Google Trends memberikan wawasan yang sangat berharga tentang cara orang menelusuri topik tertentu.
Mirip dengan pelengkapan otomatis Google, Trends berguna karena mengandalkan data dari pencari nyata. Namun, tidak seperti pelengkapan otomatis, Trends adalah tidak dipersonalisasi atau difilter. Dengan demikian, hasil untuk Trends dan pelengkapan otomatis akan berbeda.
Konten Musiman
Pedagang dapat menggunakan Google Trends untuk memprediksi fluktuasi belanja musiman dengan meninjau aktivitas tahun-tahun sebelumnya.
Misalnya, penelusuran Tren untuk “hadiah” menunjukkan puncak minat AS sebelum Natal, Hari Valentine, Hari Ibu, dan hari Ayah. Selain itu, Tren ditampilkan saat minat naik dan turun, memungkinkan penjual merencanakan promosi musiman.
Minat konsumen AS pada “hadiah” memuncak empat kali sepanjang tahun. Contoh menyoroti puncak dari 6 – 12 Desember 2020.
Membandingkan Kueri
Trends memungkinkan perbandingan global atau lokal dari dua atau lebih kueri penelusuran, yang membantu memprioritaskan kata kunci.
“E-niaga” memiliki lebih banyak kueri penelusuran daripada “e-niaga”.
—
Anda juga bisa membandingkan minat merek pesaing. Hubspot, misalnya, dapat membandingkan dirinya dengan Salesforce, pesaing.
Minat penelusuran untuk “tenaga penjualan” meningkat melewati “hubspot” pada akhir 2017 dan awal 2018.
Melakukan pencarian tanggal di Google dapat memberikan konteks untuk fluktuasi kompetitif.
- Cari di Google untuk nama pesaing.
- Klik “Alat.”
- Pilih jangka waktu lonjakan minat menggunakan “Rentang khusus” di belakang tarik-turun “Kapan saja”.
Adapun peningkatan minat pada “tenaga penjualan” pada akhir 2017 dan awal 2018, pencarian tanggal menunjukkan fitur Salesforce baru selama periode tersebut dan pengumuman kemitraan dengan Google.
Pencarian tanggal menunjukkan fitur Salesforce baru di awal 2018 dan pengumuman di akhir 2017 tentang kemitraan dengan Google.
Topik-topik yang berkaitan
Mengetahui bagaimana Google menafsirkan setiap permintaan pencarian akan membantu menentukan konten halaman untuk peringkat organik. Google Trends sangat membantu. Ini mengidentifikasi apa yang Google anggap relevan untuk setiap kueri yang Anda targetkan dengan menunjukkan:
- Topik-topik yang berkaitan. Kategori dan entitas yang menurut Google relevan dengan kueri.
- Pertanyaan terkait. Digunakan oleh orang-orang yang juga mencari pada kueri target.
Keduanya dapat difilter berdasarkan “Atas” (yaitu, paling populer) dan “Meningkat” (yaitu, peningkatan volume terbesar).
“Topik terkait” dan “Kueri terkait” memberikan gambaran tingkat tinggi tentang pemahaman Google tentang subjek target Anda. Alat tersebut juga dapat mengidentifikasi topik yang sensitif terhadap waktu untuk menangkap peningkatan minat penelusuran. Mengklik setiap topik atau kueri dalam daftar menghasilkan lebih banyak hasil Google Trends. Memilih negara atau negara bagian tertentu menunjukkan topik dan kueri terkait di lokal tersebut.
Misalnya, berikut adalah topik dan kueri terkait untuk “e-niaga”.
“Topik terkait” dan “Kueri terkait” — seperti contoh ini untuk kata kunci “e-niaga” — dapat mengidentifikasi peluang pengoptimalan kata kunci, termasuk topik yang sensitif terhadap waktu.
Data Tren yang Disempurnakan
Beberapa alat pihak ketiga menggunakan data Google Trends. Dua yang melakukannya adalah Glimpse dan KeywordTool.io.
Melihat sekilas adalah ekstensi Chrome freemium yang menambahkan volume pencarian, kata kunci dan pertanyaan terkait, dan saluran media sosial paling relevan (seberapa sering kueri digunakan di setiap platform).
Ekstensi Glimpse mengubah Google Trends menjadi dasbor pemasaran yang dapat ditindaklanjuti, memungkinkan penilaian cepat permintaan pencarian target untuk ide konten tambahan dan prioritas media sosial.
KeywordTool.io menunjukkan pada satu halaman semua tren terkait dan minat penelusuran masing-masing. KeywordTool.io menawarkan filter praktis untuk membatasi hasil kata kunci dan untuk menemukan tren naik yang memuatnya.
Contoh
Jelajahi Google Trends. Ada banyak cara untuk menggunakannya untuk optimasi mesin pencari. Simon Rogers dari Google daftar beberapa contoh berguna dalam menggunakan data untuk mendongeng, seperti menempatkan tren ke dalam konteks atau memisahkannya berdasarkan negara bagian atau kota.
