什么是监听器？
就传统营销指标而言，您可能会考虑使用年龄、地理位置、性别、收入水平等人口统计数据来构建角色。
但在搜索中，对于登陆网站的人，我们并不总是能够访问这些数据。
相反，我们转向搜索数据。
每个搜索查询背后都有一个用户，每个搜索都由某些东西驱动。
作为搜索专家，我们的工作是了解这一点并直接说明他们的动机。
通过一些研究，我们可以利用用户可以提供给我们的最重要的信息：他们试图以未经编辑的洞察力解决他们的需求的问题。
因为记住：没有人躺在搜索栏上。
搜索引擎充当站点和用户之间的屏障。
网站要通过引擎才能到达用户，用户也必须要通过引擎才能到达网站。
幸运的是，搜索引擎提供的数据可以作为搜索受众调查的基础。
那么，作为 SEO 专业人士，我们如何克服这一障碍并真正了解我们的用户想要什么，以便更好地接触和联系我们的目标受众？
以下是我们通过探索以下主题发现的内容：
- 搜索查询中存在的秘密。
- 搜索意图以及如何利用它。
- 现场行为分析。
因此，让我们从克服这一障碍的唯一方法开始：搜索查询。
搜索查询的秘密
让我们进入构建搜索受众的基础知识：了解用户正在搜索什么或我们的“横向查询”。
要了解用户在给定类别（或“横向”）中的搜索查询，您首先要在大量横向查询中寻找模式。
要识别这些模式，请尝试查找高频动词、副词、形容词或名词，以深入了解用户的问题或需求（搜索的“动机”）。
查询模式可以阐明趋势，揭示搜索行为的细微差别，并评估给定类别中的机会。
从这些模式中，我们可以进一步将查询分类到目标用户特定的兴趣桶中。
有了足够的数据，这种分类有助于我们创建搜索者感兴趣的详细主题和子主题。
随着我们从搜索数据中学习，我们可以开始开发“关键字洞察力”。
关键字洞察不仅仅是相关关键字的分类；他们是搜索背后的动机。
我们的长尾查询阐明了关键用户的需求以及他们在任何给定查询的上下文中可能遇到的痛点。
这些关键的用户需求和痛点可以转化为“关键问题”，用户需要在做出购买决定或进入渠道的更深处之前回答这些问题。
换句话说，通过评估横向查询模式，我们可以在一定程度上利用有机搜索市场研究来形成消费者洞察。
以下是从宠物食品查询模式中得出的消费者洞察示例：
示例：
- 查询模式示例
- li>
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Keyword Insights:狗的偏好是目标用户的购买动机或产品转化动机。
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消费者洞察：
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用户需求：客户的狗已经停止食用当前的食物，出现皮疹或对当前的饮食不满意，想立即更换。
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排名可行的解决方案：提供来自“敏感胃”客户评论库的成功案例。在成分列表中显示常见问题和可能的修复方法也可以帮助用户解决问题。这样，购物者就可以放心，他们不必再经历同样的情况。
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关键问题：
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意识：为什么我的小狗/狗是______？ （不吃东西、腹泻、胀气、皮肤痒等）
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兴趣：我应该如何治疗____？ ______ 什么是最好的狗粮？
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思考：品牌有没有帮助其他人解决这个问题？
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亮点
搜索行业可以使用关键字洞察来了解整个领域用户不断变化的需求和痛点，产生共鸣的最佳主题领域，建立有价值的消费者洞察力并产生解决问题时需要回答的“关键问题”的转换。
搜索意图以及如何利用它
这将我们带到了构建搜索受众的第二个关键要素：调整意图和消息传递。
了解意图 查询之后的内容告诉我们搜索者可能位于漏斗中的哪个位置。
通常用于查询的意图包括信息性、导航性和交易性，但意图细分当然可以（而且应该）进行定制以包含混合意图或考虑行业细微差别。
构建一个以意图为导向的渠道可以使我们的策略更进一步，我们可以开始调整可能与任何给定类别或目标网页产生最多共鸣的关键字和消息。
通过评估每个页面和关键字的意图，我们可以选择更符合用户期望的目标关键字和页面内容，并以更高的速度将其转化到漏斗中。
当我们的数据提供了感兴趣的领域（主题和子主题）、需求、期望的体验和意图时，我们就拥有了开始收集真实搜索行为洞察所需的所有信息。
亮点
搜索意图可用于评估最有可能引起共鸣的频道布局和消息传递。
此信息将我们的查询数据从兴趣桶、主题领域和“关键问题”转换为搜索者在其决策/转换过程中的决策过程。
实时行为分析
希望您开始看到真正强大的查询数据量。
通过超越主要术语并进一步挖掘，我们可以吸引目标搜索者的注意力。
评估现场行为参与指标可以使我们对用户和阻碍他们转化的问题领域的理解达到新的水平。
用户在搜索和网站上的转化路径中点击多个“内容接触点”。
每个内容接触点都应满足用户的需求，并与我们对他们当前渠道位置和当时关键问题的了解保持一致。
通过更好地为每个内容接触点提供服务，我们可以更好地满足用户的需求，并更快地将他们转移到漏斗中。
分析用户参与度指标（如跳出率、用户页面流量、每次访问页面等），我们可以了解用户在网站访问过程中的摩擦点。
例如，较高的自然跳出率可能表明着陆页体验与用户搜索查询的意图不一致。
或者，用户页面流量指标显示用户表现出意外的退出模式或快速退出而没有导航到较低的程序页面。
一旦确定了一个明显的摩擦点，我们就可以通过重新评估网络体验来解决它。
- 内容和消息传递是否符合自然查询背后的意图和动机？
- 我们是否在回答关键用户的问题（我们的回答是否可信）？
- 我们能否改进页面上的链接，为用户提供更多/更好的选择来继续他们的决定？
经常问这些问题可以减少摩擦并增加转化率。
简介
实时行为分析是识别关键的实时用户模式，这些模式突出了摩擦或无法满足用户需求的领域。
改进或添加满足已识别用户需求的内容接触点可以减少摩擦并提高转化率。
通过评估消息传递、站点结构、链接和页面内容接触点来解决摩擦，以确保它们符合受众的意图和渠道位置。
建立受众
任何优秀的战略家都知道，从来没有一种放之四海而皆准的内容方法。
但是，有些流程可以帮助我们制定出色的战略。
搜索受众的发展也不例外。
正如我们的关键数据点可以帮助彼此开发用户洞察力一样，我们可以叠加这些用户洞察力以形成不同搜索受众的立体图。
打破搜索引擎障碍网络正变得越来越个性化，我们也应该如此有机搜索策略。
我们可能并不总是拥有可靠的人口统计数据，但我们确实拥有大量数据，这些数据向我们展示了对用户形成搜索受众档案最重要的是什么。
通过更好地了解这些受众，我们可以：
- 创建更有效的内容。
- 与用户产生更好的共鸣。
- 最终，提高绩效。
图片来源
作者截取的所有屏幕截图，2020 年 3 月
