Cách Google xử lý các tìm kiếm thương hiệu điều hướng của công ty và tác động của chúng đến nhận thức của người tiêu dùng.
Phần đi sâu này bắt đầu với một chủ đề cách đây vài tuần về việc lựa chọn kết quả. Mọi người cũng hỏi (PAA) của Google và tác động tiềm năng của nó đối với các thương hiệu.
Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ một phân tích xem xét cảm xúc thể hiện trong các tìm kiếm PAA trên các công ty trong danh sách Fortune 500 từ năm 2019. Trong phân tích này, chúng tôi sử dụng dữ liệu xếp hạng từ Nozzle để dễ dàng trích dẫn hàng ngày các kết quả PAA, Baidu mở -hệ thống phân tích tình cảm nguồn, Senta và API ngôn ngữ NLP của Google . Chúng tôi nhận thấy rằng:
- Có người thắng và người thua nhất định trong nội dung mà Google làm nổi bật về thương hiệu.
- Một số miền sở hữu tỷ lệ hiển thị cao nhất trong kết quả tìm kiếm thương hiệu Fortune 500 .
- Một số công ty có kết quả rất nhất quán, trong khi những công ty khác lại khác nhau rất nhiều.
- Google thực sự thích chia sẻ với người dùng nếu một công ty là tốt.
- Các trang web hàng đầu thường tạo ra “công ty có hợp pháp không?” các kết quả.
- Đại dịch đã ảnh hưởng mạnh mẽ đến một số kết quả PAA(hộp gợi ý kết quả tìm kiếm).
Điều trước tiên, đối với những người không quen với kết quả PAA(hộp gợi ý kết quả tìm kiếm), đây là những gì họ trông như thế này:
LIÊN QUAN: Hộp ‘Gợi ý kết quả tìm kiếm ‘: Mẹo để xếp hạng, tối ưu hóa và theo dõi
Đối với nhiều công ty, kết quả PAA(hộp gợi ý kết quả tìm kiếm) có vị trí nổi bật trong kết quả tìm kiếm của Google và Bing cho nhiều hoặc hầu hết các tìm kiếm thương hiệu của họ. Trong hình trên, đây là kết quả cho tìm kiếm “CDW”. Thuật ngữ “CDW” có khối lượng tìm kiếm là 135.000 lượt tìm kiếm tại Hoa Kỳ mỗi tháng, có nghĩa là một phần lớn các tìm kiếm đó có thể thấy “CDW.com có hợp pháp không?” mỗi khi họ muốn vào trang web của CDW.
Đây là điều mà một số người dùng có thể muốn biết. Hãy xem bài đăng Reddit này từ hai năm trước
Vậy câu hỏi đặt ra là đây là điều tốt hay điều xấu? Tôi thấy lợi ích cho những người dùng không biết rằng CDW đã là một nhà bán lẻ công nghệ B2B đáng tin cậy kể từ năm 1984. Nhưng tôi cũng thấy vấn đề từ phía CDW ở chỗ đây có thể là một mối nghi ngờ mỏng manh được chèn vào tiềm thức của khách hàng, 135.000 lần mỗi tháng. Thật công bằng khi chỉ ra rằng câu hỏi này đã được trả lời tốt cho những người mắc phải nó.
Xử lý dữ liệu thương hiệu và tác động lựa chọn SERP của Google
Bây giờ tất cả chúng ta đều nắm bắt được các PAA(hộp gợi ý tìm kiếm) và cách chúng có thể ảnh hưởng đến nhận thức về thương hiệu, tôi sẽ hướng dẫn bạn một số thông tin về mô hình cảm xúc và thu thập dữ liệu. Một số người thích công cụ này và nó chuẩn bị cho họ hiểu dữ liệu. Nếu bạn chỉ muốn xem dữ liệu, vui lòng bỏ qua.
Để bắt đầu quá trình tìm hiểu kết quả PAA của công ty, trước tiên chúng tôi cần có được danh sách các công ty. Repo Github đã thu thập danh sách Fortune 500 công ty từ năm 1955 trở đi và có 2019 trong một định dạng CSV dễ phân tích cú pháp. Chúng tôi đã tải tên công ty vào Nozzle (một công cụ theo dõi xếp hạng mà chúng tôi thích vì tính chi tiết của thông tin) để bắt đầu thu thập dữ liệu hàng ngày về các kết quả của Google Hoa Kỳ. Nozzle chuyển dữ liệu của họ vào BigQuery, giúp dễ dàng xử lý thành định dạng mà Google Data Studio có thể đọc được.
