Refinamiento de consultas: cómo ayuda Google a los usuarios a encontrar productos más rápido

Las SERP de compras se parecen cada vez más a alimentar que los resultados clasificados desde hace un tiempo. En diciembre, escribí sobre la integración de la pestaña de compras de Google en los principales resultados de consultas de compras en los turnos de comercio electrónico. El resultado es un mercado que se parece más a Amazon que a los resultados de búsqueda web.

Las funciones SERP y las mejoras de las consultas juegan un papel importante en esta transición. Dirigen a los usuarios de búsquedas no refinadas a la búsqueda de productos lo más rápido posible, lo que tiene un impacto enorme en los clics y los ingresos.

En esta inmersión profunda, analicé más de 28.000 SERP de compras para comprender cómo funcionan las mejoras de consultas y cómo los sitios de comercio electrónico pueden utilizarlas.

Es un poco pronto para la temporada de compras, pero estoy escribiendo mucho sobre comercio electrónico porque la mayoría de las tiendas necesitan algo de tiempo para realizar cambios en su sitio (especialmente las grandes). Entonces, si desea un 2024 fructífero, ahora es el momento de poner manos a la obra en la hoja de ruta.

Este artículo se basa en dos análisis que publiqué anteriormente:

Mejore sus habilidades con los conocimientos expertos semanales de Growth Memo. ¡Suscríbete gratis!

¿Qué son los refinamientos de consultas?

Los refinamientos de consultas son «píldoras» que se encuentran en la parte superior de los resultados de búsqueda y que ayudan a los usuarios a refinar su búsqueda. En esencia, los refinamientos de consultas son filtros de productos.

Anunciado por primera vez en la Búsqueda de Google en 2022, Google explicó que las mejoras (y los filtros en el escritorio) siguen las tendencias de búsqueda en tiempo real (en negrita la mía):

Los filtros de compras de toda la página en la Búsqueda ahora son dinámicos y adaptarse en función de las tendencias de búsqueda en tiempo real. Entonces, si estás comprando jeans, es posible que veas filtros para “pierna ancha” y “corte de bota”, porque esos son los estilos de mezclilla más populares en este momento, pero pueden cambiar con el tiempo, dependiendo de las tendencias.1

Ejemplos de refinamientos de consultas. (Crédito de la imagen: Kevin Indig)

El propósito de refinar las consultas es llevar a los usuarios del «medio desordenado» a la conversión lo más rápido posible, ya que literalmente refinar la consulta. Cuando haces clic en un píldoraGoogle envía a los usuarios a otra SERP, tal como cuando los usuarios hacen clic en los filtros de productos de la izquierda.

Para comprender cómo funcionan las mejoras de consultas y cómo los sitios de comercio electrónico pueden utilizarlas en su beneficio, desenterré algunos datos.

Cómo funcionan los refinamientos de consultas

Analicé 28.286 palabras clave de compras (EE. UU., escritorio) con seoClarity y encontré mejoras en las consultas:

• Siga distintos patrones que los sitios pueden utilizar para la orientación por palabras clave.
• conducir a consultas de búsqueda sin volumen de búsqueda.
• activar nuevas descripciones generales de IA en dispositivos móviles.

Refinamientos comunes

Analicé qué mejoras aparecen con más frecuencia en «posición“Uno, dos y tres. Piense en la posición uno en este contexto como el primer refinamiento desde la izquierda, que es el más visible.

La mayoría de los refinamientos especifican el género. El término «mujeres» aparece con mayor frecuencia entre los 3 primeros, pero «hombres» aparece con mayor frecuencia en el primer refinamiento. El 45% de las consultas refinadas mencionan un género al menos una vez, el 61,4% si se incluyen los niños. Tiene sentido: antes de profundizar en los atributos del producto, como el color o el tamaño, debes asegurarte de que el producto sea «para ti».

Los refinamientos de consultas más comunes. (Crédito de la imagen: Kevin Indig)

El segundo grupo de mejoras más común es la ubicación. El diez por ciento de las tres mejoras principales incluyen “cerca”, que es mucho más visible en dispositivos móviles. Google muestra mapas de forma predeterminada en los dispositivos móviles, ya que es más probable que los usuarios de dispositivos móviles estén en movimiento.

El tercer grupo son los atributos relacionados con consultas que incluyen «para» o «con», donde los usuarios intentan especificar casos de uso (9,8%), y el cuarto es el precio (el 9% de las mejoras incluyen el término «venta»).

Los refinamientos de consultas tienen una gran superposición con los filtros de productos en las computadoras de escritorio y, a menudo, incluyen los primeros filtros como refinamientos. Los filtros de productos no existen en dispositivos móviles, probablemente porque los usuarios pueden esperar la barra lateral de filtros en computadoras de escritorio, pero no tiene sentido en dispositivos móviles.

