Reputazione del marchio e impatto delle selezioni SERP di Google
Pubblicato: 2020-12-24Questa immersione profonda è iniziata con un thread di alcune settimane fa sulla selezione di Google dei risultati di People Also Ask (PAA) e sul potenziale impatto che ha sui marchi.
In questo articolo, condividerò un'analisi che esamina il sentimento espresso nelle ricerche PAA tra le società nell'elenco Fortune 500 dal 2019. Nella nostra analisi, utilizziamo i dati di ranking di Nozzle che semplificano l'estrazione quotidiana dei risultati PAA, l'apertura di Baidu -sistema di analisi del sentimento di origine, Senta e API del linguaggio NLP di Google. Impareremo:
- Ci sono vincitori e vinti definitivi nei contenuti che Google mette in evidenza sui marchi.
- Una manciata di domini possiede la parte del leone della visibilità nei risultati di ricerca del marchio Fortune 500.
- Alcune aziende hanno risultati molto coerenti, mentre altre variano notevolmente.
- A Google piace davvero condividere con gli utenti se un'azienda è buona.
- I migliori siti Web di solito generano "l'azienda è legittima?" risultati.
- La pandemia ha fortemente influenzato alcuni risultati della PAA.
Ma prima, per chi non ha familiarità con i risultati PAA, ecco come appaiono:
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Per molte aziende, i risultati PAA hanno un posizionamento prominente nei risultati di ricerca di Google e Bing per molte o la maggior parte delle loro ricerche sui marchi. Nell'immagine sopra, questo è un risultato per la ricerca "CDW". Il termine "CDW" ha un volume di ricerca di 135.000 ricerche negli Stati Uniti al mese, il che significa che gran parte di queste ricerche potrebbe visualizzare "CDW.com è legittimo?" ogni volta che vogliono visitare il sito Web di CDW.
Questo è qualcosa che alcuni utenti potrebbero voler sapere. Dai un'occhiata a questo post su Reddit di due anni fa.
Quindi la domanda è: questa è una cosa buona o cattiva? Vedo il vantaggio per gli utenti che non sanno che CDW è un rivenditore di tecnologia B2B affidabile dal 1984. Ma vedo anche il problema da parte di CDW in quanto questo è potenzialmente un dubbio sottile inserito nel subconscio del loro cliente, ripetutamente, 135.000 volte al mese. È anche giusto sottolineare che questa domanda trova una buona risposta per le persone che ce l'hanno.
Elaborazione dei dati
Ora che siamo tutti coinvolti sui PAA e su come possono influenzare la percezione del marchio, ti guiderò attraverso alcune delle informazioni sulla raccolta di dati e sul modello di sentiment. Ad alcune persone piace questa roba e le prepara a comprendere i dati. Se vuoi solo vedere i dati, sentiti libero di andare avanti.
Per avviare il processo di comprensione dei risultati della PAA aziendale, dovevamo prima ottenere un elenco di aziende. Questo repository Github ha raccolto elenchi di società Fortune 500 dal 1955 in poi e ha avuto il 2019 in un formato CSV di facile analisi. Abbiamo caricato i nomi delle società in Nozzle (uno strumento di monitoraggio del ranking che ci piace per la granularità delle informazioni) per iniziare la raccolta quotidiana dei dati dei risultati di Google negli Stati Uniti. Nozzle scarica i propri dati su BigQuery, semplificandone l'elaborazione in un formato leggibile da Google Data Studio.
Dopo aver tracciato in Nozzle per alcuni giorni, siamo stati in grado di estrarre tutti i risultati PAA mostrati per le ricerche del nome dell'azienda in Google in un CSV per un'ulteriore elaborazione.
