Esistono diversi studi (e molti dati) sul modo in cui le persone utilizzano le SERP di Google, su cosa ignorano e su cosa si concentrano. Un esempio è il recente esperimento di Moz che verifica se i SEO debbano continuare a ottimizzare o meno per gli snippet in primo piano (specialmente ora che Google ha annunciato che se hai uno snippet in primo piano, non comparirai più altrove nei risultati di ricerca).

Due cose che non ho mai visto testate sono le reazioni e il comportamento degli utenti con SERP. Io e il mio team abbiamo deciso di testarli da soli, ed è qui che entra in gioco la tecnologia biometrica.

Cos’è la tecnologia biometrica e come possono essere utilizzati dagli esperti di marketing?

La tecnologia biometrica misura le caratteristiche fisiche e comportamentali. Combinando i dati provenienti dai dispositivi di localizzazione oculare, dai monitor galvanici di risposta cutanea (che misurano i livelli di sudore, permettendoci di misurare le reazioni inconsce) e dal software di riconoscimento facciale, possiamo ottenere informazioni utili sugli schemi comportamentali.

Stiamo imparando che la biometria può essere utilizzata in una vasta gamma di impostazioni, dai test UX per i siti Web, alla valutazione dell’impegno dei consumatori con le garanzie del marchio e persino alla misurazione delle risposte emotive agli annunci TV. In questo test, volevamo anche vedere se poteva essere usato per aiutarci a capire come le persone interagiscono effettivamente con le SERP di Google e fornire informazioni sul comportamento di ricerca più in generale.

Il piano

L’obiettivo della ricerca era valutare l’impatto che i layout e la progettazione SERP hanno sul comportamento di ricerca degli utenti e sul recupero delle informazioni in Google.

Per simulare il comportamento di ricerca naturale, il nostro esperto di UX e biometria Tom Pretty ha condotto un piccolo esperimento di test utente. Agli utenti è stato chiesto di eseguire una serie di ricerche su Google allo scopo di ricercare e acquistare un nuovo telefono cellulare. Uno degli obiettivi era acquisire dati da ogni punto del percorso di un cliente.

Ai partecipanti sono state assegnate attività con termini di ricerca specifici nelle varie fasi dell’intenzione di acquisto. Mentre la prescrizione dei termini di ricerca limitava il comportamento di ricerca naturale, è stato fatto un sacrificio per garantire che lo studio avesse le migliori possibilità di ottenere coerenza nelle SERP presentate, e così si potevano ottenere risultati aggregati.

I test sono stati eseguiti su desktop, anche se in futuro abbiamo in programma di espandere lo studio su dispositivi mobili.

Gli utenti hanno iniziato ogni attività sulla home page di Google. Da lì, hanno informato il moderatore quando hanno trovato le informazioni che stavano cercando. A quel punto sono passati al compito successivo.

Come è stato suddiviso il test e quali layout abbiamo voluto testare

Input di dati

  • Tracciamento oculare
  • Analisi dell’espressione facciale
  • Risposta cutanea galvanica (GSR)

Campione di dati

  • 20 partecipanti

Obiettivi chiave

  • Comprendere il comportamento dello sguardo sulle SERP (dove le persone guardano durante la ricerca)
  • Comprendere il comportamento del coinvolgimento nelle SERP (dove le persone fanno clic durante la ricerca)
  • Identificare eventuali risposte emotive alle SERP (cosa succede quando agli utenti vengono presentate pubblicità?)
  • Analisi delle interazioni con diversi tipi di risultati (ad es. Annunci, risultati di shopping, pacchetti mappe, Knowledge Graph, rich snippet, PAA, ecc.).

Scenario e compiti di ricerca

Abbiamo detto ai partecipanti che stavano cercando di acquistare un nuovo telefono ed erano particolarmente interessati a un iPhone XS. Gli è stato quindi fornito un elenco di attività da completare, ciascuna incentrata sulle ricerche che qualcuno potrebbe effettuare al momento dell’acquisto di un nuovo telefono. L’uso dei termini di ricerca suggeriti per ciascuna attività era una clausola di partecipazione.

