Что такое A / B SEO-тестирование?

Вы изо всех сил пытаетесь получить трафик веб-сайта от Google?

Если это так, вы не одиноки. В одном сообщении говорится, что 91% контента получает нулевой органический трафик. Легко чувствовать разочарование, если вы попадаете в этот диапазон, особенно если вы выполнили стратегию SEO, которая, как вы надеялись, сработает.

Однако вам не нужно полностью пересматривать свой подход к SEO, чтобы начать видеть результаты. Вместо этого вы можете проводить эксперименты, чтобы определить настройки оптимизации, которые вам нужно сделать, без:

    Изменение всего вашего сайта
    Пожертвовав (хотя и небольшим) количеством полученных вами рейтингов

Ответ? A / B SEO тестирование.

В этом руководстве мы объясним, почему A / B-тестирование важно, SEO-элементы, которые вы можете разделить, и несколько компаний, которые проводят контролируемые эксперименты, которые привели к увеличению поискового трафика.

Давайте погрузимся в.

Что я могу проверить A / B?

Существуют различные SEO-элементы на странице, которые могут составить основу ваших A / B-экспериментов, такие как:

    Мета заголовки и описания
    Структуры URL
    Последние новости
    Призывы к действию (формы кнопок, цвета и текст)

CTA тест кнопки

    Торговая копия
    Описание продукта
    Изображения или видео

Однако менеджер по SEO «Спящего судьи» Роман Ким считает, что:

«Перезапись больших частей существующего контента не будет очень хорошим тестом, поскольку вызовет алгоритмы свежести контента Google, поэтому это не будет справедливым тестом для контрольных страниц, которые не получали обновления».

Давайте применим это на практике. Допустим, вы раздельно тестировали описания своих продуктов. Вы можете запустить контролируемый эксперимент, который показывает разные версии веб-страницы для разных контрольных групп. Группа A видит вашу стандартную страницу с описанием продукта из 150 слов; Группа B перенаправляется на копию страницы с описанием продукта из 400 слов.

Этот тип SEO A / B-теста позволяет вам определить идеальную длину описания вашего продукта, прежде чем писать дополнительные 150 слов для каждого продукта — не зная, стоит ли оно того.

То же самое относится и к разделенному тестированию ваших мета-заголовков и описаний. Вы можете просто сгруппировать несколько URL-адресов в две категории — одну со словом «купить» в мета-заголовке, а другую без, — чтобы увидеть, влияет ли эта фраза на ключевые показатели SEO (такие как CTR или позиция в рейтинге).

Фактически, Etsy сделал SEO-тест, похожий на этот. Они изменили тег заголовка для определенных страниц на своем веб-сайте, а затем отслеживали его влияние на посещения веб-сайтов:

Эксперимент имел смешанные результаты: некоторые контрольные группы оказывали положительное влияние на посещения, а другие оказывали минимальное (или отрицательное) влияние. Но суть в том, что они не знали бы, если бы не проверяли.

Зачем беспокоиться о SEO-тестировании?

Это умный вопрос, потому что никто не хочет ставить больше работы на свою тарелку, верно?

Что ж, раздельное тестирование вашей стратегии SEO экономит время и деньги. Да, изменения во всем мире — это инвестиции, но стратегия SEO, которая не работает, нуждается в исправлении. И это также огромный риск: изменение чего-либо на всем вашем сайте без понимания всего потенциального (или ожидаемого) воздействия может привести к потере результатов SEO, которые вы уже получили. Даже если у вас всего 50 позиций, по ключевым словам, вы не хотите их терять.

A / B-тесты также защищают ваш сайт от негативного воздействия чего-либо, находящегося вне вашего контроля. Это важно в мире SEO, где Google может изменить свои «лучшие практики» практически за одну ночь. Это произошло недавно с выпуском EAT (Expertise, Authoritativeness, Trust) — это привело к тому, что несколько известных сайтов в отрасли здравоохранения потеряли половину своего органического трафика:

Если вы знаете об этих обновлениях алгоритма и проводите сплит-тестирование функций, приоритетных в новом выпуске, вы можете четко понять, как это повлияет на ваш веб-сайт, а не сидеть сложа руки и ждать, пока… пока не станет слишком поздно.
Начните с выбора вашей гипотезы

