Como os Dados Comportamentais Podem Transformar a Jornada de Busca do Usuário

Você já parou para pensar em como os dados comportamentais podem impactar sua experiência de busca? Neste artigo, vamos explorar como entender esses dados pode transformar sua estratégia e melhorar a jornada do usuário.

A Revolução dos Dados Comportamentais na Jornada de Busca

No cenário digital de 2025, o SEO está em constante evolução, com termos como GEO, AEO e LEO surgindo para descrever a otimização para modelos de linguagem grandes (LLMs). Contudo, em meio a essa corrida tecnológica, corremos o risco de esquecer o elemento mais crucial: o usuário final. Entender o comportamento do usuário é a chave para desvendar o que o motiva a iniciar uma busca, onde ele a realiza e quais obstáculos podem impedir uma conversão.

Por Que os Dados Comportamentais São Essenciais no SEO Atual?

Os dados comportamentais são vitais para compreender a jornada de busca do usuário. Eles nos mostram o que leva alguém a pesquisar, os canais que utiliza e os pontos de atrito que podem bloquear uma ação de conversão. Informações vazadas do julgamento do Google, juntamente com análises de especialistas como Mark Williams Cook sobre patentes e explorações do Google, sugerem que os sinais dos usuários podem, de fato, influenciar o ranking.

Com a busca se tornando cada vez mais personalizada e os dados do usuário menos transparentes (já que as consultas simples se transformam em conversas completas em LLMs), é fundamental lembrar que, embora as experiências individuais sejam complexas, padrões gerais de comportamento persistem. Podemos usar algumas regras básicas para acertar o essencial. Os humanos, em suas buscas, geralmente operam com princípios de economia de energia e recursos:

• Minimizar o esforço: Escolher o caminho mais fácil.
• Minimizar o dano: Evitar ameaças.
• Maximizar o ganho: Buscar oportunidades com maior benefício.

Assim, enquanto os canais de busca mudam, nossa arma secreta para garantir a presença orgânica de uma marca é isolar dados sobre o comportamento, que é, em geral, mais previsível do que as mudanças de algoritmo.

Os Pilares do Comportamento Humano na Busca

Podemos dividir os dados comportamentais necessários para aprimorar as jornadas de busca em três áreas principais: indicadores de canais de descoberta, atalhos mentais inerentes e as necessidades subjacentes dos usuários.

Além do Google: Entendendo os Canais de Descoberta

A era em que todas as buscas começavam no Google já ficou para trás. A pesquisa “Messy Middle” do Google revela que o aumento exponencial de informações e novos canais levou a uma mudança de comportamentos de busca lineares para um ciclo de exploração e avaliação que guia nossas decisões de compra. Com tantos canais disponíveis para pesquisar produtos ou marcas, é mais difícil se destacar. Conhecer o usuário nos permite focar nossa estratégia em conteúdo e formato.

Decifrando o Usuário: O Que os Indicadores de Canal Revelam

Os indicadores de canais de descoberta nos fornecem informações valiosas sobre:

• Como os usuários nos encontram além dos canais de busca tradicionais.
• O perfil demográfico que alcançamos em canais específicos.
• O que impulsiona suas buscas e com o que mais interagem.
• O conteúdo e formato mais adequados para capturar e reter sua atenção em cada canal.

A Influência das Redes Sociais e Comunidades Online

Por exemplo, sabemos que o TikTok é frequentemente usado para inspiração e validação de experiências através de conteúdo gerado pelo usuário (UGC). Geração Z e Millennials em aplicativos sociais estão cada vez mais céticos em relação aos anúncios tradicionais, com taxas de pulo de 99%, conforme um relatório da Bulbshare. Em vez disso, eles preferem vozes autênticas, buscando experiências em comunidades online como o Reddit.

Conhecer os diferentes canais pelos quais os usuários nos alcançam pode informar a estratégia de busca orgânica e paga, além de fornecer dados demográficos da audiência, ajudando a capturar usuários que, de outra forma, seriam difíceis de alcançar.

Como Rastrear Seus Canais de Descoberta

Certifique-se de que seus dados de canal reflitam esses novos canais de descoberta, especialmente se você usa análises personalizadas. Isso não só garante a atribuição correta para o orgânico, mas também indica um potencial inexplorado. Esses dados devem estar facilmente disponíveis nos campos de referência e fonte da sua plataforma de análise. Você também pode integrar uma pesquisa “Como você nos conheceu?” para usuários que concluem uma transação.

Não se esqueça dos modelos de linguagem: com o recente aumento de consultas que iniciam uma busca e completam uma ação diretamente em LLMs, é ainda mais difícil rastrear todas as jornadas de busca. Isso muda nossa missão de ser relevante para uma consulta específica para ser visível para cada intenção que podemos cobrir. Isso é crucial, pois tudo contribui para o poder transacional de uma consulta, independentemente de como a intenção de busca é tradicionalmente rotulada.

