Popyt, podaż & customer journey w strategii SEO

SEO na przestrzeni ostatnich lat mocno ewoluowało. Proces rozumiany pod tym pojęciem względem choćby 2010 roku jest zupełnie inny. Inne są zasady panujące w wyszukiwarce, inne są modele rozliczeń, inne jest podejście klientów – w zasadzie zmieniło się wszystko. Poza jednym – osiąganie ponadprzeciętnych wyników wymaga unikalnego podejścia do realizacji zadań. Robienie tego, co robią wszyscy i w taki sam sposób, jak wszyscy, jest bezpieczne, ale nie daje możliwości osiągnięcia wyjątkowych wyników, a na dodatek dewaluuje się w czasie.

Na łamach tego artykułu chciałem opisać inne podejście do jednego z najważniejszych obecnie elementów w strategii SEO. Content, bo o nim mowa, jest odmieniany przez wszystkie możliwe przypadki i konteksty. Zdaje się być perpetuum mobile SEO. Czy aby na pewno? Jakie znaczenie ma popyt, podaż i customer journey w strategii SEO?

Zarys historii SEO

Aby dokładnie to zrozumieć, w dużym skrócie przypomnę historię SEO (stosuję tu bardzo uproszczony model).

Mamy rok 2010 – każdy w zasadzie skupia się na pozyskiwaniu linków. Nieważne jakich, ważne ile. Narzędzia typu scrapebox, xrumer są codziennością większości specjalistów SEO.

Rok 2012 – rozwój technologii front-endowych – zaczynamy skupiać się na optymalizacji technicznej (technical SEO).

Rok 2015 – aktualizacje algorytmu o nazwie pingwin i panda oraz rosnąca popularność content marketingu kreują nowy trend – wszyscy zaczynają tworzyć treść.

Oczywiście trendy w czasie się na siebie nakładają. Technical SEO jest nadal bardzo chodliwym pojęciem, a temat linków wciąż jest istotny. Chodzi mi tu o pokazanie pewnego rodzaju mody, która funkcjonuje w SEO. Co pewien czas branża zmienia narrację i posługuje się coraz to nowymi pojęciami. Dzieje się tak dlatego, że pewne działania są skuteczne dopóty, dopóki nie robią ich wszyscy.

Wiedza, która powszednieje

Kiedy pojawia się trend, np. technical SEO, pojawia się też grupa osób, które robią to dobrze. Odpowiednio wykorzystana wiedza daje im znaczącą przewagę nad resztą.

Wiedza ma jednak tę cechę, że powszechnieje. Tak też stało się w przypadku linków i stanie się w przypadku technicznego SEO. W końcu większość posiądzie wiedzę, która do tej pory dedykowana była nielicznym.

Oznacza to, że sposób działania, który pozwalał nam się wyróżniać rok temu, nie pozwoli nam się wybić za rok. Dlatego też SEO zahacza o różne dziedziny marketingu – daje to możliwość zdobycia przewagi nad resztą, przynajmniej na pewien czas.

Przewagę można zdobywać również finansami, ale SEO miało zawsze tę magiczną cechę, że pozwalało walczyć Dawidowi z Goliatem. Kreatywność znaczy tu wiele.

Kolejny trend – dane

Kolejny trend, o którym mówię od dość dawna, to dane. Jeśli teraz zaczniemy się nimi posługiwać, będziemy mieli możliwość uzyskania przewagi nad innymi po raz kolejny. Przynajmniej do momentu, kiedy pozostali się tego nie nauczą. Za 2 lata nie będzie mnie już dziwić pisanie klasyfikatorów pod machine learning przez specjalistów SEO.

W tym artykule chciałbym Ci pokazać, w jaki sposób pojawiający się na horyzoncie trend wykorzystać do optymalizacji tego obecnego – contentu.

Przyjrzyjmy się modelowi, wedle którego przebiega proces tworzenia treści w kontekście SEO (w większości przypadków):

Przeczytaj też: Teksty SEO – 5 zasad, o których nie możesz zapomnieć

Proces jest bardzo prosty i składa się z 4 kroków:

1. Serwis – jest to nasze miejsce do umieszczania treści
2. Frazy – jest to odpowiedź na zapytania użytkowników w wyszukiwarce. W naszym serwisie chcemy na nie odpowiedzieć
3. Publikacja treści – następuje standardowy proces emisji, czyli odkrywamy nasze odpowiedzi na wcześniej zadane pytania poprzez publikację treści
4. Użytkownik – na końcu w teorii trafiamy do użytkownika, który wcześniej postawił pytania, na które odpowiedzieliśmy w naszych treściach

Proces wydaje się logiczny. Stworzyliśmy sobie przestrzeń do odpowiedzi na wcześniej zadane pytania i wybraliśmy sposób odpowiedzi na nie poprzez treść. W niektórych przypadkach rzeczywiście tak jest, jednak gdy weźmiemy pod uwagę duże serwisy czy też branże ze skomplikowaną ścieżką zakupową – wtedy nie do końca. Cała branża reklamowa kieruje swoje kroki w kierunku „user focus”.

