Tráfego estável, sem orçamento: o que Jonathan Berthold de Ziff Davis testa primeiro

Seu tráfego está estável e você não tem um orçamento para resolver o problema. O que você deve testar primeiro? E como fazer com que seu chefe aprove um experimento quando você não pode prometer que funcionará?

Coloquei essas perguntas a Jonathan Berthold, vice-presidente de receita da Ziff Davis, no podcast do The Search Engine Journal. Jonathan é um estrategista de marketing de longa data que trabalha tanto com SEO quanto com mídia paga.

Abordamos onde encontrar oportunidades no fundo do funil e como manter um teste pequeno o suficiente para não derrubar um site. Também discutimos quanto tempo esperar antes de julgar um resultado, juntamente com uma lacuna que ele vê tanto no SEO quanto na mídia paga: os profissionais de marketing se concentram em gerar tráfego e ignoram o que acontece depois que um usuário acessa o site.

(00:45) O que testar quando o tráfego está estável e o orçamento está apertado
(02:44) Obtendo a adesão da liderança para experimentos
(06:35) Testando pequenos antes de fazer alterações em todo o site
(07:37) Quanto tempo para executar uma experiência de SEO
(09:00) Como avaliar testes de mídia paga
(10:51) Testes de página de destino e funil que os profissionais de marketing ignoram
(13:04) Encontrando oportunidades de links em dados de citações de IA
(14:29) Por que a intenção de pesquisa é mais importante do que o volume

Comece com uma análise do site e, em seguida, direcione o conteúdo da parte inferior do funil

Quando o tráfego está estável e não há orçamento, Jonathan começa com uma análise completa do site para descobrir por que o tráfego parou. Ele já herdou sites nessa condição antes, desde empresas de SaaS B2C até sites informativos de geração de leads. O que ele encontra na análise determina a solução. Às vezes, isso significa melhorar as páginas existentes e, às vezes, significa construir novas páginas para preencher uma lacuna no tópico.

De qualquer forma, seu experimento teria como alvo a intenção comercial. O tráfego no topo do funil está sendo “desviado por LLMs, visões gerais de IA, modo AI”, disse ele, e esse tráfego “está desaparecendo e/ou não converte ou aumenta realmente os resultados financeiros”. Portanto, ele testaria uma de duas abordagens: otimizar páginas existentes para palavras-chave comerciais e transacionais ou criar novo conteúdo para preencher lacunas de tópicos no mercado.

Sem orçamento, Jonathan depende da IA ​​para fazer pesquisas. Ele o usa para saber que tipo de conteúdo é classificado nos termos do fundo do funil e onde as oportunidades são aumentar o tráfego em áreas que os concorrentes não estão cobrindo. Ele também o utiliza para descobrir que perspectiva adicional tornaria as novas páginas “únicas e convidativas para mecanismos de busca como o Google”.

Perguntei qual teste a maioria dos profissionais de marketing deveria realizar, mas não está. Jonathan disse que existe “um mercado enorme para o tráfego de fundo do funil, no qual muitos SEOs dormem”.

É mais fácil construir uma estratégia em torno de palavras-chave com mais de mil pesquisas mensais, mas muitas dessas palavras-chave são informativas. Gigantes como Reddit, LinkedIn e Wikipedia já estão classificados para eles, e LLMs, AI Overviews e AI Mode absorveram grande parte desse tráfego. Ele chamou a segmentação no fundo do funil de “100% a oportunidade de baixo aumento mais fácil” disponível.

Obtenha adesão definindo o que você aprenderá

Jonathan vê a aprovação como um problema de comunicação. Ele nunca diz a um líder que a equipe irá testar algo e esperar um resultado. Cada experiência é uma oportunidade de aprender. Ele começa com uma hipótese e a proposta explica o que o teste irá revelar. Pode mostrar se uma tática ou processo ajudará no futuro, ou se uma mensagem ou ideia criativa se mantém.

Ele recomenda enquadrar a pergunta em torno do retorno a longo prazo, explicando o que a equipe aprenderá e como esse conhecimento a tornará melhor em seu trabalho. Quando o argumento de venda é posicionado como “este experimento nos permitirá aprender X, Y e Z para que possamos ganhar tanto no futuro”, disse ele, é “mais fácil de entender por uma equipe de liderança que trabalha principalmente com P&L”.

Comece pequeno para que um teste não atrapalhe o site

Levantei uma preocupação sobre as soluções rápidas que circulam agora e que os recém-chegados estão usando para entrar no SEO por meio de AEO e GEO. Essas táticas funcionam até que o algoritmo os alcance. Prefiro manter os experimentos contidos do que colocar um site inteiro em risco.

Jônatas concorda. Quando uma equipe executa um teste de SEO em um site completo e o teste vai na direção errada, “você destrói toda a matéria orgânica”, disse ele. Sua regra tanto para SEO quanto para mídia paga é começar com uma seção muito pequena, depois iterar e expandir lentamente conforme os resultados chegam.

A mídia paga lhe ensinou a mesma lição. Triplicar um orçamento num dia “arruina toda a optimização”, disse ele, por isso os orçamentos precisam de aumentar gradualmente todos os dias enquanto o sistema aprende. Em SEO, o erro equivalente é implementar um esquema ou experimento de escrita de conteúdo em todo o site e prejudicar páginas que já apresentam bom desempenho.

Os resultados também precisam ser replicados. Um resultado deve ser repetido “para que não seja apenas um resultado aleatório”, disse ele, até que surja um padrão que você possa aplicar ao resto do seu trabalho.

