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juin 23, 2020

Devriez-vous tester cela? Quand s'engager dans des tests de référencement SEO17 minutes de lecture



Ce blog a été écrit par Tim Mehta, un ancien stratège de l'optimisation du taux de conversion avec Portent, Inc.

L'exécution d'expériences A / B / n (alias «Tests fractionnés») pour améliorer votre classement dans les moteurs de recherche a été dans la boîte à outils SEO plus longtemps que beaucoup ne le pensent. Moz en fait a publié un article en 2015 abordant le sujet, qui est un excellent résumé de la façon dont vous pouvez exécuter ces tests.

Ce que je veux couvrir ici, c'est comprendre les bons moments pour exécuter un split-test SEO, et non pas comment vous devriez les exécuter.

Je dirige un programme CRO dans une agence réputée pour le référencement. L'équipe SEO m'invite lorsqu'elle se prépare à exécuter un split-test SEO pour s'assurer que nous suivons les meilleures pratiques en matière d'expérimentation. Cela m'a donné la chance de voir comment les SEOs approchent actuellement du split-testing, et où nous pouvons améliorer le processus.

L'une de mes plus grandes observations lorsque j'ai travaillé sur ces projets a été la question la plus urgente et souvent négligée: "Devrions-nous tester cela?"

Risques liés à l'exécution de tests de fractionnement SEO inutiles

Ci-dessous vous trouverez quelques les risques potentiels de l'exécution d'un split-test SEO. Vous voudrez peut-être prendre certains de ces risques, alors que vous voudrez certainement en éviter d'autres.

Ressources gaspillées

Avec les split-tests en ligne (et non les split-tests SEO), vous pouvez être beaucoup plus agile et lancer plusieurs tests par mois sans dépenser de ressources importantes. De plus, les analyses pré-test et post-test sont beaucoup plus faciles à effectuer avec les calculatrices et les formules facilement disponibles via nos outils.

Avec le SEO split-testing, il y a beaucoup de travail à faire pour planifier un test, le configurer, puis l'exécuter.

Ce que vous faites essentiellement, c'est de prendre un modèle existant de pages similaires sur votre site et de le diviser en deux (ou plus) modèles distincts. Cela nécessite des ressources de développement importantes et présente plus de risques, car vous ne pouvez pas simplement "désactiver le test" si les choses ne vont pas bien. Comme vous le savez probablement, une fois que vous avez apporté un changement pour nuire à votre classement, c'est une longue bataille difficile pour les récupérer .

L'analyse de pré-test pour prévoir combien de temps vous avez besoin pour exécuter le le test pour atteindre la signification statistique est plus complexe et prend beaucoup de temps avec le split-testing SEO. Ce n'est pas aussi simple que: "Lequel obtient le plus de trafic organique?" car chaque variante que vous testez possède des attributs uniques. Par exemple, si vous choisissez de fractionner le modèle de page produit de la moitié de vos produits par rapport à l'autre moitié, les produits réels de chaque variante peuvent jouer un rôle dans ses performances.

Par conséquent, vous devez créer une projection du trafic organique pour chaque variation en fonction des pages qui s'y trouvent, puis comparer les données réelles à vos projections. Intrinsèquement, utiliser votre projection comme indicateur principal d'échec ou de succès est dangereux, car une projection n'est qu'une supposition éclairée et pas nécessairement ce que la réalité reflète.

Pour l'analyse post-test, étant donné que vous mesurez le trafic organique par rapport à une projection hypothétique, vous devez examiner d'autres points de données pour déterminer le succès. Evan Hall, stratège SEO principal chez Portent, explique:

«Utilisez toujours des données corroborantes. Consultez le classement des mots clés, les clics sur les mots clés et le CTR (si vous faites confiance à Google Search Console). Vous pouvez compter en toute sécurité sur les données GSC si vous avez trouvé qu'elles correspondent assez bien à vos numéros Google Analytics. »

Il est temps de planifier un test, de le développer sur votre site en ligne, de« terminer »le test (si nécessaire), et analyser le test après coup sont toutes des tâches exigeantes.

Pour cette raison, vous devez vous assurer que vous exécutez des expériences avec une hypothèse forte et suffisamment de différences de variation par rapport à l'original pour que vous constatiez une différence de performance significative de leur part. Vous devez également corroborer les données qui indiqueraient le succès, car le trafic organique par rapport à votre projection à lui seul n'est pas suffisamment fiable pour avoir confiance en vos résultats.

