Ao pesquisar um aplicativo ou um site, você sabe o que realmente deseja?
Ao digitar uma palavra ou frase na barra de pesquisa, você consegue imaginar exatamente o que precisa? Ou você espera que o software de pesquisa resolva esses detalhes lexicais com base nas palavras-chave de destino e nos termos relacionados em sua consulta em inglês simples?
Talvez uma das pesquisas relacionadas sugeridas ajude?
A similaridade semântica — palavras com significado relacionado — é uma maneira de facilitar a localização do item certo.
Em termos de lingüística, estamos falando aqui sobre as relações semânticas entre palavras em inglês, e não sobre palavras isoladas.
Com o contexto adicional e a profundidade fornecidos pela semântica, um mecanismo de pesquisa pode entender com mais clareza o que você está procurando - o que você realmente deseja, sua verdadeira intenção - e, em seguida, começar a analisar as relações semânticas para sugerir com precisão os resultados da pesquisa.
De acordo com o especialista em SEO Semrush , um exemplo de palavra-chave semanticamente relacionada para algo como “volume de pesquisa” seria “pesquisa de palavras-chave” ou “marketing online”. Esses pares de palavras estão conceitualmente relacionados, mas não são sinônimos.
Aqui está um exemplo básico de comércio eletrônico: você quer sapatos novos de alta qualidade para a academia. Você digita “sapatos de ginástica” na barra de pesquisa.
Em um cenário de varejo on-line, as palavras-chave semânticas para isso podem incluir palavras semelhantes como “tênis esportivos”, “tênis”, “tênis [nome da marca]”, “tênis” e “tênis de corrida”.
Seus resultados de pesquisa seriam direcionados para o alvo percebido e você também poderia ver um banner de marketing de conteúdo promovendo os melhores tênis esportivos.
Você pode clicar no banner e, depois de ler as avaliações de clientes satisfeitos, colocar um par de sapatos recomendado em seu carrinho, mas continuar a navegar.
As pessoas estão acostumadas com a conveniência de experiências on-line perfeitas. Independentemente de como a consulta de pesquisa de um usuário é formulada, eles esperam que a funcionalidade de pesquisa entenda suas intenções desde o início.
Todo mundo sabe que palavras-chave específicas são uma maneira crucial de as empresas online ajudarem as pessoas a encontrar itens. Esse tem sido o caso há anos, já que os mecanismos de busca “tradicionais” têm correspondido fielmente palavras e frases a páginas que contêm essas palavras e frases específicas.
Todo o campo de otimização de mecanismo de busca (SEO) surgiu da necessidade de ajudar as empresas a incluir as palavras-chave certas no conteúdo para que seu conteúdo fosse classificado e aparecesse mais alto nas páginas de resultados do mecanismo de pesquisa (SERPs) do Google.
Como parte da configuração de uma estratégia de SEO, as empresas se acostumaram a otimizar as palavras-chave de SEO. E os consumidores se acostumaram a simplesmente inserir palavras-chave e selecionar os melhores resultados de pesquisa para localizar o conteúdo desejado.
Quando se trata de palavras-chave, o papel do Google é, claro, sempre o primeiro ponto de dados. Dez anos atrás, o Google mudou seu algoritmo – a atualização foi chamada de Hummingbird – para refletir melhor a intenção de pesquisa.
Antes do Hummingbird, era possível para os provedores de conteúdo sobrecarregar seu texto com uma única palavra-chave para impressionar de forma confiável os spiders de busca do Google (os bots que vasculham a Web e determinam a classificação SERP).
Esse “preenchimento de palavras-chave” conseguiu levar as pessoas a sites que, infelizmente, eram preenchidos com conteúdo de baixa qualidade e difícil de ler.
A facilitação de palavras-chave semânticas era desesperadamente necessária.
Ao fornecer um punhado de palavras secundárias e semanticamente relacionadas ( não é o mesmo que indexação semântica latente - palavras-chave LSI), você pode dar ao Google um contexto mais bem definido para suas páginas da Web, o que, para os consumidores, melhorou as experiências de pesquisa e leitura.
