Sobota, 20 července, 2024

Google Trends ako nástroj pre Competitive Intelligence

Sdílet

Úvod

Competitive Intelligence je rozhodujúcim aspektom podnikateľskej stratégie, pretože umožňuje organizáciám pochopiť trh, predvídať zmeny v správaní spotrebiteľov a prispôsobiť sa zmenám v konkurenčnom prostredí. Google Trends je voľne dostupný online nástroj, ktorý poskytuje cenné informácie o populárnych vyhľadávacích dotazoch a trendoch v čase. Cieľom tejto správy je analyzovať potenciál Google Trends ako nástroja pre Competitive intelligence, preskúmať jeho ponuku, obmedzenia a osvedčené postupy používania.

Táto správa poskytne analýzu služby Google Trends ako nástroja Competitive Intelligence, pričom sa bude zaoberať jej vlastnosťami a funkciami, prípadmi použitia, typológiou informácií, metodikou analýzy a obmedzeniami. Poskytne tiež odporúčania na efektívne využívanie Google Trends v aplikáciách Competitive Intelligence a navrhne doplnkové nástroje a zdroje.

Služba Google Trends, ktorá bola spustená v roku 2006.  Je to  výkonný nástroj, ktorý umožňuje používateľom vizualizovať a skúmať údaje o vyhľadávaní zadaním kľúčových slov, fráz alebo tém. Používatelia môžu spresniť výsledky vyhľadávania podľa geografického regiónu, časového rámca a kategórie, ako aj porovnať viacero vyhľadávaných výrazov s cieľom určiť relatívny záujem o vyhľadávané pojmy. Vysoká úroveň vyhľadávania a prispôsobenia robí z Google Trends sľubný zdroj pre aplikácie Competitive Intelligence. (2)

Možnosť vyhľadávania a jednoduchosť používania

Google Trends ponúka používateľsky prívetivé rozhranie, ktoré umožňuje používateľom rýchlo vyhľadávať konkrétne informácie zadaním kľúčových slov alebo fráz. Funkcia automatického dopĺňania platformy navrhuje obľúbené hľadané výrazy počas zadávania používateľmi, čo uľahčuje efektívne a presné vyhľadávanie. Používatelia majú navyše prístup k trendovým údajom vyhľadávania prostredníctvom sekcií „Trendy vo vyhľadávaní“ a „Rok vo vyhľadávaní“, ktoré poskytujú prehľad o súčasných a minulých populárnych vyhľadávacích dotazoch. (1,2)

Filtre a možnosti prispôsobenia

Na zlepšenie vyhľadávania umožňuje služba Google Trends používateľom spresniť výsledky vyhľadávania pomocou rôznych filtrov a možností prispôsobenia. Používatelia môžu upraviť časový rámec, od poslednej hodiny až po všetky dostupné údaje bez časového obmedzenia, a vybrať konkrétny geografický región alebo globálne údaje. Výsledky vyhľadávania je možné filtrovať aj podľa kategórií, ako napríklad obchod, zábava alebo technológie, čo používateľom umožňuje zamerať sa na oblasti ich záujmu. (2)

Porovnávanie vyhľadávacích výrazov

Jednou z najvýkonnejších funkcií služby Google Trends je možnosť porovnať viacero vyhľadávacích výrazov alebo tém. Pridaním až piatich výrazov na porovnanie môžu používatelia vizualizovať relatívny záujem o vyhľadávanie v priebehu času a identifikovať vzory a trendy. Táto funkcia je obzvlášť cenná pre Competitive Intelligence, pretože umožňuje používateľom posúdiť popularitu rôznych značiek, produktov alebo segmentov trhu. (2)

Exportovanie a zdieľanie údajov

Služba Google Trends poskytuje možnosť exportovať údaje o vyhľadávaní vo formáte CSV, čo používateľom umožňuje sťahovať údaje a manipulovať s nimi v externých nástrojoch, ako je napríklad Excel, alebo ich importovať do softvéru na analýzu podnikových informácií. Okrem toho môžu používatelia zdieľať výsledky vyhľadávania prostredníctvom jedinečnej adresy URL alebo vložením interaktívnych grafov na webové stránky alebo platformy sociálnych médií, čo uľahčuje spoluprácu a šírenie údajov. (2)

