Los datos de comportamiento que necesita para mejorar el viaje de búsqueda de sus usuarios

Estamos a más de la mitad de 2025, y el SEO ya ha cambiado los nombres muchas veces para tener en cuenta la nueva misión de optimizar para el surgimiento de modelos de idiomas grandes (LLM): hemos visto Geo (optimización generativa de motores) flotando, AEO (optimización de motores de respuestas) e incluso LEO (Optimización de motores LLM) ha hecho una aparición en las conversaciones de la industria y los titles de trabajo.

Sin embargo, si bien todos estamos ocupados encontrando nuevas nomenclaturas para tener en cuenta la parte de la máquina del viaje de descubrimiento, hay alguien más en la ecuación de la que nos arriesgamos a olvidar: el beneficiario final de nuestros esfuerzos, el usuario.

¿Por qué necesita datos de comportamiento en la búsqueda?

Los datos de comportamiento son vitales para comprender qué lleva a un usuario a un viaje de búsqueda, a dónde lo llevan a cabo y qué puntos potenciales de fricción podrían estar bloqueando una acción de conversión, para que podamos satisfacer mejor sus necesidades.

Y si aprendimos algo de los documentos filtrados de la prueba de Google, es que las señales de los usuarios podrían ser uno de los muchos factores que influyen en las clasificaciones, algo que nunca fue confirmado completamente por los portavoces de la compañía, pero que también ha sido descubierto por Mark Wiliams Cook en su análisis de las explotaciones y patentes de Google.

Con la búsqueda cada vez más personalizada, y los datos sobre los usuarios se vuelven menos transparentes ahora que las consultas de búsqueda simples se están expandiendo en conversaciones de embudo completas sobre LLM, es importante recordar que, mientras que las necesidades y experiencias individuales pueden ser más difíciles de aislar y atender, los patrones generales de comportamiento tienden a seguir la misma población, y podemos usar algunas reglas de rayos para obtener los conceptos de los básicos.

Los humanos a menudo operan en algunos principios básicos destinados a preservar la energía y los recursos, incluso en la búsqueda:

• Minimizar el esfuerzo: siguiendo el camino de menor resistencia.
• Minimizar el daño: evitando las amenazas.
• Maximización de ganancia: Buscando oportunidades que presenten el mayor beneficio o recompensas.

Entonces, si bien Google y otros canales de búsqueda pueden cambiar la forma en que pensamos sobre nuestro trabajo diario, el arma secreta que podemos usar para impulsar el futuro la presencia orgánica de nuestras marcas es aislar algunos datos sobre el comportamiento, como es, en general, mucho más predecible que los cambios en el algoritmo.

¿Qué datos de comportamiento necesita para mejorar los viajes de búsqueda?

Lo reduciría a datos que cubren tres áreas principales: indicadores de canales de descubrimiento, atajos mentales incorporados y necesidades subyacentes de los usuarios.

1. Indicadores de canales de descubrimiento

Los días de comenzar una búsqueda en Google se han ido hace mucho tiempo.

Según la investigación intermedia desordenada de Google, el aumento exponencial de la información y los nuevos canales disponibles ha determinado un cambio de comportamientos de búsqueda lineales a un bucle de exploración y evaluación que guía nuestras decisiones de compra.

Y dado que los usuarios ahora tienen una cantidad abrumadora de canales, pueden consultar para investigar un producto o una marca. También es más difícil cortar el ruido, por lo que al saber más sobre ellos, podemos asegurarnos de que nuestra estrategia esté centrada en el láser en el contenido y el formato por igual.

Los indicadores del canal de descubrimiento nos dan información sobre:

• Cómo los usuarios nos encuentran más allá de los canales de búsqueda tradicionales.
• El grupo demográfico que alcanzamos en algunos canales en particular.
• Lo que impulsa su búsqueda y con qué se comprometen principalmente.
• El contenido y el formato que se adaptan más para capturar y mantener su atención en cada uno.

Por ejemplo, sabemos que Tiktok tiende a ser consultado para inspirarse y validar las experiencias a través de contenido generado por el usuario (UGC), y que la generación Z y los millennials en las aplicaciones sociales son cada vez más escépticas de los anuncios tradicionales (con tasas de saltos del 99%, según un informe de Bulbshare). Lo que favorecen en su lugar son las voces auténticas, por lo que buscarán experiencias de primera mano en comunidades en línea como Reddit.

