Tırnaktan Tepeye Arama Analizi: “Goal”lerin de Ötesinde

Kullanıcıların siteniz üzerindeki eylemlerini takip ederek siteniz hakkında pek çok bilgi alabilirsiniz.

Avinash Kaushik, site arama analizlerinin (site search analytics – SSA), kullanıcı niyetlerini (user intent) önceden belirlemek için kullanılabilecek güçlü bir araç olduğunu gösterdi. SSA’nın yanısıra her tür web analizinde (WA), tepeden tırnağa çalışarak yolunuzu bulabilirsiniz. Kurumunuzun hedeflerini baz alarak oluşturulmuş işlenmemiş ve ölçümlenebilir verilerden yola çıkarak hem içeriğinizi hem de tasarımınızı ileriye yönelik ve sürekli olarak optimize edebilirsiniz. Her ne kadar “goal” (hedef) sayısını arttırmaya yönelik analizler son derece kullanışlı olsa da, bu yazımızda tümüyle farklı olan “tırnaktan tepeye” yaklaşımını ele alacağız. Bu yaklaşım motif analizine ve hata analizine dayanmakla birlikte kullanıcılarınızın “niyetlerini” nicel olarak anlamanıza yardımcı olacak ve bugüne kadar kullandığınız “tepeden tırnağa” yaklaşımını tamamlar nitelikte olacaktır.

Kullanıcı davranışları – keşfetmeniz için oradalar

Ana performans göstergelerini (key performance indicators – KPI) ölçümlemektense, tırnaktan tepeye analizde beklenmeyene ulaşmak için elinizdeki veri ile “oynayarak” beklenmeyene ulaşırsınız: İnsanlar sitenizi ararken karşılaştıkları ilgi çekici “modeller” ve müşterileriniz hakkında size her defasında yeni bir şey öğreten “tanıklar”. Örneğin, eğer bir yazıcı üreticisi iseniz, site üzerinde en çok yapılan aramanın yazıcıların kendisine ait ürün bilgilerinden ziyade yazıcı sürücülerine yönelik olduğunu göreceksinizdir. Halihazırdaki müşterilerinizin siteniz üzerinde, potansiyel müşterilerinize kıyasla daha çok arama yaptığını gördüğünüzde, içeriğinizi ve tasarımınızı da ona göre şekillendirmek isteyeceksinizdir.

Müşteri niyetlerini anlamak için, tırnaktan tepeye analiz, tepeden tırnağa analiz kadar aşağıdaki iki sebepten ötürü önemlidir:

1. Analiz daima farklı bakış açılarından faydalanır. Hiçbir bakış açısı tam ve güvenilir değildir; tırnaktan tepeye analiz verinizin sonuçlarını alabileceğiniz bir başka lens olarak gösterilebilir.
2. Tepeden tırnağa analiz, sadece bilinen hedefleri (goal) ölçümlemek demektir. Tepeden tırnağa analiz sitenizde, kurumunuzda, müşterilerinizde ve zamanla değişen dünyada oluşabilecek bilinmeyenleri öngörmek için kullanılmaz. Tırnaktan tepeye analiz olmadan, hedeflere yönelik önemli keşifleri kaçırmış olursunuz.

Bunun yanısıra, aşağıdaki örneklerde tırnaktan tepeye analiz yapmak zorunda olabilirsiniz, zira tepeden tırnağa analiz kullanılamayacak durumda olabilir.

• Sitenin açık ve net hedefleri olmayabilir. Örneğin yönetim, sitenin hedeflerini belirlemekte zorlanıyor olabilir.
• Sitenin hedefleri ölçümlenemiyor olabilir. Kendi web siteniz, kızınızın ilkokulu için hazırladığı web sitesi ya da mahallenizdeki küçük çaplı etkinlikleri içeren bir web sitesinin ana performans göstergelerini (KPI) oluşturmak zor olabilir.
• Ölçümleme yapmak mümkün olmayabilir. Analiz yazılımı, zaman ya da deneyim eksikliğinden ötürü ölçümleme yapamayacak durumda olabilirsiniz.

