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Che cos’è il A/B SEO Testing?

Stai lottando per ottenere il traffico del sito web da Google?

Se è così, non sei solo. Un rapporto ha rilevato che il 91% dei contenuti non riceve traffico organico. È facile sentirsi frustrati se rientri in tale intervallo, soprattutto se hai eseguito una strategia SEO che speravi avrebbe funzionato.

Tuttavia, non è necessario rivedere l’intero approccio alla SEO per iniziare a vedere i risultati. Invece, puoi eseguire esperimenti per determinare le modifiche di ottimizzazione che devi apportare, senza:

  • Cambiare l’intero sito web
  • Sacrificando il numero (anche se piccolo) di classifiche che hai

La risposta? Test SEO A / B.

In questa guida, spiegheremo perché il test A / B è importante, gli elementi SEO che puoi dividere il test e una manciata di aziende che hanno eseguito esperimenti controllati che hanno portato a un aumento del traffico di ricerca.

Immergiamoci.

Cosa può testare IA / B?

Ci sono vari elementi SEO sulla pagina che potrebbero costituire la base dei tuoi esperimenti A / B, come ad esempio:

  • Meta titoli e descrizioni
  • Strutture URL
  • Notizie
  • Inviti all’azione  (forme, colori e testo dei pulsanti)

Test del pulsante CTA

  • Copia di vendita
  • Descrizioni dei prodotti
  • Immagini o video

Tuttavia, Roman Kim, SEO Manager di The Sleep Judge , ritiene che:

“La riscrittura di gran parte dei contenuti esistenti non sarebbe un test molto buono, poiché richiamerebbe gli algoritmi di aggiornamento dei contenuti di Google, quindi non sarebbe un test equo contro le pagine di controllo che non hanno ricevuto aggiornamenti”.

Mettiamolo in pratica. Supponiamo che tu stia testando le descrizioni dei tuoi prodotti . Puoi eseguire un esperimento controllato che mostri diverse versioni di una pagina web a diversi gruppi di controllo. Il gruppo A vede la tua pagina standard con una descrizione del prodotto di 150 parole; Il gruppo B viene reindirizzato a un duplicato della pagina con una descrizione del prodotto di 400 parole.

Questo tipo di test SEO A / B ti consente di determinare la lunghezza ideale della descrizione del tuo prodotto prima di impegnarti a scrivere 150 parole extra per ogni prodotto, senza sapere se ne vale la pena.

Lo stesso concetto si applica allo split test dei meta titoli e delle descrizioni . Potresti semplicemente raggruppare diversi URL in due categorie – una con la parola “acquista” nel meta titolo e una senza – per vedere se quella frase influisce sulle metriche SEO chiave (come CTR o posizione di ranking).

In effetti, Etsy ha eseguito un test SEO  simile a questo. Hanno cambiato il tag del titolo per pagine specifiche del loro sito Web, quindi hanno monitorato l’effetto sulle visite al sito Web:

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L’esperimento ha avuto risultati contrastanti, con alcuni gruppi di controllo che hanno avuto un impatto positivo sulle visite e altri hanno avuto un impatto minimo (o negativo). Ma il punto è: non l’avrebbero saputo se non avessero testato.

Immergiti più in profondità:

Perché preoccuparsi dei test SEO?

È una domanda intelligente da fare perché nessuno vuole mettere più lavoro nel proprio piatto, giusto?

Bene, il test diviso della tua strategia SEO fa risparmiare tempo e denaro. Sì, le modifiche a livello di sito sono un investimento, ma una strategia SEO che non funziona deve essere corretta. E questo è anche un rischio enorme: cambiare qualcosa in tutto il tuo sito senza comprendere il pieno impatto potenziale (o previsto) potrebbe farti perdere i risultati SEO che hai già ottenuto. Anche se hai solo 50 posizioni nel ranking delle parole chiave, non vuoi perderle.

