Introdução

No mundo do marketing digital, a busca por informações confiáveis é um desafio constante. O “Enigma do Volume de Buscas” surge como uma questão crítica, deixando profissionais de marketing, empreendedores e especialistas em SEO se perguntando sobre a precisão das informações fornecidas por diversas ferramentas, incluindo o Google GA4 (Google Analytics 4), SEMrush e Ubersuggest.

Neste artigo, mergulharemos no intricado cenário do volume de buscas, explorando como essas ferramentas captam e mensuram os dados, além de analisar a abordagem do SimilarWeb.

O Desafio do Volume de Buscas

O volume de buscas, ou seja, a quantidade de vezes que uma palavra-chave específica é pesquisada em mecanismos de busca, é uma métrica crítica para a estratégia de SEO e marketing.

Ele ajuda a determinar a popularidade e a demanda por determinadas palavras-chave, orientando as decisões sobre quais termos focar para melhorar o ranqueamento nas páginas de resultados de mecanismos de busca (SERPs).

Entretanto, o dilema surge quando diferentes plataformas e ferramentas fornecem números discrepantes para o mesmo termo de pesquisa. Assim, a escolha da plataforma certa para obter dados confiáveis é fundamental para tomar decisões informadas.

Plataformas de SEO e o volume de buscas

Diversas plataformas de SEO oferecem informações sobre o volume de buscas, e cada uma pode apresentar números diferentes para a mesma palavra-chave. Uma das ferramentas mais amplamente utilizadas é o SEMrush. De acordo com o SEMrush, o volume de buscas é calculado com base em uma ampla gama de fontes de dados, incluindo mecanismos de busca e dados de cliques.

No entanto, é importante lembrar que, apesar de sua abordagem abrangente, esses números podem variar em relação aos dados reais fornecidos por mecanismos de busca.

A complexidade do volume de buscas

O volume de buscas, que indica quantas vezes uma determinada palavra-chave é pesquisada nos mecanismos de busca, é uma métrica vital para a estratégia de SEO e marketing digital. A compreensão da popularidade e da demanda por termos específicos é fundamental para otimizar o ranqueamento nas páginas de resultados dos mecanismos de busca (SERPs).

No entanto, a complexidade surge quando diferentes ferramentas e plataformas fornecem números discrepantes para a mesma palavra-chave. A escolha de qual ferramenta confiar torna-se essencial para tomar decisões informadas.

Mas quando falamos de volume de busca de termos-chave, vale a pena ficar de olho na relevância do termo. Por vezes, o nicho do negócio pode ser tão pequeno que uma palavra de relevância pode ter um volume de busca não disponível nas plataformas.

Desvendando o SEMrush

O SEMrush, uma das ferramentas mais proeminentes no vasto cenário do marketing digital, se sobressai com uma abordagem minuciosa e abrangente na medição do volume de buscas. Essa plataforma coloca em prática uma estratégia de coleta de dados que engloba diversas fontes de confiança, resultando em estimativas precisas do volume de buscas de palavras-chave específicas.

Segue um exemplo de volume de buscas da palavra “Geladeira”:

Ao contrário de depender exclusivamente de um único mecanismo de busca, o SEMrush adota uma abordagem mais diversificada. Ele extrai dados de uma variedade de fontes, incluindo renomados mecanismos de busca, como o Google, o Bing, entre outros. Isso proporciona uma ampla cobertura e assegura que os dados obtidos sejam verdadeiramente representativos da atividade de busca online.

Além disso, o SEMrush não se limita a esses dados primários. Ele complementa suas informações com dados de cliques, análise da concorrência e até mesmo os dados de suas próprias extensões de navegador. Essa estratégia holística visa minimizar vieses e oferecer uma visão global mais completa do volume de buscas.

Um exemplo notável da abordagem do SEMrush é evidenciado por meio do “Estudo de Volume de Pesquisa SEMrush”.Detalhado em um artigo, esse estudo foi meticulosamente conduzido pela equipe do SEMrush. Ele envolveu a análise de palavras-chave, comparando as estimativas de volume de busca da ferramenta com dados reais de cliques e impressões disponibilizados pelo Google Search Console.

Os resultados revelaram uma correlação robusta entre as estimativas de busca do SEMrush e os dados concretos do Google Search Console. Isso validou de maneira convincente a precisão da abordagem adotada pela ferramenta.

