Search Query Performance: cómo encontrar dónde estás perdiendo ventas en Amazon
Cómo leer el funnel de búsqueda para descubrir si tu problema está en visibilidad, clics, consideración o conversión
Cuando las ventas de un producto caen en Amazon, es fácil llegar demasiado rápido a conclusiones.
“Necesitamos invertir más en publicidad.”
“Hay que cambiar las imágenes.”
“El precio está demasiado alto.”
“Perdimos posicionamiento.”
Todas podrían ser ciertas.
Pero antes de modificar la estrategia hay una pregunta mucho más importante:
¿En qué parte del proceso estamos perdiendo al consumidor?
Para marcas con acceso a Brand Analytics, Search Query Performance (SQP) puede ayudar a responder esa pregunta.
Su verdadero valor no está únicamente en mostrar qué términos utilizan los consumidores. Está en permitir analizar cómo participa una marca o un ASIN a lo largo de diferentes etapas del funnel de búsqueda.
En otras palabras, ayuda a dejar de preguntar solamente:
“¿Cuánto estamos vendiendo?”
Y empezar a preguntar:
“¿Dónde estamos perdiendo participación?”
No empieces por las ventas. Empieza por el funnel
Una forma útil de interpretar Search Query Performance es observar la progresión:
Impressions → Clicks → Cart Adds → Purchases
Cada etapa representa un comportamiento diferente.
Primero el consumidor ve productos.
Después decide cuáles explorar.
Posteriormente algunos llegan al carrito.
Finalmente ocurre la compra.
El punto importante es que perder participación en cada etapa puede indicar problemas completamente diferentes.
Por eso, dos ASINs con exactamente las mismas ventas pueden necesitar estrategias opuestas.
1. Impressions: ¿estás participando en la búsqueda?
La primera pregunta es relativamente sencilla:
¿Nuestros productos están apareciendo frente al consumidor para esta query?
Si nuestra participación en impresiones es reducida, todavía tenemos un problema de exposición.
Esto puede llevarnos a investigar aspectos como:
- Relevancia del producto.
- Posicionamiento orgánico.
- Cobertura publicitaria.
- Presupuesto.
- Puja.
- Competitividad dentro de la búsqueda.
Pero aquí aparece una distinción importante.
Tener pocas impresiones no necesariamente significa que el producto tenga un problema.
Puede existir una oportunidad.
Supongamos que nuestra participación en impresiones es relativamente baja, pero cuando aparecemos obtenemos una participación de clics considerablemente mejor.
Eso nos dice algo interesante:
Cuando conseguimos exposición, el producto parece atraer al consumidor.
Quizá el siguiente paso no sea modificar el listing.
Quizá sea encontrar la manera de aumentar nuestra presencia para esa query.
2. Clicks: aparecer no significa ganar
Ahora imaginemos el escenario contrario.
Tenemos una participación importante en impresiones.
Nuestro producto está apareciendo.
Pero nuestra participación en clics es considerablemente menor.
Aquí la pregunta cambia:
¿Por qué el consumidor nos ve pero elige otro resultado?
Este patrón puede justificar una investigación sobre elementos como:
- Imagen principal.
- Precio.
- Rating.
- Número de reseñas.
- Promociones.
- Título.
- Entrega.
- Propuesta de valor frente a los competidores.
En otras palabras:
El problema podría no ser conseguir visibilidad, sino convertir esa visibilidad en interés.
Y aumentar todavía más las impresiones sin resolverlo puede significar simplemente mostrar más veces una oferta que el consumidor continúa ignorando.
3. Cart Adds: ¿el producto sigue siendo competitivo después del clic?
Conseguir el clic es solamente una parte del proceso.
Después de entrar al listing, el consumidor comienza a evaluar con mayor profundidad.
Revisa imágenes.
Lee beneficios.
Compara especificaciones.
Observa reseñas.
Evalúa precio.
Quizá revisa otras opciones.
Cuando existe una caída significativa entre la participación de clics y la de productos agregados al carrito, tenemos otra señal que investigar.
El producto consiguió generar interés inicial.
Pero algo durante la consideración está debilitando la intención de compra.
Aquí podemos revisar:
- Calidad y claridad de las imágenes secundarias.
- Contenido A+.
- Información incompleta.
- Diferencias de precio.
- Características frente a competidores.
- Percepción de valor.
- Reviews y preguntas frecuentes.
El consumidor entró.
Pero todavía no está convencido.
4. Purchases: llegar al carrito tampoco garantiza la venta
Finalmente tenemos la compra.
Si conseguimos una buena participación en clics y cart adds, pero nuestra participación en compras pierde fuerza, necesitamos analizar qué puede estar ocurriendo en la última parte del proceso.
Aquí pueden intervenir factores adicionales como:
- Precio final.
- Disponibilidad.
- Promociones.
- Condiciones de entrega.
- Competidores evaluados posteriormente.
- Variaciones.
- Experiencia general de compra.
De nuevo, Search Query Performance no necesariamente nos dará la causa.
Pero sí puede mostrarnos dónde empezar a buscarla.
Y esa diferencia es fundamental.
El error de interpretar una sola métrica
Supongamos que observamos una query con un Impression Share bajo.
La conclusión rápida podría ser:
“Necesitamos más visibilidad.”
Pero ahora imaginemos que también encontramos:
- Impression Share bajo.
- Click Share todavía más bajo.
- Purchase Share prácticamente inexistente.
¿Realmente queremos aumentar la exposición inmediatamente?
Probablemente primero deberíamos entender por qué el producto tiene tan poca capacidad de avanzar dentro del funnel.
Ahora pensemos en otro escenario:
- Impression Share bajo.
- Click Share relativamente alto.
- Purchase Share alto.
