Imagina cómo reaccionarían nuestros antepasados si vieran la forma en la que buscamos, encontramos y consumimos la información. Seguro que se sorprenderían mucho.
La búsqueda en línea ha sido revolucionaria desde sus inicios. Sin embargo, en los últimos años, hemos visto cómo ha evolucionado de una manera que nunca antes habíamos visto. Desde los nuevos enfoques de experiencia de usuario (UX) pasando por las tecnologías punteras de IA, han ido surgiendo nuevos elementos que han mejorado la calidad de los resultados de búsqueda de forma sorprendente.
Entre las áreas más interesantes de la búsqueda, encontramos un enfoque basado en el comportamiento del usuario conocido como búsqueda predictiva.
¿Qué es la búsqueda predictiva?
La búsqueda predictiva es un tipo de búsqueda en línea que pretende anticiparse a las necesidades del usuario, proponiendo sugerencias relacionadas con su consulta a medida que escribe en la barra de búsqueda.
El objetivo final es ahorrar tiempo al usuario permitiéndole hacer clic en las sugerencias en lugar de hacerle completar su consulta. Es fácil pensar que el tiempo ahorrado no será sustancial. Sin embargo, si tomamos todas las consultas de búsqueda que se hacen a nivel mundial cada día, estamos ante nada menos que 200 años de búsqueda ahorrados diariamente.
La funcionalidad central de la búsqueda predictiva, conocida como autocompletado, sugerencias automáticas o búsqueda incremental, se ha convertido en la corriente principal, y la mayoría de los visitantes de los sitios web esperan que las barras de búsqueda proporcionen sugerencias.
¿Es lo mismo el autocompletado que la búsqueda predictiva? Podríamos decir que sí, pero nos gusta pensar en la búsqueda predictiva como el método y en el autocompletado como la característica o funcionalidad. Sin embargo, a menudo son intercambiables.
¿Cómo funciona la búsqueda predictiva?
Es una pregunta complicada.
Detrás de la búsqueda predictiva suele haber un algoritmo, o varios. En el caso de Google, se basa principalmente en búsquedas populares que incluyen la palabra clave que el usuario está escribiendo. Por eso, al añadir nuevas palabras clave, aparecen nuevas y diferentes sugerencias.
Búsqueda predictiva de Google
Google también incorpora y privilegia las consultas previas del historial de búsqueda del usuario, además de tener en cuenta las tendencias y volumen de búsquedas. Este algoritmo de búsqueda funciona bastante bien para Google, porque tiene toneladas y toneladas de datos en los que basar sus sugerencias. Sin embargo, ¿qué ocurre cuando aplicamos este método en sitios web que carecen de esta enorme cantidad de datos? En muchos casos, las predicciones de búsqueda no ofrecen sugerencias o muestran recomendaciones irrelevantes.
Búsqueda predictiva basada en la semántica
Existen otros enfoques para construir una búsqueda predictiva exitosa, por ejemplo, el uso de la búsqueda semántica, que trata de encontrar el significado o la intención detrás de la consulta utilizando información contextual.
Supongamos que escribimos «pantalones tejanos» en la barra de búsqueda de una tienda de moda online, pero la marca utiliza la palabra «vaqueros» en sus páginas de productos, y no «tejanos».
En lugar de centrarse en la palabra clave específica, un motor de búsqueda semántica con un método predictivo sugiere no sólo resultados que incluyan la palabra clave "tejanos", sino también aquellos que incluyan sinónimos como "vaqueros", o incluso "jeans". En definitiva, esto amplía el número de sugerencias adecuadas y aumenta las posibilidades de que el usuario haga clic en la consulta sugerida.
Motivos para implementar un motor de búsqueda predictiva
Hemos visto cómo funciona la búsqueda predictiva, pero ¿cómo ayuda a las empresas?
Mejorando las tasas de retención y conversión
Ofrecer resultados relevantes de una manera mucho más rápida tiene resultados concretos en lo que refiere a conseguir que los visitantes permanezcan en el sitio web durante más tiempo y se conviertan en clientes. Además, el valor añadido de las sugerencias de búsqueda o autocompletado es que dan una pista a los visitantes de que existe contenido relevante detrás de su búsqueda, por lo que mejora las posibilidades de que hagan clic.
Mejorando el SEO general
Al ayudar a que los clientes permanezcan más tiempo en la página, la tasa de rebote se reduce drásticamente, lo que mejora el SEO del sitio web.
Proporcionando una mejor experiencia de usuario (UX)
La ausencia de resultados siempre es mala noticia. La búsqueda predictiva no sólo reduce el tiempo de búsqueda, sino que también reduce las posibilidades de que los visitantes obtengan una página sin resultados, ya que les guía hacia el contenido sugerido.
Reforzando la fidelidad a la marca
Los clientes satisfechos son siempre buenos clientes. La reducción de las distracciones y la mejora de la capacidad de búsqueda hacen que el recorrido del cliente sea mejor y, a su vez, mejora su visión de la marca, independientemente del sector.
Mejorando la facilidad de encontrar contenido
Algunas páginas pueden estar enterradas bajo complejas estructuras de subpáginas y ser demasiado difíciles de encontrar en la navegación. Los resultados de búsqueda predictivos pueden ayudar a los visitantes a descubrir productos y contenidos que, de otro modo, serían mucho menos accesibles.
Implementando técnicas de personalización
La búsqueda predictiva puede incluso aprovechar la información del historial del visitante para sugerirle consultas en las que haya buscado antes, o productos que haya comprado previamente en la web.
Afinando la búsqueda predictiva para las ventas
La búsqueda predictiva permite a las empresas sugerir automáticamente palabras clave o consultas antes de que el usuario empiece a escribir. Esto significa que sólo con colocar el cursor en la barra de búsqueda, ya pueden ver las sugerencias. Las empresas pueden usar esto para promocionar productos en oferta o que tengan una gran cantidad de stock, destacar temas específicos o mostrar las consultas más comunes de los usuarios.
Implementando la búsqueda predictiva de Inbenta
La búsqueda predictiva no supone ningún esfuerzo, y creemos que también debería serlo su implementación.
El módulo Search de Inbenta es una herramienta plug & play que:
- Se conecta fácilmente con tu software existente. No es necesario crear nuevas bases de datos ni construir o entrenar modelos durante mucho tiempo para conseguir buenos resultados de búsqueda. También podemos extraer datos de otro software como Salesforce, Zendesk y otras herramientas. Puedes encontrar la lista de aplicaciones en nuestro Hub de integraciones.
- Rastrea e indexa tu contenido existente desde todas las fuentes que tengas para que sea accesible desde nuestro motor de búsqueda.
- Se puede personalizar fácilmente según tu paleta de colores o directrices de marca para que coincida con el aspecto de tu marca.
- Permite una rápida implementación, y puede estar en funcionamiento en cuestión de horas.
