ชื่อเสียงของแบรนด์และผลกระทบของการเลือก Google SERP

การเจาะลึกนี้เริ่มต้นจากชุดข้อความเมื่อไม่กี่สัปดาห์ก่อนเกี่ยวกับการเลือกผลลัพธ์ People Also Ask (PAA) ของ Google และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับแบรนด์

ในบทความนี้ ผมจะแบ่งปันการวิเคราะห์ที่พิจารณาถึงความรู้สึกที่แสดงในการค้นหา PAA ระหว่างบริษัทต่างๆ ที่อยู่ในรายชื่อ Fortune 500 ตั้งแต่ปี 2019 ในการวิเคราะห์ของเรา เราใช้ข้อมูลการจัดอันดับจาก Nozzle ซึ่งทำให้การแยกผลลัพธ์ PAA ในแต่ละวันทำได้ง่าย โดย Baidu เปิด - ระบบวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของแหล่งที่มา Senta และ Google NLP Language API เราจะเรียนรู้:

• มีผู้ชนะและผู้แพ้ที่ชัดเจนในเนื้อหาที่ Google ไฮไลต์เกี่ยวกับแบรนด์
• โดเมนจำนวนหนึ่งเป็นเจ้าของส่วนแบ่งการมองเห็นในผลการค้นหาแบรนด์ Fortune 500
• บางบริษัทมีผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอมาก ในขณะที่บริษัทอื่นๆ มีความแตกต่างกันอย่างมาก
• Google ชอบที่จะแบ่งปันกับผู้ใช้ว่าบริษัทใดเป็นบริษัทหนึ่งที่ดี
• เว็บไซต์ยอดนิยมมักสร้าง "บริษัท ถูกต้องหรือไม่" ผล.
• การระบาดใหญ่ส่งผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์ของ PAA

แต่ก่อนอื่น สำหรับผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับผลลัพธ์ของ PAA นี่คือสิ่งที่ดูเหมือน:

ที่เกี่ยวข้อง: กล่อง 'ผู้คนยังถาม': เคล็ดลับสำหรับการจัดอันดับ การเพิ่มประสิทธิภาพ และการติดตาม

สำหรับบริษัทหลายแห่ง ผลลัพธ์ PAA มีตำแหน่งที่โดดเด่นในผลการค้นหาของ Google และ Bing สำหรับการค้นหาแบรนด์ส่วนใหญ่หรือเกือบทั้งหมด ในภาพด้านบน นี่คือผลลัพธ์สำหรับการค้นหา “CDW” คำว่า “CDW” มีปริมาณการค้นหา 135,000 การค้นหาในสหรัฐอเมริกาต่อเดือน หมายความว่าการค้นหาส่วนใหญ่เหล่านั้นอาจเห็นว่า “CDW.com ถูกกฎหมายหรือไม่” ทุกครั้งที่ต้องการเข้าเว็บไซต์ของ CDW

นี่คือสิ่งที่ผู้ใช้ บาง คนอาจต้องการทราบ ดูโพสต์ Reddit นี้เมื่อสองปีที่แล้ว

คำถามก็คือ สิ่งนี้เป็นสิ่งที่ดีหรือไม่ดี? ฉันเห็นประโยชน์สำหรับผู้ใช้ที่ไม่ทราบว่า CDW เป็นผู้ค้าปลีกเทคโนโลยี B2B ที่เชื่อถือได้มาตั้งแต่ปี 1984 แต่ฉันยังเห็นปัญหาจากฝั่งของ CDW ในเรื่องที่ว่านี่อาจเป็นข้อสงสัยบางๆ ที่แทรกอยู่ในจิตใต้สำนึกของลูกค้าซ้ำแล้วซ้ำเล่า 135,000 ครั้งต่อเดือน นอกจากนี้ยังยุติธรรมที่จะชี้ให้เห็นว่าคำถามนี้มีคำตอบสำหรับผู้ที่มีปัญหา

