A diferencia de las encuestas, los datos de búsqueda web no se crearon como una forma de ayudarnos a comprender el comportamiento humano. La búsqueda web se inventó para que las personas pudieran aprender sobre el mundo, no para que los investigadores pudieran aprender sobre las personas, entonces, se puede predecir el comportamiento del consumidor con la web mediante sus búsquedas, veamos...
Pero ahora, en el siglo XXI, las cosas están a punto de cambiar, la búsqueda de información de las personas es, en sí misma, información y de eso podemos aprender mucho sobre nosotros mismos.
Es cierto que los datos de búsqueda web pueden ayudar a mejorar el rendimiento de los modelos de referencia, pero los problemas son:
1. Aún no podemos identificar qué se supone que significa ese término de búsqueda. La gente no solo consulta búsquedas en la web como "Odio Transformers 2" o "Voy a comprar este juego HAWK". Por ejemplo, las personas buscan palabras clave sobre una persona. ¿Significa que les gusta o odian a esa persona y quieren saber más sobre él / ella? De hecho, podemos saber eso, pero requiere profundizar en los datos del comportamiento humano.
2. Las películas, los videojuegos o incluso la música a veces tienen el mismo nombre. Esto dará lugar a números incorrectos y una baja precisión en los valores de predicción.
3. Depende de la industria. La gente suele buscar en línea la reseña de un crítico de películas, videojuegos o libros, etc. antes de decidirse a comprarla o no. Este no es el caso de la música. Y luego enfermedades o gripe, las personas nunca buscarán esos términos a menos que crean que los tienen (excluya a las personas que trabajan en la industria de la salud).
Las variables de datos que los autores identificaron como los principales impulsores del resultado son el volumen de búsqueda, los ingresos de las películas, los ingresos de los videojuegos, la clasificación, la clasificación, el presupuesto, las pantallas, el precio de las acciones, los ingresos del predecesor inmediato del juego, la valla publicitaria y los casos de informes de gripe.
Los autores prácticamente los identificaron a todos. Pero deberían explicar más sobre los términos de búsqueda, qué palabras clave estaban usando en esta investigación, cómo evitaron las mismas palabras clave pero irrelevantes. Además, sería mejor si los investigadores pudieran dividirlo en estados y dibujar un mapa para ver si los valores de correlación siguen siendo tan altos en diferentes áreas.
Especialmente con las enfermedades, algunas áreas pueden tener un volumen de búsqueda más alto que otras áreas, el motivo puede ser muchas, temperatura, calidad del aire, etc. Las fuentes de datos necesarias pueden ser la ubicación de esa búsqueda web, la marca de tiempo y otros términos que vienen con la término de búsqueda (por ejemplo, ' Transformers 2 ' + ' IMAX ' + ' California ').
Estos datos se pueden extraer fácilmente a través de la API de Tendencias de Google o utilizando la herramienta de Planificación de Palabras clave de Google. Sería aún mejor si fuera posible tomar datos de búsquedas en Reddit usando la API de Reddit ...
Para implementar los resultados de estos conocimientos analíticos en las operaciones de una organización, en muchos casos, funcionaría mejor con el equipo de marketing y publicidad digital. Mediante el uso de términos de búsqueda, análisis del volumen de búsqueda, podemos saber si la gente ha oído hablar de nuestros productos o no y ajustar el presupuesto de marketing o el equipo de ventas en función de eso. Predecir el comportamiento del consumidor con la web.
También conozca si la empresa debe trabajar en la secuela de ese producto o desarrollar uno completamente nuevo y cuándo podemos lanzar un nuevo producto para obtener el máximo valor. Si podemos tener más información sobre las ubicaciones del volumen de búsqueda, la empresa puede incluso ajustar nuestro inventario, logística y cadena de suministro para que coincida con el mapa de demanda.
Esto también se puede usar como análisis de la competencia, si es necesario, luego ir aún más lejos utilizando el volumen de búsqueda de enfermedades o el clima para predecir si algo malo puede suceder el día del lanzamiento y cambiarlo a otro día o retrasarlo.
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Fuentes: Pnas Org, Medium, Google Trends, Pexels