Abbiamo utilizzato il progetto open source Senta di Baidu per aggiungere un punteggio di sentimento alle domande PAA. I modelli Senta SKEP sono interessanti perché addestrano efficacemente il modello linguistico in modo specifico per l'attività di analisi del sentimento utilizzando il mascheramento e la sostituzione dei token nei modelli basati su BERT per concentrarsi specificamente sui token che trasmettono informazioni sul sentimento e/o sulle coppie aspetto-sentimento. (carta)
Dopo alcune sperimentazioni, abbiamo deciso che i compiti del modello basato sugli aspetti hanno funzionato meglio dei compiti di classificazione delle frasi. Abbiamo usato il nome dell'azienda come aspetto. In sostanza, l'aspetto è al centro del sentimento. Nella tradizionale analisi del sentimento basata sull'aspetto, l'aspetto è generalmente un componente di un prodotto o servizio che è il destinatario del sentimento (ad esempio, lo schermo del mio Macbook è troppo sfocato). Poiché volevamo anche confrontare i dati dell'API NLP di Google, abbiamo anche convertito l'output del modello in un intervallo compreso tra -1 e 1. Per impostazione predefinita, è etichettato come "positivo" o "negativo".
Abbiamo quindi ottenuto un punteggio di confronto utilizzando l'API Language di Google per elaborare le domande PAA. Google ha la possibilità di richiedere il sentiment basato sulle entità, ma abbiamo deciso di non utilizzarlo come etichettatura corretta delle società poiché le entità sembravano incostanti. Inoltre, abbiamo omesso la grandezza nell'output in quanto non c'era un equivalente nel nostro output Senta. La grandezza è la forza complessiva del sentimento.
Volevamo condividere il nostro codice in modo che altri potessero riprodurlo ed esplorarlo da soli. Abbiamo creato un taccuino Google Colab con annotazioni che installerà Senta, scaricherà il nostro set di dati e assegnerà un punteggio di sentimento a ciascuna riga. Abbiamo anche incluso il codice per accedere al sentiment dell'API di Google Language, ma ciò richiederà l'accesso all'API e il caricamento di un file JSON dell'account di servizio.
Infine, abbiamo impostato il monitoraggio del ranking in Nozzle per tutte le 500 aziende per monitorare i siti Web classificati per "è legittimo?" e "è legale?" query per vedere se siamo in grado di identificare se determinati domini stavano guidando questo contenuto. Inoltre, abbiamo estratto i dati sulla variazione dei ricavi dalle società Fortune 500 di quest'anno da utilizzare come ulteriore livello per confrontare l'impatto del sentiment.
Analizzare i dati
Passiamo ora alla parte più interessante dell'analisi. Abbiamo sviluppato una dashboard di Data Studio per offrire ai lettori l'opportunità di esplorare i nostri dati raccolti. Nei paragrafi seguenti, illustreremo ciò che è stato interessante per noi, ma siamo più che aperti a spunti condivisi da altri qui o su Twitter.
La dashboard è suddivisa in dieci diverse viste con le ultime due pagine che mostrano i dati grezzi. Ciascuna vista pone una domanda a cui la vista tenta di rispondere nei dati.
Condivisione della voce di dominio. È sorprendente vedere, ma a prima vista, vediamo che alcuni domini detengono la parte del leone della visibilità dei primi 10 in tutte le 500 ricerche di marchi aziendali. Wikipedia è presente nel 97,4% di tutti i risultati di ricerca. Linkedin è un secondo lontano, ma impressionante al 75%.
La PAA aziendale cambia nel tempo. In questa prospettiva, osserviamo come i risultati della PAA cambiano ogni giorno. Questo set di dati ha iniziato a raccogliere dati l'8 dicembre 2020, quindi questo grafico diventerà più interessante man mano che avanzeremo nel 2021. Ecco un paio delle mie aziende preferite.
Proprio come ci si aspetterebbe da una società di servizi finanziari, alla Morgan Stanley, la vittoria è lenta e costante. Dall'8 dicembre, ogni giorno vengono visualizzati gli stessi quattro risultati.
Possiamo confrontarlo con Microsoft, uno dei nostri PAA più diversi con modifiche quasi quotidiane al mix di PAA visualizzato.
Il numero mediano di risultati PAA unici per azienda è stato di sette nelle quasi due settimane in cui abbiamo raccolto dati. Il numero mediano dei primi 10 domini unici era esattamente 10 nello stesso periodo. Il grafico seguente mostra la distribuzione dei risultati unici tra tutte le aziende.
Centerpoint Energy e FedEx sono gli eroi della voce del marchio qui con la loro ricerca del marchio principale che ha risposto completamente con i propri contenuti da un dominio .