Sau khi theo dõi trong Nozzle trong vài ngày, chúng tôi có thể trích xuất tất cả các kết quả PAA hiển thị cho các tìm kiếm tên công ty trong Google sang CSV để xử lý thêm.
Chúng tôi đã sử dụng dự án mã nguồn mở Senta từ Baidu để thêm điểm tình cảm cho các câu hỏi PAA. Các mô hình Senta SKEP rất thú vị vì chúng đào tạo hiệu quả mô hình ngôn ngữ đặc biệt cho nhiệm vụ phân tích tình cảm bằng cách sử dụng việc che dấu và thay thế các mã thông báo trong các mô hình dựa trên BERT để tập trung đặc biệt vào các mã thông báo truyền đạt thông tin tình cảm hoặc các cặp cảm xúc khía cạnh. ( giấy )
Sau một số thử nghiệm, chúng tôi quyết định rằng các nhiệm vụ mô hình dựa trên khía cạnh hoạt động tốt hơn các nhiệm vụ phân loại câu. Chúng tôi đã sử dụng tên công ty như một khía cạnh. Về cơ bản, khía cạnh là trọng tâm của tình cảm. Trong phân tích tình cảm dựa trên khía cạnh truyền thống, khía cạnh nói chung là một thành phần của sản phẩm hoặc dịch vụ là người nhận cảm xúc (ví dụ: màn hình Macbook của tôi quá mờ). Vì chúng tôi cũng muốn so sánh với dữ liệu API NLP của Google, nên chúng tôi cũng đã chuyển đổi đầu ra của mô hình thành phạm vi từ -1 đến 1. Theo mặc định, nó được gắn nhãn “tích cực” hoặc “tiêu cực”.
Sau đó, chúng tôi lấy điểm so sánh bằng cách sử dụng API ngôn ngữ của Google để xử lý các câu hỏi PAA. Google có thể yêu cầu ý kiến dựa trên thực thể, nhưng chúng tôi quyết định không sử dụng nó làm nhãn chính xác của các công ty khi các thực thể dường như bị tấn công hoặc bỏ sót. Ngoài ra, chúng tôi đã bỏ qua độ lớn trong đầu ra vì không có mức tương đương trong đầu ra Senta . Tầm quan trọng là sức mạnh tổng thể của tình cảm.
Chúng tôi muốn chia sẻ mã của mình để những người khác có thể sao chép và tự khám phá nó. Chúng tôi đã tạo một sổ ghi chép Google Colab có chú thích sẽ cài đặt Senta, tải xuống bộ dữ liệu và chỉ định điểm tình cảm cho mỗi hàng. Chúng tôi cũng bao gồm mã để truy cập thông tin API ngôn ngữ của Google nhưng điều đó sẽ yêu cầu quyền truy cập API và tải lên tệp JSON của tài khoản dịch vụ.
Cuối cùng, chúng tôi thiết lập theo dõi xếp hạng trong Nozzle cho tất cả 500 công ty để theo dõi các trang web xếp hạng “có hợp pháp không?” và “có hợp pháp không?” truy vấn để xem liệu chúng tôi có thể xác định liệu một số miền nhất định có đang thúc đẩy nội dung này hay không. Ngoài ra, chúng tôi đã lấy dữ liệu thay đổi doanh thu từ các công ty trong danh sách Fortune 500 của năm nay để sử dụng như một lớp khác để so sánh tác động của tâm lý với.
Phân tích dữ liệu thương hiệu và tác động lựa chọn SERP của Google
Bây giờ chúng ta đến phần thú vị hơn của phân tích. Chúng tôi đã phát triển trang tổng quan Data Studio để người đọc có cơ hội khám phá dữ liệu đã thu thập của chúng tôi. Trong các phần tiếp theo, chúng tôi sẽ phác thảo những điều thú vị hơn nhưng không chỉ mở ra cho những hiểu biết được chia sẻ bởi những người khác ở đây hoặc trên Twitter.
Trang tổng quan được chia thành mười chế độ xem khác nhau với hai trang cuối cùng hiển thị dữ liệu thô. Mỗi chế độ xem đặt ra một câu hỏi mà chế độ xem cố gắng trả lời trong dữ liệu.
