Hay varios estudios (y una gran cantidad de datos) sobre cómo las personas utilizan Google SERPs, lo que ignoran y en qué se centran.Un ejemplo es el experimento reciente de Moz que comprueba si los SEO deben seguir optimizando o no los fragmentos destacados (especialmente ahora que Google ha anunciado que si tienes un fragmento destacado, ya no aparecerás en otro lugar en los resultados de búsqueda).

Dos cosas que nunca he visto probadas son las reacciones y el comportamiento de los usuarios con SERP.Mi equipo y yo decidimos probarlos nosotros mismos, y ahí es donde entra la tecnología biométrica.

¿Qué es la tecnología biométrica y cómo pueden ser utilizadas por los vendedores?

La tecnología biométrica mide las características físicas y conductuales.Al combinar datos de dispositivos de seguimiento ocular, monitores galvánicos de respuesta a la piel (que miden los niveles de sudor, lo que nos permite medir las reacciones inconscientes) y el software de reconocimiento facial, podemos obtener información útil sobre los patrones de comportamiento.

Estamos aprendiendo que la biometría se puede utilizar en una amplia gama de configuraciones, desde pruebas de experiencia de usuario para sitios web, hasta evaluar la participación de los consumidores con las garantías de la marca e incluso medir las respuestas emocionales a los anuncios de televisión.En esta prueba, también queríamos ver si se podía utilizar para ayudarnos a entender cómo las personas interactúan realmente con los SRPIs de Google y proporcionar información sobre el comportamiento de búsqueda en general.

El plan

El objetivo de la búsqueda era evaluar el impacto que los diseños y el diseño de SERP tienen en el comportamiento de búsqueda de los usuarios y la recuperación de información en Google.

Para simular el comportamiento de búsqueda natural, nuestro experto en experiencia de usuario y biometría Tom Pretty llevó a cabo un pequeño experimento de prueba de usuario.Se pidió a los usuarios que realizaran una serie de búsquedas en Google con el fin de buscar y comprar un nuevo teléfono móvil.Uno de los objetivos era capturar datos de cada punto del viaje de un cliente.

A los participantes se les asignaron tareas con términos de búsqueda específicos en las distintas etapas de la intención de compra.Al prescribir términos de investigación limitado comportamiento de investigación natural, se hizo un sacrificio para asegurar que el estudio tuviera la mejor oportunidad de lograr consistencia en los SERP presentados, y por lo tanto se podían obtener resultados agregados.

Las pruebas se realizaron en el escritorio, aunque en el futuro planeamos ampliar el estudio en dispositivos móviles.

Los usuarios iniciaron todas las actividades en la página de inicio de Google.A partir de ahí, informaron al moderador cuando encontraron la información que estaban buscando.En ese momento pasaron a la siguiente tarea.

Cómo se descomprimía la prueba y qué diseños queríamos probar

Entrada de datos

  • Seguimiento ocular
  • Análisis de expresiones faciales
  • Respuesta galvánica de la piel (GSR)

Muestra de datos

  • 20 participantes

Objetivos clave

  • Comprender el comportamiento de la mirada en los SERP (donde la gente observa durante la búsqueda)
  • Comprender el comportamiento de la participación en los SERP (donde las personas hacen clic durante la búsqueda)
  • Identificar cualquier respuesta emocional a los SERP (¿qué sucede cuando los usuarios se presentan con anuncios?)
  • Análisis de interacciones con diferentes tipos de resultados (por ejemplo. Anuncios, resultados de compras, paquetes de mapas, gráfico de conocimiento, fragmentos enriquecidos, PAAs, etc.).

Escenarios y tareas de investigación

Les dijimos a los participantes que estaban buscando comprar un nuevo teléfono y estaban particularmente interesados en un iPhone XS.Luego se le proporcionó una lista de tareas para completar, cada uno centrándose en las búsquedas que alguien podría hacer al comprar un nuevo teléfono.El uso de los términos de búsqueda sugeridos para cada actividad era una cláusula de participación.

Tareas

  1. Obtenga información sobre el tamaño de la pantalla y la resolución de la
    Término de búsqueda del iPhone XS: tamaño y resolución del iPhone XS
  2. Obtén información sobre la duración de la batería del tiempo de conversación del iPhone XS
    Término de búsqueda: tiempo de conversación del iPhone XS
  3. Encuentra opiniones sobre iPhone XS que proporcionan una breve lista de pros y contras. Términos de
    búsqueda: reseñas de iPhone XS
  4. Encuentra la dirección y el número de teléfono de una tienda de teléfonos en el centro de la ciudad que podría venderte un iPhone XS
    Fecha
    límite de búsqueda: Tiendas telefónicas cerca de mí
  5. Encuentra lo que crees que es el precio más barato para un nuevo iPhone XS (solo portátil)
    Término de búsqueda: las ofertas más baratas de iPhone XS
  6. Buscar y seguir comprando un iPhone XS usado en línea (deténgase en el punto de entrada de datos)
    Término de búsqueda: Comprar iPhone XS usado

Primero elegimos todos los términos de búsqueda para facilitar la correlación de datos.(Si todos hubieran buscado lo que querían, es posible que no hubiéramos visto algunos proyectos serp.) Y en segundo lugar, para que pueda asegurarse de que todos los participantes han logrado exactamente los mismos resultados dentro de Google.Necesitábamos búsquedas para devolver un fragmento de código destacado, google knowledge graph, la función "La gente también pregunta" de Google, así como fuentes de compras y anuncios PPC.