Popis indexu

Typológia dát

Údaje Google Trends sa skladajú predovšetkým z údajov o vyhľadávacích dotazoch, ktoré sú agregované a anonymizované. Údaje predstavujú relatívny záujem o vyhľadávanie konkrétnych kľúčových slov alebo tém za vybrané časové obdobie, geografickú oblasť a kategóriu. Typológiu údajov možno rozdeliť do nasledujúcich kategórií (3)

a) relatívny záujem o vyhľadávanie: Primárne údaje poskytované službou Google Trends predstavujú záujem o vyhľadávanie konkrétnych kľúčových slov alebo tém v pomere k celkovému objemu vyhľadávania vo všetkých dotazoch. (3)

Čísla predstavujú záujem o vyhľadávanie vzhľadom na najvyšší bod na grafe pre danú oblasť a čas. Hodnota 100 predstavuje najvyššiu popularitu pre daný výraz. Hodnota 50 znamená, že výraz je o polovicu menej populárny. Hodnota 0 znamená, že pre tento výraz nebol k dispozícii dostatok údajov. (3)

b) geografické rozloženie: Dáta Google Trends obsahujú geografické rozdelenie záujmu o vyhľadávanie podľa regiónu, ktoré môže poskytnúť prehľad o regionálnych preferenciách a trendoch. (3)

c) časové rozdelenie: Údaje možno analyzovať v rôznych časových rámcoch (napr. hodinovom, dennom, týždennom, mesačnom alebo ročnom), čo používateľom umožňuje identifikovať trendy a vzory v čase. (3)


d) kategórie: Google Trends umožňuje používateľom filtrovať údaje o vyhľadávaní podľa konkrétnych kategórií (napr. umenie a zábava, obchod a priemysel, technológie atď.), čo poskytuje cielenejší pohľad na konkrétne odvetvia alebo oblasti záujmu. (3)

Dostupnosť a licencovanie

Dáta z Google Trends sú verejne dostupné a možno k nim získať prístup prostredníctvom webovej stránky Google Trends (https://trends.google.com). Používatelia môžu vyhľadávať konkrétne kľúčové slová alebo témy, vybrať príslušné časové obdobia, geografické regióny a kategórie a stiahnuť údaje vo formáte CSV na ďalšiu analýzu. (3)

Údaje poskytované službou Google Trends podliehajú podmienkam služby Google, ktoré vo všeobecnosti umožňujú používanie údajov na osobné, nekomerčné účely. Používateľom sa však odporúča, aby si preštudovali konkrétne podmienky spojené s údajmi Google Trends, aby sa uistili, že dodržiavajú všetky platné obmedzenia alebo požiadavky. (3)

Proces Indexovania

Proces indexovania údajov Google Trends zahŕňa niekoľko krokov, aby sa zabezpečilo, že dáta budú agregované, anonymizované a normalizované tak, aby boli vhodné na analýzu a porovnanie. V nasledujúcich odsekoch sú podrobnejšie opísané kľúčové fázy tohto procesu. (4,5)

Agregácia údajov

Prvým krokom v procese indexovania je agregácia údajov, pri ktorej sa zhromažďujú a kombinujú údaje o vyhľadávacích požiadavkách od miliónov používateľov služby Google. Aregované údaje tvoria základ pre analýzu Google Trends a sú nevyhnutné na poskytnutie komplexného pohľadu na správanie pri vyhľadávaní v širokom spektre používateľov, lokalít a časových rámcov. (4,5)

Anonymizácia údajov

Na ochranu súkromia používateľov sú údaje Google Trends anonymizované, čo znamená, že zo súboru dát sú odstránené všetky informácie umožňujúce identifikáciu osôb.. Tento proces zabezpečuje, že agregované údaje o vyhľadávaní nie je možné prepojiť s jednotlivými používateľmi, čím sa zachováva súkromie používateľov a zároveň sa umožňuje analýza trendov a vzorcov správania pri vyhľadávaní. (4,5)

