Quem pesquisa compra mais. Isso não quer dizer o que parece

Em resumo

• Em qualquer loja, quem usa a pesquisa converte várias vezes mais do que quem não usa. A diferença é real e mede-se em casa.
• A conclusão habitual («pôr mais gente a pesquisar aumenta as vendas») não decorre dele: quem pesquisa já vinha com intenção.
• Otimizar para o uso da pesquisa leva a decisões absurdas, como esconder a navegação.
• As métricas que interessam comparam a pesquisa consigo própria ao longo do tempo, não com o resto do site.

Há um número que aparece em quase todas as apresentações de ferramentas de pesquisa: quem usa a pesquisa interna converte várias vezes mais do que quem não usa. O múltiplo varia com quem o cita, tipicamente entre duas e seis vezes, e a fonte original quase nunca vem junto. Vale a pena dizer isso já: é um número que não temos como verificar, e este artigo não depende dele.

O que interessa é que a direção do efeito se confirma em qualquer loja que meça os dois grupos. Quem pesquisa converte mais. Ninguém precisa de acreditar em nós nem na Econsultancy para isso: basta abrir as analytics da própria loja.

O problema é a frase que costuma vir a seguir: «logo, ponha mais visitantes a usar a pesquisa». Essa frase não decorre do número, e agir sobre ela leva a decisões que prejudicam a loja.

Porque é que a correlação é real

Não há truque nenhum na medição. Quem escreve na caixa de pesquisa está numa fase diferente da visita. Já decidiu que quer alguma coisa concreta, tem uma palavra na cabeça, e gastou esforço a escrevê-la.

O visitante que navega pelas categorias pode estar a fazer isso, ou pode estar a passear, a comparar preços, a matar cinco minutos. Os dois grupos não são iguais em nada, e um deles foi selecionado por um comportamento que já é, em si, um sinal de intenção de compra.

Isto chama-se viés de seleção, e é a explicação mais simples do número. A pesquisa não transformou visitantes em compradores: os compradores é que usam mais a pesquisa.

O que a correlação não prova

Vale a pena separar três afirmações que costumam andar coladas:

A segunda linha é a que interessa, e é a que se pode medir sem ambiguidade: entre quem pesquisa hoje, quantos encontram e compram? Se a pesquisa melhorar, esse número sobe, e o efeito é atribuível. É essa a conta que o ecrã de otimização faz por termo, ao estimar o que se recupera por mês em cada um.

Há margem para essa segunda linha em quase todo o lado, e isso está medido: na revisão de 2026 do benchmark de pesquisa do Baymard Institute, 56% dos sites avaliados falham a responder às necessidades de pesquisa dos visitantes, e 58% das versões móveis têm desempenho medíocre ou pior. A pesquisa que já existe é quase sempre a peça com mais folga para melhorar.

A terceira é a que se vê aplicada e é a que faz estragos. Já vimos lojas a esconder o menu de categorias para «aumentar o uso da pesquisa», e a perder vendas de quem estava a navegar por gosto.

As métricas que valem a pena

A regra é comparar a pesquisa consigo própria, e não com o resto do site. Quatro números chegam:

• Pesquisas sem resultado, em percentagem do total. Desce quando o vocabulário do catálogo se aproxima do dos clientes.
• Taxa de clique nos resultados, ou seja, a fração de pesquisas que levou a pelo menos um clique. Não cliques a dividir por pesquisas: essa conta passa dos 100% assim que alguém clica em dois produtos, e uma taxa que pode ler 130% não é uma taxa.
• Pesquisas por sessão de quem pesquisa. Se sobe sem que as vendas subam, as pessoas estão a reformular porque não encontram, ou a lutar com uma coluna de filtros a mais.
• Receita atribuída às linhas de encomenda que vieram de um clique nos resultados. A atribuição mais apertada que existe, e a única honesta.

A última merece insistência. Contar a encomenda inteira como receita da pesquisa porque a pessoa pesquisou a certa altura é o que faz estes relatórios parecerem milagrosos. Se o cliente pesquisou meias e comprou um casaco, a pesquisa não vendeu o casaco.

Prós e contras de otimizar para o uso da pesquisa

Como olhamos para isto

O retorno mede-se fixando o grupo de quem pesquisa e olhando para o que acontece a esse grupo antes e depois de uma alteração. Uma lista de sinónimos aprovada numa segunda-feira tem efeito visível na taxa de resultados vazios da mesma semana, e esse efeito é atribuível porque nada mais mudou.

A atribuição de receita segue o mesmo princípio de modéstia. Nos ecrãs de analytics do Buskara, a receita atribuída conta as linhas de encomenda dos produtos que foram clicados nos resultados, e não a encomenda inteira. A sessão que pesquisou e comprou sem clicar aparece à parte, como assistida, precisamente porque é outra coisa. Duas colunas em vez de uma, e a maior das duas não é a que se usa para justificar a ferramenta.

Há um detalhe que convém saber ao ler estes números: a ponte entre a pesquisa e a encomenda é um cookie próprio, e numa loja que exija consentimento ele só se escreve com consentimento dado. As encomendas das sessões que recusaram não são atribuídas. É o comportamento correto, e faz com que a receita atribuída seja sempre um piso e nunca um teto.

É tudo mais pequeno do que «seis vezes mais conversão», e tem a vantagem de ser verdade. É também a conta que vale a pena fazer antes de escolher um plano: o retorno de uma pesquisa melhor mede-se no grupo que já pesquisa, e esse grupo já está identificado nos relatórios de hoje.

Perguntas frequentes

É verdade que quem usa a pesquisa interna converte mais?

A diferença aparece em praticamente todas as lojas que a medem, e cada loja pode confirmá-la nas suas próprias analytics. Os múltiplos que circulam pela internet, entre duas e seis vezes, são outra conversa: raramente vêm com metodologia à vista. O que o número não diz, seja ele qual for, é a causa: quem pesquisa já chegou com intenção de comprar, e essa intenção explica boa parte da diferença.

Devo empurrar os visitantes para a caixa de pesquisa?

Não à custa da navegação. Uma caixa de pesquisa visível e com boas sugestões é uma boa prática; esconder categorias para aumentar o uso da pesquisa é otimizar a métrica e prejudicar o negócio.

Que métricas de pesquisa devo acompanhar?

Pesquisas sem resultado, percentagem de pesquisas que levaram a pelo menos um clique, número de pesquisas por sessão de quem pesquisa, e receita das linhas de encomenda que vieram de um clique nos resultados.

Como se mede o retorno de melhorar a pesquisa?

Comparando o mesmo grupo (quem pesquisa) antes e depois de uma alteração concreta, como a aprovação de uma lista de sinónimos. A comparação entre quem pesquisa e quem não pesquisa não serve para isto, porque os dois grupos não são comparáveis.

O que é atribuição apertada de receita à pesquisa?

É contar apenas as linhas de encomenda dos produtos em que o cliente clicou nos resultados da pesquisa, e não a encomenda inteira. Pode dar valores baixos com muitas encomendas na lista, e isso é informação e não um defeito da medição.