Existeix una creixent sensació d’incertesa en el món del SEO, una frustració compartida en silenci per directius i professionals del màrqueting. Hi va haver un temps, no gaire llunyà, en què el terreny de joc semblava clar. Comptàvem amb eines que ens oferien dades aparentment fiables, mètriques estables i una visió predictible del rendiment. Podíem dissenyar estratègies amb una confiança raonable en les dades que manejàvem. Aquella era de comoditat s’ha acabat.
I és cert que aquella estabilitat i fiabilitat formava part d’una miopia col·lectiva; un acord tàcit sobre unes regles manipulades. Però, ei, la cosa anava bé.
Avui, la bombolla ha esclatat. Ens enfrontem a un panorama digital opac i en canvi constant. Els resultats de cerca (SERPs) estan sent transformats per la intel·ligència artificial generativa, el mostreig de dades a les nostres eines més fonamentals és cada cop més agressiu i els viatges dels nostres usuaris s’han fragmentat en un ecosistema de múltiples plataformes.
A això, hi pots afegir la personalització progressiva que impossibilita la validesa de qualsevol rànquing. Confiar cegament en les dades externes és com navegar en una tempesta amb una brúixola trencada.
Llavors, com podem prendre decisions estratègiques de SEO quan les velles fonts d’informació són cada cop menys fiables? La resposta apunta cap a una mina d’or que moltes empreses encara no exploten del tot: les seves pròpies dades internes.
En aquest article parlem de…
La magnitud de la tragèdia: Ara sí?
Per comprendre la urgència d’aquest canvi de paradigma, podem veure primer per què les fonts de dades en què hem confiat durant anys ja no són suficients. El problema no és que les eines siguin inútils, sinó que ens ofereixen una imatge incompleta i, de vegades, enganyosa de la realitat. Acceptar aquestes limitacions és el primer pas per construir una estratègia més resilient.
Que estan molt bé les noves eines de Query Fan Out i AI trackers, sempre que siguem conscients de fins on arriben.
Els límits de les eines SEO tradicionals
Google Search Console (GSC) és la font de dades més directa que tenim sobre el nostre rendiment al cercador de Google. No obstant això, està lluny de ser un llibre obert. Les seves limitacions inherents creen punts cecs estratègics que hem de tenir presents.
Estudis recents revelen que GSC no reporta gairebé la meitat de les cerques per les quals el teu lloc web rep clics. En una anàlisi a gran escala (146.741 llocs, ~9 mil milions de clics), es va trobar que aproximadament el 46% dels clics estan associats a consultes “anònimes” que GSC no mostra. Google reconeix que amaga consultes poc freqüents o sensibles per a “protegir la privadesa”, però a la pràctica això significa que enormes porcions de la long tail mai no apareixen als teus informes. El resultat: estàs prenent decisions amb només mig mapa dibuixat.
A això, hi podem sumar les limitacions temporals i d’exportació de dades o la possible mala interpretació d’aquestes. Moltes vegades, aquesta interpretació incorrecta no és provocada per l’analista, sinó per la multitud de variables a tenir en compte i que fa molt difícil la tasca.
Not provided, amb tu va començar tot. Però ni de bon tros va acabar.
D’altra banda, les eines SEO comercials (rank trackers, keyword tools, etc.) ofereixen dades estimades basades en les seves pròpies bases i rastrejos. No obstant això, la seva precisió es ressent davant la personalització geogràfica, les cerques mòbils i la creixent quantitat de resultats que no generen clic.
A més, moltes mètriques són mitjanes o estimacions que no reflecteixen casos individuals. El perill? Confiar cegament en aquests números pot portar a conclusions errònies o a perseguir indicadors que després no es tradueixen en negoci real.
Redefinint les SERP: IA, zero clics i fragmentació
Més enllà de les limitacions de les nostres eines, el propi camp de joc ha canviat de forma radical. La manera en què els usuaris descobreixen informació i les empreses guanyen visibilitat s’està transformant.
Em vola el cap cada nou estudi de comportament de cerca. No pels resultats en si, sinó per la diferència entre aquests i la velocitat amb què apareixen. Avui, TikTok és el rei. Demà Google ha tornat. Jo només sé…
- AI Overviews i la mort del clic: La integració de respostes generades per IA directament als resultats de cerca, com les AI Overviews de Google, redefineix el valor d’un “rànquing”. Però això és només un pas més entre els resultats enriquits i el pròxim AI Mode. El viatge encara no ha acabat.