Zanim zaproponuję nowy proces, chciałbym zadać kilka pytań w kontekście starego. Zastanów się:

1. Czy jestem wszędzie tam, gdzie szukają mnie użytkownicy?
2. Czy temat, który poruszam, został już poruszony wiele razy?

Bardzo trudno odpowiedzieć na te pytania, używając powyższego procesu. Najczęściej w SEO skupiamy się na tym, aby odpowiedzieć na pytania najczęściej zadawane przez użytkowników wyszukiwarki. To nie zawsze dobra droga. Niekiedy proces optymalizuje się, gdy odwrócimy jego kolejność i tak też zrobimy w tym przypadku.

Jak widać, zaproponowany powyżej proces zaczyna się od użytkownika. Często robiąc działania SEO, zapominamy, że ich końcowym odbiorcą jest użytkownik, a naszym celem – pozyskanie jak największej liczby użytkowników zainteresowanych ofertą bądź treścią danej strony.

W procesie tym naszym celem jest zbadanie nie tylko tego, czego chce użytkownik, ale również tego, jakie informacje dostaje on od innych (konkurencji) w danym zakresie.

Na tym etapie warto wprowadzić do procesu tworzenia treści 3 pojęcia:

• Popyt – słownikowa definicja mówi nam, że popyt wyraża chęć zakupu dobra i usługi o określonych cechach w danym miejscu i czasie. W odniesieniu do treści definicja ta również ma zastosowanie. W Internecie istnieje dający się określić popyt na treść o określonej tematyce i o określonym charakterze.
• Podaż – jest to ilość dóbr bądź usług oferowanych przez producenta do sprzedaży po określonej cenie, w danym miejscu i czasie. Podaż jest swoistą odpowiedzią na popyt.

Popyt możemy potraktować zatem jako zapotrzebowanie czytelników na określoną treść, a podaż jako ilość treści, która w określonym zapotrzebowaniu już istnieje w Internecie.

• Customer journey – w wolnym tłumaczeniu definicja customer journey mówi, że jest to kompletna suma doświadczeń użytkownika/klienta w interakcją z firmą/brandem.

Treść w oparciu o customer journey – przykład

Aby lepiej zobrazować pojęcie customer journey, omówmy w tym miejscu następujący przykład: 

*% określa jak wiele zapytań lub wyników przypada dla fraz w poszczególnych krokach ścieżki zakupowej *Liczby określają wartości bezwzględne na poszczególnych ścieżkach uzyskane w badaniu

Większość z nas przynajmniej raz w życiu stanęła przed zadaniem zakupu opon. O tym procesie (jak i procesie kupowania prawie czegokolwiek) można powiedzieć, że:

1. nie jest to proces jednokrokowy – nie dzieje się tak, że zwykły Kowalski wstaje rano i myśli „chcę kupić opony Yamaha 16 cali model 205”. Zanim podejmie taki wybór, przechodzi pewną drogę. Szuka poradników jak wybrać opony, czyta recenzje i opinie, i dopiero po przebyciu tej całej drogi jest gotowy na zakup. Jego droga odwzorowana jest również zapytaniami, które wykonał w wyszukiwarce. Na każdym etapie jego drogi były one inne.
2. nie jest to proces taki sam dla każdej persony – zapewne domyślasz się, że proces zakupu opon jest procesem innym dla mechanika samochodowego, i innym dla przysłowiowego Kowalskiego.
3. dla każdej branży może wyglądać inaczej – zapewne wiesz, że zakup perfum to proces znacznie krótszy niż zakup choćby mieszkania. Twoja droga w tym drugim przypadku będzie znacznie dłuższa. Dlatego też nie jesteśmy w stanie zastosować identycznego szablonu customer journey do każdej branży. Każda marka czy firma powinna być zorientowana w zakresie tego, jaką drogę pokonuje jej klient od fazy świadomości do fazy końcowej (jakkolwiek zostanie ona zdefiniowana).

Dla uproszczenia tego badania przygotowałem ścieżkę zakupową potencjalnego kupca opon.

Z powyższych danych mogą płynąć następujące wnioski: Oponeo kładzie więcej akcentów na treść w fazie kupowania aniżeli rynek. Dla sklepu internetowego jest to dość normalne. W fazie świadomości Oponeo ma znacznie mniej treści (procentowo) niż rynek.