Miền chia sẻ giọng nói. Thật ấn tượng khi nhìn thấy, nhưng ở chế độ xem đầu tiên, chúng tôi thấy rằng một số miền sở hữu tỷ lệ hiển thị trong top 10 cao nhất trên tất cả 500 lượt tìm kiếm thương hiệu công ty. Wikipedia có mặt trong 97,4% tổng số kết quả tìm kiếm. Linkedin là một con số khá xa nhưng ấn tượng ở mức 75%.
PAA của công ty thay đổi theo thời gian. Theo quan điểm này, chúng tôi xem xét kết quả PAA thay đổi hàng ngày như thế nào. Tập dữ liệu này bắt đầu thu thập dữ liệu vào ngày 8 tháng 12 năm 2020, vì vậy biểu đồ này sẽ trở nên thú vị hơn khi chúng ta tiến dần đến năm 2021. Dưới đây là một số công ty yêu thích của tôi.
Đúng như những gì bạn mong đợi từ một công ty dịch vụ tài chính, tại Morgan Stanley, chậm và chắc sẽ thắng cuộc đua. Kể từ ngày 8 tháng 12, bốn kết quả giống nhau đã được hiển thị mỗi ngày.
Chúng ta có thể so sánh điều đó với Microsoft, một trong những PAA đa dạng nhất của chúng tôi với những thay đổi gần như hàng ngày đối với hỗn hợp các PAA được hiển thị.
Số kết quả PAA duy nhất trung bình cho mỗi công ty là bảy trong gần hai tuần chúng tôi thu thập dữ liệu. Số trung bình của 10 tên miền hàng đầu duy nhất là 10 tên miền so với cùng kỳ. Biểu đồ dưới đây cho thấy sự phân bổ các kết quả duy nhất trên tất cả các công ty.
Centerpoint Energy và FedEx là những người hùng lồng tiếng cho thương hiệu ở đây với việc tìm kiếm thương hiệu chính của họ được trả lời hoàn toàn bằng nội dung của riêng họ từ một miền .
Chủ đề PAA cho các công ty . Đây là một trong những phần thú vị nhất đối với tôi. Chúng tôi đã xem xét các câu hỏi PAA cho những phần từ được sử dụng phổ biến nhất để tạo ra một cái nhìn có thể cho chúng tôi biết mọi người quan tâm đến điều gì đối với các công ty.
Trong gần một nửa số công ty, Google cho rằng có sự quan tâm đến việc ai sở hữu công ty. Google cũng muốn cung cấp thông tin về việc liệu công ty có “tốt” đối với 37% công ty hay không.
Nhóm thuần tập buồn nhất là nhóm “sẽ” và “đóng” (“đóng” ở đây được sử dụng để đại diện cho các từ như “đóng”, “đóng” và “đóng”) dường như trả lời các câu hỏi do đại dịch gây ra về khả năng thanh toán của các công ty phổ biến.
Walmart đã công bố mức tăng trưởng 123% (lợi nhuận) vào năm 2020, nhưng một trong những câu hỏi hàng đầu nhất quán của nó là “walmart có thực sự ngừng hoạt động không?” Walmart đã đóng cửa các cửa hàng trong những năm gần đây nhưng nhiều cửa hàng là cửa hàng Express định dạng nhỏ hơn. Walmart chắc chắn không “đóng cửa”.
Nhìn vào kết quả PAA với lăng kính của các công ty trực tuyến so với các công ty truyền thống, chúng ta thấy rằng việc so sánh Amazon với Walmart, có một lợi ích rõ ràng là sự hỗ trợ của công ty này so với công ty khác.
Thực chất, ranh giới giữa trực tuyến và thực tế là không rõ ràng vì Walmart bán hàng trực tuyến và Amazon hiện có các cửa hàng thực, nhưng điều này cho thấy cách lựa chọn câu hỏi có thể tạo ra lợi ích thiện chí thực sự, hữu hình cho các đối thủ cạnh tranh.
Một lưu ý khác, tôi bắt đầu xem xét vấn đề này sau khi thấy “Có hợp pháp không?” trên một số tìm kiếm công ty. Trên thực tế, trong kết quả PAA được thu thập trên tất cả 500 công ty, chỉ có tám kết quả đặt câu hỏi về tính hợp pháp của công ty:
kim loại quý đậm là hợp pháp
có hợp pháp không
Brighthouse có tài chính hợp pháp không
cdw com có hợp pháp không
footlocker có phải là một trang web hợp pháp không
giải pháp cung cấp hd có hợp pháp không
là quốc gia sống hợp pháp
bảo hiểm nhân thọ new york có hợp pháp không
Tuy nhiên, tôi phát hiện ra điều tồi tệ hơn nhiều. Làm thế nào bạn muốn trở thành giám đốc thương hiệu tại các công ty này với các câu hỏi PAA trong nhóm thuần tập “xấu”?