Compiti

  1. Scopri le dimensioni e la risoluzione dello schermo del
    termine di ricerca di iPhone XS: dimensioni e risoluzione di iPhone XS
  2. Scopri la durata della batteria del tempo di conversazione dell’iPhone XS
    Termine di ricerca: tempo di conversazione dell’iPhone XS
  3. Trova recensioni per iPhone XS che forniscono un breve elenco di pro e contro. Termini di
    ricerca: recensioni di iPhone XS
  4. Trova l’indirizzo e il numero di telefono di un negozio di telefonia nel centro della città che potrebbe essere in grado di venderti un iPhone XS
    Termine di ricerca: Negozi di telefonia vicino a me
  5. Trova quello che ritieni sia il prezzo più economico per un nuovo iPhone XS (solo portatile)
    Termine di ricerca: le offerte di iPhone XS più economiche
  6. Cerca e continua a comprare un iPhone XS usato online (fermati al punto di inserimento dati)
    Termine di ricerca: acquista iPhone XS usato

Abbiamo scelto prima tutti i termini di ricerca per facilitare la correlazione dei dati. (Se tutti avessero cercato quello che volevano, potremmo non aver visualizzato alcuni progetti SERP.) E in secondo luogo, in modo da poter garantire che tutti i partecipanti abbiano ottenuto esattamente gli stessi risultati all’interno di Google. Avevamo bisogno delle ricerche per restituire uno snippet in primo piano, il Google Knowledge Graph, la funzione “People also ask” di Google, nonché i feed di shopping e gli annunci PPC.

Nel complesso, questo ha avuto successo, anche se in alcuni casi sono state presentate piccole variazioni nella SERP (anche quando lo stesso termine di ricerca era stato utilizzato dalla stessa posizione con una cache libera).

“Quando si progetta uno studio, una preoccupazione fondamentale è bilanciare i comportamenti naturali e dare ai partecipanti la libertà di interagire in modo naturale, garantendo che alla fine abbiamo risorse che possano essere effettivamente riportate e fornirci le intuizioni di cui abbiamo bisogno.” – Tom Pretty, UX Consultant, Coast Digital

I risultati

Snippet in primo piano

Questa è stata la constatazione che i nostri SEO interni erano maggiormente interessati. Secondo uno studio di Ahrefs, i frammenti in primo piano ottengono l’8,6% dei clic mentre il 19,6% passa alla prima ricerca naturale al di sotto di esso , ma quando non è presente alcun frammento in evidenza, 26 % di clic va al primo risultato. All’epoca, ciò significava che avere uno snippet in primo piano non era terribile, soprattutto se si potesse ottenere uno snippet in primo piano ma non si classificava per primo per un termine. chi non vuole avere immobili al di sopra di un concorrente?

Tuttavia, con Danny Sullivan di Google che annuncia che se apparirai in uno snippet in primo piano, non comparirai più da nessun’altra parte nella pagina dei risultati dei motori di ricerca, abbiamo iniziato a chiederci come questo cambierebbe ciò che i SEO pensavano di loro. Forse vedremmo un esodo di massa di SEO che disottimizzano le pagine per i frammenti in primo piano in modo che possano invece mantenere il loro posizionamento organico. Il recente esperimento di Moz ha stimato una riduzione del 12% del traffico verso le pagine che perdono lo snippet in primo piano , ma cosa significa questo sul comportamento degli utenti?

Che cosa abbiamo scoperto?

Nelle ricerche basate sulle informazioni, abbiamo scoperto che gli snippet in primo piano hanno attirato la maggior parte delle fissazioni. Erano costantemente il primo elemento visualizzato dagli utenti e dove gli utenti trascorrevano più tempo a guardare. Queste attività sono state anche tra le più veloci da completare, indicando che gli snippet in primo piano sono riusciti a fornire agli utenti la risposta desiderata in modo rapido ed efficace.

Tutto ciò indica che i frammenti in primo piano sono proprietà immobiliari estremamente importanti all’interno di una SERP (soprattutto se si stanno mirando parole chiave basate su domande e più intenti di ricerca informativa).

