O uso da mineração de dados para SEO para encontrar padrões consistentes e levar sua empresa um passo adiante da concorrência
A tática de otimização de mecanismos de pesquisa, mais conhecida como SEO, faz parte de um conjunto de estratégias usadas para promover conteúdos específicos nos resultados de pesquisa de buscadores como o Google, por exemplo. Mas, o que talvez nem todos saibam, é que este tipo de estratégia também é utilizada no contexto dos dados. Assim, fazendo uso de uma combinação de técnicas de mineração de dados para SEO, é possível identificar gargalos entre o que os usuários pesquisam e aquilo que eles realmente encontram. Com essa informação em mãos, basta criar o conteúdo necessário para preencher essa lacuna, e estar no topo dos resultados de pesquisa mais relevantes.
Neste artigo, vamos explicar de forma mais profunda o que faz exatamente a mineração de dados, também chamada de Data Mining. Então, vamos começar!
Data Science e o contexto da mineração de dados
É bem provável que você já tenha feito uso de estratégias de SEO em sua empresa. Afinal, essa é uma estratégia bem comum no universo do Marketing Digital, e em meio a uma produção maçante de conteúdo, tornou-se essencial para separar o joio do trigo, ou seja, conteúdos relevantes de conteúdos repetitivos ou com pouca legibilidade.
Contudo, quando falamos em Ciência de Dados, as estratégias de SEO e otimização de mecanismos de pesquisa estão em uma nova Era. Atualmente, conceitos como Big Data e mineração de dados tornaram-se um ponto chave para a criação de conteúdo, uma vez que todas as atividades digitais são fruto da movimentação de dados e do comportamento induzido por estes dados. Com isso, a atividade de mineração de dados está focada na avaliação de vastos conjuntos de conhecimento para descobrir tendências e valores de determinado público, e que podem ser aproveitados para criar experiências melhores para os usuários, e oportunidades de crescimento de empresas em relação a seus concorrentes.
Cada pequeno comportamento na Internet é uma fonte nova de dados, e esses sistemas de mineração coletam, interpretam e utilizam essas informações para prever seus próximos passos, para antecipar suas vontades e entregar aquilo que você realmente está procurando. Nesse sentido, aplicativos de mineração de dados podem incluir desde a identificação de hábitos até a antecipação de tendências de compra, por exemplo. Tudo para revelar novas oportunidades dentro de um segmento de consumo.
Essa inovação abriu espaço para que empresas utilizem os dados disponíveis para colocar em prática as possibilidades de Marketing que esse novo acesso oferece, incluindo estratégias de SEO. Os usuários e consumidores não apenas estão esperando que esse comportamento seja registrado, mas que as empresas aprendam algo com eles – criando experiências melhores e resolvendo suas dores a partir da mineração de dados para SEO.
A relação entre SEO e mineração de dados
Certo, mas do que exatamente estamos falando quando citamos mineração de dados no contexto de SEO? Basicamente, os mecanismos de pesquisa são, hoje, a entidade mais orientada para o consumidor, com os consumidores impulsionando o desenvolvimento do modelo de negócios desde o lançamento da pesquisa na web. Com isso, o objetivo de buscadores como Google, Bing e outros é não apenas fornecer respostas significativas aos seus clientes, mas fazer com que empresas trabalhem para que isso se torne cada vez mais orgânico. O objetivo é direcionar o tráfego para as informações mais relevantes no momento exato em que o consumidor precisa delas, ajudando este em sua jornada de compra, ou no processo de tomada de decisão. Que carro comprar, a cor ideal para pintar as paredes do quarto, o melhor site de vagas de emprego etc.
E é exatamente para isso que as técnicas de SEO foram criadas, para desenvolver estratégias que tornem os conteúdos mais escaneáveis. Isso inclui estruturas específicas que facilitem a leitura, uso de cabeçalhos e subtítulos, bullet points, otimização de imagens, entre outros fatores. No caso das operações de Data Mining, podemos descrever esse processo como a revisão de grandes conjuntos de dados, a fim de identificar novos padrões de tráfego e descobrir possibilidades de nichos. Por sua vez, essas tendências são aproveitadas pelas empresas para comercializar e aperfeiçoar um serviço, produto ou segmento.
Mais do que fazer uso de estratégias básicas e já conhecidas de SEO, a mineração de dados abre para seu negócio novas possibilidades de contar melhores histórias, se conectar melhor com o público-alvo e oferecer às pessoas aquilo que elas realmente procuram.
Qual é a diferença entre descrição e previsão na mineração de dados
Contudo, procurar padrões não é suficiente. Na prática, softwares de mineração de dados, em conjunto com os cientistas de dados, podem restringir os dados o suficiente para que seja possível determinar se trata-se de uma previsão ou uma descrição.
