Imagine como nossos ancestrais reagiriam se vissem a forma como procuramos, encontramos e consumimos as informações. Tenho certeza de que ficariam chocados.
A pesquisa online foi uma revolução desde os seus primórdios. No entanto, nos últimos anos, vimos a pesquisa evoluir como nunca se viu antes. De novas abordagens de UX a tecnologias de IA de ponta, novos elementos surgiram para levar os resultados de pesquisa a níveis de qualidade jamais vistos.
Entre as áreas mais interessantes de pesquisa, existe uma abordagem comportamental conhecida como pesquisa preditiva.
O que é a pesquisa preditiva?
A pesquisa preditiva é uma abordagem de pesquisa online, que visa antecipar as necessidades de pesquisa de um usuário, fazendo sugestões relacionadas às suas consultas, ao mesmo tempo em que ele digita na barra de pesquisa.
O objetivo final é economizar o tempo do usuário, fazendo-o clicar em sugestões, em vez de forçá-lo a preencher a busca. Você pode pensar que essa economia de tempo não é substancial, mas se considerarmos todas as pesquisas feitas no mundo todos os dias, estamos diante de 200 anos inteiros de pesquisa economizados diariamente.
A funcionalidade principal da pesquisa preditiva, conhecida como preenchimento automático, sugestão automática ou localização ao digitar, tornou-se popular e a maioria dos visitantes de sites espera que as barras de pesquisa forneçam algumas sugestões durante a digitação.
Pesquisa preditiva e preenchimento automático são sinônimos?
Poderiamos dizer que são, mas gostamos de pensar na pesquisa preditiva como uma abordagem e no preenchimento automático como um recurso ou funcionalidade. Contudo, são muitas vezes intercambiáveis.
Como funciona a pesquisa preditiva?
Bem, essa é uma pergunta complicada.
Por trás da pesquisa preditiva, geralmente há um algoritmo — ou vários algoritmos. Por exemplo, no caso do Google, isso se baseia principalmente em pesquisas populares, incluindo a palavra-chave que o usuário está digitando. Essa é a razão pela qual, ao adicionar novas palavras-chave, aparecem novas sugestões diferentes.
Pesquisa preditiva do Google
O Google incorpora e privilegia as consultas do histórico de pesquisa anterior do usuário. Esse algoritmo de pesquisa funciona muito bem para o Google porque eles têm toneladas de dados nos quais basear suas sugestões, mas o que acontece quando aplicamos essa abordagem em sites que não possuem tamanha quantidade de dados? Bem, em muitos casos, as previsões de pesquisa não fornecem sugestões ou acabam exibindo recomendações irrelevantes.
Leia também: Como criar a experiência perfeita de pesquisa no site
Pesquisa preditiva baseada em semântica
Existem outras abordagens para se criar uma pesquisa preditiva bem-sucedida. Por exemplo, o uso de pesquisa semântica, que tenta encontrar o sentido ou intenção por trás da consulta, usando informações contextuais.
Então, vamos dizer que estamos escrevendo ‘calças vermelhas’ na barra de pesquisa de uma loja de roupas online, mas a marca utiliza ‘calça’ em sua página de produtos e não ‘calças’.
Em vez de se concentrar em palavras-chave específicas, um mecanismo de pesquisa semântica com uma abordagem preditiva iria sugerir não apenas resultados incluindo a palavra ‘calças’ mas também aqueles incluindo sinônimos como calça ou palavras ainda mais específicas dentro do ramo de calças, como por exemplo, calças de brim.
Em última análise, isso amplia o número de sugestões apropriadas e aumenta as chances de o usuário clicar na sugestão apresentada.
Motivos para implantar um mecanismo de pesquisa preditiva
Vimos como a pesquisa preditiva funciona, mas como ela pode ajudar as empresas?
Melhorar a retenção e as taxas de conversão
Dar resultados relevantes de forma muito mais rápida traz resultados tangíveis, fazendo os visitantes a permanecer mais tempo no site e realmente convertê-los em clientes. Além disso, o valor agregado das sugestões de pesquisa ou consultas de preenchimento automático é que elas dão uma dica aos visitantes de que há conteúdo relevante por trás dessa sugestão, incentivando-os a clicar.
Melhorar o SEO de forma geral
Com os clientes ficando mais tempo nas páginas, a taxa de rejeição é drasticamente reduzida, o que cria um aumento no SEO do site.
Fornecer uma melhor UX
Nenhum resultado é uma má notícia. A pesquisa preditiva não apenas reduz o tempo de pesquisa, mas também reduz as chances de os visitantes não obterem uma página de resultados, pois os orienta para um conteúdo sugerido.
Leia também: Encontrabilidade do site. Como o preenchimento automático e a pesquisa semântica afetam a experiência do cliente
Fortalecer a fidelidade à marca
Clientes felizes são bons clientes. Reduzir distrações e melhorar a encontrabilidade tornam a jornada dos clientes mais tranquila e, por sua vez, melhora a forma como eles enxergam sua marca, independentemente do setor.
Aumentar a encontrabilidade do seu conteúdo
Algumas páginas podem estar enterradas em estruturas de subpáginas complexas e muito difíceis de encontrar por meio da navegação. Resultados adequados de pesquisa preditiva revelam produtos e conteúdo nas sugestões de pesquisa para torná-las mais acessíveis.
Implantar a personalização
A pesquisa preditiva pode até aproveitar as informações do histórico do visitante para sugerir consultas que ele fez ou produtos que comprou anteriormente.
Ajustar a pesquisa preditiva para vendas
A pesquisa preditiva permite que as empresas sugiram palavras-chave ou consultas automaticamente, antes mesmo de o usuário começar a escrever. Isso significa que apenas ao colocar o cursor na caixa de pesquisa, já é possível ver sugestões. As empresas podem usar isso para promover produtos em vendas ou ter uma grande quantidade de estoque, destacar tópicos específicos ou mostrar as consultas mais comuns dos usuários.
Implantando a pesquisa preditiva com a Inbenta
A pesquisa preditiva é fácil e acreditamos que sua implantação também deve ser.
O módulo Inbenta Search é uma ferramenta plug & play que:
O módulo Inbenta Search é uma ferramentaplug & play que:
- Conecta-se facilmente com o software existente. Não há necessidade de se criar novos bancos de dados nem construir ou treinar modelos por longos períodos para obter bons resultados de pesquisa. Podemos extrair dados de outros softwares, como Salesforce, Zendesk e outras ferramentas. Você pode encontrar uma lista deles em nosso Hub de integrações.
- Rastreia e indexa o conteúdo existente de todas as fontes para que possa ser acessado em nosso mecanismo de pesquisa.
- Pode ser facilmente personalizada para sua paleta de cor ou diretrizes de marca, para combinar com a aparência da sua marca.
- Permite rápida implantação e pode passar a funcionar em apenas algumas horas.
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