers la propre page de politique juridique d'un site. Je suppose que c'est un bon résultat ?
Enfin, il y avait un site dans nos données qui m'a été signalé par Daniel Pati, responsable du référencement chez Cartridge Save, qui apparemment "poursuivait" ces recherches "légitimes" en ciblant diverses questions de l'entreprise. Je ne nommerai pas l'entreprise, mais vous pouvez faire la recherche si vous le souhaitez.
Si vous allez lister des questions comme si elles étaient posées par de vrais utilisateurs, vous voudrez probablement les varier un peu. Je pense que nous avons compté plus de 300 de ces pages, toutes avec le même titre, à l'exception du nom de l'entreprise.
Plats à emporter
J'espère que vous avez pris autant de plaisir à le lire que j'en ai eu à le rédiger. Je tiens à remercier Derek Perkins, Patrick Stox et d'autres personnes chez Locomotive pour avoir examiné et critiqué le tableau de bord Data Studio.
En conclusion, je ne sais toujours pas ce que je pense du contenu de surface de Google remettant en question la légalité ou la légitimité des entreprises dans leurs recherches de marque de navigation. Vous trouverez ci-dessous le tableau original que j'ai créé à partir des sites auxquels nous avons accès dans Google Search Console. Les valeurs numériques correspondent aux impressions sur 12 mois pour l'expression (ou des expressions similaires). Oui, il y a un moment où une entreprise est nouvelle sur le marché où cette question peut avoir de l'importance pour les utilisateurs. Je ne suis pas sûr qu'un vendeur de technologie établi de plus de 30 ans devrait avoir le même traitement.
La chose gênante qui m'a frappé au cours de ce processus était que les résultats du PAA semblent dissociés de l'intérêt réel de la recherche des utilisateurs et davantage motivés par le contenu disponible en ligne. "Pourquoi la coke est-elle si mauvaise pour vous" a 20 recherches mensuelles et apparaît sur une marque avec des millions de recherches de marque mensuelles. "Pourquoi Apple est-il si mauvais ?" est recherché par 70 personnes par mois, mais apparaît probablement pour des dizaines de millions de chercheurs par mois. « Walmart est-il vraiment en train de fermer ? » n'est recherché aucune fois par mois et apparaît sur une marque avec 55 millions de recherches par mois. Pour explorer plus en détail, nous avons ajouté une vue au tableau de bord Data Studio appelée "Volume et sentiment de recherche PAA", qui montre que pour la majorité brute des entreprises, leur volume de recherche PAA US combiné est inférieur à 500.
Le principal point à retenir ici est que je pense qu'il y a une ligne entre répondre à la requête d'un utilisateur, qu'elle soit positive ou négative dans le sentiment du contenu disponible, et suggérer activement des informations qui peuvent modifier considérablement la perception d'un utilisateur du sujet recherché. Ceci est particulièrement pertinent pour les recherches de navigation où, dans de nombreux cas, l'utilisateur n'utilise Google que pour accéder à un site, sans demander de commentaires sur une entreprise.
Les opinions exprimées dans cet article sont celles de l'auteur invité et pas nécessairement Search Engine Land. Les auteurs du personnel sont répertoriés ici.