Para entender melhor: previsão significa que os dados apontam para determinados valores ou comportamentos desconhecidos. Pode ser um evento futuro, ou um evento geral desconhecido. No caso da mineração de dados, é possível prever eventos analisando a relação entre o que você sabe e aquilo que não sabe. Em seguida, utiliza-se de processos científicos para prever o evento. Um grande exemplo disso pode ser encontrado nas indústrias de telefonia móvel, seguros, bancos ou outros setores mais avançados em termos de tecnologia, vendas e atendimento. Ambos os setores usam técnicas e análises de mineração de dados para determinar quando os clientes deixarão suas empresas. Assim, é possível ir atrás daqueles com mais chances de permanecer no negócio, e tentar reverter o prejuízo.
Já quanto às descrições, para obtê-las é simples: você analisa os dados coletados e descreve do que se trata. Pode parecer algo simples, mas é extremamente valiosa. No universo do Big Data, a maior parte das pessoas não tem uma visão ampla do cenário atual. A partir de uma descrição, você sabe o que tem à sua frente, e consegue elaborar um plano para resolver o problema, caso necessário.
Como fazer mineração de dados para padrões
Até aqui, foi possível perceber que parte da definição de mineração de dados é sobre reconhecimento de padrões. Assim, se você usa um rastreador da Web ou contrata um cientista de dados, precisa procurar estes padrões, que nem sempre são visíveis a “olho nu”. Afinal, existem milhares, milhões ou até bilhões de pontos de dados disponíveis, e analisar tudo isso é extremamente trabalhoso. Por isso, quando você faz uso de um software, procura diferentes tipos de padrões de forma muito mais rápida e eficiente.
Um deles é a detecção de anomalias, por exemplo. Um software de mineração de dados pode encontrar padrões que normalmente ocorrem, assim como identificar desvios. Quando você encontrar esses desvios, ou anomalias, poderá descobrir por que eles existem e como acontecem, bem como encontrar maneiras de resolvê-los.
Outro tipo de padrão encontrado a partir da mineração de dados para SEO é a detecção de cluster, permitindo criar diferentes categorias para seus clientes, transformando-as, mais além, em segmentos. O aprendizado por associação também é um padrão interessante, uma vez que permite descobrir quais itens as pessoas compram em conjunto. Quem compra sapatos, pode querer comprar meias, e assim por diante. Ao fazer isso corretamente, é possível prever o que seu usuário possivelmente deseja adquirir, e oferecer ofertas ou chamadas de compra enquanto ele ainda estiver em seu site.
Em artigo da empresa Nodus Labs, que realiza serviços de análise de texto, é citado um estudo de caso que pode nos ajudar a entender esses conceitos na prática. Basicamente, o texto explica como a empresa fez para identificar consultas de pesquisas relevantes e entender melhor os objetivos do seu público, a partir do uso de uma ferramenta de visualização de texto. Neste caso, a estratégia escolhida foi focar na noção de “text mining”, uma vez que o público que pesquisasse estes termos provavelmente se interessaria pelos produtos e serviços da Nodus Labs.
O segundo passo foi visualizar os resultados de pesquisa do Google já existentes para os termos escolhidos, utilizando uma ferramenta de importação para identificar os primeiros 40 resultados de pesquisa de uma determinada consulta, e visualizar os tópicos mais importantes, assim como as relações entre eles. Com isso, foi possível ter uma ideia sobre o tipo de conteúdo que o seu público obtêm quando pesquisam por “mineração de texto”.
Em seguida, foi a vez de entender melhor que tipo de informação as pessoas estavam buscando quando buscavam por “mineração de texto”, identificando palavras-chaves relacionadas. Por fim, a empresa decidiu comparar o gráfico de resultados de pesquisa do Google com o gráfico de associação de palavras-chave.
Por fim, a Nodus conseguiu não apenas descobrir o que as pessoas estavam procurando, mas também o que estava faltando nos resultados de pesquisa em relação à “mineração de texto”, identificando a lacuna e também uma oportunidade de preenchê-la a partir da criação de um conteúdo direcionado, assertivo e personalizado para essa necessidade.
Para concluir
Por fim, se você está descobrindo agora o universo da mineração de dados, em especial à voltada para SEO, saiba que existem muitas soluções que podem ajudar empresas a construir uma relação mais próxima com seu público e identificar lacunas e oportunidades de negócio. Seja segmentando sua base de clientes, observando padrões de compra e fazendo uso do marketing de banco de dados, seja criando produtos personalizados ou entendendo quais produtos as pessoas provavelmente estão buscando ao acessar o seu site.
Encontre os melhores proxies de mineração de dados, assim como rastreadores da web e técnicas adequadas para desenvolver a melhor estratégia de SEO possível, e utilize Data Mining para SEO para levar sua empresa ainda mais longe, sendo destaque em um oceano vermelho em que antigas técnicas de SEO já não fazem seu conteúdo brilhar como antigamente.
