Cómo usar CEREBRO de Helium 10 para saber para qué intenciones de búsqueda y compra somos relevantes en Amazon

Si sois asiduos a este blog, conoceréis Helium 10, la multi herramienta que más uso en mi día a día como vendedor de Amazon y también para mis clientes. Pues bien, hoy vamos a hacer un uso estratégico de Helium 10 para conocer para qué intenciones de búsqueda somos relevantes en Amazon.

En esta ocasión, nuestra idea es explorar las posibilidades de CEREBRO y la búsqueda inversa, para conocer cuales son las intenciones de búsqueda para las que somos relevantes en Amazon.

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A9 y Google parten de las mismas patentes

Partamos de la base de que Amazon tiene un algoritmo de búsquedas y recomendaciones llamado A9 que es, básicamente, el que organiza el SEO en Amazon.

Y partamos, también, de la base de que A9 es un buscador basado en las patentes de Google. La idea inicial de A9 era mejorar el buscador de Google basándolo en las propias patentes de este, como explica BRadley Stone en «The Everything Store»

Les salió rana el proyecto y lo pivotaron a búsqueda dentro de Amazon. Por lo tanto, tiene sentido de que A9 y Google compartan algunas señales de ranking y estrategias como el reasonable surfer, pogo sticking (conocido como Amazon Search Shuffle), CTR de los resultados… y también usen otras métricas como el add to cart, las ventas, el Conversion Rate, la velocidad de ventas…

Por cierto, hay gente por ahí llamándolo «A10» porque ha evolucionado y porque «Amazon ya le llama así internamente». Mira, macho, mientras todas las patentes estén bajo el «applicant / assignee» A9.com, Inc Palo Alto California (US) no hay «A10» ni «mimimi» que valga.

¿Qué son las intenciones de búsqueda?

En fin, no me enrollo más. Empecemos por el principio antes de entrar en materia con la herramienta. Las intenciones de búsqueda, cuando hablamos de SEO, hacen referencia a las motivaciones que hay detrás de las keywords: ¿el usuario quiere comprar? ¿informarse? ¿descubrir? ¿comparar? ¿necesita conocer opiniones de otros compradores?

Si nos llevamos las intenciones al contexto de un buscador horizontal o genérico como el propio Google, veremos que hay básicamente cuatro tipos de intenciones:

• Informacionales: ¿cómo buscar oro?
• Investigación comercial: mejores palas para cavar si encuentro oro
• Transaccionales: precio batea para oro / precio pala para buscadores de oro.
• Navegacionales: contacto de bateas-para-oro.com

Este ejemplo nos plantea un escenario que es casi una historia, pero también es un embudo. Las palabras informacionales son las que funcionan en una parte menos concreta del customer journey: en el descubrimiento y toma de conciencia de la necesidad. Las de investigación comercial estarían justo antes del momento en el que el usuario decide transaccionar: «ahora que ya sé como buscar oro, ¿cuáles son las mejores palas?». Las transaccionales están ligadas a la conversión, mucho más cerca de cerrar la venta, mientras que las navegacionales, tendrían una mayor relación con la fidelización e, incluso, la evangelización de marca (o, simplemente, de alguien que busca navegar hasta una sección de una web).

Pero eso es en Google, porque lo que cabría esperar es que todas las búsquedas que se produzcan en el motor de búsqueda comercial de Amazon, sean necesariamente transaccionales. El usuario que llega hasta esta plataforma debería estar movido por intenciones de búsqueda transaccionales.

Hasta cierto punto es así, claro, pero ni mucho menos al 100%. En este Marketplace también se dan búsquedas informacionales, muchos usuarios están en una fase de consideración en la que necesitan comparar y obtener más datos para la toma de la decisión final (o incluso para comprar en otro eCommerce o en un comercio físico).

A nivel de estudios independientes, solo podemos decirte que en Julio 2019, Marketplacepulse publicó que «Only 22% of Searches on Amazon Include a Brand Name»

¿Por qué es importante saber para cuáles somos relevantes?

Es básico saber cómo y por qué nos encuentra nuestro público. De esas intenciones que estamos resolviendo (en muchos casos sin ser conscientes) podemos sacar patrones, ideas para incrementar nuestra keyword research y, lógicamente enriquecer nuestra estrategia tanto de SEO como de SEM.

Pongamos un ejemplo por ser más concretos, imagina que descubres que tu batea para lavar oro, tiene visitas por la cadena de búsqueda: “herramientas para buscar oro”.

Bueno, pues si eres el vendedor Estwing y tu cubo de plástico para oro o el kit de bateas para oro, tal vez podrías incorporar, no ya esas palabras clave, si no esa intención de búsqueda (nunca mejor dicho). Trabajar los textos de las fichas de producto e incluso un cierto storytelling.

Al final estas cosas son las que marcan la diferencia con el algoritmo, pero también con los usuarios. Tus copies serán mucho más persuasivos.

Piensa que el texto que rellenes en las fichas de producto de Amazon marcará qué keywords extrae A9, qué keywords indexa para tu producto y, también, ten en cuenta que el crawleado de los textos es jerárquico:

1. Título / Nombre de producto
2. Bullet points
3. Descripción
4. Backend Keywords

Ah, y que los textos de las páginas A+ no los indexa.

Por lo tanto, esos textos son clave para que A9 sepa:

• Qué es tu producto
• Qué keywords son relevantes

Además, podemos sumar las cosas que vemos en el suggest de Amazon para ver qué es lo que es relevante para los usuarios. En este caso, queda claro que lo primero, es el precio, por lo que si somos un producto de batea de oro barata o económica, deberíamos reflejarlo en la ficha de producto. Ídem si somos una batea profesional.