I test A / B proteggono anche il tuo sito web dall’essere influenzato negativamente da qualcosa al di fuori del tuo controllo. Questo è importante nel mondo SEO in cui Google può cambiare le proprie “best practice” quasi dall’oggi al domani. Ciò è accaduto di recente con il rilascio EAT (Expertise, Authoritativeness, Trust) , che ha causato la perdita della metà del traffico organico di diversi siti ben noti nel settore sanitario :

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Se sei a conoscenza di questi aggiornamenti dell’algoritmo e del test diviso delle funzionalità prioritarie nella nuova versione, puoi capire chiaramente come sarebbe influenzato il tuo sito Web, piuttosto che restare seduto e aspettare di vedere … quando potrebbe essere troppo tardi.

Inizia scegliendo la tua ipotesi

Ogni test A / B dovrebbe iniziare con un’ipotesi, una singola affermazione che spiega il risultato che ti aspetti di ottenere. Di solito è un’istruzione if / then, come ad esempio:

  • “Se le mie meta descrizioni includono una parola potente, il mio CTR organico aumenterà”
  • “Se includo più video nella mia pagina, la mia frequenza di rimbalzo diminuirà”
  • “Se accorcio la struttura del mio URL, Google sarà in grado di comprendere più facilmente il contenuto della mia pagina e quindi classificare i miei URL più brevi più in alto nelle SERP “

Un’ipotesi è importante per il tuo test A / B perché ti dà una comprensione completa dei risultati che vuoi vedere. Concentrandoti sul risultato atteso, stai testando per vedere se le tue aspettative iniziali (la tua ipotesi) sono accurate.

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Come eseguire un test SEO A / B

Ora che hai la tua ipotesi, sei pronto per dimostrarla corretta. Ma come esegui esattamente un test A / B SEO che non fallisca miseramente o ti lasci con risultati imprecisi?

Ecco tre tecniche che puoi utilizzare:

1) Flusso di clic

Clickflow è uno strumento progettato per semplificare la sperimentazione SEO:

Clickflow

Si sincronizza con il tuo account Google Search Console per trovare opportunità in cui il conteggio delle impressioni è elevato ma una percentuale di clic bassa. In sostanza, questo significa che i tuoi contenuti vengono visualizzati nelle SERP, ma nessuno fa clic sul tuo risultato. Invece si stanno dirigendo verso gli altri elenchi.

Per avviare un nuovo test SEO utilizzando Clickflow, vai semplicemente al pulsante Nuovo test e seleziona se stai testando un singolo URL o un gruppo di URL. Dovrai quindi assegnare un nome al test e aggiungere le pagine che desideri testare:

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È quindi possibile eseguire il test su quelle pagine specifiche per valutare la tua ipotesi.

Ad esempio, quando aggiungi più immagini alla pagina, la percentuale di clic aumenta? E quando includi più link interni in un post del blog, la pagina si classifica più in alto in Google?

Puoi trovare le risposte al tuo test nella sezione dei rapporti:

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La parte migliore di Clickflow? Suggerisce esperimenti SEO che potresti aver perso guardando il CTR medio per le tue pagine con le migliori prestazioni ed evidenziando i potenziali clic e le entrate che potresti ottenere migliorando importanti metriche SEO su una pagina:

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2) Google Optimize

È probabile che tu abbia già un account Google Analytics che stai utilizzando per monitorare i risultati della tua strategia SEO. Puoi costruire su questo utilizzando Google Optimize , uno strumento che funziona direttamente con Google Analytics per eseguire test A / B su un sito web specifico:

Google Optimize

Austin Shong di Blip Billboards  spiega:

“Google Optimize è un ottimo strumento gratuito per eseguire test A / B. Modifico sempre qualcosa sulle pagine e vedo se c’è una differenza. Quando si tratta di piccole cose come la copia su un pulsante o un titolo, puoi apportare la modifica nello strumento di Google Optimize senza dover modificare la pagina effettiva “.

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Spotify ha utilizzato questo strumento per testare A / B il contenuto delle loro pagine di destinazione. Hanno utilizzato i dati di Google Analytics per scoprire che i clienti in Germania erano più interessati agli audiolibri rispetto alle playlist tradizionali.