- La fragmentació de la cerca: El funnel del consumidor ja no comença ni acaba a Google. O sí. O no. La cerca s’ha estratificat a través de múltiples plataformes. Un estudi recent va trobar que els consumidors de la Generació Z utilitzen una mitjana de 3,6 aplicacions diferents per trobar i triar un sol negoci local. Plataformes com TikTok i Instagram s’estan convertint en motors de descobriment primaris, especialment per a audiències més joves que les prefereixen fins i tot a Google per a cerques locals. Ni idea de fins a quin punt m’ho crec, però una cosa està clara: una estratègia de visibilitat que només s’enfoca a Google ignora una part cada cop més gran de l’ecosistema on es troba la marca (“findability”).
- La Hiper-Personalització: Ja no existeix un únic “rànquing” estàndard per a una paraula clau. Els resultats de cerca es personalitzen dinàmicament en funció de la ubicació de l’usuari, el seu historial de cerca i navegació, el dispositiu que utilitza i fins i tot el seu idioma. El que un directiu veu a la seva oficina de Madrid és fonamentalment diferent del que veu un client potencial al seu mòbil a Barcelona. Això converteix els informes de rànquing estandarditzats en una mètrica de vanitat potencialment perillosa, ja que no reflecteixen l’experiència real de l’usuari. Compte amb les expectatives no complertes.
L’efecte combinat de les limitacions de dades de les eines i unes SERP dominades per la IA i la personalització crea el que podem anomenar una “bretxa de visibilitat estratègica”.
Les empreses ja no poden estar segures de tenir una imatge completa del seu propi rendiment i molt menys de les estratègies dels seus competidors, basant-se únicament en eines externes.
S’està lliurant una batalla per l’autoritat temàtica en un terreny on els senyals tradicionals (rànquings i clics) estan sent deliberadament enfosquits. Això significa que una empresa podria estar perdent terreny davant d’un competidor en una multitud de temes rellevants i ni tan sols ser-ne conscient, alimentant directament la por del CMO a “perdre oportunitats estratègiques davant dels competidors”.
L’ascens de les dades internes: el teu avantatge competitiu ocult
Val, estem cecs. I llavors què? Perquè en alguna cosa ens haurem de recolzar…
I feel you.
Davant d’aquest divertit panorama, et proposo una cosa: les teves dades internes.
Què entenem per dades internes? Són aquelles generades pels teus propis sistemes i usuaris. Per exemple: logs de servidor, dades analítiques de primera mà (Google Analytics o altres plataformes pròpies), cerques internes al teu lloc web, comportament d’usuaris autenticats, dades del teu CRM sobre clients, consultes que rep el teu equip de suport, entre d’altres.
En lloc de dependre exclusivament del que “arribem a veure” en eines públiques, aprofitem aquesta font d’informació que ja tenim.
Les dades externes ens obliguen a fer conjectures informades. Inferim la intenció de l’usuari a partir de volums de cerca i analitzem el comportament de la competència a través de mètriques indirectes.
Per contra, les dades internes ens proporcionen evidència directa i irrefutable (ish). Ens diuen el que els nostres clients realment volen, amb les seves pròpies paraules; com interactuen realment amb el nostre lloc web; i quin contingut els porta realment a convertir-se en clients rendibles. Aquest canvi d’enfocament ens permet passar d’una estratègia basada en la probabilitat a una basada en la certesa.
I, abans que em tiris merda per sobre per referir-me a eines que jo mateix he destrossat en aquest mateix article, et dic: és el que hi ha. Juguem amb el que tenim.
La gràcia està a combinar múltiples fonts de dades internes per obtenir una visió holística. Cada font respon a una pregunta de negoci crítica i ofereix un avantatge competitiu que les eines externes no poden replicar.
Escoltant Google directament: Anàlisi de logs
Els fitxers de log del teu servidor web registren cada visita de Googlebot (i altres bots i bípedes variats) al teu lloc. Analitzar-los et permet veure la teva web com la veu Google, identificant quantes vegades rastreja cada pàgina, quines seccions ignora, on troba errors, etc.
