< P > Поведенческие данные помогают нам понять, что приводит пользователей к поиску, где они выполняют его, и какие точки трения могут быть конверсией блока.
< IMG WIDTH = "1600" HEIGHT = "840" SRC = "https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/behavioral-data-155.png" class = "atachment-fured size-fust-image, вам нужны данные, которые вам нужны для ваших пользователей и amp;#8217; 1600W, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/08/behavioral-data-115-480x252.png 480w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/08/behavioral-data-115-680x357.png 680w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/08/behavioral-data-115-384x202.png 384w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2025/08/behavioral-data-115-768x403.png 768w, https://www.searchenginejournal.com/wp-content/2025/08/behavioral-data-115-1024x538.png 1024w "sits =" (max-width: 1600px) 100VW, 1600px "/> < p >Мы & RE более чем на полпути до 2025 года, и SEO уже изменил имена, которые многие из них принимают во внимание новую миссию оптимизации для роста крупных языковых моделей (LLMS): мы & Rsquo; VE видит GEO (генеративная оптимизация двигателя), плавающая вокруг, AEO (Оптимизация двигателя отвечает), и даже LEO (Оптимизация двигателя LLM) сделан по явлению в отраслевых разговорах и титле работы.
< p > Однако, хотя мы все заняты поиском новых номенклатур, чтобы учитывать машинную часть пути Discovery, есть кто -то еще в уравнении, о котором мы рискуем забыть: конечный бенефициар наших усилий, пользователь. > < H2 > Зачем вам нужны поведенческие данные в поиске ?
< p >Поведенческие данные жизненно важны для понимания того, что приводит пользователя к поисковому путешествию, где они их выполняют, и какие потенциальные точки трения могут блокировать действие по преобразованию, чтобы мы могли лучше удовлетворить их потребности. ~/P > ~ iframe class = “sej-iframe-auto-height” id = “in -content-iframe” scrolling = “no” src = “https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/middle_post_text” ~/iframe < P > И если мы узнали что -нибудь из документов, просочившихся из испытания Google, это то, что пользователи & rsquo; Сигналы могут на самом деле быть одним из многих факторов, которые влияют на рейтинг, что никогда не подтверждается компанией & S rsquo; S так быть раскрыт Марком Уильямсом Куком в своем анализе эксплойтов Google и патента.
< p >Поскольку поиск становится все более и более персонализированным, и данные о том, как пользователи становятся менее прозрачными, когда простые поисковые запросы расширяются в полные разговоры по воронке на LLMS, IT & Важно помнить, что & ndash; Хотя индивидуальные потребности и опыт могут быть труднее изолировать и обслуживать & ndash; Общие закономерности поведения имеют тенденцию к тому же населению, и мы можем использовать некоторые правила эмпиатра, чтобы правильно понять основы.
< p > Люди работают на нескольких основных принципах, направленных на сохранение энергии и ресурсов, даже в поиске:
< ul > < li > ~ Strong > Минимизация усилий: по пути наименьшего сопротивления.
< li > 60 > Минимизация вреда: Избегание угроз.
< li > ~ Strong > Максимизация прироста:
< p >Таким образом, в то время как Google и другие каналы поиска могут изменить то, как Weink о нашей повседневной работе, секретном оружии, которое мы можем использовать для будущих защитных наших брендов и amp; Rsquo; Органическое присутствие состоит в том, чтобы изолировать некоторые данные о поведении, поскольку оно, в целом, более предсказуемо, чем изменения алгоритма.
< H2 > Какие поведенческие данные вам нужны для улучшения поисковых путешествий ?
< P > Я бы сужал его до данных, которые охватывают три основные области: индикаторы канала обнаружения, встроенные умственные ярлыки и базовые пользователи и amp; rsquo; Потребности.
< H3 > 1. Индикаторы канала обнаружения < P > Дни начала поиска в Google давно прошли.
< P > Согласно грязным средним исследованиям Google, экспоненциальное увеличение информации и новых каналов определило переход от линейного поведения поиска к циклу разведки и оценки, направляя наше решение Пуранкце. ~/P > < p >И отправленные пользователи теперь имеют чрезмерное количество каналов, они могут проконсультироваться, чтобы исследовать продукт или бренд. Это & rsquo; С трудом прорезать шум, поэтому, зная о них больше, мы можем сделать операцию, наша стратегия ориентирована на лазерное содержание и формат.
< p > Индикаторы канала обнаружения дают нам информацию о:
< ul > < li > Как пользователи находят нас за пределами традиционных каналов поиска.
< li > Демография, которую мы достигаем по некоторым конкретным каналам.