W podręcznikowym modelu customer journey określa się 5 kroków:

1. faza świadomości (awareness) – kiedy klient ma świadomość, że potrzebuje określonego produktu bądź usługi
2. faza namysłu (consideration) – kiedy rozważa zakup. Wtedy właśnie porównuje recenzje, modele
3. faza zakupu (acquisition) – kiedy dokonuje zakupu
4. faza obsługi (service) – kiedy używa danego produktu
5. faza lojalności (loyalty) – kiedy poleca produkt lub kupuje kolejny

W moim uproszczonym modelu brakuje fazy loyalty – nie byłem w stanie określić jej dla opon. Poszczególne fazy przerobiłem na czasowniki: chcę, szukam, kupuję, używam.

Przeprowadzę Cię teraz przez proces, jaki odbyłem, aby określić popyt i podaż na treść w poszczególnych krokach zakupowych.

Krok 1 – klasteryzacja fraz kluczowych

Zbudowanie modelu popytu i podaży wymaga zbudowania listy fraz kluczowych wyszukiwanych w kontekście analizowanej branży. Nie musi być to kompletna lista wszystkich zapytań, jakie użytkownicy wykonują w kontekście danej branży. Musi ona jednak zawierać dość dużą grupę fraz na każdym kroku ścieżki zakupowej, aby badanie statystycznie miało sens.

Taką listę fraz możemy zbudować na kilka sposobów.

Sposób numer 1: eksport widocznych fraz dla liderów branży

To bardzo prosty sposób, w którym wybieramy kilku liderów branży w zakresie opon, a następnie eksportujemy frazy, na które dane serwisy widoczne są w wyszukiwarce.

Następnie mając wszystkie te frazy, wyznaczamy unikalną część (tj. usuwamy duplikaty fraz). Dzięki temu powstaje nam ostateczna lista fraz reprezentująca daną branżę.

Sposób numer 2: wyszukiwanie fraz do poszczególnych ścieżek w bazie fraz

W niektórych przypadkach dobrym sposobem będzie również standardowy keyword research.

Tym sposobem również możemy znaleźć odpowiedni zbiór fraz kluczowych.

Mając już listę fraz kluczowych, musimy dokonać jej klasteryzacji na poszczególne kroki customer journey. Należy zdecydować, które frazy odpowiadają któremu krokowi w zbudowanym przez nas modelu.

W moim przypadku do badania użyłem 2154 frazy z branży opon. Przydzieliłem je do poszczególnych klastrów wedle schematu, który możesz zobaczyć na obrazku z moim modelem ścieżki użytkownika.

Krok 2 – Określamy popyt

Mając już proces klasteryzacji za sobą, możemy określić popyt na treść w poszczególnych krokach ścieżki użytkownika. Jak widzisz, wybrałem 2154 fraz – nie są to wszystkie frazy wyszukiwane w Google w kontekście opon, ale daje mi to odpowiednią próbę dla celów poprawnie wykonanego badania.

Popyt określam w bardzo prosty sposób – sumuje średnią miesięczną liczbę wyszukiwań fraz na poszczególnych krokach ścieżki.

W moim przypadku dało mi to następujące wartości.

Oznacza to, że 18% użytkowników znajduje się dopiero na etapie świadomości, 47% szuka już opon, 6% (tylko!) obecnie je kupuje, a 29% użytkuje już opony.

Krok 3 – Określamy podaż

Określenie podaży ma nam pomóc określić, w jaki sposób rynek odpowiada na popyt, który postawili przed nim użytkownicy. Chcemy wiedzieć, ile treści na poszczególnych krokach ścieżki znajdziemy w Internecie.

W Senuto stworzyliśmy system, który pozwala nam określać podaż na treść w danej ścieżce zakupowej, ale takie badanie możesz również wykonać sam. Modeli na policzenie podaży jest wiele, nasz jest tylko propozycją. W ogólnym pojęciu na frazy w poszczególnych ścieżkach nakładamy zapytania takie jak allintext, allianchor. Suma takich zapytań dla wszystkich fraz określa podaż na treść w konkretnej ścieżce zakupowej.

Przykład:

W moim przypadku wyniki wyglądają następująco:

*% określa jak wiele zapytań lub wyników przypada dla fraz w poszczególnych krokach ścieżki zakupowej *Liczby określają wartości bezwzględne na poszczególnych ścieżkach uzyskane w badaniu

Jakie z tego płyną wnioski?