A diferència de GSC, que et dona una versió resumida i de vegades retardada, el log és 100% exacte i en temps real; dades dures sense maquillar. Una bona anàlisi de logs treu a la llum problemes ocults: pàgines importants que no estan sent rastrejades, malbaratament de crawl budget en URLs irrellevants, enllaços trencats o redireccions per les quals Googlebot continua passant en va, etc.
Amb aquesta informació, pots prendre mesures tècniques precises (redirigir, bloquejar, optimitzar enllaços interns, ajustar sitemaps) per orientar Google cap a on t’interessa.
T’explico un cas recent:
Un ecommerce eliminava pàgines de producte un cop venudes, creant multitud d’errors 44 i seccions òrfenes. En inspeccionar els logs, vam descobrir tres problemes: Googlebot continuava rastrejant carpetes redundants, insistia en URLs 44 de productes eliminats, i gastava més temps en pàgines poc importants que en les pàgines clau de categoria.
En essència, el rastrejador estava perdent el temps en contingut inútil mentre les pàgines noves optimitzades passaven desapercebudes.
Després d’implementar solucions (redirigir centenars de pàgines obsoletes a les seves noves equivalents, netejar errors, reforçar enllaços interns cap a les pàgines estratègiques), el resultat va ser impressionant: +32% d’augment en ingressos orgànics en només 30 dies.
L’empresa va recuperar tràfic de qualitat i fins i tot la taxa de conversió orgànica va pujar, perquè van aconseguir que Google indexés i mostrés contingut més rellevant per als usuaris. Els logs expliquen la història completa que ni Google Search Console ni cap altre t’explicaran, i aquesta història sovint revela on és el coll d’ampolla del teu SEO.
I, amb l’aparició de la IA i tots els factors que hem comentat anteriorment, els logs es tornen encara més valuosos… Però això donaria per a un altre article.
Comportament dels usuaris a la teva web
Entendre què fan els usuaris un cop arriben és clau per optimitzar tant el SEO com l’experiència de client. Obvi, no?
Les teves dades internes d’analítica (ja sigui Google Analytics 4, Adobe Analytics o la que triïs per complicar-te o simplificar-te la vida) et diuen quines pàgines tenen alts rebots, on passen més temps, en quins passos del funnel abandonen, quins continguts generen més conversions o subscripcions, etc.
Per què és important això per al SEO?
Perquè et permet alinear la teva estratègia de contingut amb resultats reals. Per exemple, si descobreixes que una certa guia o article del teu blog atrau molt de tràfic orgànic però gairebé no genera interaccions ni leads, potser has de revisar la intenció de cerca o l’oferta de valor en aquesta pàgina. O a la inversa, potser identifiques que els visitants que arriben per la paraula clau X es converteixen en clients de més valor amb més freqüència que els que arriben per Y. Aquest és un senyal per orientar més esforços SEO cap al tema X (encara que potser l’eina externa digui que Y té més volum de cerca).
En un entorn on portar visitants és cada cop més difícil, conèixer la seva qualitat i comportament és or pur. A més, amb les restriccions de privadesa i cookies, les plataformes publicitàries donen menys visibilitat sobre l’usuari. Però les teves pròpies dades (agregades i complint normatives) poden mostrar tendències: cohorts d’usuaris orgànics que repeteixen visita, que acaben comprant després de diversos mesos, etc.
Aquest tipus d’insight connecta el SEO amb la retenció: per exemple, si els usuaris orgànics que llegeixen un cert contingut educatiu després tornen i contracten un servei, aquest contingut no només va atreure tràfic, sinó que va ser important per a la retenció o fidelització. Un SEO presentarà aquesta troballa a l’equip de producte o customer success per potenciar aquest tipus de contingut o funcionalitat. And everyone is happy.
Cerques internes i dades d’intenció de l’usuari
Quina millor font per saber què vol la teva audiència que el que ells mateixos busquen dins del teu lloc web? Aquestes cerques reflecteixen de vegades frustracions (el que no van trobar fàcilment a la teva navegació), interessos específics sobre els teus productes o contingut, i fins i tot el llenguatge exacte que fan servir.
Analitzar periòdicament aquests termes interns pot revelar escletxes de contingut: per exemple, si molts usuaris busquen “preu majorista” al teu e-commerce i no tens una pàgina sobre això, potser estàs perdent una oportunitat B2B.