In entrambe le attività basate sulle informazioni, lo snippet in primo piano è stato il primo elemento ad essere visualizzato (entro due secondi). È stato visualizzato dal numero più elevato di intervistati (il 96% è stato fissato nell’area in media) ed è stato anche cliccato di più (il 66% degli utenti ha fatto clic in media).

Le persone chiedono anche

L’elemento “People also ask” (PAA) è il luogo ideale per trovare le risposte ai termini di ricerca basati su domande che le persone stanno attivamente cercando, ma gli utenti interagiscono con loro?

Che cosa abbiamo scoperto?

Dai risultati, dopo aver esaminato uno snippet in primo piano, i ricercatori hanno saltato l’elemento PAA sui risultati organici standard. I partecipanti li hanno guardati indietro, ma i clic in quelle aree erano estremamente bassi, mostrando così un coinvolgimento limitato. Questo comportamento indica che non stanno distraendo gli utenti o influenzando il modo in cui viaggiano attraverso la SERP in modo significativo.

Grafico della conoscenza

Un’attività ha coinvolto i partecipanti alla ricerca utilizzando una parola chiave che restituirebbe il Knowledge Graph di Google. L’obiettivo era scoprire il tasso di interazione, nonché dove si è verificata l’interazione principale e dove è andato lo sguardo.

Che cosa abbiamo scoperto?

I nostri risultati indicano che quando viene effettuata una ricerca con intenzione di acquisto (ad es. “Offerte”), il Knowledge Graph attira prima l’attenzione, potenzialmente perché include prezzi visibili.

Introducendo anche i dati delle mappe di calore, possiamo vedere che l’area dei prezzi nel Knowledge Graph ha raccolto un coinvolgimento significativo, ma c’era ancora molta attenzione focalizzata sui risultati organici.

In sostanza, ciò dimostra che sebbene il grafico della conoscenza sia uno spazio utile, non toglie nulla alla colonna SERP principale. Gli utenti fanno ancora ricorso agli annunci a pagamento e alle inserzioni organiche per trovare ciò che stanno cercando.

Ricerche di posizione

Abbiamo visto tutti i dati in Google Search Console con “vicino a me” in determinate parole chiave e sono in corso discussioni sul perché o sul modo di ottimizzarli. Dal punto di vista del pay-per-click (PPC), dovresti preoccuparti di provare ad apparire in essi? Introducendo tale termine di ricerca nello studio, speravamo di rispondere ad alcune di queste domande.

Che cosa abbiamo scoperto?

Dai dati di fissazione, abbiamo scoperto che la maggior attenzione è stata dedicata agli elenchi locali anziché alla mappa o agli elenchi organici. Ciò indicherebbe che la maggiore quantità di dettagli negli elenchi locali era più coinvolgente.

Tuttavia, in una variante SERP diversa, l’aggiunta della riga di prodotto ha portato gli utenti a trascorrere più tempo a rivedere la SERP ed esprimere più emozioni negative. Questa aggiunta di righe di prodotto ha anche cambiato i modelli di sguardo, facendo sì che gli utenti avanzassero a turno attraverso ciascun elemento, anziché saltare direttamente ai risultati locali (che sembravano essere più utili nella ricerca precedente).

Questa presentazione di risultati ritenuti irrilevanti o meno importanti dal ricercatore potrebbe essere la causa principale dell’emozione negativa e, più in generale, potrebbe indicare una frustrazione generale per avere ostacoli posti nel modo di trovare direttamente la risposta.

Ricerca dell’intenzione di acquisto

Per questo elemento dello studio, ai partecipanti sono state poste domande che indicano che qualcuno sta attivamente cercando di acquistare. A questo punto, hanno effettuato la ricerca educativa, forse anche la ricerca di recensioni, e ora sono intenzionati ad acquistare.

Che cosa abbiamo scoperto?

Per le ricerche basate su “acquisti”, la barra dei prodotti orizzontale funziona in modo efficace, ottenendo un buon coinvolgimento e clic. Tuttavia, gli utenti si sono comunque concentrati sugli elenchi organici prima di tornare al bar.

