Le persone chiedono anche in 2020
Ultimo aggiornamento il mercoledì 11 marzo 2020
Google sta cercando di fornire risposte. Lo fa in un numero crescente di modi. Elementi ricchi come i featured snippet - le risposte "migliori" estratte da siti di terze parti - e i knowledge panel che mostrano le informazioni che Google ha nel suo Knowledge Graph.
Risposte nella SERP
Google fornisce le risposte direttamente nella pagina dei risultati di ricerca (SERP). L'obiettivo è quello di migliorare l'esperienza degli utenti fornendo direttamente la migliore risposta disponibile, senza dover fare clic sul sito che fornisce le informazioni.
Quando la risposta completa viene fornita direttamente nella SERP, per gli utenti di Google è un'ottima esperienza: ottengono la risposta alla loro domanda in modo rapido ed efficiente da una fonte di cui si fidano (Google).
Ma per i proprietari dei siti che forniscono queste risposte significa che l'utente non visita il loro sito. Il fatto che l'utente non faccia clic sul sito è un'opportunità persa per il marchio di etichettare l'utente per il remarketing e un'occasione persa per presentare il marchio e le sue offerte in dettaglio. Tutto ciò che rimane è un'opportunità per il branding.
Ecco un esempio di domanda che richiede solo una risposta breve. Google mostra la risposta completa nella SERP, l'utente non ha bisogno di visitare il sito - una cosiddetta ricerca "senza clic".
Funzione AccuRanker - Se avete bisogno di sapere quante delle vostre parole chiave di destinazione hanno un featured snippet e, meglio ancora, in quante appare il vostro sito web, non dovete controllarlo manualmente (e sarebbe impossibile farlo per più posizioni).
Ora è possibile ottenere una panoramica completa di tutte le caratteristiche delle SERP nella scheda Analisi SERP aggregata di AccuRanker. Qui è possibile vedere esattamente quali caratteristiche della SERP sono visibili per le proprie parole chiave e la percentuale di ciascuna caratteristica della SERP.
È possibile analizzare ulteriormente ogni caratteristica SERP facendo clic sulla colonna e vedere come è cambiata nel tempo nel grafico SERP Feature History. Questo vi aiuta a misurare l'impatto delle modifiche apportate e a identificare nuove opportunità di funzionalità sottoutilizzate nella ricerca di Google.
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Domande sulla SERP
Oltre ai Featured Snippet, Google sta facendo sempre più un GRANDE passo in avanti suggerendo all'utente le possibili tappe successive nel suo percorso di ricerca, ovvero le domande correlate, ovvero le persone che chiedono anche.
Nella SERP, queste domande spesso sostituiscono un link blu tradizionale (io lo chiamo "uccidere un link blu"), il che riduce il numero di risultati nella pagina 1 e riduce l'opportunità per i marchi di posizionarsi lì per la query di ricerca dell'utente. Occupano molto spazio e la parte visibile del riquadro PAA (People Also Ask) non offre nulla ai siti che vi compaiono... nemmeno la visibilità del marchio.
L'utente deve cliccare sulla domanda per vedere qualcosa di più... e poi, se può, Google mostrerà l'intera risposta.
Ancora una volta, l'opportunità è quella di una limitata notorietà del marchio e di un traffico molto limitato, poiché è necessario che l'utente clicchi sulla domanda e poi sul link alla risposta completa. Purtroppo, al momento non sono disponibili dati affidabili sul flusso di clic.
I riquadri PAA sono estremamente comuni: attualmente compaiono nella metà di tutte le SERP (si vedano le figure sottostanti)... e stanno diventando sempre più comuni: in soli 12 mesi, la loro presenza è aumentata di un terzo.
Funzione di AccuRanker - È possibile scoprire facilmente quante parole chiave includono un riquadro "Domande correlate" (People Also Ask) nella scheda Analisi SERP aggregata di AccuRanker. La Panoramica totale delle SERP Feature indica esattamente la percentuale di ciascuna SERP Feature su tutte le parole chiave. È anche possibile vedere la variazione nel tempo del numero di parole chiave che includono una PAA e vedere esattamente quali parole chiave sono, per identificare nuove opportunità.
Query di ricerca come domande esplicite o implicite
Prima di iniziare con i fatti e le cifre, una breve spiegazione. Sebbene la maggior parte delle persone non formuli le proprie query di ricerca come tali, ogni ricerca su Google è una domanda... quando effettuiamo una ricerca su Google il nostro intento è quello di trovare la soluzione a un problema o la risposta a una domanda, indipendentemente dal fatto che la formuliamo esplicitamente o meno.
