Con miles de millones de dólares gastados cada año en optimización de motores de búsqueda (SEO) y marketing de motores de búsqueda (SEM), el poder de los términos de búsqueda tiene más valor que nunca. Pero más de unos pocos profesionales del marketing digital se han sentido frustrados a lo largo de los años por los límites de cuánto se puede asumir y predecir en función de los propios términos de búsqueda.

La misma palabra o término utilizado en cinco búsquedas diferentes puede representar cinco significados diferentes. Esto requiere que los profesionales de SEO y SEM saquen conclusiones especulativas sobre qué términos de búsqueda pueden ser los más efectivos para una determinada campaña o iniciativa de marketing.

Este problema está en el centro de un estudio reciente que reveló que un enfoque diferente podría proporcionar el contexto necesario para mejorar significativamente los proyectos y programas de SEO y SEM.

El estudio se publicará en la edición de noviembre de la revista INFORMS Ciencias del marketing se titula "Un enfoque semántico para estimar las preferencias de contenido del consumidor a partir de consultas de búsqueda en línea, "y está escrito por Jia Liu de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong y Olivier Toubia de Columbia Business School.

Los investigadores se centraron en el desafío para los especialistas en marketing digital cuando se trata de inferir preferencias de contenido de una manera más cuantificada, manera matizada y detallada. Si pudieran los investigadores ofrecieron, luego se podrían planificar los esfuerzos de SEO y SEM, implementado y evaluado con más precisión, previsibilidad y eficacia.

"Debido a la naturaleza de los datos textuales en la búsqueda en línea, inferir preferencias de contenido a partir de consultas de búsqueda presenta varios desafíos, "dijo Liu." Un primer desafío es que los términos de búsqueda tienden a ser ambiguos; es decir, los consumidores pueden utilizar el mismo término de diferentes formas. Un segundo desafío es que la cantidad de posibles palabras clave o consultas que los consumidores pueden utilizar es enorme; y un tercer desafío es la escasez de consultas de búsqueda. La mayoría de las consultas de búsqueda contienen solo hasta cinco palabras ".

A través de su investigación, los autores del estudio han determinado que un enfoque diferente podría proporcionar mejor contexto para los términos de búsqueda individuales.

Los investigadores utilizaron un "modelo temático" que ayuda a combinar la información de varias consultas de búsqueda y sus resultados de búsqueda asociados. y luego cuantificó el mapeo entre consultas y resultados. Este modelo está impulsado por un algoritmo de aprendizaje que extrae "temas" del texto en función de la aparición del texto. El modelo está diseñado para establecer un contexto en el que un tipo de término se relaciona semánticamente con otro tipo de término. Esto ayuda a proporcionar al sistema un contexto para el uso del término.

Como parte de su investigación, los autores del estudio probaron varios contenidos al monitorear el comportamiento de los participantes del estudio en el motor de búsqueda en un ambiente controlado. Para hacerlo los autores del estudio crearon su propio motor de búsqueda llamado "Hoogle, "que sirvió como un filtro entre Google y el usuario." Hoogle "ejecutó todas las consultas para los participantes del estudio y reveló cómo el algoritmo de aprendizaje podría funcionar en un entorno del mundo real.

"Pudimos demostrar que nuestro modelo se puede utilizar para explicar y predecir las tasas de clics de los consumidores en la publicidad de búsqueda en línea según el grado de alineación entre el texto del anuncio de búsqueda que se muestra en la página de resultados del motor de búsqueda, y las preferencias de contenido estimadas por nuestro modelo, "dijo Toubia." Al final, lo que esto permite a los especialistas en marketing digital es hacer coincidir mejor los resultados de búsqueda reales con lo que los usuarios quieren decir o intentar cuando ingresan términos de búsqueda específicos ".