Palavras-chave semânticas preenchem uma necessidade premente. Ao incorporar palavras-chave semanticamente relacionadas em sua funcionalidade de pesquisa, você pode fornecer ao seu algoritmo de pesquisa um contexto adicional sobre o significado das palavras e como elas estão relacionadas.
Ao utilizar a relação semântica para fazer conexões significativas entre palavras e frases, um algoritmo pode interpretar o conteúdo de uma maneira mais holística.
Isso significa que você pode ajudar os visitantes do site ou usuários de aplicativos a navegar rapidamente para o conteúdo e as páginas de produtos que desejam, sem ruminar muito sobre o que realmente desejam e, talvez, tentar novamente seus termos de pesquisa.
Há outro benefício em usar palavras-chave semânticas também. Você conhece as palavras que seu público-alvo normalmente digita na caixa de pesquisa do seu site ou aplicativo?
Você pode adicionar essas palavras – mais as palavras que estão conectadas semanticamente a elas – às páginas de seus produtos e talvez ao conteúdo promocional que você está executando.
Portanto, as palavras-chave semânticas devem desempenhar um papel crucial em sua estratégia para garantir que todo o seu conteúdo – de páginas de produtos a postagens de blog – seja otimizado para se alinhar ao comportamento, tendências e intenções de seus usuários.
Com a pesquisa semântica incluída, você pode fornecer melhores resultados de pesquisa e melhores recomendações , oferecendo aos seus visitantes experiências personalizadas que os impressionam e os fazem querer voltar.
Então, como funciona essa mágica de busca semântica? E, mais importante, como um varejista on-line, como você pode otimizar as palavras-chave – incluindo as semânticas – para a pesquisa do seu site ou aplicativo? Para entender por que as palavras-chave semânticas são tão vitais, é bom saber o que contribui para uma pesquisa de qualidade.
Vejamos o que acontece quando uma pesquisa vai bem e o que acontece quando não vai.
Tanto no Google quanto em sites de empresas individuais, você pode não perceber quanto trabalho os mecanismos de busca devem fazer.
Seja o preenchimento automático sugerindo termos em tempo real à medida que uma consulta é inserida ou o algoritmo de pesquisa processando uma consulta vaga como "fones de ouvido de qualidade" e apresentando uma seleção de fones de ouvido cinco estrelas líderes do setor, com uma pesquisa competente, os compradores se tornam compradores bem-sucedidos e clientes recorrentes, as conversões aumentam e as vendas podem disparar.
Em uma pesquisa recente com empresas que investiram em pesquisa, mais da metade apontou a pesquisa como um forte gerador de receita.
E se não funcionar assim? Por exemplo, imagine um comprador digitando “fones de ouvido de alta qualidade” no campo de pesquisa de um grande site de comércio eletrônico.
O que o consumidor não sabe, porque não está fazendo pesquisa de palavras-chave ou entendendo a imagem completa dos parâmetros de pesquisa, é que, além de algumas marcas sofisticadas, a loja oferece uma marca barata chamada Quality Headphones.
A funcionalidade de pesquisa no site ou aplicativo desta empresa é bastante desanimadora. Não foi otimizado com palavras-chave semânticas para ajudar a distinguir entre as palavras de consulta inseridas e o significado por trás delas.
Interpretados literalmente, os resultados da pesquisa são limitados a fones de ouvido fabricados pela Quality Headphones, incluindo os de baixo preço, mas também "tópicos relacionados" - outros eletrônicos fabricados pela Quality Headphones, incluindo alto-falantes, rádios automotivos e até telas de monitores de laptop.
Ops. No mundo real, onde uma experiência de usuário absolutamente perfeita é essencial para o sucesso dos negócios, esse nível de errar o alvo não funcionará.
Se um comprador em uma loja física visse fones de ouvido de baixa qualidade depois de pedir fones de alta qualidade, eles provavelmente sairiam do local exasperados.
O mesmo vale para um site ou aplicativo: estamos acostumados com a funcionalidade de pesquisa que prevê com precisão o que queremos dizer quando inserimos consultas de pesquisa.
