Como a pesquisa semântica pode gerenciar consultas de cauda longa?

Ao otimizar o conteúdo da web, é do conhecimento geral que as palavras-chave ainda são importantes. A competição pela classificação de palavras-chave únicas é rigorosa, com conteúdo digital sendo publicado a uma taxa surpreendente. A cada mudança nos algoritmos do Google, novas regras definem como classificar melhor o conteúdo, e as marcas que inicialmente pensaram que colocar sua palavra-chave direcionada com a maior frequência possível seria suficiente descobriram que não é suficiente.

Palavras-chave de cauda longa não são novidade quando se trata de melhorar o conteúdo e responder às consultas dos usuários. O Google introduziu palavras-chave de cauda longa e pesquisa semântica como fatores vitais de SEO há quase uma década. Hoje, esses fatores foram além do SEO para qualquer aspecto das experiências de conversação online. Bases de conhecimento, buscas em sites ou até chatbots interpretam palavras e tentam entregar resultados aos usuários - Mas, quanto mais complexa a redação, mais difícil é fornecer as respostas certas. Os usuários, no entanto, estão usando mais tons e palavras de conversação ao fazer pesquisas e a necessidade de entender e responder a consultas de cauda longa é maior do que nunca.

As ferramentas de pesquisa e as plataformas de conversação facilitam as consultas dos usuários, mas geralmente são baseadas em pesquisas básicas de palavras-chave e geralmente prestam pouca atenção às consultas de cauda longa. Consequentemente, as oportunidades estão sendo perdidas.

Mas quão importantes são as consultas de cauda longa e qual o papel da pesquisa semântica nisso?

O que são consultas de pesquisa de cauda longa?

As consultas de pesquisa de cauda longa são frases de palavras-chave mais longas e direcionadas que os usuários geralmente fazem quando:

• fazer uma pergunta muito concisa na qual eles adicionam muitos detalhes, ou
• usando a pesquisa por voz, como verbalmente, tendemos a nos expressar incluindo muito mais palavras.

Em SEO, palavras-chave de cauda longa têm baixo volume de pesquisa, baixa concorrência, mas altas taxas de conversão. Essas consultas estão alinhadas com os estágios finais de um funil de compra.

Nós os chamamos de cauda longa porque quando eles são representados em um gráfico por seus volumes de pesquisa, eles estão na extremidade da cauda longa da curva de demanda de pesquisa. Na verdade, o termo palavra-chave de cauda longa vem do livro The Long Tail de Chris Anderson. Neste livro, Anderson mostra que mesmo onde há um mercado pequeno, a vastidão da internet ainda pode tornar sua palavra-chave de nicho lucrativa.

Por que as palavras-chave de cauda longa são importantes?

Atualmente, os usuários da web interagem com a pesquisa de qualquer site da mesma forma que interagem com a barra de pesquisa do Google. Isso significa que apenas 20% das consultas de pesquisa na web são formuladas usando palavras-chave curtas, enquanto 80% das consultas de pesquisa em sites são feitas de 3 ou mais palavras, também conhecidas como palavras-chave de cauda longa.

Acostumados a encontrar informações no Google usando linguagem natural em vez de apenas palavras-chave direcionadas, os visitantes do site agora esperam que os sites que visitam ofereçam o mesmo nível de compreensão. As empresas on-line precisam intensificar seu jogo de pesquisa e ser capazes de fornecer as respostas certas para qualquer consulta do usuário, independentemente de sua complexidade ou duração, em vez de apenas retornar uma página "sem resultado", aumentando a frustração entre os usuários.

A premissa é bastante clara: a tecnologia de busca deve ser capaz de decifrar palavras-chave de cauda longa para entender o que os clientes realmente estão dizendo e mostrar a eles o que eles querem.

O próximo passo: PNL de cauda longa e pesquisa semântica

O que as palavras-chave de cauda longa e Processamento de linguagem natural tem em comum? Bem, a tecnologia PNL é simplesmente a melhor maneira de decifrar a real intenção e significado por trás das palavras-chave de cauda longa. Os humanos têm diferentes formas de expressar o que querem, pois não falamos em binário. A mesma palavra, ou frase, pode ter vários significados e pode ser expressa de diferentes maneiras.

