Estás leyendo la publicación: Mi experimento basado en datos le muestra cómo
O con el título “Autocompletar búsquedas aumenta las ventas en un 24 %, y puedo demostrarlo”.
Compartiré el pago desde el principio.
Agregar o mejorar la escritura anticipada (completado automático) en un cuadro de búsqueda aumentará la longitud promedio de búsqueda en 1,6 palabras (de 1,7 a 3,3). Las búsquedas más largas y específicas conducen a una mayor participación y mayores tasas de conversión.
Sigue leyendo y te mostraré cómo lo descubrí.
No hice la conexión al principio. No fue hasta que bajé del escenario y estaba de vuelta en mi habitación que me di cuenta.
Hice una presentación en CMC sobre “Cómo buscan las personas cuando no están en Google + el secreto de $ 10 mil millones de Amazon y cómo puede usarlo para generar un 80% más de conversiones”. Era la primera vez que usaba Nacho Analytics para hacer una investigación original para una audiencia.
Estaba súper emocionado. La presentación tenía estas dos secciones distintas, una en la que comparo el comportamiento de búsqueda de los 30 principales motores de búsqueda (que no son Google) como Youtube, Amazon, Netflix, Bing, Ebay, Craigslist, etc. Aquí está la diapositiva que usé:
Empecé a profundizar en las diferencias de comportamiento de muy alto nivel en estos diferentes sitios. Primero miré la cantidad de búsquedas dividida por la cantidad de palabras clave para comprender qué tan diversas eran sus búsquedas.
Luego, miré la duración promedio de las búsquedas y hubo un par de sitios que se destacaron. (Por cierto, el volumen de búsqueda en estos es sin procesar y sin modelar, definitivamente no pretende ser una estimación exacta, sino más bien una forma de comparar el comportamiento).
Netflix fue lo primero que miré., y la razón por la que la duración de la búsqueda es tan corta es que cada vez que presiona una tecla, actualiza el resultado de la búsqueda y le muestra una nueva lista de programas. Es bastante inteligente; su búsqueda es en realidad su escritura anticipada. Así es como se ve en acción:
El segundo que miré fue Craigslist. El autocompletado de Craigslist es absolutamente horrible. Esta fue mi diapositiva:
Para ilustrar lo que es un autocompletado no malo experiencia parece, escribí la misma secuencia en el cuadro de búsqueda de Ebay.
Y así, ahora tiene sentido por qué la búsqueda promedio de Ebay es de 3,3 palabras y la de Craigslist es de 1,7 palabras.
Luego miré las palabras clave más buscadas en ambos sitios y vi cómo se comparan. Claramente, las búsquedas en Ebay son más largas y más específicas. Las búsquedas de Craigslist son muy generales e incluso de navegación.
Por lo tanto, tener un buen autocompletado cambia lo que se busca, haciendo que las búsquedas sean más específicas. Y al hacer que las búsquedas sean más específicas, la calidad del resultado de la búsqueda mejora, lo que hace que sea más probable que las personas hagan clic en ellos.
Probablemente entienda esto intuitivamente, porque como un “buscador” no novato, sabe que si es más específico, es más probable que obtenga lo que desea.
Mientras escribo esto, me doy cuenta de que es posible que desee un poco más de prueba de que es la función de autocompletar la que en realidad aumenta la duración de las búsquedas. El mejor de los casos sería un antes y un después, o una prueba dividida en la que la mitad de los usuarios ven la función de escritura anticipada y la otra mitad no.
Desafortunadamente, no tengo eso. Pero, si volvemos a esa hoja de cálculo:
Todo lo que tenemos que hacer es mirar algunos de los otros sitios web con ~1.7 palabras por búsqueda aquí, y verificar si tienen un autocompletado decente, y luego mirar los que tienen alrededor de 3.3.
- Reddit es el primero 1.7. ¿Adivina qué? ¡No tienen autocompletar! ¿En serio Reddit? Guau. Voy a tener que hacer un artículo completo sobre eso, y por qué deberían hacerlo y cómo mejorará la participación, el tiempo en el sitio y, en última instancia, los ingresos publicitarios. Entonces, supongo que lo publicaré en Reddit.
- VK.com es como el FB ruso, y sí, sin escritura anticipada.
- Twitter tiene una sugerencia, pero es una especie de caso especial ya que las búsquedas casi siempre van a ser un identificador (@spyfu) o un hashtag (#seo).
- Baidu no tiene escritura anticipada. Bueno, no en el escritorio de todos modos. También es chino, y no tengo conocimientos de mandarín. Alguien sabe si eso es cosa del idioma? De lo contrario, ¿qué? El único motor de búsqueda importante sin él.
- Roblox no. Roblox, si lees esto, haz lo que hizo Netflix. Creo que te funcionaría muy bien.
- Tumblr es un poco inconveniente porque escriben con anticipación. Pero, creo que esto podría ser muy similar a lo de Twitter. Las búsquedas son cortas porque el propósito suele ser navegar a uno de los blogs de sus usuarios. Estoy en el Internet del avión mientras escribo esto, y la sugerencia es muy lenta, por lo que ese también podría ser el problema.
¿Y en cuanto a los sitios de palabras 3.3ish? Todo de ellos tienen escritura anticipada.
Entonces, básicamente, si un sitio no tiene autocompletado, o si su autocompletado es malo, la cantidad de palabras por búsqueda será de aproximadamente 1,7 palabras, y si tiene una sugerencia decente, será de 3,3 palabras.