Apresentado a resultados de pesquisa “burros”, um comprador pode rapidamente “abandonar a loja” e ir a algum lugar onde a pesquisa não é uma viagem até a toca do coelho.
Quanto dano uma experiência de busca insatisfatória pode causar? Bastante. O Google diz que82% das pessoas evitarão o site de uma empresa após uma experiência de pesquisa ruim.
Embora a pesquisa ruim seja um aborrecimento no nível individual, é um sinal de alerta no nível corporativo. O Google acrescenta que o abandono de pesquisa custa aos varejistas globalmente mais de US$ 2 trilhões por ano; nos Estados Unidos, isso equivale a mais de US$ 234 bilhões.
Portanto, errar na pesquisa pode ser monumental. Obviamente, o outro lado é que obter a pesquisa certa para seus usuários ou compradores pode afetar substancialmente as métricas de seu site ou aplicativo .
As considerações de palavras-chave semânticas são cruciais para fornecer experiências de pesquisa de qualidade, mas espere, há mais. Aqui estão três vantagens de incorporar palavras-chave semanticamente relacionadas:
Eles oferecem experiências personalizadas.
Imagine que há uma tendência ressurgente para a música de guitarra rock que é popular nas mídias sociais. E, como no passado, toda criança do Brooklyn a Portland está potencialmente querendo alguns tênis Converse.
Como uma empresa de comércio eletrônico, você pode usar “tênis Converse” como uma palavra-chave literal. No entanto, você pode querer dar a esta frase de palavra-chave principal o status de uma palavra-chave primária, mas também complementá-la com uma lista de palavras e frases como “sapatos de banda de rock” e “tênis da moda”.
Digamos que você seja uma criança pesquisando no Google por “tênis Converse”. Você pode não saber o que realmente quer; você pode estar navegando. Você pode até ser um pai sem noção tentando surpreender seu fã de música adolescente com um presente de aniversário amado.
Você pode começar com uma lista vaga de palavras-chave, procurando por “tênis legais”, “sapatos modernos” ou “que tênis os adolescentes estão usando hoje?”.
Se a empresa incorporou palavras-chave semânticas para o efeito total, você pode se encontrar em uma página de destino que está promovendo esses tênis da última moda.
Agora imagine que você é um comerciante de comércio eletrônico. O histórico de pesquisa e compra de um cliente recorrente indica interesse na Converse. Eles leram sua postagem no blog sobre sapatos legais para a cena do rock.
Enquanto navegam pelos sapatos, eles veem avisos como “Pessoas que compraram este item também compram” e “Itens semelhantes”. Eles selecionam um modelo e tamanho e conferem.
Compras rápidas, perfeitas e personalizadas estão no centro da experiência do consumidor atual.
Esteja você usando IA com processamento de linguagem natural (NLP) para recomendar produtos relevantes a clientes em potencial ou usando algoritmos de pesquisa inteligentes que fornecem resultados incrivelmente personalizados - os consumidores esperam experiências contextualmente precisas em tempo real e que você conheça suas preferências de marca.
As boas notícias? Você pode atender (ou superar) essas expectativas. E com palavras-chave semânticas, você pode atingir um público maior – um grupo mais amplo de pessoas que podem pesquisar inserindo diferentes palavras-alvo.
Aqui estão três maneiras de fornecer as palavras-chave relacionadas semanticamente corretas para as necessidades de seus usuários:
Parabéns — agora você está por dentro das palavras-chave relacionadas semanticamente que afetam os resultados de pesquisa de qualidade.
Incorporar considerações de palavras-chave semânticas em sua pesquisa e conteúdo pode ajudá-lo a conquistar usuários ou compradores, mostrando a eles os resultados mais relevantes, aumentando seu ROI.
Aqui na Algolia, como nossos clientes podem atestar , podemos te ajudar com isso. Fornecemos pesquisa semântica de nível empresarial escalável e segura. Na vanguarda da tecnologia de pesquisa vetorial , aproveitamos a pesquisa semântica comprovada baseada em aprendizado de máquina para gerar experiências de usuário gratificantes.
Estamos prontos para te ajudar:
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