Un estudi esmenta que l’analítica de cerques internes treu a la llum aquests buits on els usuaris busquen productes o informació que no ofereixes, i aquestes idees haurien de guiar decisions d’inventari, creació de contingut o ajustos d’estratègia.
A la pràctica: cada terme intern rellevant és candidat a nova peça de contingut SEO (perquè si ho demanen a dins, probablement també hi ha qui ho busca a Google) i a millorar l’experiència onsite (per què no troben fàcilment això?).
A més, monitorar les cerques sense resultats (queries que retornen 0 resultats interns) ens pot dir molt. Una taxa alta de cerques fallides indica problemes d’usabilitat o contingut absent. Si el cercador intern d’un lloc de moda no entén “remera” perquè tot està catalogat com a “camiseta”, pot ser que un client frustrat marxi. (Si busca ramera, ja venia frustrat de casa).
Resoldre-ho no només millora la conversió, sinó que l’aprenentatge semàntic et serveix per al SEO: potser també has d’optimitzar per a sinònims locals com “remera” a les teves pàgines, o crear contingut que abordi aquest terme.
Si vols més idees, t’explico 4 casos pràctics recents:
- Una botiga online va implementar una anàlisi setmanal de cerques internes. Van detectar que molts usuaris buscaven “targeta regal” i no tenien un producte així visible. La resposta va ser ràpida: vam crear un Producte “Targeta Regal” i, a més, en escriure aquest terme ara el cercador suggereix directament la nova targeta. Amb això, no només van capturar vendes que abans s’escapaven, sinó que van demostrar als clients que escolten les seves necessitats.
- Un altre exemple: en veure cerques freqüents de preguntes com “com retornar?” o “enviament gratuït”, en lloc de productes, la botiga va decidir incorporar un bàner fix als resultats de cerca que porti a la pàgina de Preguntes Freqüents quan es detecten termes de servei (devolucions, enviaments, garanties). D’aquesta manera, encara que l’usuari no buscava un producte, va rebre la informació adequada sense sortir frustrat.
- El teu cercador et pot “xivatar” els termes més buscats. Assegura’t que aquests productes populars siguin visibles i fàcils de comprar. Si “Sabates vermelles” és un dels més buscats, convé que en escriure això el client trobi resultats rellevants (i potser destaquis aquesta categoria als teus menús).
- També et permet detectar tendències emergents. Pots utilitzar aquesta informació per ajustar l’inventari o realitzar campanyes enfocades.
En definitiva, en aprofitar aquestes dades internes “escoltem” la veu del client directament. Construïm una estratègia SEO que deixa de basar-se en conjectures o només en paraules clau genèriques, per basar-se en fets: el que la gent realment vol de nosaltres.
La cerca interna fa que el SEO no sigui un joc d’endevinar, sinó de saber escoltar l’usuari.
Mapes de calor: observa el comportament dels teus usuaris
Els mapes de calor (heatmaps) mostren de forma visual on interactuen els teus visitants a la pàgina mitjançant un codi de colors (zones “calentes” en vermell on fan més clics, i “fredes” en blau amb menys interacció).
Analitzar aquests mapes et revela quines parts de la teva pàgina criden l’atenció i quines passen desapercebudes. Per exemple, un heatmap de clics t’indicarà en quins elements fan clic els usuaris i si ignoren elements importants (com un botó de compra poc visible). Així mateix, els heatmaps de scroll evidencien fins on fan scroll (desplaçament) a la pàgina abans d’abandonar-la, ajudant-te a detectar punts de fuga en el procés de conversió.
L’empresa Hotjar va descobrir, mitjançant un mapa de desplaçament, que el 80% dels visitants no arribava al final de la seva pàgina d’ofertes de feina, on hi havia testimonis clau. En retallar la pàgina i moure aquests testimonis més amunt, van aconseguir que el 75% dels visitants veiés aquella secció, i el 69% arribés ara al final de la pàgina.
Aquest exemple mostra com els mapes de calor poden assenyalar seccions ignorades o mal ubicades i permetre optimitzar el disseny basant-se en el comportament real dels usuaris.
