Recolher Termos Semente Fora Das Ferramentas

Uma ferramenta de keywords só consegue expandir as sementes que lhe der, por isso um plano semeado com o vocabulário do seu próprio produto devolve o vocabulário de todos os concorrentes que fizeram o mesmo. Bolsas inteiras de procura ficam invisíveis porque ninguém no mercado alguma vez escreveu numa ferramenta a palavra que o cliente usa para a coisa. A solução é recolher primeiro linguagem em bruto em sítios onde as pessoas escrevem sem lhes ser pedido, e só depois passar isso pela ferramenta para expansão, e não ao contrário.

O ficheiro da competência

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name: keyword-seeds-from-outside-tools
description: Use quando a sua ferramenta de keywords devolve sempre os mesmos termos que todos os concorrentes já trabalham e a lista parece fechada.
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# Recolher Termos Semente Fora Das Ferramentas

Uma ferramenta de keywords só consegue expandir as sementes que lhe der, por isso um plano semeado com o vocabulário do seu próprio produto devolve o vocabulário de todos os concorrentes que fizeram o mesmo. Bolsas inteiras de procura ficam invisíveis porque ninguém no mercado alguma vez escreveu numa ferramenta a palavra que o cliente usa para a coisa. A solução é recolher primeiro linguagem em bruto em sítios onde as pessoas escrevem sem lhes ser pedido, e só depois passar isso pela ferramenta para expansão, e não ao contrário.

## O que precisa primeiro

- linguagem espontânea dos clientes: tickets de suporte, notas de chamadas comerciais, as suas avaliações e as dos concorrentes
- tópicos de fóruns e de subreddits onde a categoria é discutida por compradores e não por fornecedores
- um browser com sessão terminada definido para o país-alvo, para recolher autocomplete e People Also Ask
- texto de anúncios dos concorrentes, vindo de uma biblioteca de transparência de anúncios ou de uma ferramenta paga

## Método

1. Recolha pelo menos 200 expressões literais de fontes onde ninguém foi confrontado com uma pergunta indutora. Os textos de avaliações e os tickets de suporte são os mais fortes; as respostas a inquéritos são as mais fracas, porque a pergunta molda a formulação.
2. Recolha o autocomplete de cada termo central com o alfabeto e as palavras interrogativas acrescentadas, com sessão terminada e no país-alvo, e mantenha a ordem devolvida. A ordem é um ranking aproximado da procura relativa que a coluna de volume não lhe vai dar para a cauda.
3. Expanda o People Also Ask dois níveis a partir dos termos principais. É gerado a partir de um modelo vivo de perguntas relacionadas e não de uma base de dados de clickstream, por isso traz formulações que as ferramentas reportam como zero.
4. Leia o texto dos anúncios dos concorrentes e as páginas de comparação de terceiros à procura da linguagem da fase de decisão. O texto de anúncios já foi testado contra comportamento real de cliques, e a formulação que sobreviveu a esse teste é normalmente a formulação do cliente.
5. Deite fora o seu próprio jargão. Quando o nome interno de um produto ou de uma categoria difere do substantivo que os clientes usam, mantenha o substantivo do cliente como semente e registe o nome interno apenas como sinónimo.
6. Elimine duplicados por significado e não por string, e depois passe os sobreviventes pela ferramenta para expansão e volume. Trate um retorno de volume zero como não medido, e não como ausência de procura.
7. Etiquete cada semente com a fonte de onde veio, para que mais tarde se possam confrontar os termos recolhidos em tickets de suporte com as conversões e abandonar as fontes fracas na ronda seguinte.

## O que isto produz

Uma lista de sementes com cerca de 100 a 300 expressões na linguagem dos clientes, cada uma etiquetada com a sua origem, pronta para expansão e agrupamento.

## Onde isto corre mal

- Recolher autocomplete com sessão iniciada, de modo que o seu próprio histórico de pesquisa lhe volta às mãos como se fosse procura de mercado.
- Tratar cada frase de fórum como uma query - as pessoas escrevem em frases e pesquisam em fragmentos, por isso a semente é o sintagma nominal e não o título do post.
- Deixar a ferramenta descartar em silêncio as sementes de baixo volume durante a expansão, o que deita fora exatamente os termos que este trabalho existia para encontrar.

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Da biblioteca de competências da QuQi - https://www.quqi.io/pt/skills/keyword-seeds-from-outside-tools

O que precisa primeiro

• linguagem espontânea dos clientes: tickets de suporte, notas de chamadas comerciais, as suas avaliações e as dos concorrentes
• tópicos de fóruns e de subreddits onde a categoria é discutida por compradores e não por fornecedores
• um browser com sessão terminada definido para o país-alvo, para recolher autocomplete e People Also Ask
• texto de anúncios dos concorrentes, vindo de uma biblioteca de transparência de anúncios ou de uma ferramenta paga

Método

1. 01 Recolha pelo menos 200 expressões literais de fontes onde ninguém foi confrontado com uma pergunta indutora. Os textos de avaliações e os tickets de suporte são os mais fortes; as respostas a inquéritos são as mais fracas, porque a pergunta molda a formulação.
2. 02 Recolha o autocomplete de cada termo central com o alfabeto e as palavras interrogativas acrescentadas, com sessão terminada e no país-alvo, e mantenha a ordem devolvida. A ordem é um ranking aproximado da procura relativa que a coluna de volume não lhe vai dar para a cauda.
3. 03 Expanda o People Also Ask dois níveis a partir dos termos principais. É gerado a partir de um modelo vivo de perguntas relacionadas e não de uma base de dados de clickstream, por isso traz formulações que as ferramentas reportam como zero.
4. 04 Leia o texto dos anúncios dos concorrentes e as páginas de comparação de terceiros à procura da linguagem da fase de decisão. O texto de anúncios já foi testado contra comportamento real de cliques, e a formulação que sobreviveu a esse teste é normalmente a formulação do cliente.
5. 05 Deite fora o seu próprio jargão. Quando o nome interno de um produto ou de uma categoria difere do substantivo que os clientes usam, mantenha o substantivo do cliente como semente e registe o nome interno apenas como sinónimo.
6. 06 Elimine duplicados por significado e não por string, e depois passe os sobreviventes pela ferramenta para expansão e volume. Trate um retorno de volume zero como não medido, e não como ausência de procura.
7. 07 Etiquete cada semente com a fonte de onde veio, para que mais tarde se possam confrontar os termos recolhidos em tickets de suporte com as conversões e abandonar as fontes fracas na ronda seguinte.

O que isto produz

Uma lista de sementes com cerca de 100 a 300 expressões na linguagem dos clientes, cada uma etiquetada com a sua origem, pronta para expansão e agrupamento.

Onde isto corre mal

• Recolher autocomplete com sessão iniciada, de modo que o seu próprio histórico de pesquisa lhe volta às mãos como se fosse procura de mercado.
• Tratar cada frase de fórum como uma query - as pessoas escrevem em frases e pesquisam em fragmentos, por isso a semente é o sintagma nominal e não o título do post.
• Deixar a ferramenta descartar em silêncio as sementes de baixo volume durante a expansão, o que deita fora exatamente os termos que este trabalho existia para encontrar.

Use esta skill na sua própria IA

O ficheiro é markdown simples, com o nome e o gatilho no frontmatter. Quando um assistente consegue carregar skills sozinho, é esse frontmatter que lê para decidir que esta se aplica.

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