A pesquisa local é a coisa mais difícil de rastrear com precisão, e o motivo é que o conjunto de resultados muda em uma granularidade mais fina do que a maioria dos sistemas de rastreamento consegue expressar. Dois usuários em lados opostos da mesma cidade veem map packs diferentes. Uma consulta em um bairro classifica uma empresa que não aparece a três milhas de distância. E a ferramenta de rastreamento reporta um número, que está errado para quase todo mundo.
Se você está construindo software de SEO local, a precisão do seu produto é limitada pela precisão com que você consegue especificar onde uma busca aconteceu. Aqui está o que isso realmente envolve.
Localização não é um único parâmetro
A primeira coisa a esclarecer é que existem dois mecanismos diferentes para informar a um mecanismo de busca onde você está, e eles não produzem os mesmos resultados.
De onde a requisição vem, ou seja, o endereço IP e sua geolocalização. Este é o sinal ambiente, e é como a localização de um usuário real aparece para o mecanismo.
Onde você diz que está, ou seja, um parâmetro de localização explícito que uma interface de busca ou API aceita. Isso é uma preferência declarada, e não uma inferência.
Usuários reais produzem ambos, de forma consistente, porque estão realmente no lugar. Sistemas de rastreamento frequentemente produzem apenas o segundo, a partir de um IP em um datacenter em outro lugar, e os resultados refletem essa incompatibilidade: você obtém algo mais próximo da área solicitada do que uma média nacional, mas não o que um residente vê, e a diferença se concentra exatamente nos resultados de local pack que você estava tentando medir.
O rastreamento local preciso precisa que os dois concordem, e é por isso que a camada de coleta e o parâmetro de localização não são escolhas independentes. O argumento subjacente está em resultados de busca do Google localizados.
A escada de granularidade
Os resultados locais respondem à localização em vários níveis, e seu rastreamento deve ser explícito sobre qual nível está afirmando usar.
País é suficiente para palavras-chave nacionais e inútil para intenção local.
Região ou estado importa para categorias regulamentadas e redes regionais, e é frequentemente até onde as ferramentas de rastreamento chegam.
Cidade é o nível em que a maioria dos produtos de SEO local opera, e é adequado para muitas consultas, mas não para aquelas que mais importam aos clientes, já que uma cidade não é um único lugar para classificação baseada em proximidade.
CEP ou distrito é onde o rastreamento de local pack começa a ser genuinamente representativo, porque se aproxima de uma vizinhança em vez de uma área metropolitana.
Coordenadas são o nível mais fino, e importam para empresas com múltiplas localizações comparando desempenho entre filiais a poucas milhas de distância, onde um número no nível de cidade tira a média de todo o sinal que você está vendendo.
A orientação prática para um produto: deixe os clientes especificarem na granularidade em que seus negócios operam, e seja explícito em sua interface sobre o que você mediu. Uma classificação reportada como “Nova York” sem qualificação é um número que não pode ser reproduzido, e a reprodutibilidade é o que torna um relatório defensável quando um cliente o contesta. O argumento geral para uma segmentação mais fina está em quando a segmentação no nível de cidade importa.
A proximidade muda o que a classificação significa
Os resultados de local pack são fortemente influenciados pela distância entre quem busca e a empresa, o que tem duas consequências que a maioria dos produtos de rastreamento trata mal.
Primeiro, uma única posição para uma palavra-chave local é quase sem sentido sem uma localização anexada. A mesma empresa pode estar em primeiro lugar no pack perto de suas instalações e ausente dois bairros adiante, e ambos são verdadeiros. Produtos que reportam um número por palavra-chave estão reportando uma coincidência de onde quer que seu rastreamento tenha sido executado.
Segundo, a visualização útil é uma grade em vez de um número: amostre a mesma consulta a partir de uma malha de pontos em toda a área de atendimento e você obtém um mapa de cobertura mostrando onde a empresa realmente aparece. Isso é um produto consideravelmente melhor do que uma única classificação, e só é possível construí-lo se sua camada de coleta suportar localização de granularidade fina.
A implicação de custo é real, já que uma grade multiplica o volume de verificações pelo número de pontos, o que faz do custo por verificação o número que governa quão densa uma grade você pode oferecer. Essa aritmética está em planejando volume de requisições e concorrência.