< li > Что ведет их поиск, и что они в основном взаимодействуют с
< li > Содержание и формат, которые лучше всего подходят для захвата и удержания их внимания в каждом.
< p >Например, мы знаем, что Tiktok, как правило, консультируется для вдохновения и проверять опыт с помощью пользовательского контента (UGC), и что Gen Z и Millennials по социальным приложениям все чаще получают традиционную рекламу (с пропущенными советами 99%, согласно отчету Bulbshare). Вместо этого они предпочитают подлинные голоса, поэтому они будут искать первые руки в онлайн-сообществах, таких как Reddit.
< P > Знание различных каналов, через которые пользователи достигают нас, может информировать органический и платный поиск, и, таким образом, предоставление нам некоторых данных о демографии аудитории, помогая нам захватить пользователей, что в зависимости от того, чтобы быть неуловимым.
< p >Итак, сделайте Sura, что данные о том, что ваши каналы отображаются, чтобы отразить новый канал Discovery под рукой, особенно если вы полагаетесь на пользовательскую аналитику. Мало того, что это гарантирует, что вы правы полностью приписаны тем, что вам нужно для Orhanic, но это будет показателем неспособного потенциала, на который вы можете опираться, как ищет кровать все меньше и менее отслеживаемые.
< p > Эти данные должны быть легко доступны для вас через реферальные и исходные поля в выбранной платформе аналитики, и вы можете интегрировать A & Как вы узнали о нас & Rdquo; Опрос для пользователей, которые завершают транзакцию.
< p > и don & T Забудьте о языковых моделях: с недавним ростом запросов, которые начинают поиск и завершают директора по действию на LLMS, IT & S еще труднее отслеживать все поисковое путешествие. Это заменяет нашу миссию, чтобы быть актуальной для одного конкретного запроса за раз, чтобы быть видным для всех намерений, которые мы можем покрыть.
< p >Это еще более важно, когда осознает, что все вносит вклад в транзакционную силу запроса, iresperive о том, как намерение поиска традиционно помечено, что кто -то может решить оценить наши предложения, а затем бросить из -за отсутствия достаточной информации о огне.
< H3 > 2. Встроенные умственные ярлыки
< P > Человеческий мозг – это невероятный орган, который позволяет нам выполнять несколько задач эффективно каждый день, но его когнитивные ресурсы не являются бесконечными.
< p >Это означает, что когда мы проводим поиск, вероятно, один из дня, который мы занимаемся другими задачами, мы можем & T выделите всю нашу энергию в наибольшую энергию. Что & rsquo; S, почему наши процессы внимания и принятия решений, модулируемые встроенными умственными ярлыками, такими как когнитивные предубеждения и эвристика.
< p > Термины тезисов – это некоторые, используемые взаимозаменяемыми для обозначения несовершенных, но эффективных решений, но между ними существует разница.
< H4 > Когнитивные смещения < P > Когнитивные предубеждения являются систематическими, в основном бессознательными ошибками при мышлении, которые влияют на то, как мы воспринимаем мир вокруг нас и формируют суждения. Они могут исказить объективную реальность опыта и то, как нас убеждают в действии.
< p >Одним из распространенных примеров этого является эффект последовательного положения, который состоит из двух предвзятостей: когда мы видим множество элементов в списке, мы склонны помнить, что лучшие из тех, кого мы видим в первую очередь (предвзятость первенства) и последнее (смещение концерта). И историческая когнитивная нагрузка является реальной угрозой для внимания, особенно теперь, когда мы живем в возрасте 24/7 стимулов, первичности и предубеждений о поступлении – это причина, по которой он & S рекомендуется вести с основным сообщением, продуктом или IFAR, являются множеством опций или контента на странице.
< p >Примат и рецензировка не только влияют на отзыв в списке, но и определяйте элементы, которые мы используем в качестве ссылки для сравнения всех альтернативных вариантов. Это еще один эффект, который называется смещением привязки, и он используется в дизайне UX, чтобы назначить базовое значение для первого элемента, который мы видим, чтобы любое любое время против него было восприниматься как лучшая или худшая сделка, в зависимости от цели торговца.
< p > Среди многих других, некоторые из наиболее распространенных смещений:
< ul > < li >~ 60 > Эффекты расстояния и размера: < li >< Стронг > Негативное смещение: < li >~ 60 > Смещение подтверждения: Мы склонны искать и предпочитаем информацию, которая подтверждает нашу существующую доставку, и это не только о том, как работают LLM, чтобы предоставить ответы на запрос, но и окно в информационные пробелы, которые мы можем покрыть.
< h4 > эвристика
< p > Эвристика, с другой стороны, является правилами эмпирического панели, которые мы используем в качестве ярлыков на любом этапе принятия решений, и помогают нам в том, чтобы получить хорошую поутовку путем анализа всех потенциальных последствий выбора.