Conocer los diferentes canales a los que los usuarios nos comunican pueden informar la estrategia de búsqueda orgánica y remunerada, al tiempo que nos brinda algunos datos sobre la demografía de la audiencia, ayudándonos a capturar a los usuarios que de otro modo serían esquivos.

Por lo tanto, asegúrese de que los datos de su canal se asignen para reflejar estos nuevos canales de descubrimiento en cuestión, especialmente si confía en análisis personalizados. Esto no solo asegurará que se le atribuya legítimamente lo que se le debe orgánico, sino que también será una indicación del potencial sin explotar en el que puede apoyarse, a medida que las búsquedas se vuelven cada vez menos rastreables.

Estos datos deben estar fácilmente disponibles para usted a través de los campos de referencia y fuente en su plataforma de análisis de elección, y también puede integrar una encuesta “cómo escuchó sobre nosotros” para los usuarios que completan una transacción.

Y no se olvide de los modelos de idiomas: con el reciente aumento de las consultas que inician una búsqueda y completan una acción directamente en LLMS, es aún más difícil rastrear todos los viajes de búsqueda. Esto reemplaza nuestra misión de ser relevante para una consulta específica a la vez, para ser visibles para cada intención que podamos cubrir.

Esto es aún más importante cuando nos damos cuenta de que todo contribuye al poder transaccional de una consulta, independientemente de cómo se etiqueta tradicionalmente la intención de búsqueda, ya que alguien podría decidir evaluar nuestras ofertas y luego abandonar debido a la falta de información suficiente sobre la marca.

2. Atajos mentales incorporados

El cerebro humano es un órgano increíble que nos permite realizar varias tareas de manera eficiente todos los días, pero sus recursos cognitivos no son infinitos.

Esto significa que cuando realizamos una búsqueda, probablemente una de las muchas de las veces, mientras que también estamos involucrados en otras tareas, no podemos asignar toda nuestra energía a encontrar el resultado más perfecto entre las infinitas posibilidades disponibles. Es por eso que nuestros procesos atencionales y decisionales a menudo son modulados por atajos mentales incorporados como sesgos cognitivos y heurísticas.

Estos términos a veces se usan indistintamente para referirse a decisiones imperfectas pero eficientes, pero hay una diferencia entre los dos.

Sesgo cognitivo

Los sesgos cognitivos son errores sistemáticos, en su mayoría inconscientes al pensar que afectan la forma en que percibimos el mundo que nos rodea y forman juicios. Pueden distorsionar la realidad objetiva de una experiencia y la forma en que somos persuadidos en una acción.

Un ejemplo común de esto es el efecto de posición en serie, que se compone de dos sesgos: cuando vemos una variedad de elementos en una lista, tendemos a recordar mejor los que vemos primero (sesgo primacía) y el último (sesgo de recisión). Y dado que la carga cognitiva es una amenaza real para la atención, especialmente ahora que vivimos en la edad de los estímulos de 24/7, los sesgos de primacía y recientes son la razón por la cual se recomienda liderar con el mensaje, el producto o el elemento básicos si hay muchas opciones o contenido en la página.

La primacía y la recencia no solo afectan el recuerdo en una lista, sino que también determinan los elementos que utilizamos como referencia para comparar todas las opciones alternativas contra las que Este es otro efecto llamado sesgo de anclaje, y se aprovecha en el diseño de UX para asignar un valor de referencia al primer elemento que vemos, de modo que cualquier cosa que comparamos con él pueda percibirse como un trato mejor o peor, dependiendo del objetivo del comerciante.

Entre muchos otros, algunos de los sesgos más comunes son:

• Efectos de distancia y tamaño: A medida que los números aumentan en magnitud, se vuelve más difícil para los humanos hacer juicios precisos, por lo que algunas tácticas recomiendan usar dígitos más grandes en ahorros en lugar de fracciones del mismo valor.
• Sesgo de negatividad: Tendemos a recordar y asignar más valor emocional a las experiencias negativas en lugar de positivas, por lo que eliminar la fricción en cualquier etapa es tan importante para evitar el abandono.
• Sesgo de confirmación: Tendemos a buscar y preferir información que confirme nuestras creencias existentes, y así no es solo cómo funcionan los LLM para proporcionar respuestas a una consulta, sino que puede ser una ventana a los espacios de información que podríamos necesitar cubrir.