Utilitza mapes de calor per iterar constantment en el teu disseny: identifica elements que ningú mira o clica i replanteja’n la posició, detecta errors d’usabilitat (per exemple, usuaris intentant fer clic en alguna cosa que no és clicable) i comprova si les teves crides a l’acció estan ben ubicades.
Tiquets de suport i xats: identifica els punts de dolor freqüents
Les consultes i tiquets de suport dels teus clients (incloent-hi converses de chatbots) et permeten conèixer els problemes o preguntes més freqüents que enfronten. Revisar i categoritzar aquests tiquets et permet descobrir patrons recurrents: per exemple, si moltes consultes tracten sobre com fer una devolució, potser la informació de devolucions no és clara a la teva web.
Els comentaris directes de clients a suport ajuden a millorar productes i experiències d’usuari, sempre que els aprofitis adequadament. Per a això, és útil classificar les sol·licituds per temes o àrees (enviament, pagament, producte X, etc.) i veure quines concentren la majoria d’incidències.
I sí, la IA et pot ajudar en això.
Imagina que la teva botiga rep repetits tiquets sobre dificultats per trobar les talles a la pàgina de producte. En detectar aquesta tendència, pots prendre acció: potser afegir un filtre de talles més visible o una guia de talles. A més, monitorar el volum i la freqüència de tiquets t’ajuda a mesurar l’impacte de les teves millores. Quan implementes un canvi (ex. una nova secció de FAQ), observa si les consultes sobre aquest tema disminueixen en les setmanes següents.
L’anàlisi de tiquets també contribueix a prioritzar desenvolupaments: les incidències més crítiques o repetides haurien de solucionar-se primer, ja que probablement afecten a molts usuaris.
Ah, i acostuma’t a tractar bé les persones de suport. És el teu contacte directe amb el client, té un gran impacte en la percepció de la teva marca i…
Feedback de l’equip de vendes i suport: coneixement intern valuós
No només les dades quantitatives importen; el teu equip de vendes i suport a primera línia compta amb informació qualitativa molt útil. Ells tracten amb clients diàriament i coneixen de primera mà les seves objeccions, dubtes i queixes més habituals.
Organitza reunions periòdiques amb aquests equips per recollir el seu feedback: moltes vegades, en preguntar-los, descobriràs patrons o idees que potser no apareixen a les mètriques. Per exemple, l’equip de vendes podria comentar que molts clients potencials pregunten si fas enviaments internacionals.
Un cas recent: un suport tècnic que va detectar múltiples consultes sobre un procés de registre confús; amb aquesta informació, vam simplificar el formulari de registre.
De fet, una pràctica recomanada a la indústria és involucrar l’equip de suport en la detecció de tendències i solucions: ells estan a primera línia i tenen una visió única sobre els desafiaments dels usuaris. Pot ser tan senzill com preguntar: “Quina és la queixa o pregunta més freqüent aquest mes?” i després avaluar quines accions prendre.
Aquesta retroalimentació interna complementa les dades dures. Mentre que les mètriques et diuen què fan els usuaris, el teu equip et pot dir per què ho fan. Combinant ambdós enfocaments, obtens una comprensió més completa.
Consell: anota les objeccions de clients que esmentin els teus comercials en el procés de venda (preu, garanties, temps d’enviament, etc.) i incorpora respostes a elles a la teva web (per exemple, en descripcions de producte o secció d’ajuda). Això no només millorarà la informació al client, sinó que pot incrementar les conversions en eliminar friccions que abans aturaven la venda.
Investigacions de mercat i enquestes d’usuari: entén les seves necessitats
De vegades, la millor manera de saber què pensen els teus clients és preguntar-los-ho directament.
Les enquestes i estudis d’usuari són dades pròpies que tu mateix generes recopilant les opinions, preferències i experiències del teu públic. Fer enquestes a clients (post-compra, de satisfacció, sobre la usabilitat del lloc, etc.) proporciona insights directes perquè ells coneixen millor que ningú els punts forts i febles dels teus productes o serveis. No esperis que el client es queixi obertament: busca proactivament el seu feedback mitjançant formularis, correus electrònics de seguiment o fins i tot entrevistes one-to-one amb alguns usuaris representatius.
No obstant això, tingues en compte que cal saber fer bé les preguntes… És tot un art.