Atalhos Mentais: Viés Cognitivo e Heurísticas

O cérebro humano é um órgão incrível, mas seus recursos cognitivos não são infinitos. Ao realizar uma busca, muitas vezes enquanto engajados em outras tarefas, não podemos dedicar toda a nossa energia para encontrar o resultado perfeito. Por isso, nossos processos atencionais e decisórios são frequentemente modulados por atalhos mentais, como vieses cognitivos e heurísticas.

Embora esses termos sejam às vezes usados de forma intercambiável para se referir a decisões imperfeitas, mas eficientes, há uma diferença. Vieses cognitivos são erros sistemáticos e inconscientes no pensamento que afetam nossa percepção e julgamento, distorcendo a realidade e a forma como somos persuadidos. Heurísticas, por outro lado, são regras práticas que usamos como atalhos na tomada de decisões, ajudando-nos a alcançar um bom resultado sem analisar todas as ramificações de uma escolha.

Viés Cognitivo em Ação: Exemplos e Impacto

Um exemplo comum de viés cognitivo é o efeito de posição serial, composto por dois vieses: o viés de primazia (lembramos melhor os primeiros itens de uma lista) e o viés de recenticidade (lembramos melhor os últimos). Como a carga cognitiva é uma ameaça à atenção, especialmente na era dos estímulos 24/7, esses vieses explicam por que é recomendado começar com a mensagem principal, produto ou item quando há muitas opções ou conteúdo na página.

Primacy e recency não afetam apenas a lembrança em uma lista, mas também determinam os elementos que usamos como referência para comparar outras opções. Este é o viés de ancoragem, usado no design de UX para atribuir um valor base ao primeiro item que vemos, fazendo com que qualquer comparação seja percebida como um negócio melhor ou pior, dependendo do objetivo do comerciante.

Outros vieses comuns incluem:

• Efeitos de distância e tamanho: À medida que os números aumentam, torna-se mais difícil para os humanos fazerem julgamentos precisos. Por isso, algumas táticas recomendam usar dígitos maiores em economias em vez de frações do mesmo valor.
• Viés de negatividade: Tendemos a lembrar e atribuir mais valor emocional a experiências negativas. Remover atritos em qualquer etapa é crucial para evitar o abandono.
• Viés de confirmação: Buscamos e preferimos informações que confirmam nossas crenças existentes. Isso não só explica como os LLMs operam para fornecer respostas, mas também pode revelar lacunas de informação que precisamos cobrir.

Heurísticas: Regras Práticas na Tomada de Decisão

As heurísticas são atalhos que empregamos para tomar decisões eficientes. Uma heurística conhecida é a da familiaridade, onde escolhemos uma marca ou produto que já conhecemos, reduzindo a necessidade de avaliações intermediárias. A aversão à perda é outra heurística comum, mostrando que, em média, somos mais propensos a escolher a opção menos arriscada entre duas com retornos semelhantes, mesmo que isso signifique perder um desconto ou benefício de curto prazo. Exemplos incluem pagar uma taxa extra para proteger viagens ou preferir produtos com devolução garantida.

Existem mais de 150 vieses e heurísticas, e familiarizar-se com os mais comuns entre seus usuários ajuda a suavizar a jornada para eles.

Identificando Biases e Heurísticas Através de Consultas de Busca

As consultas de busca podem revelar vieses sutis que impulsionam a tarefa de busca. Veja alguns exemplos:

Você pode usar Regex para isolar esses padrões no Google Search Console ou explorar ferramentas como AlsoAsked. Para grandes conjuntos de dados, recomendo usar um LLM personalizado ou criar seu próprio modelo para classificações e agrupamentos baseados nessas regras, facilitando a identificação de tendências nas consultas e a definição de prioridades.

As Necessidades Ocultas por Trás das Buscas dos Usuários

Enquanto vieses e heurísticas podem indicar uma necessidade temporária, um dos aspectos mais benéficos dos dados comportamentais é a revelação da necessidade subjacente que impulsiona a consulta inicial e guia todas as ações subsequentes. Essas necessidades não se tornam aparentes apenas a partir de clusters de consultas, mas também dos canais usados no ciclo de descoberta e avaliação.

A Importância da Confiança na Decisão

Por exemplo, se observamos alta proeminência de aversão à perda em nossas consultas, combinada com baixas taxas de conversão e alto tráfego em vídeos UGC para nosso produto ou marca, podemos inferir que os usuários precisam de mais segurança em seu investimento e que não há informações suficientes em nosso site para cobrir essa necessidade. A confiança é um grande motor de decisão e uma das necessidades mais subestimadas que as marcas frequentemente falham em atender, pois dão sua legitimidade como garantida. Às vezes, precisamos nos colocar no lugar do usuário para ver tudo com novos olhos. Ao mapear vieses e heurísticas para necessidades específicas dos usuários, podemos planejar iniciativas multifuncionais que vão além do SEO puro e beneficiam toda a jornada, da busca à conversão e retenção.

