Blog e-shopu se často hodnotí podle návštěvnosti: článek s tisíci zobrazeními je úspěch, článek se stovkou neúspěch. Pro obchod je ale podstatnější jiná otázka – pomohl text zákazníkovi rozhodnout se? Užitečný obchodní obsah řeší jednu skutečnou nejistotu těsně před nákupem, dokládá odpověď a spojí ji s produktem nebo kategorií, aniž by samotné rozhodnutí nahradil reklamním textem. Takový obsah poznáte podle toho, co čtenáři udělají potom.
Užitečný obsah řeší jednu nejistotu
Online zákazník si zboží nemůže prohlédnout ani se zeptat prodavače. Co mu stránka neřekne, musí dohledat jinde, nebo nákup vzdá. Nielsen Norman Group ve svých testech e-shopů připsala neúplným nebo nejasným informacím o produktu 20 % neúspěšných nákupních úkolů. Baymard Institute v moderovaných testech velkých e-shopů pozoroval, že nedostatečný popis vede k opuštění produktu, k chybnému předpokladu nebo k odchodu ke konkurenci, která informace nabízí. Jde o zahraniční výzkum velkých prodejců, takže přesná čísla na český e-shop nepřenášejte. Mechanismus ale platí obecně: nezodpovězená otázka stojí prodej.
Google popisuje užitečný obsah podobně. Ve svých otázkách k sebehodnocení se ptá, zda čtenář po přečtení ví dost, aby dosáhl svého cíle, a za varovný signál považuje text, po kterém musí hledat znovu jinde. Výslovně také uvádí, že nemá preferovanou délku textu.
Pro e-shop z toho plyne jednoduchý test. Užitečný článek jde dokončit větou „Po přečtení zákazník ví, zda…“ – zda mu sedne velikost, který ze dvou typů zvolit, zda se díl hodí k jeho přístroji. Pokud větu nejde dokončit, článek nejspíš jen obecně popisuje téma.
Kde najít otázky, na které e-shop neodpovídá
Nejlepší témata nevznikají z brainstormingu, ale z otázek, které zákazníci už kladou. Tři zdroje stojí za pravidelné projití.
Dotazy ve vyhledávání. Search Console ukazuje, na jaké dotazy se vaše stránky zobrazují, kolik mají zobrazení a prokliků a jakou mají pozici; data lze filtrovat podle dotazu i podle stránky. Hledejte dotazy ve tvaru otázky nebo srovnání („jaký“, „rozdíl“, „nebo“, „na co“), které mají zobrazení, ale málo prokliků. Počítejte s tím, že vzácné dotazy, které zadalo méně než několik desítek lidí za dva až tři měsíce, Google z tabulek kvůli soukromí vynechává. Nejkonkrétnější otázky tedy v přehledu často chybí.
Vlastní vyhledávání e-shopu. Co lidé hledají přímo u vás, prozrazuje, co v nabídce nebo v navigaci nenašli. Google Analytics 4 umí v rozšířeném měření zaznamenat vyhledávání na webu i s hledaným výrazem. Automaticky pozná jen několik obvyklých parametrů v adrese (q, s, search, query, keyword); pokud výsledky vyhledávání vašeho e-shopu používají jiný, je potřeba ho doplnit v nastavení.
Otázky zákazníků. Dotazy na zákaznickou podporu, chat, recenze a důvody vrácení zboží jsou nejpřímější zdroj. Opakuje-li se tatáž otázka u jednoho produktu, patří odpověď nejspíš přímo do jeho popisu. Opakuje-li se napříč kategorií, je to kandidát na návod.
Než začnete psát: neexistuje už lepší stránka?
Nejčastější chyba obsahového plánu je nový článek na otázku, na kterou už odpovídá jiná stránka – kategorie, detail produktu nebo starší návod. Dva podobné texty si pak konkurují ve vyhledávání a čtenář neví, který je aktuální. V Search Console stačí vyfiltrovat dotaz a přepnout na stránky: uvidíte, která vaše adresa se na něj už zobrazuje.
Rozhodujte podle toho, kam odpověď patří:
| Kde se otázka objevuje | Kam patří odpověď |
|---|---|
| U jednoho produktu (rozměr, kompatibilita, materiál) | Do popisu produktu nebo jeho parametrů |
| U výběru v kategorii (který typ, jaká velikost) | Do krátkého rádce v kategorii, případně do návodu s odkazem na filtrovanou kategorii |
| U srovnání variant nebo použití (co zvolit, jak se starat) | Do samostatného návodu |
| Na otázku už odpovídá stránka, která se zobrazuje | Vylepšit ji, ne psát novou |
Data e-shopu a marketingu na jednom místě
Korzaro propojuje data e-shopu, návštěvnosti a marketingu, abyste rozhodovali podle souvislostí, ne podle jednoho čísla.
