#11-Поведенческие данные и поисковый путь пользователей. Правка

Первый пост в разделе "Практические примеры"

9 ключевых SEO-трендов 2025 года

Идентификатор ссылки (англ.)	pervyy-post-v-razdele-prakticheskie-primery
Статус:	Активен

Описание:

Идентификатор ссылки (англ.)	9-biggest-seo-trends-of-2025-how-to-leverage-them
Статус:	Активен

Описание

'#8. Посты : posts';

'Blog_PostController_actionUpdate_';

'#blog_post_update';

Поведенческие данные и поисковый путь пользователей. Правка

Активен

Почистить кэш постов Экспресс-правка Разметка ред. Summernote ред. Quill ред. CKEditor ред. Trumbowyg ред. Imperavi ред. Jodit

Общая информация

Сменить блог

Название

Рейтинг SEO (от 1 до 100)

Всего знаков в посте: 13520

id (статус)	787 (3)
Идентификатор ссылки (англ.)	povedencheskie-dannye-i-poiskovyy-put-polzovateley
Сайт (ID сайта)	. #3
Смотреть на сайте	https://panel25.seowebdev.ru/posts/seo-optimization/povedencheskie-dannye-i-poiskovyy-put-polzovateley/
Время последнего обновления	08-12-2025 в 11:52:47
Ссылка в БД	https://panel25.seowebdev.ru/seowebdev.ru/posts/seo-optimization/povedencheskie-dannye-i-poiskovyy-put-polzovateley/
Картинка	https://static.seowebdev.ru/cache/8/787-povedencheskie-dannye-i-poiskovyy-put-polzovateley_col-12.webp