En general, esto fue exitoso, aunque en algunos casos se presentaron pequeñas variaciones en los SERP (incluso cuando el mismo término de búsqueda se había utilizado desde la misma ubicación con una caché libre).

"Al diseñar un estudio, una preocupación clave es equilibrar los comportamientos naturales y dar a los participantes la libertad de interactuar naturalmente, asegurando que eventualmente tengamos recursos que realmente puedan ser reportados y nos proporcionen los conocimientos que necesitamos".- Tom Pretty, Consultor de UX, Coast Digital

Los resultados

Fragmentos destacados

Esta fue la conclusión de que nuestro SES interno estaba más interesado. Según un estudio de Ahrefs, los fragmentos destacados obtienen el 8,6% de los clics, mientras que el 19,6% cambia a la primera búsqueda natural debajo de ella, pero cuando no hay ningún fragmento destacado, el 26% hace clic en el primer resultado.En ese momento, esto significaba que tener un fragmento en primer plano no era terrible, especialmente si podías conseguir un fragmento en primer plano pero no ocupaba el primer lugar para un período.¿quién no quiere tener bienes raíces por encima de un competidor?

Sin embargo, con Danny Sullivan de Google anunciando que si apareces en un fragmento destacado, ya no aparecerás en ningún otro lugar en la página de resultados del motor de búsqueda, hemos comenzado a preguntarnos cómo esto cambiaría lo que los SEOs pensaban de ellos.Tal vez veríamos un éxodo masivo de SEOs adelgazando las páginas de fragmentos destacados para que en su lugar puedan mantener su posicionamiento orgánico.El experimento reciente de Moz estimó una reducción del 12% en el tráfico a las páginas que pierden el fragmento destacado, pero ¿qué significa esto sobre el comportamiento del usuario?

¿Qué descubrimos?

En la investigación basada en la información, encontramos que los fragmentos destacados atrajeron la mayoría de las fijaciones.Eran constantemente el primer elemento mostrado por los usuarios y donde los usuarios pasaban más tiempo viendo.Estas tareas también fueron de las más rápidas de completar, lo que indica que los fragmentos destacados fueron capaces de proporcionar a los usuarios la respuesta deseada rápida y eficazmente.

Todo esto indica que los fragmentos destacados son propiedades inmobiliarias extremadamente importantes dentro de un SERP (especialmente si se dirige a palabras clave basadas en preguntas e intención de búsqueda más informativa).

En ambas tareas controladas por información, el fragmento de código en primer plano fue el primer elemento que se mostró (en dos segundos).Fue visto por el mayor número de encuestados (96% se fijaron en el área en promedio) y también se clicó más (66% de los usuarios hicieron clic en promedio).

La gente también pregunta

El elemento "La gente también pregunta" (PAA) es un gran lugar para encontrar respuestas a los términos de búsqueda en función de las preguntas que la gente está buscando activamente, pero ¿interactúan los usuarios con ellos?

¿Qué descubrimos?

A partir de los resultados, después de examinar un fragmento destacado, los investigadores se saltaron el elemento PAA en los resultados orgánicos estándar.Los participantes miraron hacia atrás, pero los clics en esas áreas fueron extremadamente bajos, mostrando así un compromiso limitado.Este comportamiento indica que no están distrayendo a los usuarios ni influyendo significativamente en la forma en que viajan a través de los SERP.

Gráfico de conocimientos

Una tarea implicaba buscar participantes usando una palabra clave que devolvería knowledge graph de Google.El objetivo era averiguar la tasa de interacción, así como dónde se produjo la interacción principal y dónde iba la mirada.

¿Qué descubrimos?

Nuestros resultados indican que cuando se lleva a cabo una búsqueda con la intención de compra (por ejemplo, "Ofertas"), el Gráfico de Conocimiento primero llama la atención, potencialmente porque incluye precios visibles.

Al introducir también datos de mapas de calor, podemos ver que el área de precios en el Gráfico de conocimiento obtuvo una participación significativa, pero todavía había mucho enfoque en los resultados orgánicos.

En esencia, esto muestra que aunque el gráfico de conocimientos es un espacio útil, no quita nada de la columna SERP principal.Los usuarios todavía usan anuncios de pago y anuncios orgánicos para encontrar lo que están buscando.

Búsquedas de ubicación

Hemos visto todos los datos en Google Search Console con "cerca de mí" en ciertas palabras clave, y las discusiones están en curso sobre por qué o cómo optimizarlo.Desde una perspectiva de pago por clic (PPC), ¿debería preocuparse por intentar aparecer en ellos?Al introducir este término de investigación en el estudio, esperábamos responder a algunas de estas preguntas.

¿Qué descubrimos?