Каждый A / B тест должен начинаться с гипотезы — отдельного утверждения, которое объясняет ожидаемый результат. Обычно это оператор if / then, например:

    «Если мои метаописания включают в себя слово силы, то мой органический CTR увеличится»
    «Если я добавлю больше видео на свою страницу, мой показатель отказов уменьшится»
    «Если я укоротю структуру URL-адресов, то Google сможет легче понять содержание моей страницы и, следовательно, ранжировать мои короткие URL-адреса выше в результатах поиска»

Гипотеза важна для вашего A / B теста, потому что она дает вам полное понимание результатов, которые вы хотите увидеть. Сосредоточившись на ожидаемом результате, вы проверяете, насколько точны ваши первоначальные ожидания (ваша гипотеза).

Как запустить A / B SEO тест

Теперь, когда у вас есть гипотеза, вы готовы доказать, что она верна. Но как именно вы запускаете A / B SEO-тест, который не дает сбоев или оставляет неточные результаты?

Вот три метода, которые вы можете использовать:
1) Clickflow

Clickflow — это инструмент, разработанный для облегчения SEO-экспериментов:

Clickflow

Он синхронизируется с вашей учетной записью в консоли поиска Google, чтобы находить возможности с большим количеством показов, но низким показом кликов. По сути, это означает, что ваш контент отображается в результатах поиска, но никто не нажимает на ваш результат. Вместо этого они направляются в другие списки.

Чтобы начать новый SEO-тест с использованием Clickflow, просто перейдите к кнопке «Новый тест» и выберите, тестируете ли вы один URL-адрес или группу URL-адресов. Затем вам нужно будет назвать свой тест и добавить страницы, которые вы хотите протестировать:

Затем вы можете запустить тест на этих конкретных страницах, чтобы оценить свою гипотезу.

Например, когда вы добавляете больше изображений на страницу, увеличивается ли ваш рейтинг кликов? А когда вы добавляете больше внутренних ссылок в сообщение в блоге, будет ли страница выше в Google?

Вы можете найти ответы на свой тест в разделе отчетов:

Лучшая часть о Clickflow? Он предлагает SEO-эксперименты, которые вы, возможно, пропустили, взглянув на средний CTR для своих наиболее эффективных страниц и выделив потенциальные клики и доход, который вы могли бы получить, улучшив важные показатели SEO на одной странице:

2) Google Optimize

Скорее всего, у вас уже есть аккаунт Google Analytics, который вы используете для отслеживания результатов вашей стратегии SEO. Вы можете использовать это, используя Google Optimize, инструмент, который работает непосредственно с Google Analytics для запуска A / B-тестов на определенном веб-сайте:

Google Optimize

Остин Шонг из Blip Billboards объясняет:

«Google Optimize — отличный бесплатный инструмент для запуска A / B-тестов. Я всегда что-то настраиваю на страницах и смотрю, есть ли разница. Когда речь идет о мелочах, таких как копия на кнопке или заголовок, вы можете внести изменения в инструмент Google Optimize без необходимости редактировать реальную страницу ».


Spotify использовал этот инструмент для A / B-тестирования содержимого своих целевых страниц. Они использовали данные Google Analytics, чтобы обнаружить, что клиенты в Германии больше интересовались аудиокнигами, чем традиционными плейлистами.

Они изменили целевую страницу, используя. Оптимизировать, чтобы показать коллекцию предлагаемых ими аудиокниг, и направили трафик по кликам на Google Ad, чтобы привлечь клиентов из Германии к URL. Это привело к увеличению выручки на 24%:

3) Google Ads

SEO может окупиться долго, так что вы можете подождать некоторое время, чтобы результаты начали поступать, прежде чем вы найдете победителя. Но кто сказал, что SEO-сплит-тестирование должно полностью основываться на органических стратегиях?

Данило Годой из Search Evaluator использует данные Google Ads для запуска своих сплит-тестов, прежде чем сопоставить изменения с органическими усилиями:

«Хотя результаты A / B-теста для платного маркетинга, как правило, можно оценить в течение нескольких дней, SEO — это длинная игра, [в] которой правила более сложны и постоянно развиваются — Google вносит незначительные изменения в алгоритм ежедневно.

По этой причине и [потому что] время и бюджет — драгоценные вещи, я рекомендую компаниям сохранять A / B-тесты для PPC (например, Google Ads) и применять то, что они узнали из платной рекламы, в своей стратегии SEO.