Текст поста

Ключевое слово отсутствует

Полный текст < > & " ' « » – — … • · ← → ↑ ↓ ↔

Валюты: € £ ¥ ¢

Типографика: § ¶ ° ± × ÷

Дроби: ½ ⅓ ⅔ ¼ ¾ ⅛ ⅜ ⅝ ⅞

Греческие: α β γ δ ε λ μ π σ ω Δ Σ Ω

Математические: ≈ ≠ ≤ ≥ ∞ √ ∑ ∫ ∂ ∇

<p>Поведенческие данные позволяют понять, что побуждает людей начинать поиск, где они его выполняют и какие точки трения мешают совершить конверсионное действие. Если мы хотим действительно помогать пользователю, а не только подстраиваться под алгоритмы, именно эти данные становятся ключевыми.</p>
<h2>Почему в поиске нужны поведенческие данные</h2>
<p>В 2025 году SEO переживает постоянные &laquo;переименования&raquo;, учитывая рост влияния больших языковых моделей (LLM): GEO, AEO, LEO &ndash; индустрия пробует новые определения. Но среди всей этой машинной составляющей легко забыть о главном &ndash; о пользователе.</p>
<p>Поведенческие данные показывают, что приводит человека к поиску, где он его выполняет и какие барьеры мешают ему двигаться дальше. И, как показали документы из дела Google, пользовательские сигналы могут действительно влиять на ранжирование &ndash; пусть компания официально это и не подтверждает.</p>
<p>По мере персонализации поиска и ухода прозрачности данных, особенно когда запросы превращаются в полноценные диалоги в LLM, важно помнить: индивидуальные различия сложные, но паттерны поведения остаются предсказуемыми. А значит, мы можем использовать эти закономерности, чтобы стабильно улучшать результаты.</p>
<p>Люди действуют по базовым принципам:</p>
<ul>
<li>минимизация усилий &ndash; выбирать путь наименьшего сопротивления;</li>
<li>минимизация вреда &ndash; избегать угроз;</li>
<li>максимизация выгоды &ndash; выбирать самое выгодное решение.</li>
</ul>
<p>Поэтому, несмотря на изменения алгоритмов, поведение пользователей &ndash; более стабильная точка опоры. И задача SEO-специалиста &ndash; учитывать именно его.</p>
<h2>Какие поведенческие данные нужны, чтобы улучшить поисковые путешествия пользователей</h2>
<p>Я выделяю три ключевых направления:</p>
<ol>
<li>индикаторы каналов обнаружения (откуда нас узнают);</li>
<li>встроенные ментальные сокращения (когнитивные искажения и эвристики);</li>
<li>глубинные потребности пользователей.</li>
</ol>
<h3>1. Индикаторы каналов обнаружения</h3>
<p>Эра, когда поиск начинался только в Google, давно прошла. По данным исследования Google &laquo;Messy Middle&raquo;, процесс стал нелинейным: теперь пользователь метается между этапами исследования и оценки.</p>
<p>Множество доступных каналов делает путь сложнее &ndash; но и даёт нам больше информации. Понимание каналов позволяет выстроить стратегию точнее.</p>
<p>Индикаторы каналов помогают понять:</p>
<ul>
<li>как пользователи находят нас помимо классического поиска;</li>
<li>какие демографические группы доминируют в разных каналах;</li>
<li>что запускает поиск и какие форматы контента лучше удерживают внимание;</li>
<li>какие точки входа мы недоиспользуем.</li>
</ul>
<p>Например, TikTok &ndash; это источник вдохновения и UGC-контента, а молодые аудитории крайне скептичны к традиционной рекламе (уровень пропуска 99%). Они доверяют реальным отзывам и ищут их на Reddit.</p>
<p>Анализ каналов помогает усилить органику, точнее настроить платные кампании и выявить новые возможности. Это можно сделать через данные источников и реферальных переходов в аналитике, а также через вопрос &laquo;Откуда вы о нас узнали?&raquo;.</p>
<p>Также важно учитывать LLM: многие поиски начинаются и заканчиваются внутри моделей, и мы должны быть заметны для всех возможных интентов, а не только для отдельных запросов.</p>
<h3>2. Встроенные ментальные сокращения</h3>
<p>Наш мозг ограничен ресурсами. Когда мы ищем информацию в условиях перегрузки, мы не анализируем всё идеально &ndash; мы используем когнитивные искажения и эвристики.</p>
<h4>Когнитивные искажения</h4>
<p>Это системные ошибки восприятия, которые влияют на то, как мы оцениваем информацию. Они часто определяют, какие решения мы принимаем.</p>
<p>Например, эффект позиции в списке: мы лучше запоминаем первые и последние элементы. Поэтому важно размещать ключевые элементы в начале и в конце интерфейса.</p>
<p>Ещё один пример &ndash; якорение: первая увиденная опция задаёт точку сравнения для всех последующих. UX-специалисты часто используют это при демонстрации цен.</p>
<p>Среди распространённых искажений:</p>
<ul>
<li><strong>Эффект расстояния и размера</strong> &ndash; большие числа воспринимаются сложнее, поэтому иногда выгоднее показывать экономию крупной цифрой, а не дробью.</li>
<li><strong>Негативное искажение</strong> &ndash; мы сильнее реагируем на плохое, поэтому любая точка трения опасна.</li>
<li><strong>Подтверждающее искажение</strong> &ndash; мы ищем информацию, подтверждающую наши убеждения.</li>
</ul>
<h4>Эвристики</h4>
<p>Эвристики &ndash; это правила быстрого выбора. Они нужны, чтобы принять &laquo;достаточно хорошее&raquo; решение без лишних затрат.</p>
<p>Примеры:</p>
<ul>
<li><strong>Эвристика знакомости</strong>: мы выбираем известный бренд, даже если есть объективно лучший вариант.</li>
<li><strong>Избегание потерь</strong>: мы выбираем &laquo;самый безопасный&raquo; вариант, даже если теряем выгоду.</li>
</ul>
<h3>Как выявлять искажения и эвристики в поиске</h3>
<p>Запросы уже содержат подсказки:</p>
<ul>
<li><strong>Подтверждающее искажение</strong>: &laquo;Почему [бренд] лучше других?&raquo;</li>
<li><strong>Эвристика знакомости</strong>: &laquo;Где купить [бренд] в [страна]?&raquo;</li>
<li><strong>Избегание потерь</strong>: &laquo;[Бренд] &ndash; это надёжно?&raquo;</li>
<li><strong>Социальное доказательство</strong>: &laquo;Лучший [товар]&raquo;, &laquo;Самый популярный [бренд]&raquo;</li>
</ul>
<p>Для выявления паттернов помогут Regex-фильтры в Google Search Console, сервисы типа AlsoAsked, а при больших объёмах &ndash; собственные модели классификации.</p>
<h3>3. Глубинные потребности пользователей</h3>
<p>Эвристики и искажения &ndash; это следствия. Но нас интересуют причины &ndash; реальные потребности, которые запускают поиск.</p>
<p>Например, если пользователи активно смотрят UGC-видео и задают запросы, связанные с рисками, это говорит о двух вещах:</p>
<ul>
<li>им нужна уверенность перед покупкой;</li>
<li>вашего контента недостаточно, чтобы эту уверенность дать.</li>
</ul>
<p>Когда мы понимаем потребности, мы можем изменить сайт, контент и коммуникации так, чтобы каждая точка контакта снижала тревогу пользователя и давала ему ответы.</p>
<h2>Как получать поведенческие данные</h2>
<h3>Количественные данные</h3>
<p>Это всё, что выражается в числах: время на странице, CTR, глубина просмотра, AOV, точки отказа.</p>
<ul>
<li><strong>Google Search Console / Merchant Center</strong>: показывают количество кликов, соответствие интента и каннибализацию.</li>
<li><strong>Google Analytics / собственная аналитика</strong>: помогает понимать поведение, создавать кастомные события.</li>
<li><strong>Карта кликов и тепловые карты</strong>: показывают зоны внимания и игнорирования.</li>
<li><strong>Айтрекинг</strong>: позволяет понять визуальные паттерны восприятия.</li>
</ul>
<h3>Качественные данные</h3>
<ul>
<li><strong>Опросы и логи поддержки</strong>: выявляют frictions и ожидания.</li>
<li><strong>Reddit, Trustpilot и другие площадки</strong>: помогают понять возражения тех, кто ещё не стал клиентом.</li>
<li><strong>Пользовательские тесты</strong>: дают контекст и мотивацию действий.</li>
</ul>
<h2>Поведенческие данные в эпоху ИИ</h2>
<p>ИИ не только меняет нашу работу &ndash; он помогает нам быстрее анализировать большие объёмы данных, создавать синтетические выборки и предсказывать паттерны поведения. Это даёт возможность действовать на опережение, а не реагировать.</p>
<h2>Как применять поведенческие данные для улучшения поисковых путешествий</h2>
<ul>
<li>Создайте динамические дашборды по трём направлениям: каналы, ментальные сокращения, глубинные потребности.</li>
<li>Регулярно выявляйте тренды и приоритезируйте действия по влиянию на бизнес.</li>
<li>Используйте инсайты не только в SEO &ndash; они применимы ко всему пути пользователя.</li>
<li>Работайте в связке с продуктом и UX &ndash; изоляция мешает росту.</li>
</ul>
<p>Пользователи оценят удобство. И алгоритмы тоже.</p>

Скопировано в буфер!

Вставлено из буфера!

Поведенческие данные и поисковый путь пользователей. Правка

Дополнительные символы