Chế độ xem tiếp theo, khám phá Câu hỏi PAA là một chút thú vị. Vì chúng tôi đã phân loại các kết quả PAA theo chủ đề và theo loại câu hỏi, chúng tôi đã xây dựng một công cụ cho phép bạn xây dựng các cụm từ câu hỏi để đi đến các câu hỏi cụ thể của công ty. Trong hình ảnh bên dưới, bằng cách nhấp vào (1), bạn sẽ tự động được nhắc với các tùy chọn sàng lọc tiềm năng tiếp theo để nhấp vào (2). Sau đó, bạn có thể nhấp vào (3) để xem câu hỏi của công ty đó phù hợp với mẫu bạn đã chọn.
Nói về các câu hỏi và một chút thú vị, dẫn đầu nhóm năm W, “cái gì” là người chiến thắng gần nhất với gần 29% tổng số PAA được thu thập. “Là,” đứa trẻ tình yêu, xuất hiện ngay sau đó là “như thế nào” và “ai”.
Tình cảm công ty. Trước đó, chúng tôi đã đề cập đến các mô hình Senta từ Baidu Research trong phần đề cập đến cách chúng tôi ghi điểm tình cảm. Theo quan điểm này, chúng tôi đã lấy trung bình của hai mô hình Senta hoạt động tốt nhất và cảm nhận NLP API của Google để đưa ra điểm cân bằng nhất vì chúng tôi thích một số khía cạnh của kết quả của mỗi mô hình. Bạn có thể chọn một mô hình cụ thể trong chế độ xem này, nhưng mặc định là chế độ xem trung bình và chúng tôi sẽ sử dụng ở đây.
Những kết quả này từ Pfizer cho thấy Google hiểu tầm quan trọng của việc làm nổi bật những câu hỏi quan trọng hiện nay .
Trong số tất cả các công ty theo quan điểm cảm tính, tôi nghĩ Carmax là công ty yêu thích của tôi về sự cân bằng giữa các câu hỏi và sự hữu ích của kết quả.
Chúng tôi đã lấy các con số thay đổi về doanh thu từ các công ty trong danh sách Fortune 500 năm nay để xem liệu có bất kỳ mối quan hệ nào giữa tình cảm của một công ty và hiệu quả kinh tế của nó hay không. Trong khi nguyên nhân của biểu đồ dưới đây còn gây tranh cãi, vẫn có một điều thú vị là các công ty có tâm lý tiêu cực trung bình hơn có xu hướng tăng trưởng doanh thu yếu hơn.
Năm 2020 là một năm đau khổ và điều này có lẽ liên quan đến tất cả các câu hỏi trong kết quả về khả năng thanh toán tài chính của công ty, nhưng nếu Google phản ánh các câu hỏi và cảm xúc của người tiêu dùng, có lẽ kết quả chỉ củng cố điều đó.
Câu hỏi về tính hợp pháp. Chế độ xem cuối cùng trong trang tổng quan của chúng tôi bao gồm các miền đang nhắm mục tiêu “<company> có hợp pháp không?” truy vấn. Chúng tôi đang theo dõi 1.000 lượt tìm kiếm: 500 lượt tìm kiếm “Có phải là <company> hợp pháp” và 500 lượt truy vấn “Có phải là <company> hợp pháp không”. Trong số 1.000 tìm kiếm này, Wikipedia có mặt trong 10 kết quả hàng đầu của gần một nửa và hầu như chỉ có các tìm kiếm “hợp pháp”.
Trong số các truy vấn “hợp pháp”, kết quả chủ yếu thuộc sở hữu của các trang web đánh giá doanh nghiệp và trang web đánh giá nghề nghiệp. Sự nổi bật trong sự nghiệp dường như bị lệch với việc tập trung vào việc cho khách hàng tiềm năng biết liệu công ty có phải là một công ty thực sự hay không. Có lẽ đây là một gợi ý rằng đây là một mục đích phổ biến đối với những người tìm việc, mặc dù tôi không thể tưởng tượng một nhân viên tiềm năng đang tìm kiếm “tốt nhất là mua hợp pháp?”
Xem xét cụ thể các tên miền nhắm mục tiêu đến các truy vấn “hợp pháp” và “hợp pháp”, nghĩa là những từ đó xuất hiện trong slug của URL, chúng ta có thể thấy một vài điều thú vị.