Heurística

Las heurísticas, por otro lado, son reglas generales que empleamos como atajos en cualquier etapa de toma de decisiones, y nos ayudamos a alcanzar un buen resultado sin pasar por la molestia de analizar cada ramificación potencial de una opción.

Una heurística conocida es la heurística de familiaridad, que es cuando elegimos una marca o un producto que ya conocemos, porque reduce cualquier otra evaluación intermedia que de otro modo tendríamos que hacer con una alternativa desconocida.

La aversión a la pérdida es otra heurística común, que muestra que, en promedio, es más probable que elijamos la opción menos riesgosa entre dos con rendimientos similares, incluso si esto significa que podríamos perder un descuento o un beneficio a corto plazo. Un ejemplo de aversión a pérdidas es cuando elegimos proteger nuestros viajes por una tarifa adicional, o preferir productos que podamos devolver.

Hay más de 150 sesgos y heurísticas, por lo que esta no es una lista exhaustiva, pero en general, familiarizarse con cuáles son los más comunes entre nuestros usuarios nos ayuda a suavizar el viaje para ellos.

Sesgos de aislamiento y heurística en la búsqueda

A continuación, puede ver cómo algunas consultas ya pueden revelar sesgos sutiles que podrían estar impulsando la tarea de búsqueda.

Puede usar RegEx para aislar algunos de estos patrones y modificadores directamente en la consola de búsqueda de Google, o puede explorar otras herramientas de consulta como también Asked.

Si está trabajando con grandes conjuntos de datos, recomiendo usar un LLM personalizado o crear su propio modelo para clasificaciones y agrupaciones en función de estas reglas, por lo que se hace más fácil detectar una tendencia en las consultas y descubrir prioridades.

Estas observaciones también le darán una ventana a la próxima gran área.

3. Las necesidades subyacentes de los usuarios

Si bien los sesgos y la heurística pueden manifestar una necesidad temporal en una tarea específica, uno de los aspectos más beneficiosos que los datos de comportamiento pueden darnos es la necesidad que impulsa la consulta inicial y guía todas las acciones posteriores.

Las necesidades subyacentes no solo se vuelven evidentes de los grupos de consultas, sino también de los canales utilizados en el bucle de descubrimiento y evaluación.

Por ejemplo, si vemos una alta prominencia de aversión a pérdidas basada en nuestras consultas, combinadas con bajas tasas de conversión y alto tráfico en videos de UGC para nuestro producto o marca, podemos inferir eso:

• Los usuarios necesitan tranquilidad en su inversión.
• No hay suficiente información para cubrir esta necesidad solo en nuestro sitio web.

La confianza es un gran formato de decisión, y una de las necesidades más subestimadas que las marcas a menudo no cumplen con su legitimidad por sentado.

Sin embargo, a veces necesitamos dar un paso atrás y ponernos en el lugar de los usuarios para ver todo con ojos frescos desde su perspectiva.

Al mapear sesgos y heurísticas a las necesidades de los usuarios específicos, podemos planificar iniciativas interfuncionales que se extiendan más allá de SEO puro y son beneficiosos para todo el viaje desde la búsqueda hasta la conversión y la retención.

¿Cómo se obtiene datos de comportamiento para información procesable?

En SEO, estamos acostumbrados a lidiar con muchos datos cuantitativos para descubrir qué está sucediendo en nuestro canal. Sin embargo, hay mucho más que podemos descubrir a través de medidas cualitativas que pueden ayudarnos a identificar la razón por la que algo podría estar sucediendo.

Los datos cuantitativos son cualquier cosa que se pueda expresar en los números: esto puede ser el tiempo en la página, las sesiones, la tasa de abandono, el valor promedio del pedido, etc.