กำลังประมวลผลข้อมูล

ตอนนี้เราทุกคนต่างก็รู้ดีเกี่ยวกับ PAA และอาจส่งผลต่อการรับรู้ของแบรนด์อย่างไร ฉันจะแนะนำคุณเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลและข้อมูลแบบจำลองความเชื่อมั่นบางส่วน บางคนชอบสิ่งนี้และเตรียมพวกเขาให้เข้าใจข้อมูล หากคุณต้องการดูข้อมูลเพียงข้ามไปข้างหน้า

เพื่อเริ่มต้นกระบวนการทำความเข้าใจผลลัพธ์ PAA ของบริษัท เราจำเป็นต้องได้รับรายชื่อบริษัทก่อน repo Github นี้ได้รวบรวมรายชื่อบริษัทที่ติดอันดับ Fortune 500 ตั้งแต่ปี 1955 เป็นต้นไป และมีปี 2019 ในรูปแบบ CSV ที่แยกวิเคราะห์ได้ง่าย เราโหลดชื่อบริษัทลงใน Nozzle (เครื่องมือติดตามอันดับที่เราชอบสำหรับความละเอียดของข้อมูล) เพื่อเริ่มการรวบรวมข้อมูลรายวันของผลลัพธ์ Google ในสหรัฐอเมริกา Nozzle ดัมพ์ข้อมูลไปยัง BigQuery ซึ่งทำให้ง่ายต่อการประมวลผลในรูปแบบที่ Google Data Studio อ่านได้

หลังจากติดตามใน Nozzle เป็นเวลาสองสามวัน เราสามารถดึงผลลัพธ์ PAA ทั้งหมดที่แสดงให้เห็นสำหรับการค้นหาชื่อบริษัทใน Google ไปยัง CSV เพื่อดำเนินการต่อไป

เราใช้โครงการโอเพนซอร์ซ Senta จาก Baidu เพื่อเพิ่มคะแนนความเชื่อมั่นให้กับคำถาม PAA โมเดล SKEP ของ Senta นั้นมีความน่าสนใจ เนื่องจากพวกเขาฝึกโมเดลภาษาอย่างมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะสำหรับงานวิเคราะห์ความรู้สึกโดยใช้การมาสก์และการเปลี่ยนโทเค็นในแบบจำลองของ BERT เพื่อมุ่งเน้นเฉพาะโทเค็นที่ให้ข้อมูลความรู้สึกและ/หรือคู่ด้านความรู้สึก (กระดาษ)

หลังจากการทดลอง เราตัดสินใจว่างานแบบจำลองตามลักษณะงานทำงานได้ดีกว่างานการจัดประเภทประโยค เราใช้ชื่อบริษัทเป็นหลัก โดยพื้นฐานแล้ว แง่มุมคือจุดเน้นของความรู้สึก ในการวิเคราะห์ความรู้สึกตามแง่มุมแบบเดิมๆ แง่มุมนั้นมักจะเป็นส่วนประกอบของผลิตภัณฑ์หรือบริการที่เป็นผู้รับความรู้สึก (เช่น หน้าจอ ของ My Macbook เบลอเกินไป) เนื่องจากเราต้องการเปรียบเทียบกับข้อมูล NLP API ของ Google เราจึงแปลงเอาต์พุตของโมเดลให้อยู่ในช่วง -1 ถึง 1 โดยค่าเริ่มต้น จะมีป้ายกำกับว่า "บวก" หรือ "เชิงลบ"

จากนั้นเราดึงคะแนนการเปรียบเทียบโดยใช้ API ภาษาของ Google เพื่อประมวลผลคำถาม PAA Google มีความสามารถในการร้องขอความรู้สึกตามเอนทิตี แต่เราตัดสินใจไม่ใช้มันเป็นการติดป้ายกำกับของบริษัทต่างๆ อย่างถูกต้อง เนื่องจากดูเหมือนว่าหน่วยงานต่างๆ จะได้รับผลกระทบหรือพลาดไป นอกจากนี้ เราละเว้นขนาดในเอาต์พุต เนื่องจากไม่มีค่าที่เท่ากันในเอาต์พุต Senta ของเรา ขนาดคือความแข็งแกร่งโดยรวมของความเชื่อมั่น

