Come il motore di ricerca del tuo sito può migliorare i tuoi risultati

Scopri come intelligenza artificiale e personalizzazione possono rendere i risultati del tuo search engine interno più pertinenti migliorando l’esperienza utente e le conversioni

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Il motore di ricerca di un sito è uno strumento fondamentale per migliorare le conversioni sia di siti di ecommerce che di lead generation. Basti pensare al ruolo centrale che essa gioca in realtà tra loro differenti come Amazon o Netflix.

 

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Una delle ragioni per cui il search engine di un sito risulta fondamentale è costituito dalla capacità di accorciare in modo sostanziale il tempo speso dall’utente per trovare ciò che desidera, andando quindi a migliorarne l’esperienza complessiva di navigazione.

Su siti con cataloghi particolarmente ampi questa diventa una funzione vitale perché il rischio effettivo è che, per quanto bene si sia sviluppata l’architettura delle informazioni, un utente non riesca a trovare ciò che cerca entro l’unità di tempo e attenzione che aveva deciso di investire in questo acquisto.

 

Il motore di ricerca è uno degli strumenti che, se integrato con sistemi di profilazione e personalizzazione, ci può permettere di raccogliere informazioni perfette per segmentare gli utenti. Cosa infatti può essere più preciso riguardo alle intenzioni d’acquisto di un utente che una sua ricerca esplicita su un prodotto?

I motori di search interni nativi sono, sotto diversi aspetti, spesso inadeguati e richiedono un lavoro di affinamento e manutenzione inaffrontabile manualmente. Sono peraltro totalmente carenti su un aspetto fondamentale, ovvero poter lavorare con differenti algoritmi di selezione dei prodotti per differenti segmenti di clienti, così da aumentare la rilevanza dei risultati mostrati

 

Tutti gli utenti che cercano la stessa parola chiave sono uguali?

Certamente no, segmentarli e poter proporre loro tipologie di risultati differenti può fare una grandissima differenza.
E’ in questa fase che diventa fondamentale riuscire ad integrare la search con sistemi di profilazione basati su intelligenza artificiale, che saranno in grado di riconoscere i nostri utenti e apprendere dal loro comportamento, migliorando nel tempo i risultati della ricerca.

 

Vediamo insieme tre esempi concreti di algoritmi utilizzabili con differenti tipologie di utenti:

  1. Chi ricerca è un utente anonimo alla prima visita?
    Potremo usare un algoritmo legato ai prodotti più popolari, eventualmente condizionando il risultato in base alle nostre politiche di gestione della rotazione prodotti o commerciali (ad esempio mostrando per primi i prodotti popolari con stock elevato, oppure non mostrando i prodotti di cui abbiamo uno stock particolarmente basso).
  2. Chi ricerca è un utente, sempre anonimo, che ha una storia di navigazione o proviene da specifiche campagne di prodotto?
    In questo caso potrò usare un algoritmo che dia prevalenza a risultati basati sulla sua storia di navigazione, mostrando ad esempio come primi risultati quelli basati sulle sue navigazioni precedenti.
  3. Chi ricerca è un cliente, magari VIP, che compra sempre prodotti di fascia alta?
    La scelta corretta in questo caso potrebbe essere di non mostrare risultati di prodotti di fascia bassa così da non abbassare il suo percepito del nostro store e aumentare al contempo le probabilità che il suo carrello medio continui a risultare alto.

Come vedete la ricerca interna è a tutti gli effetti parte integrante e di primaria importanza nella costruzione di un’esperienza utente coerente.

E’ però fondamentale, per poter integrare nel modo corretto questo strumento all’interno della nostra strategia di marketing personalizzato, dotarsi di una tecnologia che sia in grado di riconoscere gli utenti e applichi in tempo reale strategie differenti nel mostrare i risultati.

 

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