Temi PAA per le aziende . Questa è stata una delle parti più interessanti per me. Abbiamo esaminato le domande PAA per le parti delle parole più comunemente utilizzate per creare una vista che potesse dirci ciò che interessa alle persone rispetto alle aziende.
In quasi la metà delle aziende, Google deduce che c'è interesse per chi possiede l'azienda. Google vuole anche fornire informazioni sul fatto che l'azienda sia "buona" per il 37% delle aziende.
Le coorti più tristi erano i gruppi "going" e "clos" ("clos" è usato qui per rappresentare parole come "chiudere", "chiudere" e "chiudere") gruppi che sembravano rispondere alle domande generate dalla pandemia sulla solvibilità di società popolari.
Walmart ha registrato una crescita del 123% (profitti) nel 2020, ma una delle sue principali domande coerenti è: "Walmart sta davvero chiudendo?" Walmart ha chiuso i negozi negli ultimi anni, ma molti erano i negozi Express di formato più piccolo. Walmart non si sta sicuramente "spegnendo".
Osservando i risultati PAA con l'obiettivo delle società online rispetto a quelle fisiche, vediamo che confrontando Amazon con Walmart, c'è un chiaro vantaggio nel supporto dell'una rispetto all'altra.
Ovviamente, il confine tra online e mattoni e malta non è così chiaro poiché Walmart vende online e Amazon ora ha negozi fisici, ma questo mostra come la selezione delle domande possa creare vantaggi reali e tangibili per i concorrenti.
Un'altra nota, ho iniziato a esaminarlo dopo aver visto "È legittimo?" su diverse ricerche aziendali. In effetti, nei risultati PAA raccolti in tutte le 500 società, c'erano solo otto risultati che mettevano in dubbio la legittimità della legalità dell'azienda:
- è audace metalli preziosi legittimi
- è legittimo
- è una casa finanziaria legittima
- è cdw com legittimo
- footlocker è un sito legittimo
- è le soluzioni di fornitura HD legittime
- è una nazione viva legittima
- è legale l'assicurazione sulla vita di New York
Tuttavia, ho scoperto molto peggio. Ti piacerebbe essere il brand manager di queste aziende con domande PAA nella coorte "cattiva"?
La vista successiva, la PAA Question Exploration, è stata solo un po' divertente. Poiché abbiamo classificato i risultati PAA per tema e per tipo di domanda, abbiamo creato uno strumento che consente di creare frasi di domanda per arrivare a domande specifiche dell'azienda. Nell'immagine sottostante, facendo clic su (1), viene automaticamente richiesto con le prossime potenziali opzioni di perfezionamento per fare clic su (2). Puoi quindi fare clic su (3) per vedere la domanda dell'azienda che si adatta allo schema che hai scelto.
Parlando di domande e un po' di divertimento, in testa al gruppo delle cinque W, "cosa" è il vincitore vicino con una rappresentanza in quasi il 29% di tutti i PAA raccolti. "È", il figlio dell'amore, arriva subito dopo, seguito da "come" e "chi".
Sentimento aziendale. In precedenza abbiamo menzionato i modelli Senta di Baidu Research nella sezione relativa al modo in cui abbiamo ottenuto il punteggio del sentiment. In quest'ottica, abbiamo preso una media dei due modelli Senta con le migliori prestazioni e il sentiment dell'API NLP di Google per fornire il punteggio più equilibrato poiché ci sono piaciuti alcuni aspetti dei risultati di ciascun modello. È possibile selezionare un modello specifico in questa vista, ma l'impostazione predefinita è la vista media e quella che useremo qui.
Questi risultati di Pfizer mostrano che Google comprende l'importanza di evidenziare le domande che sono importanti oggi .
Tra tutte le società nella vista del sentiment, penso che Carmax sia stata la mia preferita in termini di equilibrio delle domande e disponibilità dei risultati.
Abbiamo preso i numeri di variazione dei ricavi delle società Fortune 500 di quest'anno per vedere se esistesse una relazione tra il sentimento di un'azienda e la sua performance economica. Sebbene la causa del grafico sottostante sia discutibile, è comunque interessante che le società con un sentiment negativo più medio tendessero a mostrare una crescita dei ricavi più debole.