L’aggiunta dei risultati del Knowledge Graph per questo tipo di ricerca non è stata molto efficace, acquisendo poco coinvolgimento nel quadro generale.

Questi risultati indicano che i risultati di acquisto presentati nella parte superiore della pagina svolgono un ruolo utile durante la ricerca con l’intento di acquisto. Tuttavia, in entrambe le varianti, il primo risultato è stato l’elemento più cliccato nella SERP, dimostrando che un PPC tradizionale o un elenco organico rimane altamente efficace a questo punto nel percorso del cliente.

Risposta galvanica della pelle

Osservando la GSR quando i partecipanti erano sui vari SERP, c’è una certa correlazione tra le attività “più difficili” riportate da sé e una GSR più alta del normale.

In particolare per il “tempo di conversazione”, lo snippet in primo piano ha presentato informazioni per iPhone XS Max, non per il modello iPhone XS, che è stato probabilmente la causa della reazione negativa poiché i partecipanti hanno dovuto trascorrere più tempo a scavare in più fonti di informazione.

Per la SERP “tempo di conversazione”, le difficoltà incontrate quando sono stati presentati dati errati all’interno di uno snippet in primo piano hanno probabilmente causato il livello di difficoltà elevato.

Che cosa significa tutto questo?

Sfortunatamente, questo non è stato il più grande studio al mondo, ma è stato un inizio. Ovviamente, ripetere questo studio con un numero maggiore sarebbe l’ideale e aiuterebbe a consolidare alcune delle scoperte (e io, per esempio, mi piacerebbe vedere un enorme gruppo di persone che prendono parte).

Detto questo, ci sono alcune solide conclusioni che possiamo portare via:

  1. La natura della ricerca cambia notevolmente il comportamento del coinvolgimento, anche quando vengono visualizzati layout SERP simili. (Questo è probabilmente il motivo per cui sono così pesantemente suddivisi testati).
  2. Gli snippet in primo piano sono estremamente efficaci per la ricerca basata sulle informazioni e, sebbene abbiano portato circa il 33% degli utenti a scegliere di non seguire il sito dopo aver trovato la risposta, i due terzi hanno comunque fatto clic sul sito Web (che è molto diverso dal dati che abbiamo visto in studi precedenti).
  3. Gli elenchi locali (specialmente se offerti senza barra dello shopping) sono accattivanti e forniscono agli utenti informazioni essenziali in un formato efficace.
  4. Anche con l’aggiunta del Knowledge Graph, “Anche le persone chiedono”, e in primo piano frammenti, annunci PPC e annunci SEO più tradizionali svolgono ancora un ruolo importante nella ricerca del comportamento.

I frammenti in primo piano non sono la cosa peggiore al mondo (contrariamente alla popolare reazione istintiva dell’industria SEO dopo l’annuncio di Google). Tutto ciò che è cambiato è che ora devi capire quali frammenti in primo piano valgono per la tua attività (invece di provare a rivendicarli tutti). Su ricerche puramente informative o educative, in realtà si sono comportati davvero bene. Le persone sono state fissate su di loro per un periodo di tempo abbastanza lungo e il 66% ha fatto clic. Tuttavia, abbiamo anche un esempio di persone che reagiscono male allo snippet in primo piano quando conteneva informazioni irrilevanti o errate.

I risultati danno anche un certo peso al fatto che molta SEO riguarda ora il contesto. Cosa si aspettano gli utenti di vedere quando effettuano una ricerca in un determinato modo? Si aspettano di vedere molti feed di acquisti (in genere lo sono se si tratta di una parola chiave per l’intenzione di acquisto), ma allo stesso tempo non si aspettano di vederli in una ricerca educativa.

E adesso?

Spero che abbiate trovato utile questo studio e imparato qualcosa di nuovo sul comportamento di ricerca. Il nostro prossimo obiettivo è aumentare la quantità di persone nello studio per vedere se un pool di dati più ampio conferma le nostre scoperte o ci mostra qualcosa di completamente inaspettato.