Dê tempo ao SEO e estabeleça uma regra diferente para mídia paga

Quando um teste não está indo como você esperava, quando você deve parar? Anos atrás, o conselho padrão era realizar um teste de SEO de seis a nove meses, especialmente para um novo site, mas as iterações são muito mais rápidas agora. Perguntei a Jonathan como ele decide se deve dar mais tempo a um experimento difícil ou encerrá-lo.

Para SEO, ele realiza uma experiência de cerca de um mês. Ele confia no Search Console e trata seus dados como direcionais. O Google precisa de tempo para rastrear as páginas atualizadas, processar as alterações e ajustar as classificações antes que as impressões e os cliques sejam movidos, então “definitivamente dentro de uma semana, você não verá resultados”.

Depois de 30 dias, geralmente há dados suficientes para ver se as impressões estão mudando, e ele esperaria no máximo 60 dias. Ele disse que começar aos poucos também ajuda aqui, porque mantém as expectativas sob controle e permite que o resto do trabalho da equipe continue enquanto o experimento é executado.

A mídia paga segue uma regra diferente porque o feedback é imediato. Ele analisa os testes a cada duas semanas ou usa seu método preferido, que é um limite de gasto de duas a três vezes o custo alvo por aquisição. Depois que um teste gasta tanto, ele segue seu curso e a equipe pode iterá-lo ou eliminá-lo.

O teste que a maioria dos profissionais de marketing ignora acontece após o clique

Jonathan vê a mesma lacuna no SEO e na mídia paga. Os profissionais de marketing colocam quase toda a sua atenção na geração de tráfego e ignoram “o que acontece quando um usuário realmente acessa seu site”.

Qualquer página que já atraia muito tráfego orgânico, ou para a qual uma equipe gaste muito para enviar tráfego pago, é uma boa candidata para testes A/B e otimização de funil. Os experimentos de página de destino e funil devem sempre estar “em alta”, disse ele, porque você pode continuar aumentando as taxas de conversão em cada estágio do funil, “mesmo em alguns pontos percentuais básicos”.

Use dados de citação para encontrar oportunidades de divulgação

Jonathan também está realizando seu próprio experimento que conecta a segmentação na parte inferior do funil com o link building. Ele usa dados de citações de IA “para descobrir oportunidades de link building”. Ele vê isso como uma forma de identificar para onde os LLMs estão indo e de construir a presença da marca, ganhando as citações que os concorrentes têm.

Muitas empresas param antes dessa etapa. Muitos deles rastreiam a visibilidade da IA ​​e observam quais sites citam seus concorrentes, disse ele, “mas poucos estão dando o próximo passo, que é chegar a essas publicações”.

A recompensa aumenta. As páginas que citam concorrentes para palavras-chave do fundo do funil provavelmente são classificadas para essas palavras-chave e são citadas com frequência em LLMs. Ganhar uma menção nessas páginas pode enviar tráfego para seu site e fazer com que sua marca seja citada junto com seus concorrentes, o que ele chamou de “uma abordagem mais holística”.

Use a intenção de escolher palavras-chave quando o volume de pesquisa estiver baixo

Jonathan não dá mais muita importância ao volume de pesquisas. Os hábitos de pesquisa mudam todos os dias. Se o contexto e o tópico estiverem corretos, ainda pode valer a pena segmentar uma palavra-chave de cauda longa, mesmo quando o Google, Moz ou outra plataforma relata uma, 10 ou nenhuma pesquisa por mês.

O volume é útil como sinal direcional, especialmente em mídia paga, onde ajuda a definir expectativas para o mercado total endereçável. Na pesquisa orgânica, a fragmentação muda a matemática. As pessoas pesquisam de mais maneiras do que antes, inclusive dentro de LLMs, e os LLMs executam seus próprios fan-outs de consulta. Isso torna a segmentação “como seu ICP alvo pesquisa” mais importante do que o número em uma ferramenta de palavras-chave.

Seu exemplo vem de seus dias de agência. Um cliente do setor de compósitos forneceu conduítes de fibra de vidro para projetos comerciais. Seu mercado total endereçável era muito pequeno e suas palavras-chave tinham um volume de pesquisa muito baixo. Mas se 10 pessoas pesquisassem por mês e duas delas chegassem ao site, “é muito provável que estejam nesse mercado. É um contrato de meio milhão de dólares”.

É aí que entra a taxa de conversão. Alguém que procura as melhores taxas de hipoteca provavelmente acabará em conteúdo informativo e provavelmente não converterá nesse site. Uma pesquisa como “Preciso de um encanador para consertar meu banheiro” pode mostrar pouco volume de pesquisa, mas a pessoa que digita tem uma necessidade urgente e grande intenção, então é muito mais provável que ela converta. À medida que os LLMs se tornam mais amplamente utilizados, ele espera que o volume de pesquisas “não seja totalmente representativo” das frases que as pessoas usam ou das muitas consultas dispersas que uma única palavra-chave pode gerar.

Teste onde está a receita

À medida que as respostas da IA ​​absorvem as pesquisas informativas, Jonathan diz que se concentre em pesquisas de alta intenção, mesmo quando o volume é baixo. Ele também recomenda a realização de testes nas páginas onde os visitantes decidem se desejam converter. Um pequeno teste nesses locais pode mostrar um resultado comercial mensurável dentro de um ou dois meses.

Esse resultado também torna o próximo experimento mais fácil de ser aprovado. Um teste vinculado a conversões produz um número que uma equipe de liderança pode usar para tomar decisões acertadas.

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Imagem em destaque: Anton Vierietin/Shutterstock