Las búsquedas más largas conducen a tasas de conversión más altas
En la segunda parte de mi presentación, mostré cómo Amazon está obteniendo un aumento de 6x en la tasa de conversión de sus resultados de búsqueda cuando todos sus competidores solo obtienen 2-3x. ellos hacen un extra $ 800 millones por mes haciendo lo que hacen, y si sus competidores también lo hicieran, casi duplicarían sus ventas actuales.
Pero me tomó mucho tiempo descubrir cómo lo hicieron, y en el proceso de llegar allí, tuve un montón de hipótesis fallidas. Uno de ellos fue “Tal vez los usuarios de Amazon son buscadores más sofisticados. Tal vez usen búsquedas más largas y precisas”. Sería como las búsquedas de Google frente a AOL. Pensé que tal vez eso era lo que estaba viendo, pero en Amazon frente a Walmart o Etsy.
Entonces, en Google Analytics miré las sesiones de Amazon con búsquedas de 1 palabra frente a 2 palabras frente a 3 palabras frente a 4 palabras. Como era de esperar, a medida que aumentó la duración de la búsqueda, también lo hizo la tasa de conversión. Aquí está esa diapositiva:
Luego realicé el mismo análisis en Walmart.com – y vio lo mismo. Acerca de un aumento del 15% por palabra añadida a la búsqueda.
Esos fueron los únicos dos ejemplos que di en mi presentación porque el objetivo de lo que estaba haciendo no era realmente demostrar que las búsquedas más largas dan como resultado tasas de conversión más altas. Realmente solo estaba tratando de llegar al fondo de esa loca tasa de conversión de Amazon.
Para probar esto realmente, es posible que desee ver un par de ejemplos más. Aquí está Etsy:
Tal vez la “regla” del 15% sea un poco conservadora. Etsy está viendo más cerca del 25-30%.
Aquí está REI.com. Sigue la tendencia alcista.
Como nota al margen: parece que REI tiene una tasa de conversión ridículamente alta. Eso es porque tengo el objetivo establecido para “comenzar el pago” en lugar de la página de recibo. En realidad, es un truco que puede usar en sitios más pequeños para obtener más datos de conversión: use microconversiones, como agregar enlaces al carrito en lugar de macroconversiones como “página de recibo”.
Uso de segmentos personalizados para crear informes
Estos son los segmentos personalizados de Google Analytics que utilicé para crear estos informes:
Búsqueda en el sitio: 1 palabra (segmento personalizado)
Búsqueda en el sitio: 2 palabras (segmento personalizado)
Búsqueda en el sitio: 3 palabras (segmento personalizado)
Búsqueda en el sitio: 4 palabras (segmento personalizado)
Todavía hay una parte de mí que es escéptica de que realmente haya probado esto. Cuando junté esos segmentos, buscaba una diferencia de 2 o 3 veces en la tasa de conversión entre sitios. Estaba buscando un cambio realmente grande, así que junté estos segmentos muy rápido y de una manera que pudiera reutilizar en todos los sitios.
Ahora que estoy buscando una respuesta más precisa, creo que debería crear una comparación más controlada. Los segmentos anteriores muestran sesiones en las que las búsquedas son de 1, 2 o 3 palabras. Entonces, la primera búsqueda podría haber sido de 1 palabra y la tercera búsqueda en la misma sesión podría haber sido de 4 palabras. En ese caso, la sesión se mostraría en ambos segmentos personalizados.
Un experimento más controlado sería comparar usuarios:
Fue a la página de inicio -> Inmediatamente hizo una búsqueda de 1 palabra
Fui a la página de inicio -> Inmediatamente hice una búsqueda de 3 palabras
El segmento personalizado se ve así:
Y, todo sigue en pie. De hecho, parece que nuestro aumento del 15 % por palabra es más como un aumento del 16,5 %.
Causalidad y correlación
Hablemos de causalidad y correlación por un segundo. Una cosa que quiero dejar clara:
Entonces, cuando observamos consultas más largas que tienen un aumento en la tasa de conversión, no estoy afirmando que sea 100% causal. Lo que hace typeahead/autosuggest es ayudar al motor de búsqueda a brindar resultados más relevantes y de mayor calidad, lo que le brinda al usuario, ya sea un “comprador” o un “navegador”, lo que desea.
La forma de demostrarlo es observar cuántas personas buscaron frente a cuántas personas hicieron clic en uno de los resultados. Así es como puedes entender la calidad de la búsqueda. Para hacer eso, creé un par de segmentos personalizados más.
En este segmento, esperamos a que se realice la búsqueda y luego vemos si se hizo clic en uno de los resultados inmediatamente después.
Hay más de una forma de saber que ha aterrizado en una página de productos de Amazon, pero la forma en que yo la uso es buscar “sr_1_” en la URL. Por cierto, el número que viene después de “_” te indica la posición SERP del producto, lo que te permite hacer algunas cosas bastante interesantes.
Eso produce un informe que se ve así, y si simplemente dividimos el número de “personas que hacen clic” entre el número de “buscadores”, obtenemos el porcentaje de búsquedas que merecen un clic. Este tipo de métrica está cobrando fuerza en los sitios de investigación de palabras clave como SpyFu, donde reconocemos la importancia de trabajar con métricas como “búsquedas sin clics”. Calcularlo en Google Analytics ayuda a contar la historia de la calidad de búsqueda, de la relevancia.
Conclusión
De acuerdo, creo que he presentado pruebas realmente sólidas de que Autocompletar hace que las consultas de búsqueda sean más largas y que las consultas más largas tienen una tasa de conversión más alta.
Por lo tanto, si agrega o mejora su autocompletado, verá un aumento en las ventas (para las personas que buscan). Pero, también, tenga en cuenta que además de esta razón impulsada por las ventas para sugerir, también hay muchas razones convincentes de UX para hacerlo.
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