BeekingDlaczego warto analizować wyszukiwarkę w sklepie internetowym?
Wewnętrzna wyszukiwarka sklepu to jedno z najważniejszych narzędzi dla klientów – pozwala im szybko znaleźć poszukiwane produkty. Dla właściciela e-sklepu Shoper analiza danych z wyszukiwań to skarb: ujawnia intencje i potrzeby klientów, wskazuje braki w ofercie oraz możliwości poprawy doświadczenia użytkownika.
Wniosek jest prosty: warto przyjrzeć się, co klienci wpisują w wyszukiwarkę i co z tego wynika, aby zwiększyć konwersję i dopasować ofertę do ich oczekiwań.
Jakie dane warto zbierać?
Zanim porównasz wyniki, sprawdź, które zdarzenia zbiera Twoja konfiguracja Shoper, Beeking i GA4. Nie zakładaj, że każda metryka jest dostępna automatycznie. Przydatny zestaw obejmuje:
Najpopularniejsze frazy
Lista najczęściej wpisywanych zapytań w wybranym okresie (np. ostatni tydzień, miesiąc). Dzięki temu wiesz, czego najczęściej szukają Twoi klienci.
Zapytania bez wyników
Frazy, które nie zwróciły żadnych wyników produktowych. Te „puste wyszukiwania” warto monitorować szczególnie, bo wskazują na luki w ofercie lub w działaniu wyszukiwarki.
CTR po wyszukiwaniu
Współczynnik kliknięć w wyniki wyszukiwania (Click Through Rate). Pokazuje, jaki odsetek wyszukujących kliknął któryś z wyników. Niski CTR może oznaczać, że prezentowane wyniki były mało trafne lub nieprzyciągające uwagi.
Liczba wyszukiwań
Ile razy dana fraza została wpisana. To wskazuje popularność zapytania. W połączeniu z CTR czy sprzedażą daje pełniejszy obraz efektywności danej frazy.
Ustal wspólny okres i źródło danych. Oddziel liczbę zapytań od liczby osób. Nie łącz liczników z różnych narzędzi bez sprawdzenia ich definicji i pokrycia zgodami.
Jak analizować dane z wyszukiwarki Shoper?
Sama lista haseł to dopiero początek. Kluczowe jest wyciąganie insightów – co dane statystyki znaczą dla Twojego sklepu i co możesz na ich podstawie usprawnić.
Udział zapytań bez wyników
Sprawdź, jaki procent wszystkich wyszukiwań stanowią te zakończone komunikatem „brak produktów”. Duży udział zapytań bez wyników to sygnał alarmowy. Może oznaczać, że klienci szukają produktów, których nie oferujesz, albo wpisują nazwy/hasła, których Twoja wyszukiwarka nie rozpoznaje.
Najczęściej wyszukiwane frazy
Przyjrzyj się top 10 czy top 50 wyszukiwanym hasłom. Czy pokrywają się one z Twoją ofertą? Warto samodzielnie wpisać w sklep najpopularniejsze frazy i zobaczyć, co widzi klient. To prosty audyt funkcjonowania wyszukiwarki.
CTR wyników wyszukiwania
Porównuj udział wyszukiwań z przynajmniej jednym kliknięciem w tej samej grupie zapytań. Niski wynik może oznaczać nietrafność, ale także cenę lub brak dostępności. Sam klik nie jest zakupem.
Trendy i sezonowość
Analizując frazy w dłuższym okresie, możesz wychwycić trendy. Np. rosnące wyszukiwania na hasło „kurtka zimowa” w październiku sygnalizują sezonowy popyt.
Uzupełnienie analizy wyszukiwań danymi z Google Analytics
Dane z panelu Shoper to podstawa, ale warto je wzbogacić o informacje z Google Analytics (GA), zwłaszcza w zakresie zachowania użytkowników po wykonaniu wyszukiwania.
Śledzenie zapytań wewnętrznych
Automatyczne view_search_results w GA4 wymaga rozpoznawanego parametru wyszukiwania w URL. Wyszukiwarka działająca bez zmiany adresu może wymagać osobnej integracji. Sprawdź zdarzenia i unikaj duplikatów.
Ścieżki użytkowników po wyszukaniu
GA pozwala analizować User Flow. Możesz prześledzić, co dzieje się bezpośrednio po wyszukiwaniu. Wysoki odsetek wyjść ze strony tuż po wyszukiwaniu sugeruje poważny problem.
Konwersje po wyszukiwaniu
Możesz sprawdzić jaki jest współczynnik konwersji sesji, w których użyto wyszukiwarki vs. tych bez wyszukiwania. Bardzo często okazuje się, że użytkownicy korzystający z wyszukiwarki kupują częściej.