Los filtros de productos (escritorio) y los refinamientos de consultas tienden a tener una gran superposición. (Crédito de la imagen: Kevin Indig)

La clasificación y la visibilidad de las mejoras son diferentes en dispositivos móviles y de escritorio. Debido a la diferencia en el tamaño de pantalla más grande, los resultados de búsqueda en dispositivos móviles muestran ~4 refinamientos al cargar, mientras que en computadoras de escritorio pueden mostrar más de 10.

Dado que los refinamientos de consultas se basan en búsquedas en tiempo real, también se superponen en gran medida con la sugerencia automática.

(Crédito de la imagen: Kevin Indig)

Hallazgos interesantes

Tres ideas de los datos me sorprendieron:

En primer lugar, Google mantiene los ajustes estrictamente centrados en los atributos del producto, pero no en las intenciones del usuario. Esperaba que los buscadores estuvieran interesados ​​en opiniones y reseñas en Reddit, pero ninguna de las dos «Reddit» ni «opiniones«Surgió como un refinamiento una sola vez.

Segundo, los refinamientos de la consulta coinciden exactamente con la consulta, lo que significa que no encontrará sinónimos ni términos estrechamente relacionados en ellos. Como resultado, las marcas tampoco aparecen en los refinamientos.

En tercer lugar, la mayoría de las consultas refinadas no tienen volumen de búsqueda ni CPC. Solo 10.696/27.262 palabras clave en el primer refinamiento tienen volumen de búsqueda (mediana = 70) y solo 6.514/27.262 palabras clave tienen un CPC. Dado que el refinamiento de las consultas se basa en el comportamiento de búsqueda, podemos concluir que el volumen de búsqueda y otros datos del planificador de palabras clave son métricas muy limitadas.

Refinamientos en la descripción general de la IA

Por supuesto, me encontré con AI Overviews (AIO) en mi investigación. Para las consultas que analicé, los resultados móviles arrojaron AIO, pero los de escritorio no. Un ejemplo es rímel marrón.

Rímel marrón en el escritorio, sin mostrar un AIO. (Crédito de la imagen: Kevin Indig)

Rímel marrón en el móvil, activando una AIO. (Crédito de la imagen: Kevin Indig)

Probablemente hayas visto las pestañas AIO en la captura de pantalla anterior, que aparecen independientemente de las mejoras y explican los atributos comunes del producto.

(Crédito de la imagen: Kevin Indig)

Observe cómo la AIO proporciona orientación e información adicional en pestañas (consulte la captura de pantalla a continuación).

(Crédito de la imagen: Kevin Indig)

En este punto, no está claro si las citas en las pestañas AIO son buenas porque generan tráfico para revisar artículos o son malas porque revelan la respuesta.

(Crédito de la imagen: Kevin Indig)

Para otras consultas, como “compresor de aire»pude detectar mejoras en la descripción general de la IA en lugar de encima de ella. Al hacer clic en un refinamiento de AIO se accede a otra búsqueda con el refinamiento en la consulta. Por ejemplo, en el SERP para «compresor de aire«, un refinamiento es “para pintar autos”. Al hacer clic en él, se accede a otro SERP para la consulta «compresor de aire para pintar autos”(con otro AIO y pestañas pero sin refinamiento). Tenga en cuenta que inicié sesión en la versión beta de SGE, lo que significa que es posible que esas funciones aún no estén disponibles para todos los usuarios.

(Crédito de la imagen: Kevin Indig)

5 lecciones

Cinco lecciones clave surgieron de mi análisis de más de 28.000 consultas de compras:

• Debes crear páginas de categorías y productos específicos para hombres, mujeres y niños cuando sea importante para los productos (por ejemplo, moda).
• Busque refinamientos de consultas y sugerencias automáticas para encontrar variaciones de consultas relevantes para su investigación de palabras clave (por ejemplo, seoClarity puede hacer esto).
• Supervise las clasificaciones mediante el refinamiento de consultas para impulsar sus decisiones en torno a la indexación por facetas (como Nike o Target). Los refinamientos que muestran diferentes URL son un indicador de la construcción de facetas específicas.
• Debe identificar el interés del buscador más allá del volumen de búsqueda. El hecho de que más de la mitad de las consultas no tengan volumen de búsqueda, pero los refinamientos de las consultas estén optimizados para el comportamiento de búsqueda muestra que podría perder muchas oportunidades si se limita a consultas que tienen volumen de búsqueda. En su lugar, aproveche los datos de búsqueda en el sitio, las encuestas y la investigación cualitativa para mejorar la orientación por palabras clave.
• Supervise y compare los clics de los resultados de escritorio y móviles para comprender el impacto de los filtros de productos (escritorio) y AIO (móviles).