Le query ambigue sono domande implicite e il problema di Google è capire "quale domanda sta ponendo l'utente".
Ad esempio, la query di ricerca ambigua "casa", l'utente può chiedere:
- Dove posso comprare una casa?
- Dove posso vendere la mia casa?
- Dove posso affittare una casa?
- Come posso vendere la mia casa?
- Come posso acquistare una casa?
- Qual è la definizione di "casa"?
- Dove posso trovare un'immagine di una casa?
- Dove posso vedere la serie televisiva Dr. House?
- Quale attore interpreta il Dr. House?
- Dove posso trovare la musica di House?
- ... e altre centinaia di domande
La capacità di Google di capire quale sia la domanda alla base della query è fondamentale per la sua capacità di fornire risultati che soddisfino l'utente fornendo la risposta migliore.
Google ha introdotto RankBrain all'inizio del 2015. Il ruolo di Rankbrain è quello di comprendere meglio l'intento della query di ricerca, per estrarre in modo più affidabile la domanda nascosta dietro le ricerche ambigue.
Questa maggiore capacità di "indovinare la domanda nascosta" ha portato a cambiamenti significativi nei risultati di Google.
Ha permesso a Google di fornire risultati più pertinenti
Una migliore comprensione delle domande ha permesso a Google di fornire un elenco migliore di potenziali risposte. Con la "comprensione della domanda" si ottiene la capacità di mostrare solo le risposte pertinenti, piuttosto che un elenco di possibilità che coprono molteplici interpretazioni dell'intento della query.
Quando riesce a disambiguare (a indovinare la domanda implicita dietro la query), Google può fornire risultati significativamente migliori... e potenzialmente l'unica risposta "migliore".
Ha permesso a Google di fornire risposte più dirette
Se Google ha identificato una "risposta migliore" (parole sue, non mie), può mostrarla come featured snippet o knowledge panel. Ma per mostrare una "risposta migliore" deve prima comprendere correttamente la domanda.
Con domande esplicite (come, cosa, perché, dove, chi), questo è possibile e ragionevole. Con una domanda ambigua, in cui Google non è in grado di indovinare il vero intento, non ha alcuna possibilità di mostrare una "risposta" sotto forma di featured snippet. Con una maggiore capacità di "comprensione della domanda" aumentano le opportunità di mostrare la "risposta migliore".
Abbiamo visto per la prima volta i Featured Snippet all'inizio del 2014, prima dell'annuncio ufficiale di RankBrain... anche se RankBrain non è stata direttamente la tecnologia che ha permesso a Google di introdurre questa funzione, è sicuro che RankBrain è stata la forza trainante della rapida espansione dei Featured Snippet quando un utente non pone esplicitamente una domanda.
Ha permesso a Google di suggerire all'utente domande successive più pertinenti.
Dopo aver risposto a una domanda, il passo logico successivo è quello di suggerire domande successive con la relativa risposta... da qui la nascita di People Also Ask all'inizio del 2015, più o meno nello stesso periodo in cui è stato annunciato RankBrain.
Oggi, una domanda esplicita innesca quasi sempre un elenco di domande successive (alias People Also Ask) - nell'85% dei casi, come vediamo qui sotto. Ma man mano che RankBrain migliora e diventa più bravo a identificare la domanda nascosta dietro la query, Google può mostrare PAA / domande correlate sulle SERP per un numero sempre maggiore di query di ricerca ambigue.
I numeri che abbiamo trovato per il 2019 mostrano che questo è ciò che sta accadendo. E il buon senso ci dice che è molto probabile che ciò continui, poiché RankBrain continuerà a migliorare nel tempo.
Ora i numeri
Abbiamo analizzato le SERP per 5 milioni di query nel Regno Unito dal febbraio 2019 al febbraio 2020. Abbiamo identificato 4 tipi di SERP: informativa, di navigazione, di acquisto e geografica.
- Informative = domande esplicite: come, perché, cosa, quando...
- Navigazionale = nomi di marchi
- Acquisto = include parole come - comprare, prezzo, economico...
- Geo = contiene parole geo come - vicino a me, dove...
- Altro = tutte le query di ricerca che non rientrano in una delle prime 4.
Presenza e crescita della PAA/delle domande correlate per dispositivo nel 2019
È sorprendente che i numeri siano molto simili per desktop e mobile sia in termini di percentuale di SERP che contengono PAA, sia in termini di crescita nel corso dell'anno.
La metà di tutte le SERP presenta box PAA, con una crescita di oltre il 20% rispetto all'anno precedente. Google ritiene che queste domande suggerite migliorino l'esperienza dell'utente in tutti i tipi di ricerca.