เราต้องการแบ่งปันรหัสของเราเพื่อให้ผู้อื่นสามารถทำซ้ำและสำรวจได้ด้วยตนเอง เราได้สร้างสมุดบันทึก Google Colab ที่มีคำอธิบายประกอบซึ่งจะติดตั้ง Senta ดาวน์โหลดชุดข้อมูลของเรา และกำหนดคะแนนความพึงพอใจให้กับแต่ละแถว เรายังรวมโค้ดเพื่อเข้าถึงความเชื่อมั่นของ Google Language API แต่จะต้องใช้การเข้าถึง API และการอัปโหลดไฟล์ JSON ของบัญชีบริการ

สุดท้าย เราได้ตั้งค่าการติดตามอันดับใน Nozzle สำหรับทั้ง 500 บริษัท เพื่อตรวจสอบเว็บไซต์ที่จัดอันดับว่า "ถูกกฎหมายหรือไม่" และ "ถูกกฎหมายหรือไม่" แบบสอบถามเพื่อดูว่าเราสามารถระบุได้ว่าโดเมนบางโดเมนขับเคลื่อนเนื้อหานี้หรือไม่ นอกจากนี้ เราดึงข้อมูลการเปลี่ยนแปลงรายได้จากบริษัทที่ติดอันดับ Fortune 500 ในปีนี้เพื่อใช้เป็นอีกชั้นหนึ่งเพื่อเปรียบเทียบผลกระทบต่อความเชื่อมั่น

กำลังวิเคราะห์ข้อมูล

ตอนนี้เรามาถึงส่วนที่น่าสนใจมากขึ้นของการวิเคราะห์ เราพัฒนาแดชบอร์ด Data Studio เพื่อให้ผู้อ่านมีโอกาสสำรวจข้อมูลที่รวบรวมไว้ ในย่อหน้าต่อไปนี้ เราจะสรุปสิ่งที่น่าสนใจสำหรับเราแต่เปิดกว้างสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่ผู้อื่นแบ่งปันที่นี่หรือบน Twitter

แดชบอร์ดแบ่งออกเป็นสิบมุมมองที่แตกต่างกัน โดยสองหน้าสุดท้ายจะแสดงข้อมูลดิบ แต่ละมุมมองก่อให้เกิดคำถามที่มุมมองพยายามตอบในข้อมูล

ส่วนแบ่งโดเมนของเสียง เป็นเรื่องที่น่าตกใจที่ได้เห็น แต่ในมุมมองแรก เราเห็นว่าบางโดเมนมีส่วนแบ่งการมองเห็น 10 อันดับแรกจากการค้นหาแบรนด์ของบริษัททั้งหมด 500 รายการ Wikipedia มีอยู่ใน 97.4% ของผลการค้นหาทั้งหมด Linkedin เป็นวินาทีที่ห่างไกล แต่น่าประทับใจที่ 75%

บริษัท PAA มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ในมุมมองนี้ เราจะพิจารณาว่าผลลัพธ์ของ PAA เปลี่ยนแปลงไปในแต่ละวันอย่างไร ชุดข้อมูลนี้เริ่มรวบรวมข้อมูลเมื่อวันที่ 8 ธันวาคม 2020 ดังนั้นแผนภูมินี้จะมีความน่าสนใจมากขึ้นเมื่อเราก้าวเข้าสู่ปี 2021 นี่คือบริษัทโปรดสองสามบริษัทที่ฉันชื่นชอบ

เช่นเดียวกับที่คุณคาดหวังจากบริษัทที่ให้บริการทางการเงิน ที่ Morgan Stanley ผู้ชนะการแข่งขันอย่างช้าและสม่ำเสมอ ตั้งแต่วันที่ 8 ธันวาคม มีการแสดงผลลัพธ์สี่รายการเหมือนเดิมทุกวัน

