Россия
Анализ поисковых запросов, по которым на сайт приходят посетители из поисковых систем достаточно актуален, т.к., понимая интенты пользователей, можно спрогнозировать количество визитов на сайт, применяя теорию вероятностей, можно спрогнозировать конверсию и количество заключенных контрактов. Основная суть исследования состоит в том, чтобы поисковые запросы разбить на кластеры методом Ward по UK и US, содержащие общие интенты пользователей сети Интернет. В результате образовалось два кластера по UK и три по US.
интернет-маркетинг, цифровая экономика, поисковый маркетинг
1. Чекушин А. Азбука кластеризации [Электронный ресурс] searchengines.ru/azbuka_klasterizats.html
2. Daniel Tunkelang. Question Answering [Электронный ресурс] https://queryunderstanding.com/question-answering-94984185c203
3. Hongping Hu, Li Tang, Shuhua Zhang, Haiyan Wang, Predicting the direction of stock markets using optimized neural networks with Google Trends // Neurocomputing, Volume 285. 2018. С.188-195. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.01.038.
4. Maria José Palma Lampreia Dos Santos, Nowcasting and forecasting aquaponics by Google Trends in European countries // Technological Forecasting and Social Change, Volume 134. 2018. - С. 178-185. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2018.06.002
5. Lean Yu, Yaqing Zhao, Ling Tang, Zebin Yang, Online big data-driven oil consumption forecasting with Google trends // International Journal of Forecasting. 2018. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2017.11.005
6. Seung-Pyo Jun, Hyoung Sun Yoo, San Choi, Ten years of research change using Google Trends: From the perspective of big data utilizations and applications // Technological Forecasting and Social Change, Volume 130. 2018. С. 69-87. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.11.009.
7. Sidhartha S. Padhi, Rupesh K. Pati, Quantifying potential tourist behavior in choice of destination using Google Trends // Tourism Management Perspectives, Volume 24. 2017. С.34-47. https://doi.org/10.1016/j.tmp.2017.07.001
8. Varun Dewan, Hartej Sur, Using google trends to assess for seasonal variation in knee injuries // Journal of Arthroscopy and Joint Surgery. 2018. https://doi.org/10.1016/j.jajs.2018.02.002