Graças à tecnologia PNL, um mecanismo de busca de sites pode entender o significado por trás de consultas de pesquisa complexas, incluindo palavras-chave de cauda longa, e fornecer respostas adequadas aos usuários da web. Essa evolução da pesquisa básica de palavras-chave para uma pesquisa mais intrínseca com foco na intenção é conhecida como busca semântica.

Qual é a diferença entre a pesquisa baseada em palavras-chave e a pesquisa semântica?

Com a pesquisa por palavra-chave, você obtém o que deseja. Assim, se uma palavra for homógrafa e tiver significados diferentes, mas for escrita da mesma forma, ela aparecerá na sua pesquisa. Não haverá diferenciação entre bat que é um animal e um bat que é equipamento esportivo. Além disso, se o conteúdo relevante aparecer em mamíferos alados, uma pesquisa estrita por palavras-chave não o encontrará e não poderá identificar relações causais entre as palavras.

A pesquisa semântica analisa os significados das palavras e considera a intenção do usuário de fornecer informações e conceitos que não foram explicitamente escritos em uma consulta.

Portanto, quando as empresas querem se aprofundar em fornecer uma experiência de usuário relacionada ao que eles querem dizer, seja por meio de plataformas de conversação, chatbots ou estratégias de palavras-chave de SEO, o uso da pesquisa semântica oferece melhores insights sobre o que os usuários estão procurando.

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Clustering semântico: enriquecendo a experiência do cliente identificando lacunas de conteúdo

Como você pode evitar que os clientes se sintam frustrados quando não recebem um resultado de pesquisa adequado para uma consulta que fizeram? Agrupamento semântico agrupa consultas de pesquisa semanticamente equivalentes envolvendo palavras, frases e sentenças em clusters com base no significado.

O Semantic Clustering da Inbenta pode localizar e agrupar uma coleção de perguntas semelhantes e não respondidas para fornecer uma visão holística para ajudar as empresas a preencher sua lacuna de conhecimento. Os usuários também podem detectar onde os clientes tiveram consultas falhadas em que não receberam uma resposta satisfatória e alertar a empresa para desenvolver um material que responda a essas perguntas, reduzindo o uso de tickets de suporte e aumentando a satisfação do cliente.
O agrupamento semântico pode ser usado para otimizar a pesquisa na web e também é utilizado pelo melhores chatbots AI para melhorar a qualidade das conversas e oferecer uma experiência interativa ao cliente.

Por que você deve usar a PNL e a pesquisa semântica em seus sites

Fornecer respostas a todas as perguntas relevantes

Como você entende agora, usar um mecanismo de pesquisa semântica em seu site com tecnologia NLP garante que ele entenda todas as consultas relevantes que estão sendo feitas pelos usuários, sejam elas feitas de palavras-chave de cauda curta ou longa.

Compreender todos os tipos de consultas, não importa como sejam formuladas, significa que a ferramenta de pesquisa é capaz de responder a essas consultas, oferecendo taxas de resultados altamente corretas para os visitantes do seu site.

Ferramenta de suporte para clientes e agentes

Com o Inbenta Search, os usuários podem aproveitar os recursos de pesquisa semântica, os recursos do Inbenta IA Simbólica e tecnologia NLP com dados extraídos de ferramentas de relacionamento com o cliente, como Salesforce e Zendesk, para entender melhor as solicitações do cliente e fornecer respostas imediatas, centralizadas e relevantes que desviam tempo e recursos das equipes de suporte ao cliente.

Os agentes de suporte também podem se beneficiar dessa ferramenta, usando-a internamente para ajudá-los a encontrar informações ou respostas para consultas de suporte.

Melhore a jornada do seu visitante da web

Ao analisar palavras-chave de cauda longa para fornecer resultados de pesquisa precisos, Pesquisa Inbenta ajuda os clientes a economizar tempo procurando as informações corretas. Isso melhora a experiência do cliente, as pontuações do NPS e gera mais vendas, aumentando as conversões.

Saiba como a integração do Inbenta Search em seu site pode ajudar sua empresa a prosperar.

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• Fonte: https://www.inbenta.com/en/blog/how-can-semantic-search-manage-long-tail-queries/