Normalizácia údajov

Na uľahčenie zmysluplného porovnávania rôznych kľúčových slov, časových období a geografických regiónov prechádzajú údaje Google Trends procesom normalizácie. Počas tohto kroku sa záujem o vyhľadávanie konkrétneho kľúčového slova alebo témy vydelí celkovým objemom vyhľadávania vo všetkých dotazoch pre daný časový rámec a lokalitu. Výsledné hodnoty sa potom škálujú v rozsahu od 0 do 100, pričom 100 predstavuje najvyšší záujem o vyhľadávanie kľúčového slova alebo témy počas zvoleného obdobia. (4,5)

Use cases for Competitive Intelligence

Analýza trhu

Službu Google Trends možno využiť na identifikáciu vznikajúcich trhových trendov a predvídanie zmien v správaní spotrebiteľov. Analýzou záujmu o vyhľadávanie konkrétnych kľúčových slov alebo tém v priebehu času môžu podniky odhaliť vzory, ktoré naznačujú rastúci alebo klesajúci záujem, a informovať tak o strategických rozhodnutiach týkajúcich sa vstupu na trh, vývoja produktov a marketingového úsilia (6).

Napríklad spoločnosť v automobilovom priemysle by mohla využívať službu Google Trends na monitorovanie záujmu o vyhľadávanie elektrických vozidiel, autonómneho riadenia a alternatívnych zdrojov paliva. Tieto informácie môžu spoločnosti pomôcť identifikovať nové trendy, investovať do príslušných technológií a vyvíjať produkty, ktoré sú v súlade s dopytom spotrebiteľov (7,8).

Monitorovanie konkurencie

Porovnanie trendov vyhľadávania viacerých značiek alebo produktov umožňuje používateľom posúdiť relatívnu popularitu a podiel na trhu. Tieto informácie môžu podnikom pomôcť identifikovať oblasti príležitostí alebo hrozieb, čo im umožní aktívne reagovať na zmeny v konkurenčnom prostredí (9). Okrem toho môže monitorovanie trendov vyhľadávania konkurencie odhaliť uvedenie nových produktov na trh, marketingové kampane alebo iné strategické iniciatívy, ktoré si môžu vyžadovať ďalšie skúmanie.

Napríklad spoločnosť vyrábajúca nápoje by mohla porovnať záujem o vyhľadávanie svojich výrobkov s vyhľadávaním svojich konkurentov, sledovať vplyv marketingových kampaní a identifikovať príležitosti na rast. Okrem toho by spoločnosť mohla sledovať trendy vyhľadávania týkajúce sa konkurenčných výrobkov, čím by odhalila potenciálne uvedenie nových výrobkov na trh alebo zmeny v marketingovej stratégii (10).

Vývoj produkt

Analýza trendov vo vyhľadávaní môže poskytnúť informácie o potrebách, preferenciách a slabých miestach spotrebiteľov, ktoré sú podkladom pre vývoj nových produktov alebo vylepšenie existujúcich ponúk. Identifikovaním medzier na trhu alebo nových trendov môžu podniky vytvárať inovatívne riešenia, ktoré spĺňajú vyvíjajúce sa požiadavky spotrebiteľov a udržiavajú si náskok pred konkurenciou (11).

Softvérová spoločnosť by napríklad mohla analyzovať trendy vyhľadávania súvisiace s konkrétnymi funkciami softvéru, obavami používateľov alebo novými technológiami. Tieto informácie môžu spoločnosti pomôcť identifikovať neuspokojené potreby, stanoviť priority pri vývoji produktov a vytvoriť riešenia, ktoré riešia problémy používateľov a využívajú nové trendy.