O dispositivo importa mais aqui do que em qualquer outro lugar
A pesquisa local tende fortemente para o móvel, porque as consultas são frequentemente feitas em movimento, e os resultados locais em dispositivos móveis diferem dos de desktop no layout, na proeminência do map pack e, às vezes, na composição.
Especificamente para o rastreamento de SEO local, o móvel deve ser o padrão em vez de uma opção, e se você rastrear ambos, deve apresentá-los separadamente em vez de misturá-los em uma única figura. Misturar produz um número que não descreve nenhuma das duas experiências.
Ajuste a declaração de dispositivo com tudo o mais enquanto estiver nisso: um user agent móvel com uma requisição em formato de desktop é uma contradição, e os sinais devem concordar, conforme configurando os cabeçalhos corretos e combinando geo, timezone e locale.
Verificando se sua segmentação geográfica é real
Esta é a parte que vale a pena construir em seu próprio conjunto de testes, porque falhas de segmentação geográfica são silenciosas.
Verifique se a localização de saída corresponde à requisição. Necessário, mas não suficiente, já que bancos de dados de geolocalização e o próprio julgamento de um alvo podem discordar.
Verifique se os resultados se comportam localmente. Faça uma consulta com intenção local inequívoca e confirme que as empresas retornadas estão realmente naquela área. Este é o teste real, e ele detecta o caso em que um endereço geolocaliza corretamente, mas o mecanismo colocou você em outro lugar.
Verifique em toda a granularidade que você vende. Se você oferece segmentação por CEP, verifique se dois CEPs adjacentes retornam local packs diferentes onde deveriam. Se retornarem resultados idênticos em todos os lugares, sua segmentação fina não está fazendo nada, e seu produto está silenciosamente vendendo precisão que não tem.
Fique atento ao fallback silencioso. Quando uma localização muito restrita não tem cobertura naquele momento, um sistema pode recorrer a uma área mais ampla e ainda retornar um resultado. Esse geralmente é o comportamento correto para disponibilidade e o comportamento errado para um produto sensível a geolocalização, porque uma resposta plausível para o lugar errado é pior do que um erro. Saiba qual comportamento você está obtendo e evidencie isso em seus dados.
Faça amostragem ao longo das horas, já que a disponibilidade em uma área pequena específica varia ao longo do dia, conforme disponibilidade por país.
Construir ou comprar a camada de geo
A questão da coleta é a mesma de outras partes desta categoria. Executá-la você mesmo significa saídas residenciais com segmentação por país e cidade e a manutenção que vem com o parsing e o ritmo das requisições. Comprá-la significa uma SERP API que aceita localização como parâmetro e retorna resultados já parseados, de modo que seu esforço de engenharia vá para a visualização em grade e para a análise, e não para a busca.
De qualquer forma, o teto de precisão é definido por quão precisamente a localização pode ser especificada e quão fielmente a requisição representa uma pessoa naquele lugar. Essa é a parte a ser avaliada com mais rigor na hora de escolher, e a forma de avaliá-la é a lista de verificação acima, aplicada às suas próprias áreas de atendimento, e não ao exemplo de um fornecedor.
Conclusão
A precisão do rastreamento local é limitada pela precisão da localização, e a maioria dos produtos a perde no mesmo lugar: declarar uma localização enquanto a requisição vem de outro lugar, de modo que os sinais ambiente e declarado discordam. Seja explícito sobre a granularidade em que você mede, de país até coordenadas, e deixe os clientes escolherem o nível em que seus negócios realmente operam. Trate uma única classificação para uma palavra-chave local como incompleta sem uma localização, e considere uma grade em vez disso, orçando para a multiplicação de verificações que ela implica. Use o móvel como padrão para consultas locais e nunca misture dispositivos em uma única figura. Depois, verifique continuamente, não apenas que a saída está onde você pediu, mas que os resultados são genuinamente locais, que localizações de granularidade fina adjacentes diferem onde deveriam, e que um fallback silencioso não está preenchendo respostas plausíveis para o lugar errado.
A camada de localização é uma SERP API se você quiser resultados parseados com a geografia já tratada, ou proxies residenciais com segmentação por país e cidade se você mesmo construir a coleta, cobrados por GB para que a densidade da grade permaneça uma decisão de produto.