Las herramientas que pueden ayudarnos a extraer datos de comportamiento cuantitativos son:

• Centro de comerciantes de Google Search Console y Google: Excelente para datos de alto nivel, como las tasas de clics (CTR), que pueden marcar desajustes entre la intención del usuario y la página o campaña atendida, así como instancias de canibalización y localización incorrecta o faltante.
• Google Analytics, o cualquier plataforma de análisis personalizado en la que se basa su marca: Estos nos dan información sobre las métricas de compromiso y pueden identificar problemas en el flujo natural del viaje, así como en el punto de abandono. Mi sugerencia es configurar eventos personalizados adaptados a sus objetivos específicos, además de las métricas de compromiso predeterminadas, como los clics del formulario de registro o agregar al carrito.
• Mapas de calor y datos de seguimiento ocular: Ambos pueden darnos información valiosa sobre la jerarquía visual y los patrones de atención en el sitio web. Las herramientas de mapas de calor como Microsoft Clarity pueden mostrarnos clics, pergaminos de mouse y datos de posición, descubriendo no solo áreas que podrían no estar recibiendo suficiente atención, sino también elementos que realmente no funcionan. Los datos de seguimiento ocular (duración y recuento de fijación, saccades y scan-scan-spats) integran esa información al mostrar qué elementos capturan la atención visual, así como cuáles a menudo no se ven en absoluto.

Los datos cualitativos, por otro lado, no se pueden expresar en números, ya que generalmente se basa en las observaciones. Los ejemplos incluyen entrevistas, evaluaciones heurísticas y grabaciones de sesión en vivo. Este tipo de investigación generalmente está más abierto a la interpretación que su contraparte cuantitativa, pero es vital asegurarse de que tengamos la imagen completa del viaje del usuario.

Los datos cualitativos para la búsqueda se pueden extraer de:

• Encuestas y registros de CX: Estos pueden descubrir frustraciones comunes y puntos de fricción para los usuarios y clientes que regresan, lo que puede guiar mejor mensajes y nuevas oportunidades de página.
• Rasguños de conversaciones de comunidades Reddit, Trustpilot y en línea: Estos nos dan una salida similar a las encuestas, pero amplían el análisis de bloqueadores a la conversión a los usuarios que aún no hemos adquirido.
• Prueba de usuario en vivo: La opción menos escalable pero a veces más gratificante, ya que puede reducir toda la inferencia de los datos cuantitativos, especialmente cuando se combinan (por ejemplo, las sesiones vivas se pueden combinar con el seguimiento ocular y narrado por el usuario en una etapa posterior a través de pensamiento retrospectivo en voz alta o RTA).

Datos de comportamiento en la era de la IA

En el último año, nuestra industria ha sido realmente buena en dos cosas: sensacionalizar la IA como el enemigo que nos reemplazará y destaca sus grandes fracasos en el otro extremo. Y aunque es innegable que todavía hay limitaciones masivas, tener acceso a IA también presenta beneficios sin precedentes:

• Podemos usar IA para atar fácilmente los grandes conjuntos de datos de comportamiento y descubrir acción que marcan la diferencia.
• Incluso cuando no tenemos muchos datos, podemos capacitar a nuestro propio conjunto de datos sintético basado en una muestra nuestra o pública, para detectar patrones existentes y responder rápidamente a las necesidades de los usuarios.
• Podemos generar predicciones que se pueden usar de manera proactiva para nuevas iniciativas para mantenernos por delante de la curva.

¿Cómo aprovechar los datos de comportamiento para mejorar los viajes de búsqueda?

Comience creando una serie de paneles dinámicos con las medidas que puede obtener para cada una de las tres áreas de las que hablamos (indicadores de canales de descubrimiento, atajos mentales incorporados y necesidades de usuarios subyacentes). Esto le permitirá detectar rápidamente tendencias de comportamiento y recopilar acciones que pueden hacer que el viaje sea más suave para el usuario en cada paso, ya que la búsqueda ahora abarca más allá de los clics en el sitio.

Una vez que obtenga nuevas ideas para cada área, priorice sus acciones basadas en el impacto empresarial esperado y el esfuerzo para implementar.

Y tenga en cuenta que las ideas de comportamiento a menudo son transferibles a más de una sección del sitio web o del negocio, lo que puede maximizar los rendimientos en varios canales.

Por último, configure conversaciones regulares con su producto y equipos de UX. Incluso si su título de trabajo lo mantiene en búsqueda, el éxito comercial a menudo es agnóstico de canal. Esto significa que no solo debemos tratar el síntoma (por ejemplo, el bajo tráfico a una página), sino que cura todo el viaje, y es por eso que no queremos trabajar en silos en nuestra pequeña isla de búsqueda.

Tus usuarios te lo agradecerán. El algoritmo probablemente seguirá.

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Imagen destacada: Roman Samborskyi/Shutterstock