Dados Quantitativos: O Que os Números Nos Contam

No SEO, estamos acostumados a lidar com muitos dados quantitativos para entender o que está acontecendo em nosso canal. No entanto, há muito mais que podemos descobrir através de medidas qualitativas que nos ajudam a identificar a razão pela qual algo pode estar acontecendo. Dados quantitativos são tudo o que pode ser expresso em números: tempo na página, sessões, taxa de abandono, valor médio do pedido, etc.

Ferramentas que podem ajudar a extrair dados comportamentais quantitativos incluem:

• Google Search Console e Google Merchant Center: Ótimos para dados de alto nível, como taxas de cliques (CTRs), que podem sinalizar incompatibilidades entre a intenção do usuário e a página ou campanha, bem como instâncias de canibalização e localização incorreta ou ausente.
• Google Analytics (ou qualquer plataforma de análise personalizada): Fornecem informações sobre métricas de engajamento e podem identificar problemas no fluxo natural da jornada, bem como pontos de abandono. Sugiro configurar eventos personalizados adaptados aos seus objetivos específicos, além das métricas de engajamento padrão, como cliques em formulários de inscrição ou adição ao carrinho.
• Mapas de calor e dados de rastreamento ocular: Ambos podem fornecer insights valiosos sobre a hierarquia visual e os padrões de atenção no site. Ferramentas de mapa de calor como o Microsoft Clarity mostram cliques, rolagem do mouse e dados de posição, revelando não apenas áreas que podem não estar recebendo atenção suficiente, mas também elementos que não funcionam. Dados de rastreamento ocular (duração e contagem de fixação, sacadas e caminhos de varredura) integram essas informações, mostrando quais elementos estão capturando a atenção visual e quais não estão sendo vistos.

Dados Qualitativos: Entendendo o “Porquê” do Comportamento

Dados qualitativos, por outro lado, não podem ser expressos em números, pois geralmente dependem de observações. Exemplos incluem entrevistas, avaliações heurísticas e gravações de sessões ao vivo. Este tipo de pesquisa é geralmente mais aberto à interpretação do que sua contraparte quantitativa, mas é vital para garantir que tenhamos uma imagem completa da jornada do usuário.

Dados qualitativos para busca podem ser extraídos de:

• Pesquisas e registros de CX: Podem revelar frustrações comuns e pontos de atrito para usuários e clientes recorrentes, o que pode guiar mensagens melhores e novas oportunidades de página.
• Scrapes de Reddit, Trustpilot e conversas em comunidades online: Fornecem um resultado semelhante às pesquisas, mas expandem a análise de bloqueadores de conversão para usuários que ainda não adquirimos.
• Testes de usuário ao vivo: A opção menos escalável, mas às vezes mais recompensadora, pois pode reduzir toda a inferência sobre dados quantitativos, especialmente quando combinados (por exemplo, sessões ao vivo podem ser combinadas com rastreamento ocular e narradas pelo usuário em um estágio posterior via Retrospective Think-Aloud ou RTA).

A Inteligência Artificial Como Aliada na Análise Comportamental

No último ano, nossa indústria tem sido muito boa em duas coisas: sensacionalizar a IA como o inimigo que nos substituirá e destacar suas grandes falhas. Embora seja inegável que ainda existem limitações massivas, ter acesso à IA apresenta benefícios sem precedentes:

• Podemos usar a IA para facilmente conectar grandes conjuntos de dados comportamentais e descobrir ações que fazem a diferença.
• Mesmo quando não temos muitos dados, podemos treinar nosso próprio conjunto de dados sintéticos com base em uma amostra nossa ou em um público, para identificar padrões existentes e responder prontamente às necessidades dos usuários.
• Podemos gerar previsões que podem ser usadas proativamente para novas iniciativas, mantendo-nos à frente da curva.

Transformando Insights Comportamentais em Ações Estratégicas

Comece criando uma série de painéis dinâmicos com as medidas que você pode obter para cada uma das três áreas que discutimos (indicadores de canais de descoberta, atalhos mentais inerentes e necessidades subjacentes dos usuários). Isso permitirá que você identifique prontamente as tendências comportamentais e colete ações que podem tornar a jornada mais suave para o usuário em cada etapa, já que a busca agora se estende além dos cliques no site.

Depois de obter novos insights para cada área, priorize suas ações com base no impacto esperado nos negócios e no esforço de implementação. Lembre-se de que os insights comportamentais são frequentemente transferíveis para mais de uma seção do site ou do negócio, o que pode maximizar os retornos em vários canais.

Por fim, estabeleça conversas regulares com suas equipes de produto e UX. Mesmo que seu cargo o mantenha na busca, o sucesso do negócio é frequentemente agnóstico ao canal. Isso significa que não devemos apenas tratar o sintoma (por exemplo, baixo tráfego para uma página), mas curar toda a jornada, e é por isso que não queremos trabalhar em silos em nossa pequena ilha de busca. Seus usuários agradecerão, e o algoritmo provavelmente seguirá o exemplo.