Tırnaktan tepeye analiz size şu durumda yardımcı olabilir: Motif analizi, kullanıcıların istediği bilgi türlerine ait trendleri görebilmenize yardımcı olur. Hata analizi ise kısa süre içerisinde düzeltmeniz gereken hataları görebilmenizi sağlar.

Arama İsteklerinizi Sorgulamak

Tırnaktan tepeye analiz aslında sandığınızdan çok daha basittir. Aslında tek yapmanız gereken verinizi farklı şekillerde analiz etmeniz ve ilgi çekici motifler ver gözlemlerin belirmesi için beklemeniz yeterlidir. Örneğin, site üzerinde en çok yapılan elli aramayı ele alın. Onları konularına ya da arayanların istedikleri belge türlerine göre gruplayabilir misiniz? Onları diğer herhangi bir şekilde gruplayabilir misiniz?

Bu aslında tamamen gayriresmi bir veridir. Excel’in formüllerini bilmenizi ya da istatistik mezunu olmanızı gerektirmez. Sadece verilere bakın ve eğlenmeye çalışın. Analiz yazılımınızın temel raporlarından başlayabilir ya da saf verinizi Excel’e aktarabileceğiniz bir biçime dönüştürebilirsiniz. Veri ile oynamaya başladıkça, “verinize” bazı genel soruları sorun:

1. En sık aranan özgün arama terimleri nelerdir?
2. Sık aranan terimler kaliteli sonuçlar getiriyor mu?
3. Özgün arama isteği başına link tıklama oranınız nedir?
4. İstek başına en çok tıklanan sonuçlar hangileridir?
5. Hangi sık arama terimleri sıfır sonuç getiriyor?
6. Sık arama terimleri için referans veren sayfalar hangileridir?
7. Hangi rama terimleri popüler belgeleri getiriyor?
8. Genel olarak hangi ilginç verileri gözlüyorsunuz?

Bu sorular neredeyse her site için geçerli olabilecek sorulardır ve bu sorulara vereceğiniz cevaplar, siteniz ya da kullanıcılarınız hakkında daha çok soru sormanıza neden olacaktır. Özellikle arama verilerinizin dibine indikçe bu tip sorularla karşılaşmanız olasıdır. Bu sorulara alacağınız cevaplar, size sonraki adımlarda yardımcı olabilir: Motif analizi ve hata analizi.

Motif (Pattern) Analizi

Aşağıda Michigan Eyalet Üniversitesi’ne ait bir dizi veri görüyorsunuz. Excel’de tutulan bu veri, Ekim ayında bir hafta içerisinde yapılan aramaları içeriyor ve en çok arama yapılandan en aza doğru sıralanmış durumda.

Fig. 1. Michigan Eyalet Üniversitesi Web Sitesi üzerinde Ekim 2006'da yapılan aramalar. Figür: Rich Wiggins.

Veriye şöyle bir baktığımızda, bazı ilginç sorulara ulaşıyoruz:

• “CSE 101″ neden en çok yapılan arama? Diğer hiçbir kurs adı ilk 35′e girebilmiş değil. Kullanıcılar bu kurs ile ilgili ne bilmek istiyorlar?
• “Campus Map” ve “Map” neden en çok arama yapılan kelimeler. “Campus Map” sitenin ana sayfasında belirgin bir şekilde yer alıyor.
• Sitenin gezinti (navigasyon) elementlerinde bir sorun mu var? Site haritası nasıl görüntüleniyor? Belki de bunda hiçbir sorun yoktur, belki de insanlar sadece arama yapmayı seviyorlardır.
• Neden “housing” (konaklama) kelimesi çok fazla aranmış? “Housing” kelimesi yılın diğer zamanlarında da bu kadar çok aranıyor mu? Housing kelimesini Ekim ayında arayanlarla Mayıs ayında arayanlar hangi belgelerle karşılaşıyorlar? İki arama sonucu arasındaki farklar neler?