Una altra idea és realitzar sessions de tests d’usuari amb persones reals navegant per la teva web mentre comenten la seva experiència. Aquest tipus d’investigació qualitativa (encara que sigui amb pocs participants) sol revelar problemes d’usabilitat o dubtes comuns. La clau està a després prendre acció: les dades per si soles no serveixen, cal iterar el disseny o procés segons el que has après.
Les enquestes i estudis t’ajuden a posar-te a les sabates del client i adaptar la teva botiga al que realment necessita o el molesta, enfortint la relació i lleialtat a llarg termini.
Ús de filtres i facetats: què busca realment el client
Observa com naveguen els usuaris al teu lloc, especialment l’ús de les eines de cerca i filtres a les pàgines de categoria.
Les dades de filtres aplicats (per preu, talla, color, categoria, etc.) mostren quins atributs són més importants per als teus clients en acotar la cerca. Analitzar aquests patrons et permet identificar oportunitats: per exemple, si una gran proporció de visitants sempre filtra per “Talla XL”, podria indicar una demanda no satisfeta de talles grans, la qual cosa suggereix potenciar aquest estoc o crear una secció específica de talles grans. De fet, és essencial analitzar l’ús del cercador i els filtres per detectar patrons i àrees de millora en la navegació de la teva botiga.
T’explico una altra batalleta: Imagina que en una botiga d’electrònica notes que molts usuaris fan servir el filtre “Marca > Samsung” repetidament. Això podria indicar-te dues coses:
- Samsung és una marca molt sol·licitada: convé destacar-la, potser creant una categoria dedicada “El millor de Samsung” a la teva pàgina d’inici; o
- Potser el teu menú de navegació no deixa clar on trobar productes Samsung i els usuaris recorren al filtre.
En ambdós casos, has obtingut una idea per millorar l’experiència: destacar aquesta marca popular de forma més accessible.
De la mateixa manera, si un filtre com “Ordenar per preu: de més baix a més alt” és utilitzat per gairebé tothom, podria ser un senyal de sensibilitat al preu, la qual cosa t’anima a incloure una secció d’outlet o ressaltar les ofertes a la pàgina principal.
Un altre senyal està en els filtres. Per exemple, en una botiga de mobles podries veure que molts visitants filtren per “Material: fusta” + “Estil: nòrdic”. Això suggereix que potser val la pena crear una categoria o landing page específica per a “Mobles nòrdics de fusta”, aprofitant aquest interès específic.
Les teves pròpies dades de filtratge revelen preferències clares dels teus compradors. Utilitza-les per guiar la creació de noves col·leccions, millorar el menú de categories i, en general, facilitar que el client trobi abans just el que vol.
Dades de vendes per categoria i producte: identifica què potenciar
Les teves dades de vendes internes (quins productes es venen més o menys, valors mitjans, marge, etc.) són fonamentals per prendre decisions informades de màrqueting i merchandising.
Una anàlisi tipus Pareto sol revelar que un percentatge relativament petit de productes o categories genera la major part dels ingressos. De fet, en molts negocis el 20% dels productes representa el 80% del valor de les vendes.
Conèixer quins són aquests productes “estrella” et permet donar-los més protagonisme (assegura’t que estiguin sempre en estoc, destaca’ls en campanyes o a la home) i optimitzar la gestió d’inventari. Així mateix, t’ajuda a detectar productes amb baixes vendes: potser necessiten millor visibilitat, o potser els has de descontinuar si no encaixen amb la demanda.
En un ecommerce, fa poc vam veure que les dades mostraven que la categoria “Sabates esportives” venia moltíssim més que “Sabates formals”.
Què podíem fer?
Una acció podria ser redissenyar la teva pàgina principal per donar més espai a les esportives (bàners, recomanacions), ja que saps que són el motor d’ingressos. Al mateix temps, es podria aprofundir en per què les formals venen poc: és per preu, falta de promoció o poca varietat? Potser hi ha poques talles disponibles en aquest segment, dada que sorgeix en creuar vendes amb estoc.
Amb més informació, ja podem veure què potenciar o corregir: augmentar l’assortiment de formals si és estratègic o centrar els teus esforços en esportives on tens millor acceptació.
Hi estem treballant.
Una altra idea és analitzar el valor de per vida del client (CLV) segons quins productes compra. Les teves dades poden mostrar que clients que compren la categoria X tendeixen a tornar més i a fer compres repetides. Aquesta categoria mereix atenció, potser un programa de fidelització específic.