Так, например, если вы хотите проверить, какой заголовок страницы является более привлекательным (то есть получает больше пользовательских кликов), это можно легко и быстро A / B-тестировать на Google Ads, а затем развернуть в вашей стратегии SEO.

Попытка применить эти простые [тесты напрямую] через SEO может быть пустой тратой времени, так как множество переменных, участвующих в ранжировании, может повлиять на результаты ваших выводов ».

Самый простой способ сделать это — использовать варианты Google Ad, чтобы изменить текст для своих кампаний или поменять заголовки, что позволит вам проверить A / B, какой тип копии лучше всего работает:

Вы можете обнаружить, что заголовок, содержащий слово «2019», имеет намного более высокий CTR и коэффициент конверсии, чем без него. Имеет смысл отредактировать существующие (обычные) заголовки страниц, чтобы включить этот текст, верно?

Когда следует прекратить A / B тест?

Ваш A / B-тест выполняется некоторое время, но вы не знаете, когда нужно нажать кнопку «Стоп» и проанализировать результаты. Справедливо. Завершение ваших экспериментов слишком поздно или слишком рано рискует:

    Трата времени (если результат доказан и надежен, нет необходимости продолжать тестирование)
    Не удается получить точные данные, особенно если размер выборки недостаточно велик.

Вы можете использовать следующие методы, чтобы определить, когда прекратить ваш A / B тест:
Р-значение

Вы начали тестирование, и было небольшое количество людей, просматривающих варианты вашей веб-страницы. Чтобы быстро понять, будет ли эксперимент успешным, вы можете рассчитать значение p вашего A / B-теста.

Это просто вычисляет значение вероятности вашей гипотезы, чтобы быть точным. Диапазон значений составляет от 0 до 1, при этом более низкий показатель указывает на наличие убедительных доказательств против нулевой гипотезы.

Как правило, значение р менее 0,05 указывает на убедительные доказательства против вашей гипотезы. Чем больше значение р, чем 0,05, тем выше вероятность того, что ваша гипотеза верна:

Например, если вы проверяете, увеличивает ли слово «покупка» CTR в ваших мета-заголовках, ваша нулевая гипотеза будет означать увеличение CTR. Ваша альтернативная гипотеза заключается в том, что это не увеличивает CTR.

Таким образом, вы случайным образом выбираете несколько мета-названий и обнаруживаете, что те, которые включают слово «купить», имеют более высокий рейтинг кликов. Ваше значение p оказывается равным 0,005, что на самом деле не доказывает, что отредактированные версии всегда имеют более высокий CTR.

Однако, если ваше значение p равно 0,7, можно с уверенностью сказать, что ваша нулевая гипотеза об увеличении CTR верна, и поэтому ваш эксперимент, скорее всего, продолжит показывать, что слово «покупка» действительно увеличивает CTR мета-заголовка.


Статистическая значимость

Стоит отметить, что значение p вашего эксперимента не является конечным результатом. Вы должны доказать, что значение вероятности, на самом деле, является точным, прежде чем объявить победителя. Но сложно знать, когда называть это днем.

Большинство A / B-тестов прекращаются через определенный промежуток времени — будь то неделя, месяц или квартал. По истечении этого срока тестирование прекращается, и команда, работающая над экспериментом, анализирует, какой контроль выиграл.

Однако вы не должны запускать сплит-тест SEO в течение определенного периода времени. Существуют тысячи вещей, которые вносят свой вклад в рекомендации по срокам тестирования, включая коэффициент конверсии вашего веб-сайта и выпуски алгоритмов Google (если таковые имеются), что делает практически невозможным установить период времени исключительно для вашего теста.

Когда Pinterest провела свой SEO-эксперимент, они узнали, что:

«В большинстве случаев мы обнаружили, что влияние эксперимента на трафик начинает проявляться уже через пару дней после запуска. Разница между группами продолжает расти в течение недели или двух, пока не станет устойчивой.

Знание этого не только помогает нам отправлять успешные эксперименты раньше, но и помогает нам как можно раньше отключать неудачные эксперименты. Мы научились этому нелегко ».

Вы можете сделать то же самое, с той лишь разницей, что вы прекращаете тестирование SEO A / B, когда результаты статистически значимы.