Bu soruların hiçbirinin ana performans göstergeleri ile alakalı olmadığına ancak her birinin önemli olduğuna dikkat edin. Hepsinden öte, arama yapanların %2.5′i “lon capa” sistemi hakkında arama yapmış (Lon capa bir kurs yönetim sistemidir). Ekim ayındaki bu hafta içerisinde arama yapanların %2.1′i CSE101 hakkında, %1.2′si haritalar hakkında arama yapmış. Bu üç arama (ve onların türevleri) bu hafta içerisindeki tüm aramaların %5′ini oluşturuyor. Eğer Michigan Eyalet Üniversitesi web töneticisi iseniz, arama motorunuzun arama yapan bu kişileri ne kadar desteklediğini iyice analiz etmeli ve bu kişilere sunabilecek içeriğinizin olup olmadığına bakmalısınız.

Bu arama isteklerini kategorilereyek veri motiflerini anlamanıza yardımcı olacaktır ve bunu yapmak için bir kütüphane görevlisine de ihtiyacınız yoktur. Pek çok türdeki kategorilendirme yaklaşımı bu verilere uygulanabilir, bu tamamen sizin tercihinize kalmıştır. Sonuçta yeter ki size açık ve net bir sonuç verebilsin. Aşağıdaki tablo arama isteklerini renk grupları altında kategorilendirmiş ve sonuçları da zamana yaymış durumda. Bunu hazırlamak bir saat kadar zamanınızı alacaktır:

Fig. 2. Michigan Eyalet Üniversitesi Web Sitesi üzerinde yapılan aramalar kategorilerine göre renklendirilmiş ve zamana yayılmış. Figür: Rich Wiggins.

Arama sıklığı üzerinde bir süreliğine çalıştığınızda bir diğer önemli sonuçla karşılacaksınız: Mevsimsellik. Sistemleri yansıtan arama istekleri (sarı renkli), sömestr süresince düşüş göstermiş. Belki de bunun sebebi öğrencilerin bu süre içerisinde o sistemlere alışmış olmalarıdır (bu tabloda sistemler, insanları web’den alıkoyan uygulamalara verilen genel addır). Haritalar (siyah) sömestr başlangıcında daha kullanışlı, kütüphane (turuncu) finaller yaklaştıkça daha popüler iken, futbol (gri) ise Michigan Eyalet Üniversitesi yeni bir iç karartıcı sezona girerken düşüş gösteriyor.

Ya da en azından bu verilerin bize söylediği şey bu. Eninde sonunda bu tip analizler bize nelerin olduğunu söylerler, neden olduklarını değil. Veri motiflerini tesbit ettikten sonra, kabul edilebilir bir tutarlılık ile nelerin olduğunu görebiliriz. Ancak insanlara yaptıkları şeyi neden yaptıklarını sorabildiğimiz kullanıcı testleri gibi niteliksel analizler uygulamadığımız sürece bunlardan emin olamayız.

Kendi arama verinizi önünüze aldığınızda, aşağıdaki soruları sorarak başlayın. İlgi çekici motifler, trendler, ve gözlemciler çabucak belirmeye başlayacaktır:

• Kullanıcıların sık yaptıkları aramalar nelerdir?
• Aramaları nasıl kategorilendirebiliriz (örneğin işlevine, konusuna ya da arama yapan kişi türüne göre)?
• Bu kategoriler bize kullanıcılarımız ve onların ihtiyacı olanlar hakkında bize ne söylüyorlar?
• Zamanlama ve mevsimler kullanıcıların bilgi ihtiyaçlarını nasıl etkiliyor?

Sitenizin arama motiflerini gördüğünüzde, site ziyaretçilerinize sunduğunuz bilgilerden hangilerini iyileştirmeniz gerektiğini hata analizi yaparak görebilirsiniz.