< p > известная эвристика – это эвристика знакомства, которая выбирает бренд или продукт, который мы уже знаем, потому что она сокращает все более промежуточные оценки с помощью других, которые бы другие должны были сделать с неизвестной альтернативой.
< p >Отвращение потерь-еще одна распространенная эвристика, показывающая, что в среднем мы будем более лично выбирать вариант риска аренды среди двух с аналогичной доходностью, даже если мы можем упустить скидку или краткосрочную выгоду. Примером неприятия потерь является то, что мы решили защитить наши путешествия для дополнительной феи или предпочитаем продукты, которые мы можем вернуть.
< P > Существует более 150 предвзятости и эвристики, так что это не для Ex -House List & ndash; Но в целом, получение семьи, с которой наиболее распространены среди наших пользователей, помогает нам сгладить путешествие для них.
< H4 > Изолирующие смещения и эвристики в поиске
< P > ниже, вы можете увидеть, как некоторые запросы уже могут показать тонкие смещения, которые могут привести к тому, что задача поиска.
< Таблица > < tr > < стиль = "Текст-альбом: Центр;" > смещение/эвристика
< стиль = "Текст-альбом: Центр;" > Образец запросов
< tbody > < tr > ~ 60 >~ 60 > СВЯЗИ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ < td > & Бык; [Бренд/продукты] лучше всего для этого [вариант использования] ?< br >& Бык; Это [бренд/продукт/услуга] лучше, чем [альтернативный бренд/услуга продукта] ?< Br > & Бык; Почему [этот сервис] более эффективен, чем [Альтернативная служба] ?
< tr > < TD > 62 ~ Эвристика знакомства
< td > & Бык; [Бренд] основан в [стране] ?< br > & Бык; [Бренд] & rsquo; S HQS < BR > & Бык; Где я могу найти [продукт] в [стране] ?
< tr > < td > 62 > Неприятие потерь
< td > & Бык; [Бренд] законен ?< br > & Бык; [Бренд] возвращает < Br > & Бык; Бесплатно [Сервис]
< tr > < td > 60 > Социальное доказательство
< td > & Бык; Самый популярный [продукт/бренд] < br > & Бык; Лучший [продукт/бренд]
< p > Вы можете использовать Regex для выделения некоторых из этих шаблонов и модификаторов непосредственно в консоли поиска Google, или вы можете изучить другие инструменты запроса, такие как
< p > Если вы & rsquo; Работая с большими наборами данных, я рекомендую использовать пользовательскую модель LLM или Creat для классификаций и кластеризации на основе правил тезисов, чтобы в запросах было легче проще в запросах и выяснять приоритеты.
< p > Наблюдения за тезисами, так что дайте вам окно в следующую большую область.
< h3 > 3. Основные пользователи & rsquo; Потребности
< p >В то время как предубеждения и эвристика могут проявить временную потребность в определенной задаче, одним из наиболее полезных аспектов, которые могут предоставить нам поведенческие данные, является потребность, которая приводит к тому, что подсказывает запрос и направляет все последующие действия.
< p > Основные потребности Don & T становятся очевидным только из кластера запросов, но по каналам, используемым в цикле обнаружения и оценки.
< p > Например, если мы видим высокую значимость неприятия потерь на основе наших запросов, в сочетании с показателями конверсии и высоким трафиком на видео UGC для нашего продукта или бренда, мы можем сделать вывод, что:
< ul > < li > Пользователи нуждаются в своей инвестиции.
< li > Не хватает информации, чтобы освещать эту потребность только на нашем веб -сайте.
< p > Доверие-это большое решение, и одна из самых недооцененных потребностей, которые бренды часто не выполняют, поскольку они принимают свою легитимность как должное.
< p >Однако иногда нам нужно сделать шаг назад и поставить себя в пользователей и amp; rsquo; Обувь, чтобы увидеть все свежими глазами с их точки зрения.
< p > путем отображения смещений и эвристики с конкретными пользователями и amp; rsquo; Потребности, мы можем планировать межфункциональные инициативы, которые выходят за рамки чистого SEO и получают выгоду для путешествия Enttire от поиска до преобразования и удержания.
< H2 > Как вы получаете поведенческие данные для действенных пониманий ?
< P > В SEO мы привыкли иметь дело с большим количеством количественных данных, чтобы выяснить, что & rsquo; S происходит на нашем канале. Тем не менее, есть больше, что мы можем раскрыть через качественные меры, которые могут помочь нам определить причину того, что может произойти.
