Looker Studio - analiza wewnętrznej wyszukiwarki - darmowy raport dla e‑commerce

Ten raport pokazuje czego szukają użytkownicy w Twoim sklepie, czy to znajdują i czy kupują. AI analizuje każdą frazę i porównuje ją z Twoim feedem produktowym — dzięki temu wiesz, gdzie tracisz sprzedaż.

Raport jest bezpłatny

Przygotowuję go jednorazowo na podstawie Twoich danych. Potrzebuję tylko dwóch rzeczy:

Co potrzebuję od Ciebie:
1. Dostęp do odczytu tabeli events_* w BigQuery (eksport GA4)
2. Link do feeda produktowego (Google Merchant Center / CSV)

Co znajdziesz w raporcie?

  1. Najczęściej wyszukiwane frazy — z podziałem na strony, na których użytkownicy szukają.
  2. Skuteczność wyszukiwania — czy sesja z wyszukiwaniem kończy się zakupem i jakim przychodem.
  3. Klasyfikacja AI każdej frazy:
    • produkt — szuka konkretnego produktu po nazwie
    • SKU — szuka po kodzie produktu (wysoki intent zakupowy!)
    • kategoria — przegląda kategorię
    • cecha — filtruje po kolorze, rozmiarze, materiale
    • marka — szuka konkretnej marki
    • problem — potrzebuje pomocy (np. “jak dobrać rozmiar”)
    • promo — szuka promocji, kodów rabatowych
    • obsługa — pyta o zwroty, dostawę, kontakt
  4. Dopasowanie do feeda — AI sprawdza, czy szukany produkt w ogóle jest w Twojej ofercie:
    • ✅ matched — produkt jest w feedzie
    • ⚠️ partial — częściowe dopasowanie
    • ❌ gap — użytkownik szuka, a Ty tego nie masz → luka w ofercie!
  5. Rekomendacje AI — konkretne zalecenia: co dodać do oferty, jaki content stworzyć, co promować.

Dlaczego to jest ważne?

Wewnętrzna wyszukiwarka to najbardziej szczery sygnał intencji zakupowej. Użytkownik mówi Ci wprost, czego chce. Jeśli tego nie analizujesz:

  • Nie wiesz, jakich produktów brakuje w ofercie (demand gap)
  • Nie wiesz, czy wyszukiwarka w ogóle pomaga sprzedawać
  • Nie wiesz, jakie treści pomocnicze stworzyć (poradniki, FAQ)
  • Tracisz konwersje, bo użytkownik szuka — nie znajduje — wychodzi

Jak to działa technicznie?

Dajesz mi dostęp do BigQuery

Rola BigQuery Data Viewer na dataset z eksportem GA4. To jedyne uprawnienie — tylko odczyt.

Podrzucasz link do feeda

Feed z Google Merchant Center (XML/CSV) lub link do arkusza z produktami.

Odpalam analizę

Skrypt wyciąga dane o wyszukiwaniach z ostatnich 3 miesięcy, AI klasyfikuje każdą frazę i porównuje z feedem.

Dostajesz raport PDF + rekomendacje

Wizualizacja w Looker Studio + pisemne rekomendacje AI z konkretnymi działaniami.

Przykładowe insighty z takich raportów

  • „150 użytkowników miesięcznie szuka «kosmetyczka podróżna» — nie masz jej w ofercie"
  • „Fraza «rozmiarówka» jest wyszukiwana 80 razy/mies. z konwersją 0% — brakuje poradnika"
  • „SKU wyszukiwane 40 razy/mies. ma 35% konwersję — promuj ten produkt w kampaniach"

Chcesz taki raport dla swojego sklepu?

Kontakt:
➜ Zadzwoń
➜ Napisz mail
➜ Napisz na LinkedIn

Metadane raportu

  • Wersja raportu: v1.0
  • Ostatnia aktualizacja: 2026-04-02
  • Wymagania: BigQuery z eksportem GA4 + feed produktowy
  • Źródła danych: GA4 (BigQuery export), Google Merchant Center feed
  • Klasyfikacja: Gemini AI