Uma exploração mais aprofundada sobre a origem dos dados do SEMrush revela que sua coleta de informações é sustentada por uma rede diversificada de provedores de dados. Essa rede envolve parcerias com fornecedores de dados de tráfego, dados de cliques e dados de pesquisa.

Esses parceiros, com amplo acesso a milhões de navegadores de internet e dispositivos, contribuem para a riqueza e a variedade dos dados capturados pelo SEMrush. A plataforma também emprega tecnologias de rastreamento para analisar a atividade de busca em larga escala, garantindo uma coleta de dados abrangente e confiável.

Em resumo, o SEMrush não é apenas uma ferramenta de medição de volume de buscas; é um ecossistema sofisticado que utiliza uma gama diversificada de fontes e parcerias estratégicas para oferecer estimativas precisas e confiáveis. Através de uma abordagem holística e respaldada por estudos consistentes, o SEMrush se destaca como uma solução confiável e valiosa para profissionais de marketing digital e especialistas em SEO que buscam compreender e otimizar a visibilidade de suas palavras-chave.

Explorando o Ubersuggest

Ao contrário de outras ferramentas que analisamos neste artigo, a Ubersuggest se destaca por uma abordagem focada e específica em relação às suas funcionalidades. Enquanto outras plataformas de análise de palavras-chave oferecem uma ampla gama de recursos, incluindo análises detalhadas de competitividade entre domínios e autoridade de página, a Ubersuggest opta por se concentrar em funções específicas.

As funcionalidades do Ubersuggest são projetadas para atender às necessidades essenciais dos profissionais de marketing e especialistas em SEO.

Sua interface simples e intuitiva permite que os usuários acessem informações valiosas de maneira direta e eficiente. Porém, é importante destacar que a ferramenta não oferece funcionalidades muito completas de análise de competitividade entre domínios e autoridade de página.

Diferentemente disso, a Ubersuggest oferece avaliações de volumes mensais de busca e informações relacionadas a palavras-chave específicas, obtendo seus dados diretamente por meio das APIs do Google. Essas interfaces de programação de aplicativos (APIs) permitem à Ubersuggest acessar informações diretamente dos sistemas do Google.

Essa integração direta possibilita que os usuários adquiram perspectivas da popularidade das palavras-chave e do volume de buscas, o que os capacita a tomar decisões embasadas sobre suas estratégias de marketing de conteúdo e otimização para mecanismos de busca (SEO).

Exemplo de volume de buscas da palavra “Geladeira” no Ubbersugest

Portanto, enquanto a Ubersuggest pode não oferecer as funcionalidades abrangentes de algumas outras ferramentas, suas características exclusivas são projetadas para fornecer informações cruciais para a otimização de palavras-chave e a criação de conteúdo relevante.

A simplicidade e a eficácia da Ubersuggest a tornam uma opção valiosa para profissionais que buscam informações direcionadas e acessíveis para suas estratégias de marketing digital.

Google Keyword Planner: a ferramenta do Google

Ele compartilha funcionalidades semelhantes às ferramentas SEMrush e Ubersuggest, fornecendo uma análise abrangente das estatísticas de tráfego e oferecendo insights sobre tendências de pesquisa e comportamento do usuário.

O Google Keyword Planner se destaca como uma ferramenta fundamental no âmbito do marketing digital, oferecendo insights abrangentes sobre palavras-chave e padrões de busca. Sua capacidade de coletar e apresentar dados relevantes é essencial para a criação de estratégias eficazes de otimização de conteúdo e SEO.

Através do Google Keyword Planner, profissionais de marketing têm acesso a uma ampla variedade de informações valiosas, incluindo sugestões de palavras-chave, volume de buscas e tendências de pesquisa em constante evolução. Com base nessas informações, os usuários podem tomar decisões informadas sobre quais termos usar, como direcionar seu conteúdo e como ajustar suas estratégias para maximizar a visibilidade online e alcançar o público-alvo de maneira mais eficaz.

A abordagem do SimilarWeb

A SimilarWeb se destaca no marketing digital com uma abordagem única na análise de dados de tráfego web. Diferenciando-se pela agregação de informações de várias fontes, a plataforma oferece uma visão abrangente e global do comportamento online.

Ao contrário de outras soluções, a SimilarWeb combina dados de múltiplas fontes, incluindo navegadores, aplicativos móveis e parceiros de dados. Essa abordagem diversificada permite estimativas precisas de tráfego e insights sobre tendências.