Ciò suggerisce che RankBrain sta effettivamente migliorando e che Google è sempre più in grado di identificare la domanda, anche quando l'utente non la pone esplicitamente.
Crescita della PAA per intento di ricerca nel 2019
Ora analizziamo la situazione in base all'intento di ricerca. Le differenze sono notevoli. E anche molto logiche.... Dal punto di vista di Google, che mira a soddisfare al meglio i propri utenti.
Query di ricerca con intento informativo
Le query di ricerca con intento informativo - domande esplicite - sono quasi tutte dotate di caselle PAA (85%). Fornire possibili domande successive alla domanda iniziale è relativamente semplice, logico e utile per l'utente.
La crescita in questo ambito è stata modesta. Anche all'inizio del 2019, la percentuale di domande esplicite che hanno attivato potenziali domande successive era molto alta. Logico, visto che la domanda alla base di questo tipo di interrogazione è la più facilmente comprensibile, e lo è sempre stata.
È probabile che questa percentuale cresca ancora un po' nel corso del 2020, dato che RankBrain continua a migliorare, ma probabilmente si sta avvicinando al suo limite massimo.
Il mobile e il desktop hanno iniziato, e rimangono, praticamente testa a testa.
Query di ricerca con intento di acquisto
Per quanto riguarda le query con intento di acquisto, la "domanda nascosta" è abbastanza ovvia, così come i prossimi passi potenziali. All'inizio dell'anno la presenza è stata inferiore a quella delle query informative, ma ora ha recuperato terreno, attestandosi anch'essa intorno all'85%.
È probabile che questa percentuale cresca ancora un po' nel 2020, grazie ai continui miglioramenti di RankBrain, ma probabilmente si sta anche avvicinando al suo limite massimo.
È interessante notare che un anno fa il desktop era molto indietro rispetto al mobile, ma all'inizio del 2020 ha praticamente recuperato.
Query di ricerca con intento geografico
Nelle query con intento geografico, la domanda implicita è meno ovvia rispetto a quelle informative e di acquisto, ma il contesto geografico rimane un forte indizio... soprattutto su mobile.
È interessante notare che la presenza di PAA su desktop è aumentata significativamente all'inizio del 2019 (+15%), per poi superare nel corso dell'anno il mobile. Ciò suggerisce che Google è ora molto focalizzato sul locale, anche quando l'utente non è in movimento.
Query di ricerca con altri (o nessun) intento
Si tratta della maggior parte dei dati che abbiamo monitorato(69% dei 5 milioni) e quindi non c'è da sorprendersi: le cifre sono parallele a quelle generali. Ciò che ci mostra è che anche quando l'utente non fornisce un intento esplicito, Google è sicuro di aver compreso la domanda nascosta nella query di ricerca nel 50% dei casi. È impressionante.
E Google sta migliorando. Veloce. La mia analisi è che RankBrain sta migliorando nell'individuare la domanda nascosta dietro le query di ricerca ambigue, in modo che Google possa mostrare più spesso risultati che contengono domande pertinenti.
L'enorme crescita su base annua (27% su desktop e 16% su mobile) indica quanto velocemente Google stia migliorando la sua capacità di comprendere le domande "nascoste" degli utenti.
Prevediamo un'ulteriore crescita nel 2020. Mi sbilancio e prevedo oltre il 60% entro la fine dell'anno.
Query di ricerca con intento di navigazione
Quando un utente cerca il nome di un marchio con corrispondenza esatta (io chiamo questi risultati "SERP del marchio"), sta navigando o facendo ricerche su quel marchio. Quindi la stragrande maggioranza delle persone che utilizzano questi termini di ricerca si pone una delle due domande seguenti
- "Dove si trova il sito di {marchio}".
- "Cosa potete dirmi su {marchio}".
E Google deve rispondere a entrambe.
Nel primo caso (quando un utente vuole semplicemente navigare verso il sito web del marchio), non ci sono ovvie domande successive: la PAA non è davvero utile per queste persone.
Se invece stanno facendo ricerche sul marchio, le domande di follow-up sono pertinenti e utili per loro. Sono in modalità di ricerca e questo comporta molte possibili domande di follow-up: sul marchio e sui suoi prodotti... ma anche domande sulla sua esperienza e (sinistramente) sulla concorrenza.
A prima vista sembra semplice. Tuttavia, per fornire domande di approfondimento davvero pertinenti sul marchio, Google deve superare un ulteriore ostacolo... deve essere sicuro di aver compreso correttamente cos'è e cosa fa il marchio. Ciò significa comprendere il marchio e le sue offerte come entità (nel Knowledge Graph - leggi qui). E questo è un aspetto con cui Google ha avuto difficoltà. Questo spiega le cifre basse che vediamo qui all'inizio del 2019.