Finalment, utilitza les vendes històriques estacionals: si veus que cada estiu repunta la venda d’un cert producte, assegura’t de preparar-te amb inventari i màrqueting abans de la temporada.
Tot això demostra com les teves dades de venda pròpies serveixen per afinar l’estratègia comercial, maximitzant el que funciona (els teus productes top) i arreglant el que no (els teus productes ressagats).
Comentaris a xarxes socials: escolta la veu del client a gran escala
Els clients parlen de la teva marca fora de la teva web també. Les xarxes socials i fòrums contenen opinions espontànies, ressenyes i converses on pots assabentar-te de què es diu del teu eCommerce o productes. Practicar l’escolta activa a xarxes (social listening) implica monitorar mencions de la teva marca, hashtags rellevants, comentaris a les teves publicacions, etc., per recopilar insights accionables.
Per què és útil? Perquè et permet identificar noves necessitats dels teus clients, saber quines expectatives tenen, què els agrada o molesta de la teva oferta, i fins i tot detectar a temps possibles punts febles o crisis de reputació incipients. En altres paraules, obtens un termòmetre del sentiment del client cap a la teva marca en temps real.
Imagina que una botiga de cosmètica troba a Twitter diversos comentaris de l’estil: “M’encanta la crema X d’aquesta botiga, tant de bo tinguessin també protector solar amb aquesta fórmula!”. Aquesta “nova necessitat” podria inspirar-te per desenvolupar un producte nou o ajustar el teu assortiment. De fet, moltes empreses ja aprofiten l’escolta social per orientar el desenvolupament de productes basant-se en el que comenten els seus clients.
Si detectes reiteradament una petició o queixa (per exemple, usuaris a Instagram dient “la caixa d’enviament va arribar malmesa”), pots prendre mesures concretes (millorar l’embalatge, en aquest cas).
Un altre benefici immediat: atendre públicament dubtes o problemes individuals que sorgeixin a les xarxes millora la teva imatge de marca i experiència de client.
Per exemple, si algú es queixa a Facebook d’un retard en la seva comanda, en respondre-li i solucionar el problema de forma visible, no només ajudes a aquest client sinó que envies el senyal a la resta que estàs atent i que t’importa la satisfacció. Eines de monitoratge poden facilitar-te aquesta tasca recopilant mencions i sentiment agregat.
Recorda que més del 60% de les empreses ja utilitzen l’escolta social per entendre millor els seus clients, perquè funciona: des de descobrir errors (un preu mal publicat) fins a inspirar noves idees de negoci, les converses a les xarxes ofereixen informació valuosa que pot transformar la teva estratègia de màrqueting i producte.
Connectant punts: El teu negoci és la teva millor keyword
Hòstia, encara em segueixes? Quantes vegades has mirat les notificacions?
Però ens ho hem passat bé, no?
Hem recorregut un camí que ens ha portat des de les limitacions de les dades externes fins al poder del nostre propi arsenal intern. Els logs del servidor, el cercador intern, la veu del client i els mapes de calor nos ofereixen una visió més clara i accionable. El pas final és el més estratègic: connectar tots aquests punts directament amb la mètrica que més importa a qualsevol negoci: la rendibilitat.
Show me the money.
Al final, tot es redueix a això, oi?
El SEO com a motor transformador
L’objectiu final d’una estratègia SEO madura no és acumular rànquings o tràfic per si mateixos. Aquestes són mètriques intermèdies. El veritable objectiu és impulsar un creixement rendible i sostenible. Per a això, hem de deixar de pensar en el SEO com un centre de costos i començar a gestionar-lo com un motor de rendibilitat; un transformador del teu negoci.
Integrant dades de vendes i CRM: L’últim pont
El nivell més alt de sofisticació en una estratègia de dades internes s’assoleix quan connectem les dades de SEO amb les dades de vendes, generalment allotjades en un CRM o a la plataforma d’e-commerce. Aquesta integració ens permet respondre a la pregunta més important de totes: quins esforços de SEO estan generant més clients? Perdó, …més clients de major valor?