A partir de los datos de fijación, encontramos que la mayor atención se dedicó a las listas locales en lugar del mapa o listas orgánicas.Esto indicaría que la mayor cantidad de detalles en las listas locales era más atractiva.

Sin embargo, en una variante SERP diferente, la adición de la línea de productos llevó a los usuarios a pasar más tiempo revisando el SERPS y expresando emociones más negativas.Esta adición de líneas de productos también cambió los patrones de aspecto, haciendo que los usuarios se turnen para avanzar a través de cada elemento, en lugar de saltar directamente a los resultados locales (que parecían ser más útiles en la búsqueda anterior).

Esta presentación de resultados considerados irrelevantes o menos importantes por el investigador podría ser la principal causa de emoción negativa y, en general, podría indicar una frustración general por tener obstáculos colocados en el camino de encontrar la respuesta directamente.

Búsqueda de intención de compra

Para este elemento del estudio, a los participantes se les hicieron preguntas que indicaban que alguien está tratando activamente de comprar.En este punto, hicieron la investigación educativa, tal vez incluso la búsqueda de revisiones, y ahora están dispuestos a comprar.

¿Qué descubrimos?

Para búsquedas basadas en "compra", la barra de productos horizontal funciona eficazmente, lo que resulta en una buena interacción y clics.Sin embargo, los usuarios todavía se centraron en las listas orgánicas antes de volver a la barra.

Agregar resultados de gráficos de conocimiento para este tipo de investigación no ha sido muy eficaz, ganando poca participación en el marco general.

Estos resultados indican que los resultados de compra presentados en la parte superior de la página desempeñan un papel útil al buscar con la intención de comprar.Sin embargo, en ambas variantes, el primer resultado fue el elemento más clicado en el SERP, demostrando que un PPC tradicional o una lista orgánica sigue siendo altamente eficaz en este punto del recorrido del cliente.

Respuesta galvánica de la piel

Observando GSR cuando los participantes estaban en los diversos SERP, hay cierta correlación entre las actividades "más difíciles" autoinformes y un GSR más alto de lo normal.

Particularmente para el "tiempo de conversación", el fragmento destacado presentó información para el iPhone XS Max, no para el modelo xs del iPhone, que fue probablemente la causa de la reacción negativa, ya que los participantes tuvieron que pasar más tiempo indagando en múltiples fuentes de información.

Para los SERP de "tiempo de conversación", las dificultades encontradas cuando se presentaron datos incorrectos dentro de un fragmento en primer plano probablemente causaron el alto nivel de dificultad.

¿Qué significa todo esto?

Desafortunadamente, este no era el estudio más grande del mundo, pero fue un comienzo.Por supuesto, repetir este estudio con más sería ideal y ayudaría a consolidar algunos de los descubrimientos (y a mí, por ejemplo, me gustaría ver a un gran grupo de personas participando).

Dicho esto, hay algunas conclusiones sólidas que podemos quitar:

  1. La naturaleza de la búsqueda cambia en gran medida el comportamiento de la interacción, incluso cuando se muestran diseños SERP similares.(Es probablemente por eso que están tan fuertemente divididos probados.)
  2. Los fragmentos destacados son extremadamente eficaces para la búsqueda basada en la información, y aunque han llevado a alrededor del 33% de los usuarios a elegir no seguir el sitio después de encontrar la respuesta, dos tercios todavía hicieron clic en el sitio web (que es muy diferente de los datos que hemos visto en estudios anteriores).
  3. Los anuncios locales (especialmente si se ofrecen sin una barra de compras) son llamativos y proporcionan a los usuarios información esencial en un formato eficaz.
  4. Incluso con la adición del Gráfico del Conocimiento, "La gente también pregunta", y en primer plano fragmentos, anuncios PPC y anuncios SEO más tradicionales todavía juegan un papel importante en la búsqueda de comportamiento.

Los fragmentos destacados no son lo peor del mundo (contrariamente a la reacción instintiva popular de la industria seo después del anuncio de Google).Todo lo que ha cambiado es que ahora necesita averiguar qué fragmentos destacados se aplican a su negocio (en lugar de tratar de reclamarlos todos).En la investigación puramente informativa o educativa, en realidad se comportaron muy bien.Las personas fueron fijadas en ellos durante un período bastante largo de tiempo y el 66% hicieron clic.Sin embargo, también tenemos un ejemplo de personas que reaccionan mal al fragmento de primer plano cuando contenía información irrelevante o incorrecta.

Los resultados también dan algo de peso al hecho de que una gran cantidad de SEO es ahora sobre el contexto.¿Qué esperan ver los usuarios cuando buscan de cierta manera?Esperan ver muchos feeds de compras (normalmente lo son si es una palabra clave para la intención de compra), pero al mismo tiempo no esperan verlos en una búsqueda educativa.

¿Y ahora qué?

Espero que hayas encontrado este estudio útil y hayas aprendido algo nuevo sobre el comportamiento de la investigación.Nuestro próximo objetivo es aumentar la cantidad de personas en el estudio para ver si un grupo de datos más grande confirma nuestros hallazgos o nos muestra algo completamente inesperado.