Neste post vamos mostrar como você pode utilizar técnicas de Data Science para sofisticar sua estratégia de SEO e otimizar seus canais digitais para que sejam bem ranqueados pelos mecanismos de buscas.
Se você trabalha com Marketing Digital provavelmente já está familiarizado com estas três letras: SEO. Em uma definição básica podemos dizer que SEO – Search Engine Optimization, ou Otimização para Motores de Busca, em tradução livre – é um conjunto de técnicas com o objetivo de posicionar uma página nos primeiros resultados dos mecanismos de buscas online, como o Google e o Bing.
Se o seu site, blog, canal ou qualquer outro derivado é encontrado nas primeiras posições do ranking de buscas, aumentam as chances do seu conteúdo ser acessado. E o melhor: de forma orgânica, sem a necessidade de pagar por anúncios. Para alcançar esse nível, significa que o seu conteúdo é extremamente relevante para os usuários que estão pesquisando por aquele assunto.
Pensando em entregar a melhor experiência para os usuários, para que continuem utilizando a ferramenta, os buscadores utilizam uma série de fatores para determinar a ordem de ranqueamento dos sites de acordo com as pesquisas realizadas. Primeiro é preciso entender quais são esses fatores e, depois, criar os conteúdos e estruturar as páginas para que se encaixem nesses pontos.
O Google leva em consideração cerca de 200 fatores para montar o seu ranqueamento. Eles estão em atualização constante, mas os principais que podemos citar são: autoridade da página, autoridade do domínio, relevância de links, conteúdo original e de qualidade, tamanho dos conteúdos, palavras-chaves utilizadas, tempo de permanência na página, velocidade de carregamento e responsividade para dispositivos móveis
Agora, vamos nos focar em como Data Science pode contribuir neste processo.
Data Science para ranquear bem
A Ciência de Dados pode ajudar a melhorar o SEO de diversas maneiras, como identificar fontes de referência de conversão de tráfego, verificar o tempo de carregamento, indexação, taxa de rejeição, erros de resposta e redirecionamentos das páginas, URLs mais e menos rastreadas pelos buscadores, ou sinalizar as fontes de tráfego incomum.
Para aplicar as técnicas de Data Science na prática para SEO, atente para esses pontos:
Selecione suas fontes de dados
Sabemos que a qualidade das fontes de dados impacta diretamente no resultado final. Para o Marketing Digital, existem bastante ferramentas que ajudam a rastrear as métricas com mais precisão. No caso de SEO, ferramentas como o Google Analytics, Google Search Console, SEMRush e Ahrefs podem contribuir bastante para reunir os dados certos e apoiar decisões.
Vá além dos dados frios
Utilizar Ciência de Dados para SEO é sobre integrar ferramentas, métodos e práticas para extrair insights profundos a partir dos dados em conjunto. Embora haja bastante pontos de contatos rastreáveis dos usuários neste processo dos motores de buscas, é preciso diversificar as fontes investigar um pouco mais e não confiar cegamente do que os números das ferramentas trazem. Talvez uma boa parte do seu tráfego não seja genuíno, esteja vindo de links maliciosos, de bots ou até mesmo de públicos que não são importantes para a sua estratégia. Busque ter essa compreensão para além da frieza dos dados.
Conecte-se com o negócio
A Ciência de Dados é rica porque se conecta às áreas de negócios para resolver problemas e entregar valor escondido nos dados por meio das tecnologias. Para o SEO, isso não é diferente. Envolva os times de Marketing, Vendas, Atendimento ao Cliente, designers, desenvolvedores e quem mais for preciso afim de entender e traçar planos para otimizar todos os fatores de classificação de pesquisa que façam sentido para os objetivos da empresa. Para compreender totalmente como seu SEO afeta outros canais, capture e analise dados dos principais caminhos de conversão, das conversões e das conversões assistidas.
Use Data Visualization
Em SEO, o que não faltarão são números, percentuais e dados de medição do comportamento dos usuários. Isolados, talvez eles não digam muita coisa, mas utilizar Data Science para cruzar os dados e encontrar relações escondidas pode trazer insights preciosos. Neste caso, saia das planilhas e utilize Data Visualization para conseguir enxergar esses insights com mais facilidade e até mesmo para compartilhar com a equipe, tornando os dados de SEO mais acionáveis com visualizações.
Auditoria no site
Utilizar Ciência de Dados para fazer uma auditoria técnica de SEO no site ou nos canais de conteúdos ajuda a entender como anda a performance perante os motores de busca. É possível descobrir e cruzar informações sobre a autoridade da página, classificações perante os concorrentes, número de links de saída / entrada por página, palavras-chaves que ranqueiam o conteúdo e outras dezenas de fatores. Uma dica é visualizar a estrutura de links internos do site e descobrir a autoridade de domínio de páginas individuais em uma escala de um a dez (como o Google), permitindo identificar as áreas de melhoria e adotar medidas proativas para a otimização de SEO.
Inteligência Artificial dos buscadores
A adoção de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina é largamente utilizada pelos buscadores. Não vamos detalhar aqui como eles funcionam, essa conversa fica para outra hora. Mas sabendo o princípio, nos ajudam a ter insights de como utilizar essas tecnologias a nosso favor para produzir conteúdos que nos levem ao topo das buscas.
Pesquisas por imagens
A pesquisa por imagens está crescendo, com a Inteligência Artificial dos buscadores já apresentando resultados de imagens e vídeos até quando a busca é textual. Então, preste atenção ao produzir conteúdos: otimize a descrição das suas imagens para que tenham a ver com as palavras-chaves relevantes para o assunto em questão. E, se for em um e-commerce, tenha cuidado redobrado com as imagens dos produtos e suas descrições.
Audiências inteligentes
IA e Aprendizado de Máquina também beneficiam a pesquisa paga. É possível criar e selecionar listas de usuários que mostraram intenção de compra em tópicos específicos por meio de um recurso chamado In-Market Audience, tanto no Google quanto no Bing.
A inteligência preditiva é capaz de fornecer listas de usuários que estão prontos para comprar. O Bing Ads, por exemplo, identifica os usuários que mostraram sinais de intenção de compra em uma determinada categoria, incluindo pesquisas e cliques no Bing e visualizações de página em serviços da Microsoft.
Existem muitas listas de público-alvo predefinidas para escolher, que permitem aos anunciantes atingir os usuários com maior probabilidade de conversão. O uso adequado desse recurso pode ajudar a aumentar as taxas de cliques e de conversão e o ROAS, bem como diminuir os custos por clique.
Conversas inteligentes
A pesquisa está se tornando mais coloquial, principalmente pela utilização de pesquisas por voz em tarefas informativas simples. Então, é importante otimizar o seu SEO já pensando nisso. Porém, o movimento percebido é de que a compra online em si ou ações mais complicadas não caminham de forma tão veloz para os assistentes de voz, mas sim para conversas com chatbots. Eles podem funcionar como seu assistente digital e automatizado na hora da decisão de compra. A dica aqui é: implemente um chatbot de forma robusta uma única vez, e replique-o em todos os canais possíveis.
A Ciência de Dados em SEO se concentra em eliminar as suposições e sugerir um caminho mais assertivo, com mais probabilidade de acertos. Em vez de presumir o que funciona e como uma ação específica afeta seus objetivos, usar Data Science vai permitir saber o que está trazendo os resultados atuais, como chegar aos resultados desejados e como você pode medir seu sucesso.