เราสามารถเปรียบเทียบสิ่งนั้นกับ Microsoft ซึ่งเป็นหนึ่งใน PAA ที่มีความหลากหลายมากที่สุดของเรา โดยมีการเปลี่ยนแปลงเกือบทุกวันในการแสดง PAA แบบผสมกัน

จำนวนเฉลี่ยของผลลัพธ์ PAA ที่ไม่ซ้ำกันต่อบริษัทคือเจ็ดในช่วงเกือบสองสัปดาห์ที่เราเก็บรวบรวมข้อมูล จำนวนเฉลี่ยของโดเมน 10 อันดับแรกที่ไม่ซ้ำกันคือ 10 โดเมนในช่วงเวลาเดียวกัน แผนภูมิด้านล่างแสดงการกระจายผลลัพธ์ที่ไม่ซ้ำกันในทุกบริษัท

Centerpoint Energy และ FedEx เป็นวีรบุรุษด้านเสียงของแบรนด์ที่นี่ ด้วยการค้นหาแบรนด์หลักของพวกเขาที่มีคำตอบอย่างสมบูรณ์ด้วยเนื้อหาของตนเอง จากโดเมน เดียว

ธีม PAA สำหรับบริษัท นี่เป็นหนึ่งในส่วนที่น่าสนใจที่สุดสำหรับฉัน เราได้ตรวจสอบคำถาม PAA สำหรับส่วนคำที่ใช้บ่อยที่สุดเพื่อสร้างมุมมองที่สามารถบอกเราว่าผู้คนสนใจเกี่ยวกับบริษัทอย่างไร

ในเกือบครึ่งบริษัท Google อนุมานว่ามีความสนใจว่าใครเป็นเจ้าของบริษัท Google ยังต้องการเปิดเผยข้อมูลว่าบริษัทนั้น “ดี” สำหรับ 37% ของบริษัทหรือไม่

กลุ่มที่เศร้าที่สุดคือกลุ่ม "going" และ "clos" ("clos" ใช้แทนคำเช่น "close", "closed" และ "closed") ซึ่งดูเหมือนจะตอบคำถามที่เกิดจากการระบาดใหญ่เกี่ยวกับการละลาย ของบริษัทดัง

Walmart ประกาศการเติบโต (กำไร) 123% ในปี 2020 แต่หนึ่งในคำถามยอดนิยมที่สอดคล้องกันคือ “Walmart กำลังปิดตัวลงจริง ๆ หรือไม่” Walmart ได้ปิดร้านค้าในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่หลายร้านเป็นร้าน Express ที่มีขนาดเล็กกว่า Walmart ไม่ได้ "ปิดตัวลง" อย่างแน่นอน

เมื่อดูผลลัพธ์ของ PAA ด้วยเลนส์ของบริษัทออนไลน์เทียบกับบริษัทที่มีหน้าร้านจริง เราพบว่าการเปรียบเทียบระหว่าง Amazon กับ Walmart นั้นมีประโยชน์ที่ชัดเจนสำหรับการสนับสนุนของอีกฝ่ายหนึ่ง

เห็นได้ชัดว่าเส้นแบ่งระหว่างออนไลน์กับอิฐและปูนไม่ชัดเจนเท่าที่ Walmart ขายทางออนไลน์และตอนนี้ Amazon มีหน้าร้านจริง แต่สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าการเลือกคำถามสามารถสร้างผลประโยชน์ที่แท้จริงและเป็นรูปธรรมสำหรับคู่แข่งได้อย่างไร

ข้อสังเกตอีกอย่างหนึ่ง ฉันเริ่มตรวจสอบเรื่องนี้หลังจากเห็นว่า "ถูกต้องหรือไม่" ในการค้นหาบริษัทหลายแห่ง อันที่จริง ในผลลัพธ์ของ PAA ที่รวบรวมจากบริษัททั้งหมด 500 แห่ง มีเพียงแปดผลลัพธ์ที่ตั้งคำถามเกี่ยวกับความถูกกฎหมายของบริษัท:

• เป็นโลหะมีค่าตัวหนาถูกต้องตามกฎหมาย
• เป็น aes ถูกต้องตามกฎหมาย
• เป็น Brighthouse ทางการเงินที่ถูกต้องตามกฎหมาย
• cdw com ถูกกฎหมาย
• เป็น footlocker ไซต์ที่ถูกกฎหมาย
• โซลูชั่น HD ซัพพลายถูกกฎหมาย
• เป็นชาติที่มีชีวิตถูกต้องตามกฎหมาย
• นิวยอร์คประกันชีวิตถูกกฎหมาย

อย่างไรก็ตาม ฉันพบว่าแย่กว่านั้นมาก คุณต้องการเป็นผู้จัดการแบรนด์ของ บริษัท เหล่านี้ที่มีคำถาม PAA ในกลุ่ม "ไม่ดี" อย่างไร?

มุมมองต่อไป การสำรวจคำถาม PAA เป็นเรื่องสนุกเล็กน้อย เนื่องจากเราได้จัดหมวดหมู่ผลลัพธ์ PAA ตามธีมและตามประเภทคำถาม เราจึงสร้างเครื่องมือที่ช่วยให้คุณสร้างวลีคำถามเพื่อเข้าถึงคำถามเฉพาะของบริษัท ในภาพด้านล่าง เมื่อคลิก (1) คุณจะถูกถามโดยอัตโนมัติพร้อมตัวเลือกการปรับแต่งที่เป็นไปได้ถัดไปให้คลิก (2) จากนั้นคุณสามารถคลิก (3) เพื่อดูคำถามของบริษัทที่ตรงกับรูปแบบที่คุณเลือก

เมื่อพูดถึงคำถามและความสนุกเล็กน้อย ผู้นำกลุ่ม Ws ทั้งห้า "อะไร" คือผู้ชนะที่ใกล้ชิดโดยมีตัวแทนในเกือบ 29% ของ PAA ทั้งหมดที่รวบรวมได้ “คือ” ลูกรักมาในวินาทีที่ใกล้ ตามด้วย “อย่างไร” และ “ใคร”

ความรู้สึกของบริษัท ก่อนหน้านี้ เราได้กล่าวถึงโมเดล Senta จาก Baidu Research ในส่วนที่กล่าวถึงการให้คะแนนความเชื่อมั่นของเรา ในมุมมองนี้ เรานำค่าเฉลี่ยของโมเดล Senta ที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด 2 รุ่นและความเชื่อมั่น NLP API ของ Google เพื่อให้คะแนนที่สมดุลที่สุด เนื่องจากเราชอบบางแง่มุมของผลลัพธ์ของแต่ละโมเดล คุณสามารถเลือกรูปแบบเฉพาะในมุมมองนี้ได้ แต่ค่าเริ่มต้นคือมุมมองแบบเฉลี่ยและแบบที่เราจะใช้ที่นี่

ผลลัพธ์จากไฟเซอร์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่า Google เข้าใจถึงความสำคัญของการเน้นย้ำคำถามที่มีความสำคัญ ในปัจจุบัน

จากบริษัททั้งหมดที่อยู่ในมุมมองความเชื่อมั่น ฉันคิดว่า Carmax เป็นที่โปรดปรานของฉันในแง่ของความสมดุลของคำถามและความเป็นประโยชน์ของผลลัพธ์

เรานำตัวเลขการเปลี่ยนแปลงรายได้จากบริษัทที่ติดอันดับ Fortune 500 ในปีนี้ เพื่อดูว่ามีความเกี่ยวข้องใดๆ ระหว่างความเชื่อมั่นของบริษัทกับประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจหรือไม่ แม้ว่าสาเหตุของแผนภูมิด้านล่างจะเป็นที่ถกเถียงกัน แต่ก็ยังน่าสนใจที่บริษัทที่มีทัศนคติเชิงลบโดยเฉลี่ยมากกว่ามักจะแสดงการเติบโตของรายได้ที่อ่อนแอ