< P > Количественные данные – это все, что можно выразить в цифрах: это может быть время на странице, сеансы, скорость оставления, среднее значение заказа и т. Д. ~ 60 > < p > tols, которые могут помочь нам извлечь количественные поведенческие данные:
< ul > < li >< Стронг >Google Search Console & Усилитель; Google Merchant Center: Отлично подходит для данных высокого уровня, таких как скорости кликов (CTRS), которые могут помечать несоответствия между намерениями и обслуживаемой страницей или кампанией, а также экземпляр каннибализации и неправильной или отсутствующей локализации.
< li >~ 60 > Google Analytics, или любая пользовательская платформа аналитики, на которую ваш бренд опирается: тезис, дайте нам информацию о показателях взаимодействия и может определить проблемы в естественном потоке путешествия, а также о том, что я не остановлен. Мое предложение-настроить пользовательское событие, адаптированное к вашим конкретным целям, в дополнение к показателям взаимодействия по умолчанию, например, щелчкам за регистрацию или добавление в корзину.
< li > ~ > Тепловые карты и данные о отслеживании глаз: Оба тезиса могут дать нам ценную информацию о визуальной иерархии и моделях внимания на веб -сайте. Инструменты для теплоты, такие как & NBSP; Microsoft Clarity может показать нам клики, прокрутки мыши и данные о позиции, раскрывая не ONEAS, которые могут не привлечь достаточно внимания, а поэтому элементы, которые Don & rsquo; t на самом деле работают. Данные о отслеживании глаз (продолжительность фиксации и количество, саккады и сканирование) интегрируют эту информацию, показывая, какие элементы привлекают визуальное внимание, а какие вообще не леги.
< p >Качественные данные, с другой стороны, не могут быть выражены в числах, поскольку они обычно опираются на наблюдения. Примеры включают интервью, эвристические оценки и живые сессионные записи. Этот тип исследований общий более открыт для интерпретации, чем его количественный аналог, но он & Степень, чтобы убедиться, что у нас есть полная картина пользовательского путешествия.
< p > Качественные данные для поиска могут быть извлечены из:
< ul > ~ 60 >~ 60 > ОБСЛУЖИВАНИЯ И ЖЕРЫВА CX: <; > li > < li > ~ > Разговоры Reddit, Trustpilot и онлайн -сообществ: Тезис дает нам аналогичный результат, что и опросы, но расширяйте анализ блокировщиков для конверсии в пользователей, которые мы доявим & rsquo; T приобрел еще.
< li > ~ Strong > Живое пользовательское тестирование:
< H2 > Поведенческие данные в эпоху AI < P > В прошлом году наша отрасль была очень хорошей в двух вещах: сенсационность AI как врага, который заменит нас, и подчеркивая его большие неудачи на другом конце. И пока это & amp; rsquo; S undeniabl, что есть все еще массовые ограничения, имея доступ к ИИ, также представленным непреднамеренными преимуществами:
< ul > < li >Мы можем использовать ИИ, чтобы легко связать большие поведенческие наборы данных и раскрыть действия, которые имеют значение.
< li > Даже когда мы не надеемся; rsquo; У меня много данных, мы можем обучить наш собственный синтетический набор данных на основе образца нашего общедоступного, чтобы определить существующие шаблоны и быстро реагировать на пользователей и amp; rsquo; Потребности.
< li > Мы можем прогнозировать генералы, который можно использовать активно для новых инициатив, чтобы держать нас впереди кривой.
< H2 > Как левередж поведенческих данных для улучшения поисковых поездок ?
< p > Начните с создания серии динамических диаграмм с мерами, которые вы можете обрести для каждой из трех разговоров (индикаторы канала обнаружения, встроенные умственные ярлыки и базовые пользователи и rsquo; потребности). Тезис позволит вам незамедлительно определить поведенческие тенденции и собирать действия, которые могут сделать путешествие более плавным для пользователя на каждом шаге, знайте, что поиск сейчас простирается за пределы кликов на сайте.
< P > Как только вы получите новое понимание для каждой области, приходите приоритетном вашим действиям на основе ожидаемого влияния на бизнес и усилий для реализации.
< p > и помните, что поведенческие понимания часто подлежат передаче в раздел веб -сайта или бизнес, что может максимизировать доходность по нескольким каналам.
< P > Даже если ваша должность удерживает вас в поиске, успех бизнеса часто зависит от канала. Эта вещь, которую мы должныесесами rsquo; T обращайтесь только к симптому (например, низкий трафик на страницу), но курируйте путешествие Enttire, и это & amp; S, почему мы не надеемся; Не хочу работать в бункерах в нашем фильме «Офис поиска в Исландии».
< P > Ваши пользователи хотят, чтобы спасибо. Алгоритм хочет следовать.