Usando CEREBRO de Helium 10 para comprender las intenciones de búsqueda

Por lo tanto, como ya hemos dicho, hay más intenciones de búsqueda detrás de unas cuantas keywords de lo que pensaríamos en un primer momento. Ahora es cuando vamos a centrarnos en la manera de descubrirlas.

Lo primero, obviamente, es acceder a Helium 10 y abrir la herramienta CEREBRO. Como ya sabes, se trata de una herramienta de búsqueda inversa. Esto significa que vamos a utilizar el ASIN de nuestro producto para “tirar del hilo” y ver qué es lo que hay detrás de la búsqueda (especialmente las keywords con sus respectivos volúmenes).

Por lo tanto, lo siguiente es acudir a tu ficha de producto y copiar ese código. Lo puedes encontrar fácilmente en el epígrafe de “información de producto”, concretamente en la columna de información adicional. Tendrás que copiarlo.

De vuelta a CEREBRO, lo pegamos en la caja de búsqueda y, antes de pulsar el botón “get keywords”, asegúrate que has seleccionado el Marketplace que te interesa (ES, COM, IT…).

Si estuvieses buscando competidores o un nicho interesante, podrías jugar con todos los filtros disponibles, pero no es el caso. Ahora sólo necesitamos nuestro producto.

Ahora es el momento de la reflexión. Veamos que tenemos por aquí. Dos módulos diferentes “distribución de keywords” y “frecuencia”. A grandes rasgos no dicen cómo de relevantes somos para las búsquedas orgánicas y las de pago, pero también cuales son los términos que más se repiten y, por lo tanto, los conceptos más relevantes también.

Si pasamos al listado podemos empezar a investigar las intenciones de compra. Esta es la parte más subjetiva y depende de la percepción de cada uno, pero con un poco de práctica podrás sacar oro de aquí.

En el ejemplo que estamos viendo podemos distinguir entre:

• Palabras para las que somos sumamente relevantes: No solo estamos en los primeros rankings si no que, además, somos el Amazon’s Choice de esa keyword.

• Palabras de marca de intención neutra. No se pueden sacar muchas intenciones adicionales.

• Palabras que hacen referencia al producto de manera genérica

• Palabras que, aunque están directamente relacionadas con nuestro producto, no tenemos rankeando en las SERP

Y, aquí, tocaría preguntarse por qué no estamos en esas keywords. Por ejemplo, no somos un kit para buscar oro en el río, por lo que no cumplimos intención de búsqueda. Pero, a lo mejor, podríamos crear un producto que fuese una variante de nuestro producto principal y que sí fuese un kit.

En el caso de batea de plástico, sí que cumplimos dicha intención de búsqueda pero no aparecemos en los ránkings. ¿Por qué? En este caso siempre aconsejo hacer un doble check ya que no siempre vemos información actualizada al momento y podríamos estar rankeando por esa keyword.

• Palabras que hacen referencia a una función o ventaja. Estas son las más interesantes para nuestra investigación: batea de oro y derivados
• Palabras para las que A9 determina que tu producto podría llegar a ser relevante, aunque coincida de forma indirecta / sustitutiva / complementaria con dichas palabras. En este caso, aplicaríamos el filtro de «Amazon Recommended Rank» de Cerebro y busquemos las que tengan el número cercano al 1 (más relevantes para intención de búsqueda)

• Palabras para las que A9 falla: no tienen ningún sentido para tu producto, A9 se hace la picha un lío indexándote y haciéndote rankear para dichas palabras. En este caso, aplicaríamos el filtro de «Amazon Recommended Rank» de Cerebro y busquemos las que tengan el número más alto (las menos importantes, según Amazon). Semánticamente o por categoría / subcategoría están ahí, pero no tienen relevancia para la intención de búsqueda vs nuestro producto.

¿Qué podemos extraer cruzando estas palabras clave? Pues que hay un tipo de público potencial, para el que somos particularmente relevantes y, además, que hay una serie de keywords recomendadas por Amazon e intenciones de búsqueda para las que somos relevantes, pero a lo mejor no lo sabíamos.

También que, semánticamente, hay palabras que están cerca de nuestro producto, pero para las que no somos relevantes y cuya intención de búsqueda queda muy lejos.

Todo esto aplica también a los anuncios (Sponsored Products / Sponsored Brands) ya que no por pujar por una palabra clave apareceremos. Si vendo «bateas de oro» y pujo por la keyword «bates de béisbol», no se mostrará mi anuncio o se mostrará poquísimo porque no somos relevantes para la intención de búsqueda y, aunque Amazon podría cobrarnos el clic y ganar dinero, no quiere enseñar cosas poco interesantes a sus clientes.

Las Patentes de A9

Todo esto que comentamos, ya estaba en la patente original de A9 que, en su día, figuraba en el site A9.com (ya difunto)

Y, de hecho, sigue siendo muy importante. A9 mide señales atadas a la relevancia y al comportamiento de usuarios tales como:

• impresiones de producto en las SERP
• clics de producto en las SERP
• CTR de dicho producto en las SERP
• add to carts
• ventas
• Conversion Rate

En patentes recientes como:

• Weighted behavioral signal association graphing for search engines
• Machine Learning based database query retrieval
• Indexing and presenting content using latent interests
• Methods to present search keywords for image-based queries

Se habla tripimil veces de la relevancia.

Por lo tanto, si quieres saber dicha relevancia, usa el CEREBRO (nunca mejor dicho).