Długość i jakość sesji
Warto porównać metryki typu średni czas sesji czy liczba odsłon w sesjach z wyszukiwaniem vs. bez. Jeśli klienci używający wyszukiwarki spędzają na stronie więcej czasu – to znak, że wyszukiwarka angażuje ich w eksplorowanie oferty.
Przykłady zastosowań: co poprawić na podstawie danych?
Zebrane dane i ich analiza są niewiele warte, jeśli nie przełożysz ich na konkretne działania w sklepie. Oto kilka praktycznych sposobów wykorzystania insightów:
Dodanie brakujących słów kluczowych
Jeśli klienci często wpisują pewne słowo, a Twoja wyszukiwarka go nie znajduje, dodaj je w opisach lub tagach produktów.
Poprawa nazw i opisów produktów
Upewnij się, że nazwy produktów odpowiadają temu, co wpisują użytkownicy. Opisy również powinny zawierać często wyszukiwane frazy.
Optymalizacja filtrów i tagów
Przyjrzyj się, czy klienci nie próbują wyszukiwać po cechach (kolor, rozmiar). Skonfiguruj filtry po wynikach wyszukiwania.
Rozszerzenie oferty
Jeśli wiele osób szuka produktu, którego nie masz, rozważ wprowadzenie go do sprzedaży. To bezpośrednia podpowiedź z rynku.
Zmiana układu i funkcjonalności
Zastanów się nad wyeksponowaniem wyszukiwarki (np. większy pasek „Szukaj”). Warto też pomyśleć o wdrożeniu autouzupełniania.
Alternatywy dla natywnej wyszukiwarki Shoper – co oferuje beeking.io?
Natywna wyszukiwarka Shoper daje podstawowe możliwości, ale ma ograniczenia. Alternatywą są inteligentne silniki wyszukiwania, takie jak beeking.io, stworzone z myślą o integracji z platformą Shoper.
Większa tolerancja na błędy
Zobacz udokumentowany przykład „marwis” w csk-med, a następnie przetestuj literówki z własnego sklepu.
Rozumienie synonimów i języka naturalnego
AI potrafi rozszyfrować intencję i powiązać potoczne określenia z produktami w Twoim sklepie.
Lepsza trafność wyników
Beeking.io dostarcza trafne produkty nawet przy nieprecyzyjnych zapytaniach, dążąc do minimalizacji „zero wyników”.
Wbudowana analityka wyszukiwań
Sprawdzaj zapytania, wyniki i kliknięcia. Przychód wymaga osobno potwierdzonego pomiaru transakcji oraz poprawnego połączenia danych.
Wyszukiwanie po atrybutach
Umożliwia wyszukiwanie po atrybutach, tagach, kategoriach, co sprawia, że oferta jest bardziej dostępna.
Szybsze wyszukiwanie z podpowiedziami
Inteligentne autouzupełnianie pokazuje konkretne produkty już po wpisaniu kilku znaków.
Porównanie rozwiązań
Najpierw sprawdź konfigurację. Shoper dokumentuje wyszukiwanie po atrybutach i wariantach oraz synonimy jednostronne i dwustronne. Porównuj narzędzia na tych samych zapytaniach i katalogu, po skonfigurowaniu obu rozwiązań. Dokumentacja Shoper.
- Produkt istnieje, ale nie pojawia się nawet po kodzie
- Sprawdź widoczność produktu, dane w katalogu, aktywny moduł i stan synchronizacji.
- Nazwa działa, potoczne określenie nie
- Sprawdź zakres przeszukiwanych pól oraz synonimy. Zapisz oczekiwany produkt i rzeczywisty wynik.
- Zapytanie dotyczy marki spoza oferty
- Oddziel brak w asortymencie od błędu dopasowania. Oceń alternatywy i jasno oznacz ich charakter.
- Są wyniki, ale użytkownicy ich nie klikają
- Oceń trafność pierwszych produktów, cenę, dostępność i wygląd wyników na telefonie.
Zachowaj zestaw zapytań przed zmianą, zmieniaj jeden element naraz i ponów test na desktopie oraz telefonie. Przykłady csk-med pokazują możliwości dopasowania, nie dowodzą określonego wzrostu sprzedaży. Case study csk-med.
Podsumowanie
Analiza danych z wyszukiwarki w sklepie Shoper to praktyka, którą powinien wdrożyć każdy właściciel sklepu. Wiedza o tym, co i jak klienci wyszukują, to bezpośrednie spojrzenie w ich potrzeby. Wykorzystaj te dane, by ulepszać sklep, a jeśli standardowe narzędzia nie wystarczają – rozważ inteligentne rozwiązania jak beeking.io.
Powiązane materiały o wyszukiwarce Shoper
Zwiększ sprzedaż dzięki inteligentnej wyszukiwarce
Sprawdź, jak Beeking.io może poprawić wyniki Twojego sklepu Shoper.