ปี 2020 เป็นปีที่เจ็บปวด และอาจเกี่ยวข้องกับคำถามทั้งหมดในผลลัพธ์เกี่ยวกับการละลายทางการเงินของบริษัท แต่ถ้า Google เป็นภาพสะท้อนของคำถามและความเชื่อมั่นของผู้บริโภค ผลลัพธ์ที่ได้อาจช่วยตอกย้ำสิ่งนั้น

คำถามความชอบธรรม มุมมองสุดท้ายในแดชบอร์ดของเราครอบคลุมโดเมนที่กำหนดเป้าหมาย “Is ถูกกฎหมาย?” แบบสอบถาม เรากำลังติดตามการค้นหา 1,000 ครั้ง: 500 “คือ ถูกต้อง” และ 500 “คือ กฎหมาย” คำถาม จากการค้นหา 1,000 ครั้งเหล่านี้ วิกิพีเดียมีอยู่ใน 10 อันดับแรกของผลการค้นหาเกือบครึ่งหนึ่ง และการค้นหา "ถูกกฎหมาย" เกือบทั้งหมด

จากข้อความค้นหาที่ "ถูกกฎหมาย" ผลลัพธ์ส่วนใหญ่เป็นเจ้าของโดยไซต์ตรวจสอบธุรกิจและไซต์ตรวจสอบอาชีพ ความโดดเด่นในอาชีพการงานดูเหมือนไม่สอดคล้องกันโดยมุ่งเน้นที่การให้ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าทราบว่าบริษัทเป็นบริษัทจริงหรือไม่ บางทีนี่อาจเป็นคำใบ้ว่านี่เป็นความตั้งใจที่ได้รับความนิยมสำหรับผู้หางาน แม้ว่าฉันจะนึกภาพไม่ออกว่าพนักงานที่มีศักยภาพกำลังค้นหา "ดีที่สุดซื้อถูกกฎหมายหรือไม่"

เมื่อพิจารณาเฉพาะโดเมนที่กำหนดเป้าหมายการสืบค้นที่ "ถูกกฎหมาย" และ "ถูกกฎหมาย" ซึ่งหมายความว่าคำเหล่านั้นจะปรากฏในกระสุนของ URL เราจะเห็นประเด็นที่น่าสนใจสองสามข้อ

ดูเหมือนว่าจะมีนิสัยชอบถามคำถามเกี่ยวกับความชอบธรรมโดยเฉพาะที่จะกล่าวถึงในฟอรัมอย่าง Reddit ในหลายกรณี ผลลัพธ์เกี่ยวข้องกับข้อความค้นหา แต่ไม่ใช่จุดประสงค์ของการค้นหา ตัวอย่างเช่น ในฟอรัม Nvidia ผู้ใช้ถามว่าโปรโมชันที่ Nvidia คาดคะเนนั้นถูกต้องหรือไม่

คำถาม "ด้านกฎหมาย" จำนวนมากจะถูกส่งไปยังหน้านโยบายด้านกฎหมายของไซต์เอง ฉันเดาว่าเป็นผลลัพธ์ที่ดีหรือไม่?

สุดท้าย มีไซต์ในข้อมูลของเราที่ Daniel Pati หัวหน้า SEO ของ Cartridge Save ชี้ให้ฉันเห็นว่า "ดำเนินการตาม" การค้นหาที่ "ถูกกฎหมาย" เหล่านี้โดยกำหนดเป้าหมายไปที่คำถามต่างๆ ของบริษัท ฉันจะไม่ตั้งชื่อบริษัท แต่คุณสามารถค้นหาได้หากต้องการ

หากคุณกำลังจะแสดงรายการคำถามเหมือนที่พวกเขาถามโดยผู้ใช้จริง คุณอาจต้องการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย ฉันคิดว่าเรานับกว่า 300 หน้าเหล่านี้ ทั้งหมดมีชื่อเดียวกัน ยกเว้นชื่อบริษัท

