Os dados do Search Console de ‘IA generativa’ do Google são uma armadilha para os profissionais de marketing
O Google introduziu novos recursos de relatórios no Search Console no início de junho. A atualização forneceu aos editores contagens de impressões obtidas nas caixas de resposta da visão geral da IA e nos painéis do modo AI.
No início, isso foi comemorado principalmente como uma grande vitória para a medição da pesquisa orgânica, e as equipes de pesquisa presumiram que esses novos pontos de dados ofereciam uma visibilidade clara da interação do usuário dentro das interfaces de IA.
Mas agora que convivemos com os novos dados há quase oito semanas, começamos a ver quão limitado é o conjunto de dados (em escala) e como ele pode levar a suposições.
As organizações empresariais planejam orçamentos em torno desses números; precisamos olhar mais de perto e reconhecer as graves limitações do conjunto de dados.
Nenhum valor econômico de clique
Essas limitações foram abordadas quase imediatamente neste artigo do Search Engine Journal, pois destaca a principal falha neste novo painel de relatórios.
O GSC exibe métricas de presença sem números de cliques ou detalhes de consulta, pois resumos de pesquisa generativos satisfazem a intenção do usuário na página de resultados do mecanismo de pesquisa.
Um pesquisador lê o texto do resumo, encontra os fatos necessários e sai do mecanismo de pesquisa sem clicar em links externos da web. Uma impressão sem um clique não agrega valor econômico para uma empresa.
As equipes de marketing que acompanham o crescimento de impressões do GSC correm o risco de esconder um colapso no tráfego de domínio, leads de vendas e pipelines de conversão. Visibilidade sem engajamento cria uma falsa métrica de sucesso.
Distorções de classificação de posição compartilhada
A documentação do Google confirma uma regra de posição única para elementos de pesquisa de IA. Cada URL dentro de um bloco AIO recebe a posição um no GSC quando o bloco fica no topo dos resultados da pesquisa; isso é distorção de classificação. Um link localizado dentro de um menu expansível recebe a métrica de classificação superior junto com as citações primárias.
Um URL listado como ponto de referência secundário obtém a mesma métrica de posição que um snippet de título em destaque. Os profissionais de marketing baseiam o desempenho da classificação em regras estruturais distorcidas, e não na exposição genuína do usuário.
Essa regra de posição única cria números de classificação inflacionados em domínios de grandes empresas e pequenos blogs de conteúdo. Um link enterrado em um menu sanfonado recebe notas máximas, apesar de receber zero exposição visual do pesquisador médio.
Tendência Central e Médias Falhas
A dependência da posição média cria confusão adicional para os relatórios de pesquisa orgânica. O GSC calcula a posição média como uma métrica de tendência central. Esta média matemática agrega classificações de pesquisa orgânica padrão e aparências AIO em um único número combinado. A posição média tem sido um problema meu, e esse novo estilo de relatório AIO apenas cria mais confusão.
Se um URL aparecer dentro de um bloco AIO na posição um e ficar na classificação orgânica quatro no mesmo SERP, o GSC registra uma posição média de 2,5.
Uma posição média de 2,5 como um grande triunfo da página um. Mas, na realidade, o link tradicional na posição quatro impulsiona todo o tráfego real de visitantes. A métrica de tendência central mescla recursos SERP distintos e oculta quedas de classificação, e as empresas podem então caminhar sonâmbulas para outros problemas.
A fórmula de tendência central trata a posição um em uma visão geral de IA como equivalente à posição um em resultados orgânicos padrão. Este atalho distorce as tendências de desempenho ao longo do tempo.
O que precisamos fazer
As equipes de SEO devem adaptar modelos de medição para sobreviver a essas mudanças estruturais. As empresas devem priorizar a receita orgânica, a contagem de leads e as citações da marca em vez dos números de impressões do GSC.
As ferramentas analíticas próprias devem substituir a dependência das médias da taxa de cliques do GSC, e as equipes digitais devem abandonar a posição média como um indicador-chave de desempenho, adotar métricas de posição mediana e medir as conversões reais dos visitantes. Precisamos educar as partes interessadas para também se afastarem desta métrica, ou pelo menos educar a compreensão de que ela não deve ser interpretada da maneira que tem sido.
Mais recursos
Imagem em destaque: Roman Samborskyi/Shutterstock