Dường như có một thói quen là các câu hỏi về tính hợp pháp cụ thể sẽ được đề cập trên các diễn đàn như Reddit. Trong nhiều trường hợp, kết quả có liên quan đến truy vấn, nhưng không phải là mục đích của tìm kiếm. Ví dụ: trong một diễn đàn Nvidia, người dùng hỏi liệu quảng cáo được cho là do Nvidia điều hành có hợp pháp hay không.
Nhiều câu hỏi “pháp lý” được chuyển đến trang chính sách pháp lý của chính trang web. Tôi đoán đó là một kết quả tốt?
Cuối cùng, có một trang web trong dữ liệu của chúng tôi được Daniel Pati, Trưởng nhóm SEO tại Cartridge Save chỉ ra cho tôi, rõ ràng là đang “theo đuổi” những tìm kiếm “hợp pháp” này bằng cách nhắm mục tiêu các câu hỏi khác nhau của công ty. Tôi sẽ không nêu tên công ty, nhưng bạn có thể thực hiện tìm kiếm nếu muốn.
Nếu bạn định liệt kê các câu hỏi giống như họ đã được hỏi bởi người dùng thực tế, thì bạn có thể muốn thay đổi chúng một chút đấy. Tôi nghĩ rằng chúng tôi đã đếm được hơn 300 trang trong số này, tất cả đều có cùng tiêu đề, ngoại trừ tên công ty.
Takeaways – Thương hiệu và tác động lựa chọn SERP của Google
Tôi hy vọng bạn thích đọc nó nhiều như cách tôi kết hợp chúng với nhau. Tôi muốn cảm ơn Derek Perkins, Patrick Stox và những người khác tại Locomotive đã xem xét và phê bình trang tổng quan Data Studio.
Tóm lại, tôi vẫn chưa chắc chắn thế nào về việc Google xuất hiện nội dung đặt câu hỏi về tính hợp pháp hoặc hợp pháp của các công ty trong các tìm kiếm thương hiệu điều hướng của họ. Dưới đây là bảng gốc mà tôi tổng hợp lại từ các trang web mà chúng tôi có quyền truy cập trong Google Search Console. Các giá trị số là số lần hiển thị trong 12 tháng cho cụm từ (hoặc các cụm từ tương tự). Đúng, có một thời điểm khi một công ty mới tham gia thị trường mà câu hỏi đó có thể có tầm quan trọng đối với người dùng. Tôi không chắc rằng một người bán công nghệ có thâm niên hơn 30 năm tuổi phải được đối xử như vậy.
Điều khó xử xảy ra với tôi trong quá trình này là kết quả PAA dường như tách biệt với sở thích tìm kiếm thực tế của người dùng và bị thúc đẩy nhiều hơn bởi nội dung có sẵn trực tuyến. “Tại sao than cốc lại tệ đối với bạn” có 20 lượt tìm kiếm hàng tháng và xuất hiện trên một thương hiệu với hàng triệu lượt tìm kiếm thương hiệu hàng tháng. “Tại sao quả táo lại tệ như vậy” được 70 người tìm kiếm mỗi tháng, nhưng lại xuất hiện với hàng chục triệu người tìm kiếm mỗi tháng. “Walmart có thực sự ngừng hoạt động không” được tìm kiếm không lần nào mỗi tháng và xuất hiện trên một thương hiệu với 55 triệu lượt tìm kiếm mỗi tháng. Để khám phá chi tiết hơn, chúng tôi đã thêm một chế độ xem vào trang tổng quan Data Studio có tên “Khối lượng tìm kiếm và tình cảm PAA”, cho thấy rằng đối với phần lớn các công ty, khối lượng tìm kiếm PAA tại Hoa Kỳ kết hợp của họ ít hơn 500.
Điểm rút ra chính ở đây là tôi nghĩ rằng có một ranh giới giữa việc trả lời truy vấn của người dùng, cho dù tích cực hay tiêu cực về cảm nhận từ nội dung có sẵn và đề xuất thông tin tích cực có thể thay đổi đáng kể nhận thức của người dùng về chủ đề đang được tìm kiếm. Điều này đặc biệt phù hợp với các tìm kiếm điều hướng trong nhiều trường hợp người dùng chỉ sử dụng Google để truy cập một trang web chứ không yêu cầu phản hồi về công ty.
Nguồn dịch: searchengineland.com