Marketingové stratégie

Pochopenie trendov vo vyhľadávacích dotazoch môže pomôcť pri vytváraní cielených marketingových kampaní a optimalizácii obsahu pre viditeľnosť vo vyhľadávačoch. Využitím populárnych kľúčových slov a fráz môžu podniky vytvárať obsah, ktorý rezonuje s ich cieľovou skupinou a zachytáva návštevnosť z vyhľadávania. Okrem toho analýza sezónnych trendov alebo trendov vo vyhľadávaní, ktoré sa riadia udalosťami, môže poskytnúť informácie o načasovaní a zameraní marketingového úsilia. (12, 13)

Napríklad cestovná spoločnosť by mohla využiť údaje Google Trends na identifikáciu obľúbených cestovných destinácií, časových špičiek a nových cestovných trendov. Tieto informácie môžu spoločnosti pomôcť vytvoriť cielené marketingové kampane, optimalizovať webové stránky a obsah pre relevantné vyhľadávacie dotazy a prispôsobiť marketingové úsilie v reakcii na sezónne výkyvy alebo špeciálne udalosti (12, 13).

Príkladová prípadová štúdia – Výrobca smartfónov

Spoločnosť vyrábajúca mobilné telefóny môže pomocou Google Trends lepšie pochopiť trhové trendy, preferencie spotrebiteľov a výkon konkurenčných značiek, čo jej umožní prijímať informované rozhodnutia o vývoji produktov, marketingových a cenových stratégiách.

Spoločnosť vyrábajúca mobilné telefóny by napríklad mohla analyzovať záujem o vyhľadávanie konkrétnych funkcií smartfónov, ako sú „5G pripojenie“, „skladacie smartfóny“ alebo „rozšírená realita“, aby identifikovala nové trendy a požiadavky spotrebiteľov. Tým, že spoločnosť bude informovaná o najnovšom vývoji a preferenciách v odvetví mobilných telefónov, môže lepšie využiť tieto trendy a odlíšiť sa od konkurencie (7,14).

Okrem toho možno službu Google Trends využiť na sledovanie výkonnosti konkurenčných značiek a produktov. Spoločnosť vyrábajúca mobilné telefóny by mohla monitorovať záujem o vyhľadávanie konkurenčných smartfónov a značiek, čo by poskytlo prehľad o tom, ktoré produkty získavajú na popularite a ktoré strácajú podiel na trhu. Tieto informácie môžu spoločnosti poskytnúť informácie o vývoji produktov, marketingových a cenových stratégiách, čo jej umožní udržať si konkurencieschopnosť na rýchlo sa meniacom trhu mobilných telefónov.  (12, 13)

Spoločnosť vyrábajúca mobilné telefóny môže tiež využívať službu Google Trends na identifikáciu regionálnych rozdielov v preferenciách spotrebiteľov, čím zabezpečí, aby jej ponuka produktov a marketingové úsilie našli odozvu u zákazníkov na rôznych trhoch (7) Pochopením toho, ktoré funkcie a produkty sú obľúbené v rôznych regiónoch, môže spoločnosť prispôsobiť svoju ponuku a marketingové kampane tak, aby lepšie vyhovovali potrebám cieľovej skupiny.

Hoci Google Trends ponúka cenné poznatky a môže byť účinným nástrojom pre CI je dôležité uvedomiť si jeho obmedzenia a výzvy. V tejto časti sú uvedené niektoré kľúčové aspekty pri používaní služby Google Trends na analýzu CI.

Reprezentatívnosť údajov

Údaje Google Trends vychádzajú z vyhľadávacích dotazov používateľov Google, ktoré nemusia nevyhnutne reprezentovať celý trh alebo cieľovú skupinu konkrétneho odvetvia alebo produktu. Niektoré demografické skupiny alebo geografické regióny môžu byť v údajoch o vyhľadávaní nedostatočne zastúpené, čo môže viesť k potenciálnym skresleniam v poznatkoch získaných z Google Trends (6,8).

Nejednoznačnosť vyhľadávacích dotazov

Interpretácia údajov o vyhľadávacích dotazoch môže byť náročná, pretože používatelia môžu na vyhľadávanie tej istej témy alebo produktu používať rôzne kľúčové slová alebo frázy. Okrem toho niektoré kľúčové slová môžu mať viacero významov alebo interpretácií, čo môže skomplikovať analýzu údajov o záujmoch o vyhľadávanie (6).