Ma cosa spiega la crescita fenomenale (71% su desktop e 39% su mobile) che supera di gran lunga la crescita di qualsiasi altro intento?
Per me, questo indica chiaramente che nel 2019 Google ha fatto un passo da gigante nel suo Knowledge Graph[(https://www.searchenginejournal.com/knowledge-graph-algorithm-update-budapest/336227/)). Ora è sicuro di aver compreso correttamente un numero maggiore di marchi e le loro offerte... ed è quindi molto più disposto a suggerire domande correlate su quel marchio e le sue offerte quando un utente cerca il nome del marchio.
E questo va oltre. Sembra che Google si affidi sempre di più al Knowledge Graph per guidare un numero crescente di funzionalità delle sue SERP ricche: Knowledge Panels (ovviamente), ma anche PAA, Related Search, People Also Searched For, Events, Podcasts... e molte altre ancora.
Una prova di supporto da Kalicube. pro
Sono specializzato nelle SERP dei marchi da diversi anni. Ho monitorato e analizzato le SERP dei marchi per 7.504 marchi, compresi tutti gli elementi ricchi che contengono. I dati che ho raccolto confermano quelli di AccuRanker: nel febbraio 2020, vediamo il 33% delle SERP dei marchi con PAA.
(A proposito, potete monitorare gratuitamente le SERP dei vostri marchi con Kalicube.pro qui).
Conclusione: le PAA e le domande correlate sono destinate a rimanere.
All'inizio del 2020, le PAA hanno raggiunto un importante punto di riferimento: quando gli utenti effettuano una ricerca, vedono queste domande successive più del 50% delle volte. Ciò le rende uno degli elementi più comuni e visibili su Google.
Non sono un'ovvia "vittoria" per la vostra strategia SEO: la visibilità del marchio è limitata al momento in cui l'utente apre la domanda. In questo modo state dando il vostro contenuto a Google perché lo mostri direttamente ai suoi utenti. Nessun clic. E nemmeno visibilità del marchio se gli utenti non cliccano su una domanda.
Ma Google non ha intenzione di cambiare tattica, quindi sono qui per restare e quasi certamente si espanderanno nei prossimi anni. Se li ignorate, perdete un'opportunità che i vostri concorrenti potrebbero cogliere. Dovete davvero giocare la partita.
I prossimi passi
In primo luogo, occupate questo spazio per tenere lontani i vostri concorrenti. Sfruttate la (limitata) visibilità del marchio offerta da queste PAA. Iniziate a monitorare le domande che compaiono nelle SERP pertinenti e fornite le risposte per ottenere i posti dove potete, sia nelle pagine che già avete, sia creando nuove pagine. La "vittoria" ottenuta grazie alle Persone che chiedono non è forse immediatamente interessante, ma c'è una vittoria "secondaria" che lo è.
Quando rispondete a domande specifiche in modo accurato e pertinente (e ottenete il PAA) potreste posizionarvi ai primi posti nella SERP per quella parola chiave/questione di ricerca... e potenzialmente per più query e domande strettamente correlate. E queste danno visibilità e portano traffico qualificato - potenziali clienti.
L'autore
Jason Barnard (The Brand SERP Guy)
Jason ha oltre vent'anni di esperienza nel marketing digitale. Ha iniziato a promuovere il suo primo sito web nell'anno in cui Google è stato incorporato e lo ha costruito fino a farlo diventare uno dei 10.000 siti più visitati al mondo (60 milioni di visite nel 2007).
Oggi è un nomade digitale al 100% a tempo pieno, ospite e relatore di conferenze in tutto il mondo, mentre intervista esperti del settore per il suo podcast - "With Jason Barnard... Le persone più intelligenti del marketing parlano con Jason di argomenti che conoscono a fondo. Le conversazioni sono sempre intelligenti, sempre interessanti... e sempre divertenti!".
SERP del marchio
Perché "L'uomo delle SERP del marchio"? Perché Jason studia, traccia e analizza le SERP del marchio (ciò che appare quando qualcuno cerca il vostro nome su Google) dal 2014...
Conclusioni: Brand SERPs è il vostro nuovo biglietto da visita, un riflesso dell'ecosistema digitale del vostro marchio e una critica onesta della vostra strategia di marketing online. Questo potrebbe essere sufficiente a suscitare l'interesse di qualsiasi marketer e di qualsiasi brand... in qualsiasi settore 🙂
Novità: Jason ha pubblicato una serie di corsi online che insegnano ai proprietari di marchi e ai marketer a ottimizzare le SERP dei loro marchi.
Dove trovare Jason Barnard?