Il 2020 è stato un anno doloroso e questo è probabilmente correlato a tutte le domande nei risultati sulla solvibilità finanziaria dell'azienda, ma se Google riflette le domande e il sentimento dei consumatori, forse i risultati lo stanno solo rafforzando.
La questione della legittimità. La vista finale nella nostra dashboard copre i domini che hanno come target "Is
Delle query "legittime", i risultati sono principalmente di proprietà di siti di recensioni aziendali e siti di recensioni di carriera. L'importanza della carriera sembra disallineata con l'obiettivo di far sapere ai potenziali clienti se l'azienda è una vera azienda. Forse questo è un suggerimento che questo è un intento popolare per chi cerca lavoro, anche se non riesco a immaginare un potenziale dipendente alla ricerca di "è meglio acquistare legittimo?"
Osservando in particolare i domini che prendono di mira le query "legittime" e "legali", il che significa che quelle parole appaiono nello slug dell'URL, possiamo vedere un paio di interessanti conclusioni.
Sembra esserci l'abitudine delle specifiche domande di legittimità da trattare su forum come Reddit. In molti casi, il risultato è rilevante per la query, ma non per l'intento della ricerca. Ad esempio, in un forum Nvidia, l'utente chiede se una promozione presumibilmente gestita da Nvidia è legittima.
Molte delle domande "legali" sono dirette alla pagina delle norme legali di un sito. Immagino sia un buon risultato?
Infine, c'era un sito tra i nostri dati indicatomi da Daniel Pati, SEO Lead di Cartridge Save, che apparentemente sta "seguendo" queste ricerche "legittime" prendendo di mira varie domande dell'azienda. Non nominerò l'azienda, ma puoi fare la ricerca se vuoi.
Se hai intenzione di elencare le domande come se fossero state poste da utenti reali, probabilmente vorrai variarle un po'. Penso che abbiamo contato oltre 300 di queste pagine, tutte con lo stesso titolo, tranne il nome dell'azienda.
Asporto
Spero che ti sia piaciuto leggere questo tanto quanto io mi sono divertito a metterlo insieme. Vorrei ringraziare Derek Perkins, Patrick Stox e altri di Locomotive per aver esaminato e criticato il dashboard di Data Studio.
In conclusione, non sono ancora sicuro di come mi sento quando Google fa emergere contenuti che mettono in dubbio la legalità o la legittimità delle aziende nelle loro ricerche sui marchi di navigazione. Di seguito è riportata la tabella originale che ho messo insieme dai siti a cui abbiamo accesso in Google Search Console. I valori numerici sono impressioni di 12 mesi per la frase (o frasi simili). Sì, c'è un momento in cui un'azienda è nuova sul mercato in cui questa domanda può avere importanza per gli utenti. Non sono sicuro che un venditore di tecnologia affermato di oltre 30 anni dovrebbe avere lo stesso trattamento.
La cosa imbarazzante che mi ha colpito durante questo processo è che i risultati PAA sembrano dissociati dall'interesse di ricerca effettivo degli utenti e più guidati dal contenuto disponibile online. "Perché la coca cola così male per te" ha 20 ricerche mensili ed è emerso su un marchio con milioni di ricerche mensili sul marchio. "Perché la mela è così cattiva" viene cercato da 70 persone al mese, ma viene visualizzato probabilmente da decine di milioni di ricercatori al mese. "Walmart sta davvero chiudendo" viene cercato zero volte al mese e viene visualizzato su un marchio con 55 milioni di ricerche al mese. Per esplorare più in dettaglio, abbiamo aggiunto una vista alla dashboard di Data Studio chiamata "Volume e sentimento di ricerca PAA", che mostra che per la maggior parte delle aziende, il volume di ricerca combinato PAA USA è inferiore a 500.
Il punto principale qui è che penso che ci sia una linea tra la risposta alla domanda di un utente, sia positiva che negativa nel sentimento dal contenuto disponibile, e suggerire attivamente informazioni che possono cambiare sostanzialmente la percezione di un utente dell'argomento cercato. Ciò è particolarmente rilevante per le ricerche di navigazione in cui in molti casi l'utente utilizza Google solo per raggiungere un sito, non chiedendo feedback su un'azienda.
Le opinioni espresse in questo articolo sono quelle dell'autore ospite e non necessariamente di Search Engine Land. Gli autori dello staff sono elencati qui.