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Analizzare i dati della ricerca sul sito

Comprendere come i visitatori usano il motore di ricerca interno al sito può aiutarci a migliorare i contenuti e le performance
Comprendere come i visitatori usano il motore di ricerca interno al sito può aiutarci a migliorare i contenuti e le performance
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Questa è la traduzione dell'articolo Internal Site Search Analysis: Simple, Effective, Life Altering! di Avinash Kaushik, pubblicato originariamente su A List Apart il 22 Settembre 2009. La traduzione viene qui presentata con il consenso dell'editore (A List Apart Magazine) e dell'autore.

Capire gli intenti dei visitatori del nostro sito è una delle parti più piacevoli nell'analisi dei dati statistici. In questo articolo impareremo cinque modi per analizzare i dati relativi alle ricerche effettuate con il motore interno al sito, dati che sono facili da ottenere, comprendere e gestire per migliorare l'esperienza dell'utente.

Ma facciamo un passo indietro. Perché dovreste essere interessati a questo argomento? Buona domanda.

In passato, le persone usavano la navigazione del sito posizionata a sinistra, in alto o a destra sulla pagina. Ma due siti web hanno modificato radicalmente il modo in cui navighiamo sul web: Amazon, perché il sito è troppo grande, vende un sacco di cose ed è così complicato che molti di noi vanno direttamente sul box di ricerca appena arrivano sulla home page. E Google, che ci ha abituati a scrivere quello che cerchiamo in un box e a premere un pulsante di ricerca per trovarlo.

Oggi, quando le persone arrivano su un sito web, ignorano spesso il nostro bel sistema di navigazione e rivolgono subito la loro attenzione al box di ricerca. L'uso crescente della ricerca sul sito come metodo di navigazione rende davvero molto importante comprendere i dati generati dalla ricerca interna.

C'è anche un'altra importante ragione, molto importante, giusto se qualcuno avesse bisogno di essere ulteriormente convinto.

Tutti i dati relativi alla ricerca e al clickstream che raccogliamo (da Google Analytics, Omniture, WebTrends, etc) mancano di un ingrediente chiave: gli intenti del visitatore. Abbiamo tutti i click, le pagine che le persone visitano, dove esse sono andate a finire, ma non sappiamo perché le persone sono arrivate sul sito, tranne che i log dei referrer registrati sul server non contengano informazioni provenienti dai motori di ricerca. Per esempio, possiamo considerare il report sulle dieci pagine più viste nel vostro software di web analytics e sapere quello che le persone hanno visto, ma come facciamo a sapere quello che volevano vedere?

I dati relativi alla ricerca all'interno del sito contengono l'ingrediente che manca: l'intento dei visitatori. Le query di ricerca sul motore interno contengono, nelle parole dei nostri visitatori, quello che essi vogliono e perché sono proprio sul nostro sito.

Una volta compreso l'intento del visitatore, possiamo facilmente spiegare se il nostro sito ha il contenuto di cui gli utenti hanno bisogno e, in caso positivo, dove possono trovarlo.

Come leggere nella mente dei visitatori

I dati provenienti dalla ricerca sul sito sono facili da ottenere e analizzare, non importa quale strumento di web analytics si utilizzi. la maggior parte dei tool più moderni usano meccanismi per raccogliere i dati basati su Javascript per catturare e mettere in forma di report tali dati. In genere, saremo in grado quanto meno di avere accesso nell'area di amministrazione del nostro servizio di statistiche e ricavare le query di ricerca presenti come parametri nell'URL.

Per esempio, se fate una ricerca sul mio blog, Occam's Razor, per la frase "engagement metrics", la pagina dei risultati che ottenete ha questo URL:

http://www.kaushik.net/avinash/index.php?s=engagement+metrics&submit=Search

Basta una rapida occhiata per capire che l'URL ha un parametro s che mostra la query di ricerca usata dal visitatore (s=engagement+metrics). Il vostro motore di ricerca interna può essere impostato diversamente, così provate a fare una ricerca sul vostro sito e osservate come l'URL mostra i parametri di ricerca. Una volta che lo avrete fatto, inserite l'URL nelle impostazioni di amministrazione per la ricerca interna del vostro servizio di statistiche.