Эксперимент SEO, который, как говорят, имеет статистическую значимость, означает, что конечные результаты не являются предвзятыми или неточными. Это способ доказать, что математически результат, который вы записали, является надежным и во многом зависит от размера вашей выборки. Поэтому, если вы запустите тест со статистическим уровнем значимости 98%, вы можете быть уверены, что результаты точны и верны — и что ваш результат не искажается аномалией.

Google также рекомендует этот подход:

«Время, необходимое для надежного теста, будет зависеть от таких факторов, как коэффициент конверсии и объем трафика, получаемого вашим веб-сайтом; хороший инструмент тестирования должен сообщать вам, когда вы собрали достаточно данных, чтобы сделать надежный вывод ».

Итак, с какой степенью статистической значимости вы должны назвать это днем? Ответ во многом зависит от размера вашей выборки.

Допустим, например, что вы запустили SEO-тест, который измеряет изменение CTR вашей целевой страницы путем изменения цвета кнопок призыва к действию. Вот результаты вашего эксперимента:

    Группа 1 (красная кнопка): кликнуло 100 посетителей, но на страницу попало 800 посетителей. Это CTR 12,5%
    Группа 2 (зеленая кнопка): 3 посетителя нажали, но 15 посетителей оказались на странице. Это CTR 20%.

Если бы вы использовали исключительно CTR в качестве меры успеха, вы бы сказали, что у Группы 2 был намного более высокий CTR — поэтому зеленая кнопка выигрывает.

Проблема с этим, однако, заключается в том, что людей было меньше подвержено воздействию зеленой кнопки, чем красной кнопки. Поскольку размер выборки невелик, тест не имеет существенного значения. Небольшое количество людей, просматривающих зеленую кнопку, может быть предвзятым. Так что эксперимент еще не закончен. Вам нужно больше людей, чтобы увидеть зеленую кнопку, прежде чем называть ее победителем.

Посмотрите на изменение метрики между каждым результатом. Прежде чем автоматически пометить элемент управления с более высокой метрикой в ​​качестве победителя, посмотрите, был ли тест значимым с точки зрения выборки и контрольного размера.

Сэм Орчард из Edge of the Web объясняет:

«Не проверяйте между двумя или даже несколькими страницами, так как результаты не будут значимыми. Вместо этого протестируйте две разные группы случайных страниц на своем веб-сайте — контрольную группу, а затем группу страниц, которую вы собираетесь изменить ».

Только после того, как каждый результат является статистически значимым, вы можете остановить тест и проанализировать, какой вариант показал себя лучше всего.
CausalImpact Reports

Вы также можете оценить, был ли ваш A / B-тест успешным, используя отчеты CausalImpact, как объясняет Марк Эдмондсон:

«CausalImpact — это пакет, который предоставляет статистику изменений, которые вы, возможно, сделали в маркетинговой кампании. Он исследует временные ряды данных до и после события и дает вам некоторое представление о том, были ли какие-либо изменения просто случайными, или событие действительно имело значение ».

Эта техника более техническая, и вам может понадобиться помощь разработчика или технического SEO, чтобы помочь вам, но отчеты CausalImpact способны глубже погрузиться в ваши результаты и точно подтвердить вашу гипотезу.
Как масштабировать ваши A / B SEO-тесты

Мы уже затронули тот факт, что эксперименты должны быть остановлены, когда результаты статистически значимы. Но когда вы запускаете A / B SEO-тесты в больших масштабах — возможно, это сайт с тысячами URL-адресов — может быть сложно отслеживать ваши результаты.

Таким образом, вы должны сосредоточиться на масштабируемости, как говорится в одном исследовании:

«Двумя основными принципами платформы являются надежность (эксперимент имеет смысл только в том случае, если его результатам можно доверять) и масштабируемость (мы стремимся раскрыть каждое отдельное изменение в любом продукте с помощью эксперимента А / Б)».

Самый простой способ сделать это — воспользоваться функцией тестирования URL-адресов в Clickflow. Вместо того, чтобы вручную вводить группу URL-адресов, которые вы хотите разделить, вы включаете строку, включенную во все URL-адреса, которые вы хотите протестировать.

Для нас это любой URL со словом «SEO»:

3 Лучшие практики для A / B-тестирования

Перед тем, как приступить к первому сплит-тесту, вам необходимо изложить некоторые основные правила. В конце концов, вы не хотите, чтобы ваши эксперименты были пустой тратой времени.