Aquí la lectura cambia por completo.
El producto parece funcionar cuando logra aparecer.
El problema podría estar precisamente en que todavía aparece demasiado poco.
Misma métrica inicial.
Dos estrategias completamente diferentes.
Busca dónde cambia la relación
Uno de los análisis más útiles consiste en observar cómo cambia nuestra participación entre etapas.
Por ejemplo:
| Patrón | Qué podría indicarnos |
|---|---|
| Impression Share bajo / Click Share fuerte | Posible oportunidad de aumentar exposición |
| Impression Share alto / Click Share bajo | Investigar capacidad para ganar el clic |
| Click Share alto / Cart Add Share bajo | Investigar propuesta de valor y consideración |
| Cart Add Share alto / Purchase Share bajo | Investigar fricción al cierre |
| Shares fuertes durante todo el funnel | Query potencialmente estratégica para defender |
La palabra importante aquí es “podría”.
SQP ayuda a localizar una posible fuga.
No reemplaza el diagnóstico.
No todas las queries merecen el mismo esfuerzo
Otro error sería analizar todas las búsquedas exactamente igual.
Una query puede presentar una oportunidad enorme y otra ser prácticamente irrelevante para nuestra estrategia.
Antes de tomar decisiones debemos considerar también:
- Volumen de la búsqueda.
- Relevancia para el producto.
- Intención del consumidor.
- Competencia.
- Rentabilidad.
- Importancia estratégica para la marca.
Conseguir mayor participación en una búsqueda poco relevante puede generar tráfico sin generar negocio.
Por eso, más share no siempre significa mejores resultados.
Search Query Performance y Amazon Ads deberían analizarse juntos
Aquí es donde el análisis se vuelve especialmente interesante.
Search Query Performance nos permite observar el comportamiento alrededor de determinadas consultas.
Amazon Ads nos permite analizar qué estamos haciendo para capturarlas mediante publicidad.
Cruzar ambas perspectivas puede revelar situaciones como:
Alta inversión publicitaria + buen Impression Share + bajo Click Share
Quizá aumentar pujas no sea la prioridad.
Buen Purchase Share + bajo Impression Share
Quizá exista espacio para ganar exposición mediante SEO o publicidad.
Muchos clics publicitarios + poca participación en compras
Quizá estamos pagando por tráfico para una intención donde nuestro producto todavía no es suficientemente competitivo.
La publicidad deja entonces de evaluarse únicamente con ACOS o ROAS.
Empieza a formar parte de una estrategia de participación dentro del funnel.
También conecta con la canibalización entre ASINs
En el artículo anterior hablamos de cómo varios productos de una misma marca pueden competir por las mismas keywords.
Search Query Performance añade otra capa al análisis.
No basta con saber que varios ASINs participan en una búsqueda.
Queremos entender:
¿Cuál de ellos tiene mayor capacidad para avanzar al consumidor dentro del funnel?
Quizá un ASIN consigue más visibilidad.
Otro genera mejor respuesta.
Y un tercero termina capturando más compras.
Eso puede ayudarnos a decidir qué producto queremos priorizar para esa intención y cómo distribuir nuestros esfuerzos de SEO y publicidad.
Convierte SQP en un sistema de diagnóstico
En lugar de entrar al reporte únicamente para consultar números, podemos utilizar una secuencia de preguntas:
1. ¿La query es estratégicamente relevante?
Si no lo es, probablemente no merece demasiados recursos.
2. ¿Tenemos suficiente exposición?
Revisamos nuestra participación en impresiones.
3. Cuando aparecemos, ¿conseguimos el clic?
Comparamos la evolución hacia clicks.
4. Cuando conseguimos el clic, ¿avanza la intención de compra?
Observamos cart adds.
5. ¿Esa intención termina convirtiéndose en compras?
Analizamos la última etapa.
6. ¿Qué variable externa podría explicar la fuga?
Entonces revisamos Ads, precio, contenido, reviews, competencia, inventario y demás factores relevantes.
Ahora sí tenemos una hipótesis.
Y solamente entonces deberíamos decidir qué optimizar.
Search Query Performance no te dice qué hacer
Y quizá esa sea precisamente una de sus mayores virtudes.
No es un reporte que diga:
“Cambia tu imagen principal.”
O:
“Aumenta tu puja 20%.”
Nos obliga a interpretar el comportamiento del consumidor.
Su función es ayudarnos a detectar dónde existe una oportunidad o una posible fuga.
Después necesitamos utilizar otras fuentes de información para encontrar la causa.
Por eso, probablemente la peor manera de utilizar SQP sea convertirlo en otro dashboard lleno de métricas.
La mejor es utilizarlo para formular mejores preguntas.
Conclusión
Cuando un producto no está creciendo, la solución no siempre es conseguir más tráfico.
Puede necesitar más visibilidad.
Puede necesitar ganar más clics.
Puede necesitar convencer mejor al consumidor.
O puede estar perdiendo la venta en la última parte del proceso.
Search Query Performance ayuda a separar esos escenarios.
Y eso permite pasar de una optimización reactiva a una estrategia basada en diagnóstico.
Porque antes de preguntarte qué deberías cambiar en Amazon, conviene responder algo mucho más importante:
¿Dónde estás perdiendo al consumidor?
En Stratia Digital
En Stratia Digital utilizamos los datos para entender el comportamiento detrás de los resultados, no solamente para reportar métricas.
Analizamos búsqueda, contenido, publicidad, conversión y catálogo como partes de un mismo proceso para identificar dónde existen oportunidades reales de crecimiento y qué acciones tienen sentido para cada producto.
Porque tener más información no necesariamente significa tomar mejores decisiones.
La diferencia está en saber qué pregunta hacerle a los datos.