Hata Analizi: Hangi Hatayı Gidermeniz Gerektiğini Öğrenin

Sitenizdeki hangi arama düzgün çalışmıyor? Eğer verinizi analiz edebilr ve önemli hataları bulabilirseniz, o hataları giderebilirsiniz. Başlangıç olarak hiçbir sonuç getirmeyen arama isteklerini ele alın. Ne de olsa arama yapan kişinin en az 1 adet bile olsa bir sonuç görme niyetinde olduğunu söylemek doğru olacaktır. BehaviorTracking.com‘un yayımladığı ve bisiklet ürünleri satan bir firmaya ait olan verilere bir göz atalım.

Fig. 3. Sıfır sonuç veren aramalar.

Yarım saat kadar üzerinde çalıştığım bu verinin ardından bazı ilgi çekici notlara ulaştım.

• “Price” (fiyat) 17 Ocak ve 16 Nisan tarihleri arasında sıfır sonuç getiren arama. İnanılmaz değil mi? Bu site içerisinde ürün fiyatlarının yer almıyor olabileceğine inanmak mümkün değil, ama belki de fiyat bilgileri ürün sayfalarının içerisine gömülmüş durumda. Eğer fiyat bilgisi halihazırda sitede mevcutsa, o zaman belki de siteyi yeniden tasarlamanın ve fiyat bilgilerini daha belirgin yapmanın zamanı gelmiştir.
• Belki de satıcı gözükara çiflere yönelik pazardan haberdar değildir ve iki kişilik dağ bisikletleri satmıyor olabilir. Eğer durum böyleyse, üreticiye telefon açıp bunlardan birkaç tane sipariş etmesinin zamanı gelmiş. Ya da belki de bu bisikletler stokta olabilir ancak satıcı, bu bisikletleri iki kişilik yol bisikleti olarak isimlendirmiş olabilir. Bu durumda bu ürünün adını sitede değiştirmenin vakti gelmiş demektir.
• Her ne kadar bu bir bisiklet ürünleri satıcısının sitesinde görmeyi beklediğiniz bir ürün olmasa bile “sigorta” sık aranan bir arama terimi olarak göze çarpıyor. Belki de bu ürünlere yönelik sigorta yapan bir firma ile anlaşıp bir “referral” programı oluşturmak gerekebilir.
• Pek çok kullanıcı “mountain” (dağ) kelimesini “montain” olarak yanlış yazıyorlar. Aslında yazım hataları site içi arama istek kayıtlarında sürekli kendilerini belli ederler. Belki de satıcı, arama motorundaki yazım denetleme özelliğini etkinleştirmeli ya da yazım denetimi desteği olan bir arama motoruna geçiş yapmalı.

Hatalar farklı konularda farklı biçimler alırlar. Örneğin, Netflix sitesi en çok talep gören aramalara dikkat eder: En çok arananlar ve en çok tıklananlar (bu bilgilere SSA’nın (Site Arama Analizi) kardeşi olan tıklama analizi (clickstream analysis) ile ulaşılır). Elbette, Netflix ardından düşüşte olan film adlarını inceleyebilir: Bu filmler genellikle müşterilerin daha az aramaya başlaması ile saptanır. Ardından bunun sebeplerini inceleyebilirler: Stok mu yetersiz, bu filmlerin dahil edildiği film türleri mi yanlış yoksa başka bir şey mi?

Hata analizi sitenizde yanlış giden şeyleri görebilmenizi ve bunun sonucunda da site arama analizinin bir hata ayıklama aracı olarak kullanıldığındaki değerini görebilmenizi sağlar. Örneğin, diyelim, analiz verinize dayanarak, kullanıcı arama isteklerinin %8′inin yazım hatası içerdiğini farkettiniz. Eğer kullanıcılarınızın yarısının arama yaptığını görmüşseniz, bu numaralar önemli bir sonuca ulaşmanızı sağlayacaktır. Bir yazım denetimi özelliği ekleyerek site genelindeki kullanıcı deneyimini %4 oranında iyileştirebilirsiniz: [8% (yazım hatası içeren aramaların tüm aramalara oranı) x 50% (arama yapan ziyaretçilerin oranı) = %4].