Impossible de mettre à l'échelle les résultats

De nombreux facteurs qui échappent à votre classement dans les moteurs de recherche vous échappent. Ceux-ci conduisent à un nombre robuste de variables externes qui peuvent avoir un impact sur vos résultats de test et conduire à de faux positifs ou de faux négatifs.

Cela nuit à votre capacité à apprendre du test: est-ce le modèle de notre variante ou un autre facteur extérieur qui a conduit aux résultats? Malheureusement, avec Google et d'autres moteurs de recherche, il n'y a jamais de moyen définitif de répondre à cette question.

Sans validation et sans comprendre que ce sont les modifications exactes que vous avez apportées qui ont conduit aux résultats, vous ne pourrez pas adapter le concept gagnant à d'autres chaînes ou parties du site. Bien que, si vous vous concentrez davantage sur les résultats individuels et non sur les apprentissages, cela pourrait ne pas représenter autant de risques pour vous.

Quand exécuter un split-test SEO

Incertitude concernant les performances des mots clés ou des requêtes

Si votre série de pages pour une catégorie particulière contient une grande variété de mots clés / requêtes que les utilisateurs recherchent lorsqu'ils recherchent ce sujet, vous pouvez vous engager en toute sécurité dans un méta-titre ou une méta-description SEO split-test.

Du point de vue du taux de conversion, le fait d'avoir un mot clé plus pertinent par rapport à l'intention d'un utilisateur entraînera généralement un engagement plus important. Bien que, comme mentionné, la plupart de vos tests ne seront pas gagnants.

Par exemple, nous avons un client dans le commerce de détail de pneus qui se présente dans les SERP pour toutes sortes de requêtes "pneus". Cela inclut des choses comme les pneus d'hiver, les pneus saisonniers, les pneus de performance, etc. Nous avons émis l'hypothèse que l'inclusion de l'expression plus spécifique «pneus d'hiver» au lieu de «pneus» dans nos méta-titres pendant les mois d'hiver conduirait à un CTR plus élevé et à un trafic plus organique des SERPs. Bien que nos résultats se soient révélés peu concluants, nous avons appris que la modification de ce méta-titre n'a pas nui au trafic organique ni au CTR, ce qui nous offre une excellente occasion pour un test de suivi.

Vous pouvez également utiliser cette tactique pour tester un niveau supérieur. -volume mot-clé dans vos métadonnées. Mais cette approche n'est également jamais une chose sûre et mérite d'être testée en premier. Comme souligné dans ce tableau blanc vendredi de Moz, ils ont vu "jusqu'à 20 pour cent plus de baisses du trafic organique après la mise à jour des méta-informations dans les titres et ainsi de suite pour cibler la variante la plus recherchée".

En d'autres termes, cibler des mots clés de plus gros volume semble une évidence, mais cela vaut toujours la peine d'être testé en premier.

Preuve de concept et atténuation des risques pour les sites à grande échelle

Il s'agit de l'appel le plus courant pour exécuter un split-test SEO. Par conséquent, nous avons contacté certains experts pour obtenir leur avis lorsque ce scénario se transforme en une excellente opportunité de test.

Jenny Halasz présidente de JLH Marketing parle de l'utilisation SEO split-tests pour prouver des concepts ou des idées qui n'ont pas obtenu l'adhésion:

"Ce que j'ai trouvé plusieurs fois, c'est que suggérer à un client d'essayer quelque chose sur un plus petit sous-ensemble de pages ou de catégories comme preuve" du concept "est extrêmement efficace. En gardant un contrôle et en me concentrant sur les tendances plutôt que sur les nombres entiers, je peux souvent montrer à un client comment le changement d'un modèle a un impact positif sur la recherche et / ou les conversions."