Hanno cambiato una pagina di destinazione utilizzando Optimize per mostrare la raccolta di audiolibri che avevano in offerta e hanno mirato al traffico di clic sugli annunci Google per indirizzare i clienti dalla Germania verso l’URL. Ciò ha comportato un aumento del 24% delle entrate:

Immergiti più in profondità:

3) Google Ads

La SEO può richiedere molto tempo per essere ripagata, quindi potresti aspettare un po ‘che i risultati inizino ad arrivare prima di trovare il vincitore. Ma chi ha detto che lo split test SEO doveva fare affidamento completamente su strategie organiche?

Danilo Godoy di Search Evaluator utilizza i dati di Google Ads per eseguire i suoi split test prima di mappare le modifiche agli sforzi organici:

“Mentre i risultati di un test A / B per il marketing a pagamento possono generalmente essere valutati entro pochi giorni, la SEO è un gioco lungo, [in] cui [le] regole sono più complesse e in continua evoluzione – Google implementa piccole modifiche nell’algoritmo quotidiano.

Per questo motivo e [poiché] il tempo e il budget sono cose preziose, il mio consiglio è che le aziende salvano i test A / B per PPC (ad esempio Google Ads) e applicano ciò che hanno imparato dalla pubblicità a pagamento nella loro strategia SEO.

Quindi, ad esempio, se vuoi controllare quale titolo della pagina è più attraente (cioè riceve più clic degli utenti), questo può essere facilmente e rapidamente testato A / B su Google Ads e quindi implementato nella tua strategia SEO.

Cercare di applicare questi semplici [test direttamente] tramite SEO può essere una perdita di tempo poiché la moltitudine di variabili coinvolte nel posizionamento potrebbe influire sui risultati delle tue scoperte. “

Il modo più semplice per farlo è attraverso le varianti dell’annuncio di Google per cambiare il testo per le tue campagne o scambiare i titoli, permettendoti di testare A / B quale tipo di testo funziona meglio:

Variante dell'annuncio di Google

Potresti scoprire che un titolo contenente la parola “2019” ha un CTR e un tasso di conversione molto più elevati di uno senza. Ha senso modificare i titoli delle pagine esistenti (organiche) per includere quel testo, giusto?

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Quando dovresti interrompere il tuo test A / B?

Il tuo test A / B è in corso da un po ‘, ma non sei sicuro di quando premere il pulsante “stop” e analizzare i risultati. Giustamente, quindi. Porre fine ai tuoi esperimenti troppo tardi o troppo presto corre il rischio di:

  • Perdita di tempo (se il risultato è provato e affidabile, non è necessario continuare a testare)
  • Non recupero di dati accurati, soprattutto se la dimensione del campione non è abbastanza grande.

Puoi utilizzare le seguenti tecniche per determinare quando interrompere il test A / B:

P-Valore

Hai iniziato il test e un piccolo volume di persone ha visualizzato le varianti della tua pagina web. Per capire rapidamente se l’esperimento avrà successo, puoi calcolare il valore p  del tuo test A / B.

Questo calcola semplicemente il valore di probabilità che la tua ipotesi sia accurata. L’intervallo di valori è compreso tra 0 e 1, con un punteggio inferiore che indica che esiste una forte evidenza contro l’ipotesi nulla.

In genere, un valore p inferiore a 0,05 indica una forte evidenza contro la tua ipotesi. Un valore p maggiore di 0,05 significa che c’è una forte possibilità che la tua ipotesi sia vera:

Ad esempio, se stai testando per vedere se la parola “acquista” aumenta il CTR nei tuoi meta titoli, la tua ipotesi nulla sarebbe un aumento del CTR. La tua ipotesi alternativa è che non aumenti il ​​CTR.

Quindi campionate in modo casuale una manciata di meta titoli e scoprite che quelli che includono la parola “acquista” hanno un CTR più elevato. Il tuo valore p risulta essere 0,005, il che non prova che le versioni modificate abbiano sempre un CTR più alto.

Tuttavia, se il tuo valore p è 0,7, è sicuro affermare che la tua ipotesi nulla di aumento del CTR è corretta e quindi il tuo esperimento continuerà probabilmente a mostrare che la parola “acquista” aumenta il CTR di un meta titolo.