Bene, ora che siete pronti per fare un po' di analisi quantitativa dei vostri dati, possiamo iniziare.

Primo passo: comprendere l'uso del motore di ricerca interno

Partiamo dalle basi. La maggior parte delle persone sottovaluta quanti utenti usano il motore di ricerca interno al sito, così il primo da compiere è davvero semplice. Dobbiamo capire quanti visitatori lo usano.

Negli esempi che seguono, mostrerò dei report da Google Analytics, ma potete estrapolare report simili in tutti i moderni strumenti di analisi delle statistiche web.

Il pannello 'Site Search Overview' ci mostra, giorno per giorno, quale percentuale di visitatori ha usato il motore di ricerca interno sul nostro sito.

Figura 1 - Pannello Overview
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Il numero relativo alla ricerca sul sito nel vostro caso potrebbe essere più alto o più basso, a seconda della tipologia del sito. Qualunque valore superiore al 5% rende la ricerca interna uno dei più usati ausili di navigazione sul vostro sito web. Nel nostro esempio, abbiamo una media del 18,57% nel periodo di tempo considerato.

La prossima cosa da fare è imparare cosa stanno cercando queste persone.

Figura 2 - Le query più popolari
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Ci sono davvero pochi posti tra i dati ricavati dall'uso del sito dove possiamo leggere nelle menti dei visitatori, ma con questo semplice report state facendo esattamente questo. Questo è il momento in cui cominciamo a sorgere le domande e le osservazioni più significative:

  • Non avevo capito che le persone erano tante interessate alle ultime campagne!
  • Spieghiamo le cancellazioni proprio sulla home page, perché allora "cancellare" è l'ottavo termine più cercato?
  • Non abbiamo contenuti sul sito relativi ai giudizi di qualità, e i visitatori proprio quelli stanno cercando.

Potete approfondire i risultati e ottenere maggiori dettagli.

Figura 3 - Metriche dettagliate per la query "bounce rate"
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I report mostrano anche altre metriche dettagliate di cui parleremo in seguito. Ciascuna ci dice qualcosa di più sulle performance del sito in risposta alle query degli utenti.

Spendendo solo cinque minuti con i dati di sintesi relativi al sito, avrete imparato quanto importante sia la ricerca interna per il vostro sito web, cosa cercano i visitatori (in base alle query) e quali sono i trend per specifiche query (sono in crescita o in ribasso?).

Ora però andiamo ad esaminare i dati più dettagliati che abbiamo a disposizione.

Secondo passo: dove cercano i visitatori e cosa fanno dopo

Tutti amiamo le nostre home page, ma la triste verità è che i visitatori usano sempre più i motori di ricerca (ma anche l'e-mail, Twitter, etc) per arrivare direttamente sulle pagine interne del sito, senza quindi passare dalla home.

Questa evoluzione nei comportamenti degli utenti fa nascere uan domanda: quale prima impressione produce il nostro sito sui visitatori?

Possiamo rispondere a questa domanda osservando il report relativo alle pagine sulle quali si è effettuata una ricerca ("Pages Searched On"). Come indica il nome, il report specifica le pagine su cui i visitatori hanno usato il motore di ricerca interno.

Figura 4 - Le 10 pagine su cui è più usato il motore di ricerca interno
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Questa informazione può dirci se il contenuto della pagina funziona bene. Idealmente, se la pagina funziona, le persone non dovrebbero avere bisogno di usare il motore di ricerca interno.

Prendiamo la figura qui sopra come esempio. La pagina answer.py intende rispondere alle domande dei visitatori. Il fatto che quella pagina sia la seconda nell'elenco di quelle da cui gli utenti eseguono una ricerca non è positivo. Ma almeno ora lo sappiamo.

Il passo successivo è di andare alle pagine da cui iniziano le ricerche, verificare quel che i visitatori cercano e cercare di capire come migliorare di conseguenza il contenuto.