1. Istnieje nadpodaż treści w fazie świadomości użytkownika. Użytkownicy mają jej duży wybór i będzie nam trudno z taką treścią osiągnąć większą widoczność. Co nie oznacza, że nie powinniśmy jej mieć. Powinniśmy zawsze dążyć do tego, aby być tam, gdzie jest nasz użytkownik.
2. W fazie poszukiwań rynek też jest dość zapełniony treścią, ale w tym kroku także popyt jest bardzo wysoki.
3. W fazie kupowania mamy świetną korelację pomiędzy popytem a podażą.
4. W fazie używania mamy bardzo małą podaż a dość duży popyt. W tym przypadku będzie najłatwiej osiągnąć ruch i zaistnieć ze swoją treścią. Co prawda tworzenie treści na tym kroku mogłoby się wydawać bezzasadne, ale taki content buduje lojalność wśród klientów.

Przeszliśmy proces od strony badania branży, ale badanie ma sens wtedy, kiedy do czegoś je odniesiemy i nadamy mu kontekst. W tym przypadku odnieśmy je do lidera sprzedaży opon w Polsce oraz do innych serwisów, które w tym zakresie operują.

Konkretne przypadki

Oponeo to największy sklep internetowy, który zajmuje się sprzedażą opon.

Oceńmy, w jaki sposób Oponeo odpowiada na popyt i na podaż rynku w kontekście treści.

Z powyższych danych mogą płynąć następujące wnioski:

1. Oponeo kładzie więcej akcentów na treść w fazie kupowania aniżeli rynek. Dla sklepu internetowego jest to dość normalne.
2. W fazie świadomości Oponeo ma znacznie mniej treści (procentowo) niż rynek.

Kiedy zestawimy podaż Oponeo z popytem rynku, sytuacja wygląda następująco:

Z danych mogą płynąć następujące wnioski:

1. Podaż Oponeo na treść dobrze odpowiada strukturze popytu, jednak z uwagi na nadpodaż treści na rynku, nadal trzeba tu walczyć o użytkownika.
2. W fazie szukania popyt rynku jest nieco większy niż podaż Oponeo. Wynika to z faktu, że Oponeo może nie mieć wszystkich modelów i marek opon.
3. Obecnie bardzo mała podaż względem popytu występuje w fazie używania. Warto więc pomyśleć nad stworzeniem treści w tym obszarze.

Warto jeszcze sprawdzić, jak kształtuje się podaż względem popytu wśród innych serwisów.

Badanie serwisów społecznościowych

Takie samo badanie jak dla Oponeo.pl przeprowadziłem dla innych serwisów:

1. dużych sklepów internetowych
2. platform social media
3. porównywarek cenowych i serwisów ogłoszeniowych

Dzięki temu poza porównaniem się do konkurencji (co może być mylne) mogę też określić, na jakim etapie swojej ścieżki użytkownicy korzystają z poszczególnych platform social media. Dzięki temu będę wiedział, w jaki sposób zaplanować swoją komunikację na tychże platformach.

Widząc, że na Facebooku są raczej użytkownicy w fazie świadomości, wiem jaka potencjalnie treść może ich interesować. Z kolei widząc, że na Twitterze większość jest w fazie poszukiwania, mogę zdecydować, jaka treść może ich interesować.

Jak widać, w powyższej tabeli mamy do czynienia zarówno z takimi serwisami, które w 100% skupiają się na etapie świadomość (auto-swiat.pl – portal), jak i takimi, które dość dobrze ze swoim modelem podaży wpasowują się w model popytu (autocentrum.pl).

Popyt, podaż & customer journey w strategii SEO – Podsumowanie

Naturalnie wszystkie powyższe wnioski dotyczące poszczególnych serwisów są subiektywne. Bardzo trudno o obiektywne wnioski bez wglądu w strategię marki. W badaniu chodziło mi o pokazanie metodologii i możliwych wniosków.

Jak widzisz, po odwróceniu wydawać by się mogło dobrego procesu, udało nam się dojść do wniosków, do których nie doszlibyśmy pewnie w standardowym procesie. Operując na dużej ilości danych, jesteśmy w stanie spojrzeć na realizowany przez nas proces z szerszej perspektywy. Pozwala nam to lepiej zaplanować strategię i efektywniej egzekwować jej wyniki.

Dla nas, branży SEO, z samego badania płyną dwa wnioski:

1. Warto szukać luk na rynku. Jak widać również w branży opon są takie obszary, w których popyt jest duży, a podaż dość mała.
2. Warto odpowiadać na pytania użytkownika, nie biorąc pod uwagę jedynie popularności fraz. Musimy być zawsze tam, gdzie nasz użytkownik, a więc trafiać do niego na każdym kroku jego ścieżki zakupowej. Jeśli nie mamy modelu customer journey, będzie nam to bardzo trudno osiągnąć.