Normalizácia a škálovanie údajov

Ako už bolo spomenuté, údaje Google Trends sú normalizované a škálované na relatívnom základe, čo môže sťažovať posúdenie absolútneho záujmu o vyhľadávanie konkrétneho kľúčového slova alebo témy. Toto obmedzenie môže brániť schopnosti presne odhadnúť veľkosť trhu alebo dopyt po konkrétnych produktoch alebo službách (4,5).

Obmedzená granularita údajov

Hoci služba Google Trends umožňuje používateľom filtrovať údaje o vyhľadávaní podľa časových rámcov, geografických regiónov a kategórií, granularita údajov môže byť v niektorých prípadoch obmedzená. Napríklad údaje o vyhľadávaní pre menšie geografické regióny alebo špecializované odvetvia nemusia byť k dispozícii, čo môže obmedziť úroveň podrobnosti a presnosti analýzy pre Competitive Intelligence (4).

Krátkodobá prediktívna sila

Údaje Google Trends môžu byť užitočné na identifikáciu krátkodobých trendov a vzorcov záujmu o vyhľadávanie. Jeho predpovedná sila pre dlhodobé trendy alebo zmeny na trhu však môže byť obmedzená, pretože správanie a preferencie pri vyhľadávaní sa môžu v priebehu času rýchlo meniť (15) Na záver je nevyhnutné uvedomiť si obmedzenia a výzvy spojené s používaním Google Trends na účely CI. Zvážením týchto faktorov a používaním doplnkových zdrojov údajov a analytických techník môžu podniky zvýšiť spoľahlivosť a platnosť svojich poznatkov v oblasti CI a prijímať informovanejšie strategické rozhodnutia.

Záver

Report poskytuje analýzu Google Trends ako nástroja Competitive Intelligence, skúma jeho potenciálne aplikácie, metodológiu, typológiu údajov, proces indexovania a obmedzenia. Analýza ukazuje, že Google Trends ponúka cenné poznatky o trendoch na trhu, preferenciách spotrebiteľov a výkonnosti konkurentov, vďaka čomu je pre podniky silným nástrojom, ktorý môžu využiť v rámci svojho CI.

Prostredníctvom prípadových štúdií tento dokument ilustroval úspešné použitie Google Trends v rôznych odvetviach a kontextoch. Tieto príklady dokazujú všestrannosť Google Trends ako nástroja CI, ktorý dokáže poskytnúť informácie pre strategické rozhodnutia v rôznych odvetviach podnikania.

Ďalej je opísaná typológia údajov, dostupné informácie a proces indexovania spojený s údajmi Google Trends. Pochopenie týchto aspektov je nevyhnutné na efektívne využívanie Google Trends ako CI nástroja.

Je však dôležité uvedomiť si obmedzenia a problémy spojené s používaním služby Google Trends na prieskum konkurencie. Patria k nim obavy súvisiace s reprezentatívnosťou údajov, nejednoznačnosťou vyhľadávacích dotazov, normalizáciou a škálovaním údajov, obmedzenou granularitou údajov a krátkodobou predpovednou silou údajov Google Trends. Uvedomením si týchto obmedzení a používaním doplnkových zdrojov údajov a analytických techník môžu podniky zvýšiť spoľahlivosť a platnosť svojich poznatkov v oblasti CI.

Na záver možno konštatovať, že Google Trends ponúka významný potenciál ako nástroj Competitive Intelligence, ktorý podnikom poskytuje cenné informácie o dynamike trhu, preferenciách spotrebiteľov a výkonnosti konkurencie. Pochopením zložitostí údajov Google Trends a použitím spoľahlivej metodiky analýzy môžu podniky využiť tento výkonný nástroj na prijímanie informovanejších strategických rozhodnutí a získanie konkurenčnej výhody v príslušných odvetviach.

