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.

Почему в поиске нужны поведенческие данные

В 2025 году SEO переживает постоянные «переименования», учитывая рост влияния больших языковых моделей (LLM): GEO, AEO, LEO – индустрия пробует новые определения. Но среди всей этой машинной составляющей легко забыть о главном – о пользователе.

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 – пусть компания официально это и не подтверждает.

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.

Люди действуют по базовым принципам:

• минимизация усилий – выбирать путь наименьшего сопротивления;
• минимизация вреда – избегать угроз;
• максимизация выгоды – выбирать самое выгодное решение.

Поэтому, несмотря на изменения алгоритмов, поведение пользователей – более стабильная точка опоры. И задача SEO-специалиста – учитывать именно его.

Какие поведенческие данные нужны, чтобы улучшить поисковые путешествия пользователей

Я выделяю три ключевых направления:

1. индикаторы каналов обнаружения (откуда нас узнают);
2. встроенные ментальные сокращения (когнитивные искажения и эвристики);
3. глубинные потребности пользователей.

1. Индикаторы каналов обнаружения

Эра, когда поиск начинался только в Google, давно прошла. По данным исследования Google «Messy Middle», процесс стал нелинейным: теперь пользователь метается между этапами исследования и оценки.

Множество доступных каналов делает путь сложнее – но и даёт нам больше информации. Понимание каналов позволяет выстроить стратегию точнее.

Индикаторы каналов помогают понять:

• как пользователи находят нас помимо классического поиска;
• какие демографические группы доминируют в разных каналах;
• что запускает поиск и какие форматы контента лучше удерживают внимание;
• какие точки входа мы недоиспользуем.

Например, TikTok – 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.

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 «Откуда вы о нас узнали?».

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.

2. Встроенные ментальные сокращения

Наш мозг ограничен ресурсами. Когда мы ищем информацию в условиях перегрузки, мы не анализируем всё идеально – мы используем когнитивные искажения и эвристики.

Когнитивные искажения

Это системные ошибки восприятия, которые влияют на то, как мы оцениваем информацию. Они часто определяют, какие решения мы принимаем.

Например, эффект позиции в списке: мы лучше запоминаем первые и последние элементы. Поэтому важно размещать ключевые элементы в начале и в конце интерфейса.

Ещё один пример – якорение: первая увиденная опция задаёт точку сравнения для всех последующих. UX-специалисты часто используют это при демонстрации цен.

Среди распространённых искажений:

• Эффект расстояния и размера – большие числа воспринимаются сложнее, поэтому иногда выгоднее показывать экономию крупной цифрой, а не дробью.
• Негативное искажение – мы сильнее реагируем на плохое, поэтому любая точка трения опасна.
• Подтверждающее искажение – мы ищем информацию, подтверждающую наши убеждения.

Эвристики

Эвристики – это правила быстрого выбора. Они нужны, чтобы принять «достаточно хорошее» решение без лишних затрат.

Примеры:

• Эвристика знакомости: мы выбираем известный бренд, даже если есть объективно лучший вариант.
• Избегание потерь: мы выбираем «самый безопасный» вариант, даже если теряем выгоду.

Как выявлять искажения и эвристики в поиске

Запросы уже содержат подсказки:

• Подтверждающее искажение: «Почему [бренд] лучше других?»
• Эвристика знакомости: «Где купить [бренд] в [страна]?»
• Избегание потерь: «[Бренд] – это надёжно?»
• Социальное доказательство: «Лучший [товар]», «Самый популярный [бренд]»

Для выявления паттернов помогут Regex-фильтры в Google Search Console, сервисы типа AlsoAsked, а при больших объёмах – собственные модели классификации.

3. Глубинные потребности пользователей

Эвристики и искажения – это следствия. Но нас интересуют причины – реальные потребности, которые запускают поиск.

Например, если пользователи активно смотрят UGC-видео и задают запросы, связанные с рисками, это говорит о двух вещах:

• им нужна уверенность перед покупкой;
• вашего контента недостаточно, чтобы эту уверенность дать.

Когда мы понимаем потребности, мы можем изменить сайт, контент и коммуникации так, чтобы каждая точка контакта снижала тревогу пользователя и давала ему ответы.

Как получать поведенческие данные

Количественные данные

Это всё, что выражается в числах: время на странице, CTR, глубина просмотра, AOV, точки отказа.

• Google Search Console / Merchant Center: показывают количество кликов, соответствие интента и каннибализацию.
• Google Analytics / собственная аналитика: помогает понимать поведение, создавать кастомные события.
• Карта кликов и тепловые карты: показывают зоны внимания и игнорирования.
• Айтрекинг: позволяет понять визуальные паттерны восприятия.

Качественные данные

• Опросы и логи поддержки: выявляют frictions и ожидания.
• Reddit, Trustpilot и другие площадки: помогают понять возражения тех, кто ещё не стал клиентом.
• Пользовательские тесты: дают контекст и мотивацию действий.

Поведенческие данные в эпоху ИИ

ИИ не только меняет нашу работу – он помогает нам быстрее анализировать большие объёмы данных, создавать синтетические выборки и предсказывать паттерны поведения. Это даёт возможность действовать на опережение, а не реагировать.

Как применять поведенческие данные для улучшения поисковых путешествий

• Создайте динамические дашборды по трём направлениям: каналы, ментальные сокращения, глубинные потребности.
• Регулярно выявляйте тренды и приоритезируйте действия по влиянию на бизнес.
• Используйте инсайты не только в SEO – они применимы ко всему пути пользователя.
• Работайте в связке с продуктом и UX – изоляция мешает росту.

Пользователи оценят удобство. И алгоритмы тоже.