Significato statistico

Vale la pena notare che il valore p del tuo esperimento non è il risultato finale. Dovrai dimostrare che il valore di probabilità è, in effetti, accurato prima di chiamare un vincitore. Ma è difficile sapere quando chiamarlo un giorno.

La maggior parte dei test A / B si interrompe dopo un certo periodo di tempo, che si tratti di una settimana, un mese o un trimestre. Quando tale periodo di tempo è stato raggiunto, il test si interrompe e il team dietro l’esperimento analizza quale controllo ha vinto.

Tuttavia, non dovresti eseguire lo split test SEO per un determinato periodo di tempo. Ci sono migliaia di cose che contribuiscono alle linee guida sui tempi di test, tra cui il tasso di conversione del tuo sito web e le versioni dell’algoritmo di Google (se presenti), il che rende quasi impossibile impostare un periodo di tempo esclusivamente per il tuo test.

Quando Pinterest ha eseguito il loro esperimento SEO , hanno imparato che:

“Nella maggior parte dei casi, abbiamo scoperto che l’impatto di un esperimento sul traffico inizia a manifestarsi già un paio di giorni dopo il lancio. La differenza tra i gruppi continua a crescere per una settimana o due finché non diventa stabile.

Sapere questo non solo ci aiuta a spedire gli esperimenti riusciti prima, ma ci aiuta anche a disattivare gli esperimenti falliti il ​​prima possibile. Lo abbiamo imparato a nostre spese. “

Test SEO di Pinterest

Potresti fare la stessa cosa, con l’unica differenza che interrompi i test A / B SEO quando i risultati sono statisticamente significativi.

Un esperimento SEO che si dice abbia un significato statistico significa che i risultati finali non sono distorti o imprecisi. È un modo per dimostrare che, matematicamente, il risultato registrato è affidabile e dipende in gran parte dalla dimensione del campione. Quindi, se esegui il test con un livello di significatività statistica del 98%, puoi essere certo che i risultati siano accurati e veri e che il tuo risultato non sia alterato da un’anomalia.

Google consiglia anche questo approccio :

“La quantità di tempo richiesta per un test affidabile varia a seconda di fattori come i tassi di conversione e la quantità di traffico ricevuta dal tuo sito web; un buon strumento di test dovrebbe dirti quando hai raccolto dati sufficienti per trarre una conclusione affidabile. “

Quindi, a quale tasso di significatività statistica dovresti chiamarlo un giorno? La risposta dipende in gran parte dalla dimensione del campione.

Supponiamo, ad esempio, che tu abbia eseguito un test SEO che misura la variazione dei CTR della tua pagina di destinazione modificando il colore dei pulsanti di invito all’azione. Ecco i risultati del tuo esperimento:

  • Gruppo 1  (pulsante rosso): 100 visitatori hanno fatto clic, ma 800 visitatori sono arrivati ​​alla pagina. Questo è un CTR del 12,5%
  • Gruppo 2  (pulsante verde): 3 visitatori hanno fatto clic, ma 15 visitatori sono arrivati ​​alla pagina. Questo è un CTR del 20%.

Se utilizzassi il CTR esclusivamente come misura del successo, diresti che il Gruppo 2 ha un CTR molto più alto, quindi il pulsante verde vince.

Il problema, tuttavia, è che c’erano molte meno persone esposte al pulsante verde rispetto al pulsante rosso. Poiché la dimensione del campione è piccola, il test non è significativamente significativo. Il numero ridotto di persone che visualizzano il pulsante verde potrebbe essere di parte. Quindi l’esperimento non è finito. Hai bisogno di più persone per essere esposte al pulsante verde prima di definirlo un vincitore.

Dai un’occhiata alla variazione metrica tra ogni risultato. Prima di etichettare automaticamente il controllo con la metrica più alta come vincitore, dai un’occhiata per vedere se il test è stato significativamente significativo sia in termini di campione che di dimensione del controllo.