Yüzde dört belki de kullağa çok büyük bir oran gibi gelmeyebilir ancak bu oranı kesinlikle iyileştirebiliriz. Ancak sırf bu oran bile kurumunuzda son sözü söyleyen kişileri etkilemeye bile yeterli olabilir (bu kişiler belki de oldukça ucuza malolabilecek yazım denetimi özelliğini eklemenin yerine, çok daha pahalı ve muhtemelen bunun kadar etkili olmayabilecek yeniden tasarımı düşünüyor olabilirler). Ayrıca, %4 orada, %3 burada iyileştirme yaparsanız, damlaya damlaya göl olur misali bu numaralar bir süre sonra önemli bir oranı temsil etmeye başlayacaklardır.

Orta Yolu Bulun

Tırnaktan tepeye analizin iki temel türünü tartıştık. Her bir türden alacağınız verim hangi veriden başladığınıza göre değişecektir. Ve bu da elbette verinin arama kaydındaki metin dosyasından mı, arama motoru ya da analiz aracı raporundan mı yoksa son derece esnek olan ve ad-hoc isteklerini ve özel raporlamayı destekleyen bir veritabanından geliyor olabilir. Sonuç her ne olursa olsun, tüm bu Excel tabanlı örnekleri kullanışlı bulacağınızı düşünüyorum. Bu tip veriler hem birer teknoloji harikası değillerdir, elde etmesi ucuzdur, ve çok daha önemlisi, en beğendiğiniz analiz aracının gösteremediği verileri bile görebilmenizi sağlar.

Aslında, analiz uygulamanızın verdiği standart raporlarda temkinli olun. Bu raporlar elbette değerlidir, ancak bazen bu raporlar bazen yanlış birer güvenlik mesajı veriyor olabilir – sanki sizin ihtiyaçlarınızı karşılamak için oluşturulmuşlarcasına. Hiçbir şey gerçekten daha uzak olamaz. Tepeden tırnağa, hedefe yönelik analizler sizin ana performans göstergeleriniz merkezinde olmalıdır ve kurumunuzun hedefleri diğer herkesin hedefleri ile aynı değildir. Benzer şekilde, arama veriniz, kullanıcılarınız, içeriğiniz ve eylemlerinizin hepsinin tümden ve ayrı ayrı yansıttıkları, sitenizin konseptine özgüdür. Tepeden tırnağa ve tırnaktan tepeye analizin size farklı şekillerde faydası dokunacaktır ve eğer orta yolda olmak sizi memnun ediyorsa, müşterilerinizin niyetlerini anlamak açısından eşi benzeri olmayan bir deneyime ulaşmış olacaksınız.

Site Arama Analizleri Hakkında Daha Fazla Bilgi Alın

Hurol Inan’ın Arama Analizleri: Web Site Arama Motorlarını Analiz ve Optimize Etme Rehberi (BookSurge, 2006) kitabı mükemmel bir site arama analizi (SSA) kaynağıdır. Bu makalenin orjinalinin yazarı ile Marko Hurst‘e ait olan ve Rosenfeld Media’dan önümüzdeki aylarda çıkacak olan Arama Analizleri: Müşterilerinizle Diyaloglar kitabına ait olan web sitesinde de pek çok kullanışlı SSA linklerini ve kaynaklarını bulabilirsiniz.

En iyi Site Arama Analizi uzmanların pek çoğu bilgilerini ve deneyimlerini kendi blogları üzerinden herhangi bir karşılık beklemeden paylaşmaktadırlar. Avi Rappoport, Gary Angel, Rich Wiggins ve Lee Romero‘ya ait bu sitelerin hepsi yer imlerinize eklemeye değer siteler. SSA ile alakalı araştırmalar için Yahoo!’dan Ricardo Baeza-Yates, Queensland Teknoloji Üniversitesi’nden Amanda Spink, CMS Watch’dan Phil Kemelor ve Pennsylvania Eyalet Üniversitesi’nden Jim Jansen‘in yazıları da incelenebilir.

İllüstrasyon Kevin Cornell

Kaynak: A List Apart

Etiketler: Analiz, Arama, Google Analytics, KPI, Site İçi Arama, SSA, Web Analytics