Co musí mít text, který pomáhá rozhodnout
Google u recenzí a srovnání doporučuje vlastní důkazy, měřitelné údaje, vysvětlení, čím se varianta liší od alternativ, a poctivé výhody i nevýhody. NN/g u popisů produktů doporučuje psát přímo, bez marketingové vaty, a srovnatelné informace uvádět srovnatelně, aby šly varianty porovnat vedle sebe. Pro nákupní rádce e-shopu z toho plynou čtyři požadavky.
- Odpověď na začátku. Čtenář text spíš projíždí očima. Jednou větou řekněte, kdy zvolit kterou možnost, a teprve pak vysvětlujte.
- Důkaz místo přívlastků. Rozměry, hmotnost, výsledek vlastního vyzkoušení, fotografie ze skutečného použití. „Špičková kvalita“ nic nedokazuje.
- Pro koho se to nehodí. Text, který přizná, kdy je lepší jiná varianta, působí důvěryhodněji a snižuje riziko vrácení zboží.
- Jasný další krok. Odkaz na konkrétní produkt nebo na kategorii vyfiltrovanou podle právě vysvětleného parametru, ne na úvodní stranu.
Ilustrativní příklad: e-shop s kávovary zjistí, že lidé opakovaně hledají rozdíl mezi pákovým a automatickým kávovarem. Místo obecného článku o kávě napíše rádce, který v úvodu řekne, pro koho je která varianta, porovná je v tabulce podle času přípravy, údržby a ceny a končí dvěma odkazy – na automatické a na pákové kávovary ve správné cenové hladině.
Měřte další krok, ne zobrazení
Proč návštěvnost klame
Vysoká návštěvnost často znamená, že článek odpovídá na obecnou otázku, kterou hledá hodně lidí daleko od nákupu. Takový text může mít tisíce zobrazení a nikoho neposunout k nabídce. Naopak úzký rádce se stovkou čtenářů měsíčně může pomáhat skoro každému z nich.
Co sledovat místo ní
| Otázka | Ukazatel | Kde ho najdete |
|---|---|---|
| Pokračoval čtenář do nabídky? | Podíl návštěv článku, po kterých následuje zobrazení produktu nebo kategorie | Průzkum cesty v GA4 od stránky článku |
| Posunul se k nákupu? | Podíl návštěv článku s přidáním do košíku | Události e-shopu v GA4; integrace Shoptetu posílá mimo jiné view_item, add_to_cart a purchase |
| Našel odpověď? | Podíl čtenářů, kteří po článku hned hledají na webu znovu | Vyhledávání na webu v GA4 |
| Přichází na něj správný čtenář? | Dotazy, na které se článek zobrazuje, a jejich CTR | Search Console |
Čísla porovnávejte v poměrech, ne v absolutních hodnotách, a u článků s malou návštěvností počítejte s delším obdobím, aby rozdíl nebyl jen náhoda.
Proč to není důkaz příčiny
Kdo čte nákupní rádce, obvykle už nákup zvažuje. Vyšší podíl košíků po článku proto může znamenat, že článek čtou zájemci, ne že je přesvědčil. Výzkum měření reklamy ukázal, že odhady bez kontrolní skupiny se často rozcházejí s výsledky skutečných experimentů, a u obsahu platí stejná opatrnost. Netvrďte proto, že článek „vydělal“ tržby objednávek, které po něm následovaly. Užitečné jsou dvě srovnání: článek proti ostatním článkům podobného typu a tentýž článek před úpravou a po ní.
Co udělat teď
- Seřaďte články podle dalšího kroku. U deseti nejčtenějších zjistěte podíl návštěv, které pokračují na produkt nebo kategorii a do košíku.
- Projděte zdroje otázek. Dotazy ve tvaru otázky v Search Console, výrazy z vyhledávání na webu a opakované dotazy zákazníků za poslední čtvrtletí.
- U každé otázky rozhodněte, kam odpověď patří. Popis produktu, kategorie, nebo návod – a zda už na ni neodpovídá existující stránka.
- U slabého článku s návštěvností přidejte chybějící další krok. Přímou odpověď na začátek a odkaz na konkrétní nabídku, pak porovnejte stejné ukazatele před úpravou a po ní.
- Zapište, co data neukážou. Vynechané vzácné dotazy a výběrové zkreslení čtenářů uveďte u výsledku, ať z něj nikdo nedělá tržbu připsanou článku.