ซื้อกลับบ้าน

ฉันหวังว่าคุณจะสนุกกับการอ่านสิ่งนี้มากที่สุดเท่าที่ฉันสนุกกับการรวบรวม ฉันขอขอบคุณ Derek Perkins, Patrick Stox และคนอื่นๆ ที่ Locomotive สำหรับการทบทวนและวิจารณ์แดชบอร์ด Data Studio

กล่าวโดยสรุป ฉันยังไม่แน่ใจว่าจะรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับ Google ที่แสดงเนื้อหาที่ตั้งคำถามถึงความถูกกฎหมายหรือความชอบธรรมของบริษัทต่างๆ ในการค้นหาแบรนด์แบบนำทาง ด้านล่างนี้คือตารางดั้งเดิมที่ฉันรวบรวมจากเว็บไซต์ที่เราเข้าถึงได้ใน Google Search Console ค่าตัวเลขคือการแสดงผลวลี 12 เดือน (หรือวลีที่คล้ายกัน) ใช่ มีบางครั้งที่บริษัทเพิ่งออกสู่ตลาดซึ่งคำถามนั้นอาจมีความสำคัญสำหรับผู้ใช้ ฉันไม่แน่ใจว่าผู้ขายเทคโนโลยีที่มีอายุ 30 ปีขึ้นไปควรได้รับการปฏิบัติแบบเดียวกัน

สิ่งที่น่าอึดอัดใจที่ทำให้ฉันประทับใจในระหว่างกระบวนการนี้คือผลลัพธ์ของ PAA ดูเหมือนจะไม่สัมพันธ์กับความสนใจในการค้นหาของผู้ใช้จริงและขับเคลื่อนโดยเนื้อหาที่พร้อมใช้งานออนไลน์มากขึ้น “ทำไมโค้กถึงแย่สำหรับคุณ” มีการค้นหา 20 ครั้งต่อเดือนและปรากฏบนแบรนด์ที่มีการค้นหาแบรนด์ต่อเดือนหลายล้านครั้ง “ทำไมแอปเปิ้ลถึงแย่จัง” มีการค้นหาโดย 70 คนต่อเดือน แต่อาจมีผู้ค้นหาหลายสิบล้านคนต่อเดือน “Walmart กำลังปิดตัวลงจริงๆ” มีการค้นหาศูนย์ครั้งต่อเดือนและปรากฏบนแบรนด์ที่มีการค้นหา 55 ล้านครั้งต่อเดือน ในการสำรวจรายละเอียดเพิ่มเติม เราได้เพิ่มมุมมองไปยังแดชบอร์ด Data Studio ที่เรียกว่า “PAA Search Volume and Sentiment” ซึ่งแสดงให้เห็นว่าสำหรับบริษัทส่วนใหญ่โดยรวม ปริมาณการค้นหา PAA US ที่รวมกันนั้นน้อยกว่า 500

ประเด็นหลักในที่นี้คือ ฉันคิดว่ามีเส้นแบ่งระหว่างการตอบคำถามของผู้ใช้ ไม่ว่าจะเป็นอารมณ์เชิงบวกหรือเชิงลบจากเนื้อหาที่มีอยู่ และการแนะนำข้อมูลอย่างแข็งขันที่สามารถเปลี่ยนการรับรู้ของผู้ใช้ในหัวข้อที่กำลังค้นหาอย่างมีนัยสำคัญ สิ่งนี้มีความเกี่ยวข้องเป็นพิเศษสำหรับการค้นหาการนำทาง ซึ่งในหลายกรณี ผู้ใช้ใช้ Google เพื่อไปที่ไซต์เท่านั้น ไม่ได้ขอความคิดเห็นเกี่ยวกับบริษัท

ความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นความคิดเห็นของผู้เขียนรับเชิญและไม่จำเป็นต้องเป็น Search Engine Land ผู้เขียนพนักงานอยู่ที่นี่