Il report successivo ("Search Navigation") è il mio preferito. per una specifica keyword, mostra le pagine su cui gli utenti hanno svolto una ricerca E dove sono arrivati successivamente all'interno del sito. Detto altrimenti, il report mostra le principali pagine che le persone hanno visualizzato dopo aver effettuato una ricerca.

Per esempio, potreste pensare che a prescindere da dove io faccio uan ricerca per la keyword "new campaign" finisco sempre sulla stessa pagina presa dai risultati. Ma non è così!

Figura 5 - Report per la query "new campaign"
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Questo report può darvi una comprensione approfondita del comportamento dei visitatori. Il box a sinistra mostra dove hanno svolto al ricerca, quello al centro la query, quello a destra dove sono arrivati.

Nello screenshot qui sopra possiamo osservare che le persone hanno fatto ricerche dalla pagina search.py, hanno visto i risultati e sono riusciti ad arrivare sulla pagina giusta solo nel 24,05% delle volte. Cosa è accaduto allora nel rimanente 75,95%?

Torniamo un attimo indietro alla pagina iniziale, proviamo a capire l'intento dei visitatori e poi a migliorare le performance della funzione di ricerca. Per esempio, il link alla pagina corretta potrebbe essere il terzo sulla pagina dei risultati; se è così, facciamo sì che sia il primo.

È evidente come questo report possa misurare la qualità dei risultati della ricerca.

Termina qui la prima parte. Nella seconda studieremo altri report che possono aiutarci a reggiungere questo obiettivo più direttamente.

Passo 3: Misurare la qualità della ricerca sul sito

Ecco una breve introduzione ad una delle mie metriche preferite nella web analytics: il bounce rate (frequenza di rimbalzo).

Alcune persone arrivano sul vostro sito, danno un'occhiata e lo abbandonano. Questo fenomeno ("Arrivo, guardo, vado via") è misurato dal vostro strumento di web analytics usando una metrica chiamata bounce rate. Analizza il numero di visite al vostro sito che comprendono solo una pagina vista.

La frequenza di rimbalzo vi aiuta a misurare la qualità del traffico che ciascuna fonte di traffico (Google, campagne di e-mail, newsletter, Facebook, etc) invia al vostro sito. È anche utile per comprendere la qualità delle vostre landing page: se non sono utili, pertinenti, etc, la gente va via. Se la frequenza di rimbalzo è alta, significa che qualcosa va rivisto.

In Google Analytics la metrica "% Search Exits" può essere validamente usata per misurare la qualità dei risultati del motore di ricerca interno. Misura quanti visitatori lasciano il sito appena vedono i risultati della ricerca tra tutti quelli che usano il motore di ricerca interno.

Figura 6 - Questo report mostra le ricerche più popolari sul sito e la percentuale di ababndono dopo la ricerca per ciascuna keyword
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Cercate le keyword che hanno un elevata percentuale di abbandono dopo la ricerca, come la seconda, la quarta e la settima nell'imamgine qui sopra. Il dato va così interpretato: 343 visitatori hanno cercato sul vostro sito usando la keyword "ad" e di questi visitatori il 71,43% hanno lasciato il sito appena hanno visto i risultati. Chiaramente, questo è un problema. Ora, quindi, potete rivedere e correggere il vostro motore di ricerca rispetto a quelle keyword.

Un altro modo per misurare la qualità della ricerca è quello di misurare il numero di pagine di risultati che i visitatori visualizzano. Siamo tutti abituati dai principali motori di ricerca ad aspettarci di vedere i risultati più rilevanti in cima alla pagina, così possiamo ipotizzare che se forniamo i risultati più rilevanti in cima alla prima pagina i visitatori cliccheranno su di essi e saranno soddisfatti.

Figura 7 - Le prime keyword cercate sul sito e la media delle pagine di risultati visualizzate dai visitatori
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Questo report mostra le query di ricerca per cui i visitatori hanno dovuto scavare più a fondo tra i risultati per trovare quello che cercavano.

Considerate la keyword "gears", che ha una media di 1,92 pagine di risultati visualizzate. Due pagine di risultati, con una media 30/40 link tra cui guardare per trovare quello che si cerca, sono troppe. È il momento di guardare a quali risultati sono sulla pagina e correggere il tutto.