- Anàlisi de cohorts i rendibilitat: En integrar aquestes fonts de dades, podem anar més enllà de mesurar simples conversions. Podem analitzar quines paraules clau, quines pàgines d’aterratge o quins articles de blog atrauen els clients amb el major Valor de Vida del Client (CLV) o el major Valor de Comanda Mitjana.
- Priorització estratègica basada en el benefici: Aquesta anàlisi pot revelar que una paraula clau amb un volum de cerca aparentment baix atrau clients que gasten el doble i romanen el triple de temps que els clients atrets per una paraula clau d’alt volum. Aquesta és l’essència del SEO basat en dades. Permet a l’empresa deixar de perseguir mètriques de vanitat i enfocar el seu pressupost i recursos de SEO en els temes i audiències que són demostrablement més rendibles per al negoci.
Com un enfocament en dades internes resol les pors de la C-Suite
I no, no em refereixo a la millor habitació de l’hotel.
Aquest enfocament holístic, que parteix de les dades internes i culmina en la rendibilitat, aborda directament les ansietats i objectius de cada perfil directiu:
- Per al CEO: Mitiga de forma directa la por fonamental a “perdre diners en inversions equivocades”. Cada acció SEO, des de l’optimització del crawl budget fins a la creació d’un nou article, està fonamentada en dades reals de clients i vinculada a mètriques de negoci com el CLV o la reducció de costos de suport. L’estratègia SEO esdevé defensable, transparent i orientada al ROI.
- Per al CMO: Resol el dolor crònic de “justificar el ROI del SEO enfront d’altres canals”. En lloc de presentar informes de rànquings fluctuants, el CMO pot demostrar com un contingut derivat de tiquets de suport va reduir la taxa d’abandonament de clients en un X%, o com l’optimització per a paraules clau identificades al CRM va augmentar el CLV dels nous clients en un Y%. Es passa de parlar de màrqueting a parlar de negoci.
- Per al CTO: Atén la necessitat de “prendre decisions tècniques que siguin sostenibles i no un pou sense fons”. En utilitzar els logs per optimitzar l’ús dels recursos del servidor i enfocar els esforços de desenvolupament a millorar l’experiència en pàgines d’alt valor demostrat, s’assegura que la inversió tecnològica tingui un impacte de negoci clar i mesurable, en lloc de dedicar-se a perseguir canvis algorítmics impredictibles.
I així és com una estratègia SEO es veu implementada.
Del SEO reactiu al SEO proactiu, recolzat en dades pròpies
Amb la informació que tenim tornant-se opaca i fragmentada, l’avantatge competitiu estarà en com cada organització faci servir el que ja sap dels seus clients i plataformes per guiar el seu posicionament. I sí, això implica utilitzar fonts variades.
Adoptar un enfocament de SEO basat en dades internes significa passar d’un SEO reactiu a un SEO proactiu i fonamentat: un que s’anticipa perquè coneix en profunditat tant el cercador com l’usuari.
Ara resulta que el SEO pot ser mesurable, científic i alineat amb objectius de negoci.
El SEO del futur serà impulsat des de dins cap a fora. Qui domini les seves dades internes tindrà no només la brúixola, sinó també el mapa complet per moure’s estratègicament en un món on els cercadors tradicionals ja no són l’únic terreny de joc.
Així, doncs, deixem-nos de llepar-nos les ferides i posem-nos en marxa: Seguirem lamentant la pèrdua de dades i control o aprofitarem les nostres pròpies dades per prendre el control d’una nova manera? L’oportunitat hi és. La responsabilitat també.
Les empreses que aconsegueixin integrar les seves fonts internes d’informació en la presa de decisions de SEO (i màrqueting en general) navegaran millor les aigües turbulentes de la personalització, la IA i la cerca fragmentada. Aquelles que no ho facin corren el risc de quedar-se navegant a cegues, aferrades a mètriques obsoletes.
Per a nosaltres, professionals, dominar l’arsenal de dades internes ha de ser una habilitat clau. És la capacitat de traduir un log del servidor en una conversa sobre eficiència de la inversió, una consulta al cercador intern en una nova oportunitat de mercat i un tiquet de suport en el pròxim contingut de major conversió. Aquest és el camí per construir una estratègia de creixement orgànic que no només sobreviu a la incertesa, sinó que prospera gràcies a ella.
Això és el que significa anar “Més enllà del SEO”.