Elle continue en faisant référence à un exemple existant qui met l'accent sur une autre tactique de test autre que la manipulation de modèles:

«Je suis en plein milieu d'un test en ce moment avec un client pour voir si une liaison interne intelligente dans un sous-ensemble de produits (en utilisant InLinks et InRank d'OnCrawl) fonctionneront pour eux. Ce test est vraiment amusant à regarder car le changement n'est pas vraiment un changement de modèle, mais un changement de navigation dans une catégorie. Si cela fonctionne comme je m'y attendais, il pourrait signifie une refonte complète pour ce client. "

Ian Laurie met l'accent sur l'utilisation du SEO split-testing comme outil d'atténuation des risques. Il explique:

" Pour moi, c'est une question d'échelle. Si vous allons mettre en œuvre un changement ayant un impact sur des dizaines ou des centaines de milliers de pages, il est avantageux d'exécuter un test fractionné. L'imprévisibilité de Google, et le changement de nombreuses pages peut avoir un gros avantage ou un inconvénient. En testant, vous pouvez gérer les risques et obtenir client (externe ou interne) sur les sites d’entreprise. »

Si vous En tant que responsable d'un grand site fortement dépendant des recherches organiques sans marque, il est avantageux de tester avant de publier les modifications apportées à vos modèles, quelle que soit la taille de la modification. Dans ce cas, vous n'espérez pas nécessairement un «gagnant». Votre désir devrait être «ne casse rien».

Evan Hall souligne que vous pouvez utiliser le split-testing comme un outil pour justifier des changements plus petits pour lesquels vous avez du mal à obtenir l'adhésion:

«La justification budgétaire est pour tester les modifications qui nécessitent beaucoup d'heures de développement ou d'écriture. Certains sites de commerce électronique peuvent vouloir mettre un texte de présentation sur chaque PLP, mais cela peut nécessiter beaucoup d'écriture pour que quelque chose ne soit pas garanti de fonctionner. Si le test suggère que le contenu fournira 1,5% de trafic organique en plus, alors l'effort d'écrire tout ce texte est justifiable. »

Apporter de grandes modifications à vos modèles

Dans l'expérimentation, il y a une métrique appelée« Effet détectable minimum »(MDE). Cette mesure représente le pourcentage de différence de performances que vous attendez de la variation par rapport à l'original. Plus il y a de changements et de différences entre votre original et votre variation, plus votre MDE devrait être élevé.

Le graphique ci-dessous souligne que plus votre MDE (ascenseur) est bas, plus vous aurez besoin de trafic pour atteindre un résultat statistiquement significatif. À son tour, plus le MDE (lift) est élevé, moins vous aurez besoin de taille d'échantillon.

Par exemple, si vous modifiez l'architecture du site de vos modèles de page produit, vous devriez envisager de la rendre sensiblement différente du point de vue visuel et du point de vue principal (structure de code). Bien que la recherche des utilisateurs ou les tests A / B sur la page aient pu conduire à la nouvelle architecture ou conception, il n'est toujours pas clair si les modifications proposées auront un impact sur les classements.

Cela devrait être la raison la plus courante pour laquelle vous exécutez un test de fractionnement SEO. Étant donné toute la subjectivité de l'analyse pré-test et post-test, vous voulez vous assurer que votre variation donne un résultat suffisamment différent pour être sûr que la variation a effectivement eu un impact significatif. Bien sûr, avec de plus grands changements, de plus grands risques viennent.

Alors que les grands sites ont le luxe de tester des choses plus petites, ils sont toujours à la merci de leur propre conjecture. Pour les sites moins robustes, si vous souhaitez exécuter un test de fractionnement SEO sur un modèle, il doit être suffisamment différent non seulement pour que les utilisateurs se comportent différemment, mais aussi pour que Google évalue et classe votre page différemment.

Communiquer l'expérimentation pour les split-tests SEO

Quelle que soit votre expertise SEO, communiquer avec les parties prenantes sur l'expérimentation nécessite un ensemble de compétences qui lui est propre.

Les attentes avec les tests sont très volatiles. Certaines personnes s'attendent à ce que chaque test soit gagnant. Certains s'attendent à ce que vous leur donniez des réponses définitives sur ce qui fonctionnera mieux. Malheureusement, ce sont de fausses attentes. Pour les éviter, vous devez établir très tôt des attentes réalistes pour votre manager, votre client ou la personne pour laquelle vous effectuez un test fractionné.

Attente 1: La plupart de vos tests échoueront

Cette compréhension est un pilier de tous les programmes d'expérimentation réussis. Pour les personnes qui ne sont pas proches du sujet, c'est aussi la pilule la plus difficile à avaler. Vous devez leur faire accepter le fait que le temps et les efforts nécessaires à la première itération d'un test conduiront très probablement à un test non concluant ou perdant.

L'aspect le plus précieux de l'expérimentation et des tests fractionnés est le processus itératif que subit chaque test. Le véritable résultat d'une expérimentation réussie, qu'il s'agisse de tests de référencement SEO ou d'autres types, est l'aboutissement de plusieurs tests qui conduisent à une augmentation progressive des principaux KPI.