A plataforma utiliza algoritmos avançados de machine learning para modelar padrões de navegação, oferecendo estimativas detalhadas de tráfego, fontes de referência e perfis de público. Sua precisão é assegurada por verificações constantes e parcerias estratégicas.

Além de dados detalhados, a SimilarWeb oferece análises competitivas e insights de mercado. Essa combinação a torna uma ferramenta essencial para profissionais de marketing em busca de informações valiosas sobre o cenário digital.

Google GA4 e a coleta de dados

O Google GA4 (Google Analytics 4) é uma evolução do tradicional Google Analytics, projetado para fornecer insights mais profundos sobre o comportamento dos usuários. Embora não seja uma ferramenta de busca, o GA4 oferece informações valiosas sobre o tráfego orgânico e as palavras-chave que direcionam o tráfego para um site. No entanto, assim como outras plataformas, o GA4 também pode apresentar discrepâncias nos dados de pesquisa em comparação com as ferramentas de busca dedicadas.

À medida que a transição do Universal Analytics para o Google Analytics 4 (GA4) ganha destaque, é vital entender as diferenças nos dados que são coletados e apresentados. As variações entre os dois sistemas vão além da simples mudança de nomenclatura; há uma redefinição completa da maneira como os dados são tratados e interpretados.

Uma das diferenças mais notáveis entre o Universal Analytics (UA) e o GA4 reside na forma como os tipos de hit são categorizados e processados. Enquanto o UA utiliza categorias como visualizações de página, eventos, interações sociais e transações de e-commerce, o GA4 adota uma abordagem unificada, considerando cada interação como um evento. Isso significa que eventos como visualizações de página, ações sociais e até mesmo transações de e-commerce são tratados igualmente como eventos no GA4.

Além disso, a maneira como os eventos são estruturados também muda no GA4. O UA classificava os eventos por categoria, ação e rótulo, permitindo uma segmentação detalhada dos dados. No entanto, o GA4 elimina essa hierarquia, impactando a forma como as análises e os relatórios são construídos. A coleta de dados no GA4 se concentra em eventos, como o evento de “session_start”, que influencia diretamente a métrica de sessão. A duração de uma sessão no GA4 é calculada a partir do primeiro e do último evento da sessão, diferentemente do UA, em que uma sessão pode abranger várias visualizações de página, eventos e interações sociais.

O GA4 também introduz o conceito de User-ID, que proporciona uma perspectiva mais abrangente da jornada do usuário por meio de várias plataformas e dispositivos. Isso é possível por meio da geração de IDs exclusivos e persistentes para rastrear a interação do usuário. No UA, essa funcionalidade era mais limitada e dependia da instrumentação manual.

Uma observação crucial é que a transição do UA para o GA4 exige uma reconsideração da coleta de dados. Não basta apenas migrar as estruturas existentes; é necessário repensar a estratégia de coleta para se alinhar à filosofia do GA4. A abordagem unificada do GA4 oferece uma visão mais ampla das interações do usuário, exigindo adaptações nas práticas de análise e na interpretação dos resultados.

Em resumo, a mudança do Universal Analytics para o Google Analytics 4 traz consigo um redirecionamento significativo no tratamento e na interpretação dos dados. As diferenças nas categorias de eventos, estrutura de eventos e a ênfase na coleta de eventos unificados impactam diretamente a forma como os profissionais de marketing e os analistas conduzem suas análises e elaboram estratégias.

Teste de pesquisa de palavras-chave em diversas ferramentas:

Sabendo que existe uma grande variedade de ferramentas no mercado de SEO que entregam resultados diferentes, realizamos um teste de pesquisa com cada uma delas com um termo amplo para apontar as diferenças e a volatilidade da busca.

Pesquisa pelo termo iPhone

WebCEO

Ubbersuggest:

Semrush:

Serpstat:

WebPeak:

Conclusão

O “Enigma do Volume de Buscas” reflete a complexidade do marketing digital e da análise de dados. Cada ferramenta, como SEMrush, Ubersuggest, GA4 e SimilarWeb, adota abordagens distintas para captar e estimar o volume de buscas.

Embora as discrepâncias possam ocorrer, a utilização de várias fontes de dados e a compreensão das metodologias por trás das ferramentas são fundamentais para tomar decisões estratégicas embasadas.

No final das contas, a busca por otimização de palavras-chave e conteúdo de qualidade permanece como o alicerce de uma estratégia de marketing digital bem-sucedida.

Comitê de SEO da Anamid 2023

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