Passo 4: Segmentare, segmentare, segmentare

Nella web analytics, la segmentazione è il procedimento con cui spezzettiamo i nostri dati in pezzi più piccoli per capire il comportamento di un gruppo più piccolo di persone o di diverse fonti. Per esempio, potreste analizzare tutti i visitatori o solo quelli che provengono dai motori di ricerca, quelli che arrivano sul sito seguendo i link di una campagna di e-mail, e così via.

Se volete davvero trarre conclusioni utili dall'analisi dei dati della ricerca, dovrete segmentare.

Figura 8 - Le opzioni di segmentazione standard su Google Analytics
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Nell'immagine qui sopra sto per segmentare qualcosa di veramente interessante: la keyword che ha portato visitatori al mio sito (da Google, yahoo, Ask, etc.) e cosa hanno fatto le persone che che hanno usato quella keyword su un motore esterno una volta arrivati sul mio sito.

La segmentazione mi aiuta a comprendere meglio l'intento dei visitatori e il comportamento in fase di ricerca perché ora so cosa hanno fatto questi visitatori prima di arrivare sul mio sito e cosa cercavano una volta arrivati.

Il report successivo rappresenta una via più diretta per comparare l'uso della ricerca sul sito, le uscite e il tempo speso sul sito dopo che è stata effettuata una ricerca.

Figura 9 - Le metriche relative alle keyword in base al sito di provenienza
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Nella maggior parte dei report sulla ricerca interna al sito potete calcolare l'incremento o il decremento che la ricerca sul sito fornisce. Se gestite un sito ricco di contenuti, la vostra funzionalità di ricerca fornisce risultati rilevanti e incoraggia i visitatori a spendere del tempo sul sito?

Nello screenshot qui sopra, i visitatori provenienti da Google hanno passato una media di 39 minuti dopo aver cercato qualcosa sul sito, contro una media di 25 minuti per quelli che provenivano da Yahoo. Per i siti centrati su contenuti (come la CNN) questa potrebbe essere un'informazione molto importante, dal momento che si tratta di siti che hanno bisogno di trattenere i visitatori il più possibile in modo che visualizzino molte inserzioni pubblicitarie.

Passo 5: Misurare i risultati ottenuti

Questa è la cosa che interessa di più al vostro capo. Cercate un report chiamato "Usage" ("Utilizzo" o "Uso"). In questo report cliccate sulla tab relativa alla conversione degli obiettivi per ottenere i dati sui risultati ottenuti.

"Conversione" è un termine comunemente associato ai siti di e-commerce, ma nella web analytics denota qualunque tipo di interazione misurabile e positiva dell'utente con il sito. Per esempio, il report qui sotto mostra le "conversioni" per un blog, che significa link condivisi, sottoscrizioni al feed RSS, etc.

Figura 10 - Report sulle conversioni
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Questo sito web offre una ricerca interna così valida che per le persone che cercano su di esso il tasso di conversione è dell'11%, rispetto al 5% di quelli che non cercano sul sito.

Quale modo migliore per mostrare un ritorno in termini di tempo e denaro rispetto all'investimento fatto per migliorare il motore di ricerca interno?

Se gestite un sito di e-commerce, potete anche misurare i maggiori (o minori) ricavi per i visitatori che usano la ricerca sul sito, potete anche misurare la dimensione media di un ordine. Per esempio, potreste scoprire che il motore di ricerca interno è così buono che aiuta le persone a trovare rapidamente i beni e i servizi che cercano, cosa che aumenta le conversioni e si traduce in maggiori ricavi.

Non potrei dire di più rispetto all'importanza di misurare le conversioni. Spesso, siamo così presi da tutte queste metriche che dimentichiamo di mostrare come la ricerca sul sito influenza il successo del sito.

Siamo alla fine. Abbiamo presentato cinque modi semplici per capire le performance del vostro di motore di ricerca interno. Otterrete una migliore comprensione degli intenti dei visitatori, essi avranno un modo per trovare velocemente quel che cercano e la vostra società avrà risultati migliori. Tutti vincono. Buona fortuna!


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