Вот три вещи, которые вы должны помнить на протяжении всего теста:
1) Изолируйте элементы, которые вы тестируете

Легко увлечься сплит-тестированием и попытаться измерить влияние нескольких различных элементов на странице. Вы хотите увидеть, что работает как можно быстрее, верно? Поэтому постарайтесь избежать спешки и изолируйте свои тесты.

Запуск нескольких A / B-тестов одновременно может исказить ваши результаты, как отмечает Дейв Хермансен в своем объяснении подхода, который они используют в Store Coach:

«Мы тестируем только одну вещь за раз, чтобы не было шума, и мы можем сказать, что это была одна вещь, которая имела положительное или отрицательное значение.

Мы позволяем тесту проходить приличное количество времени — обычно не менее 1000 показов (чем больше, тем лучше) — чтобы мы могли быть более уверены в том, что любые изменения в рейтинге, показателе кликов или конверсиях произошли из-за тестируемой вещи и не просто случайность.

Конечно, вы можете запустить несколько A / B SEO-тестов, но убедитесь, что вы выбрали только один элемент, который хотите протестировать, и проводите этот эксперимент изолированно.
2) Избегайте маскировки ботов Google

Вся основа A / B-тестирования заключается в отображении различных версий одной и той же веб-страницы для групп людей и оценке их взаимодействия с каждой из них. Страница, которую вы показываете, не совсем та же, что облегчает вам посадку в горячей воде.

Google строго запрещает клоакинг — это показ различных веб-страниц (и контента) для пауков поисковых систем и ваших посетителей-людей:

Так как же избежать попадания в плохие книги Google, если весь смысл A / B SEO-тестирования заключается в создании нескольких версий одной и той же страницы? Ответ прост: не индексируйте дубликаты страниц.

Когда у вас есть несколько копий одной и той же страницы, боты Google не знают, какая из них настоящая. Они могут подумать, что ваша оригинальная страница предназначена для людей, а ваша тестовая страница создана исключительно для ботов, то есть вы их скрываете. Однако деиндексация новой тестовой страницы (или добавление канонических тегов к оригиналу) гарантирует, что Google знает, какая страница является правильной.
3) Построить A / B тестирование мышления

Правда в том, что выполнение сплит-тестов может быть страшным, особенно если вы запускаете их на огромном веб-сайте с большим потенциалом для того, чтобы что-то пошло не так.

В обзоре LinkedIn об общих проблемах A / B-тестирования в социальных сетях они заявили, что:

«Проведение крупномасштабных A / B-тестов — это не только вопрос инфраструктуры и лучших практик; Создание сильной культуры экспериментов также является ключом к включению A / B-тестирования в процесс принятия решений ».

Чтобы заставить SEO-сплит-тестирование работать на вас, вам нужно попрактиковаться. Предоставьте вашей команде множество возможностей для проведения экспериментов — при условии, что они выполнены правильно и безопасно. Как объяснил LinkedIn, вам нужно создать экспериментальную культуру.

Thumbtack, который выполняет 30 A / B тестов в месяц, делает это эффективно. Они встраивают в свою команду раздельное тестирование, поощряя половину своих штатных инженеров в течение первых шести месяцев хотя бы один тест А / Б:

    Проведение часовых ежемесячных семинаров по A / B-тестированию для новых членов команды.
    Интенсивная документация, распространяемая на диске компании, в которой подробно описывается, как они проводят тесты
    Предоставление сотрудникам инструментов для расчета размера выборки, чтобы понять ожидаемый результат своих экспериментов
    Попросить членов команды, имеющих опыт в раздельном тестировании, обучить своих новых инженеров, как они завершают свои собственные эксперименты

Это не только помогает повысить уверенность и готовность их команды, но постоянное усиление «мы должны регулярно проверять» может привести к невероятным результатам.

Последние мысли

Как вы можете видеть, сплит-тестирование различных стратегий SEO является сложным — но на вес золота, когда вы выигрываете джекпот и поднимаетесь с позиций с низким рейтингом ключевых слов, в которых вы застряли.

Не забудьте начать со своей гипотезы, выбрать подход, который работает в зависимости от элементов, которые вы тестируете, и избегать маскировки ботов Google. В то же время вы не хотите применять мерзкий штраф!