Attente 2: vous travaillez avec des probabilités, pas des choses sûres

Cette attente s'applique particulièrement aux tests de scission SEO, car vous utilisez une variété de métriques comme signaux indirects de réussite. Cela aide les gens à comprendre que, même si vous atteignez une signification de 99%, il n'y a aucune garantie des résultats une fois la variation gagnante mise en œuvre.

Ce principe vous offre également une marge de manœuvre pour l'analyse avant et après test. Cela ne signifie pas que vous pouvez manipuler les données en votre faveur, mais signifie que vous n'avez pas besoin de passer des heures et des heures à élaborer une projection empirique basée sur les données. Il vous permet également d'utiliser votre opinion d'expert subjective basée sur toutes les mesures que vous analysez pour déterminer le succès.

Attente 3: Vous avez besoin d'une taille d'échantillon suffisamment grande

Sans une taille d'échantillon suffisamment grande, vous ne devriez même pas envisager l'idée d'exécuter un test de référencement SEO à moins que vos parties prenantes ne soient assez patientes pour attendre plusieurs mois avant d'obtenir des résultats.

Sam Nenzer consultant pour SearchPilot et Distilled, explique comment savoir si vous avez suffisamment de trafic pour les tests :

«Au cours de notre expérience avec le split SEO test, nous avons généré une règle de base: si une section de site de pages similaires ne reçoit pas au moins 1 000 sessions organiques par jour au total, il sera très difficile de mesurer toute augmentation de votre test fractionné. "[19659003] Par conséquent, si votre site n'a pas le bon trafic, vous souhaiterez peut-être utiliser par défaut des implémentations à faible risque ou des recherches concurrentielles pour valider vos idées.

Attente 4: Le but de l'expérimentation est d'atténuer le risque avec le potentiel de amélioration des performances

Le terme clé ici est l'amélioration "potentielle" des performances. Si votre test donne une variation gagnante et que vous l'implémentez sur votre site, ne vous attendez pas à ce que les mêmes résultats se produisent comme vous l'avez vu pendant le test. Le véritable objectif de tous les tests est d'introduire de nouvelles idées sur votre site avec un risque très faible et un potentiel d'amélioration des métriques.

Par exemple, si vous mettez à jour l'architecture ou le code d'un modèle PDP pour prendre en compte un changement d'algorithme Google, l'objectif n'est pas nécessairement d'augmenter le trafic organique. L'objectif est de réduire l'impact négatif que vous pouvez constater du changement d'algorithme.

Faites savoir à vos parties prenantes que vous pouvez également utiliser les tests fractionnés pour améliorer la valeur commerciale ou l'efficacité interne. Cela inclut des choses comme la publication de mises à jour de code que les utilisateurs ne voient jamais, ou une mise à jour URL / CMS pour des groupes de pages ou plusieurs microsites à la fois.

Résumé

Bien qu'il soit tentant d'exécuter un test de fractionnement SEO, il est essentiel que vous en comprendre les risques inhérents pour vous assurer d'en tirer la vraie valeur dont vous avez besoin. Cela vous aidera à savoir quand le scénario nécessite un test fractionné ou une approche alternative. Vous devez également communiquer l'expérimentation avec des attentes réalistes dès le départ.

Il existe des risques inhérents majeurs de s'engager dans les tests de référencement SEO que vous ne voyez pas avec les tests en ligne que CRO exécute généralement, y compris le gaspillage de ressources et les résultats non évolutifs.

Certains des scénarios où vous devriez vous sentir confiant dans l'engagement avec un test de fractionnement SEO, notamment lorsque vous n'êtes pas sûr des performances des mots clés et des requêtes, de la preuve de concept et de l'atténuation des risques pour les sites Web à plus grande échelle, de la justification des idées qui nécessitent des ressources robustes et lorsque vous envisagez de faire grand modifications de vos modèles.

Et rappelez-vous, l'un des plus grands défis de l'expérimentation est de bien la communiquer aux autres. Tout le monde a des attentes différentes en matière de tests, vous devez donc prendre de l'avance et répondre immédiatement à ces attentes.

S'il existe d'autres scénarios ou risques associés aux tests de référencement SEO que vous avez vus dans votre propre travail, veuillez les partager dans les commentaires ci-dessous.




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