Zdroje

  1. RISHABH DEV, 2020. How To Use Google Trends 2023 – Mapplinks [online]. [vid. 2023-04-23]. Dostupné z: https://mapplinks.com/how-to-use-google-trends/
  2. Anon., 2023. Google Trends [online]. [vid. 2023-04-23]. Dostupné z: https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Google_Trends&oldid=1147941880#cite_note-1
  3. Anon., [b.r.]. Google Trends. Google Trends [online] [vid. 2023-05-06]. Dostupné z: https://trends.google.com/trends/explore?hl=en
  4. Anon., [b.r.]. Google Trends: Understanding the data. – Google News Initiative [online] [vid. 2023-05-06]. Dostupné z: https://newsinitiative.withgoogle.com/resources/lessons/google-trends-understanding-the-data/
  5. ROGERS, Simon, 2016. What is Google Trends data — and what does it mean? Google News Lab [online]. [vid. 2023-05-06]. Dostupné z: https://medium.com/google-news-lab/what-is-google-trends-data-and-what-does-it-mean-b48f07342ee8
  6. JUN, Seung-Pyo, Hyoung Sun YOO a San CHOI, 2018. Ten years of research change using Google Trends: From the perspective of big data utilizations and applications. Technological Forecasting and Social Change [online]. 130, 69–87. ISSN 00401625. Dostupné z: doi:10.1016/j.techfore.2017.11.009
  7. FRITZSCH, Benjamin, Kai WENGER, Philipp SIBBERTSEN a Georg ULLMANN, 2020. Can google trends improve sales forecasts on a product level? Applied Economics Letters [online]. 27(17), 1409–1414. ISSN 1350-4851, 1466-4291. Dostupné z: doi:10.1080/13504851.2019.1686110
  8. FANTAZZINI, Dean a Zhamal TOKTAMYSOVA, 2015. Forecasting German car sales using Google data and multivariate models. International Journal of Production Economics [online]. 170, 97–135. ISSN 09255273. Dostupné z: doi:10.1016/j.ijpe.2015.09.010
  9. MAVRAGANI, Amaryllis a Konstantinos P. TSAGARAKIS, 2016. YES or NO: Predicting the 2015 GReferendum results using Google Trends. Technological Forecasting and Social Change [online]. 109, 1–5. ISSN 00401625. Dostupné z: doi:10.1016/j.techfore.2016.04.028
  10. GOLDFARB, Avi, Shane M. GREENSTEIN a Catherine E. TUCKER, 2015. Economic Analysis of the Digital Economy [online]. B.m.: University of Chicago Press [vid. 2023-05-06]. ISBN 978-0-226-20684-4. Dostupné z: doi:10.7208/chicago/9780226206981.001.0001
  11. VOSEN, Simeon a Torsten SCHMIDT, 2011. Forecasting private consumption: survey-based indicators vs. Google trends. Journal of Forecasting [online]. 30(6), 565–578. ISSN 02776693. Dostupné z: doi:10.1002/for.1213
  12. LIU, Ran, Enxi AN a Wenkai ZHOU, 2021. The effect of online search volume on financial performance: Marketing insight from Google trends data of the top five US technology firms. Journal of Marketing Theory and Practice [online]. 29(4), 423–434. ISSN 1069-6679, 1944-7175. Dostupné z: doi:10.1080/10696679.2020.1867478
  13. CHUMNUMPAN, Pattarin a Xiaohui SHI, 2019. Understanding New Products’ Market Performance Using Google Trends. Australasian Marketing Journal [online]. 27(2), 91–103. ISSN 1839-3349, 1839-3349. Dostupné z: doi:10.1016/j.ausmj.2019.01.001
  14. CHOI, Hyunyoung a Hal VARIAN, 2012. Predicting the Present with Google Trends: PREDICTING THE PRESENT WITH GOOGLE TRENDS. Economic Record [online]. 88, 2–9. ISSN 00130249. Dostupné z: doi:10.1111/j.1475-4932.2012.00809.x
  15. PETROPOULOS, Anastasios, Vasileios SIAKOULIS, Evangelos STAVROULAKIS, Panagiotis LAZARIS a Nikolaos VLACHOGIANNAKIS, 2022. Employing Google Trends and Deep Learning in Forecasting Financial Market Turbulence. Journal of Behavioral Finance [online]. 23(3), 353–365. ISSN 1542-7560, 1542-7579. Dostupné z: doi:10.

Číst více

Další články