Sam Orchard di Edge of the Web  spiega:

“Non provare solo tra due o anche poche pagine, poiché i risultati non saranno significativi. Invece, prova tra due diversi gruppi di pagine casuali sul tuo sito web: il gruppo di controllo e poi il gruppo di pagine che intendi modificare “.

Solo una volta che ogni risultato è statisticamente significativo è possibile interrompere il test e analizzare quale variazione si è comportata meglio.

Rapporti sull’impatto causale

Puoi anche valutare se il tuo test A / B è stato un successo utilizzando i rapporti CausalImpact , come  spiega Mark Edmondson :

“CausalImpact è un pacchetto che cerca di fornire alcune statistiche dietro i cambiamenti che potresti aver fatto in una campagna di marketing. Esamina le serie temporali di dati prima e dopo un evento e ti dà un’idea se le modifiche sono dovute solo a variazioni casuali o se l’evento ha effettivamente fatto la differenza “.

Questa tecnica è più tecnica e potresti aver bisogno dell’aiuto di uno sviluppatore o di un SEO tecnico per assisterti, ma i rapporti CausalImpact hanno la capacità di approfondire i tuoi risultati e dimostrare con precisione la tua ipotesi.

Come scalare i tuoi test SEO A / B

Abbiamo già accennato al fatto che gli esperimenti dovrebbero essere interrotti quando i risultati sono statisticamente significativi. Ma quando esegui test A / B SEO su larga scala, potenzialmente un sito con migliaia di URL, può essere difficile tenere traccia dei risultati.

Quindi dovresti concentrarti sulla scalabilità, come  afferma un documento di ricerca :

“I due principi fondamentali della piattaforma sono l’affidabilità (un esperimento è significativo solo se ci si può fidare dei suoi risultati) e la scalabilità (aspiriamo a esporre ogni singolo cambiamento in qualsiasi prodotto attraverso un esperimento A / B).”

Il modo più semplice per farlo è tramite la funzione di test degli URL di gruppo di Clickflow . Invece di inserire manualmente un gruppo di URL che desideri dividere il test, includi una stringa inclusa in tutti gli URL che desideri testare.

Per noi, è qualsiasi URL con la parola “SEO”:

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Immergiti più in profondità:

3 Best practice per i test A / B

Prima di immergerti con il tuo primo split test, dovrai stabilire alcune regole di base. Dopo tutto, non vuoi che i tuoi esperimenti siano una perdita di tempo.

Ecco tre cose che dovrai ricordare durante i tuoi test:

1) Isolare gli elementi che stai testando

È facile lasciarsi trasportare dai test divisi e provare a misurare l’impatto di diversi elementi sulla pagina. Vuoi vedere cosa funziona il più rapidamente possibile, giusto? Quindi cerca di evitare la fretta e isola i tuoi test.

L’esecuzione di diversi test A / B contemporaneamente potrebbe alterare i risultati, come osserva Dave Hermansen nella sua spiegazione dell’approccio che usano allo Store Coach :

“Testiamo solo una cosa alla volta in modo che non ci sia rumore e possiamo dire se è stata quella cosa a fare la differenza positiva o negativa.

Lasciamo che il test venga eseguito per una discreta quantità di tempo – di solito almeno 1.000 impressioni (più sono, meglio è) – in modo che possiamo essere più sicuri che eventuali modifiche nelle classifiche, nella percentuale di clic o nelle conversioni siano dovute all’oggetto testato e non solo un colpo di fortuna. “

Certo, puoi eseguire diversi test A / B SEO, ma assicurati di scegliere solo un elemento che desideri testare ed eseguire quell’esperimento in isolamento.

2) Evita di nascondere i bot di Google

L’intera base del test A / B è mostrare versioni diverse della stessa pagina web a gruppi di persone e giudicare come interagiscono con ciascuna. La pagina che stai visualizzando non è esattamente la stessa, il che ti rende facile atterrare in acqua calda.

Google vieta severamente il cloaking , che è l’atto di mostrare pagine web (e contenuti) differenti agli spider dei motori di ricerca e ai tuoi visitatori umani:

Quindi, come puoi evitare di finire nei cattivi libri di Google quando l’intero punto del test A / B SEO è creare più versioni della stessa pagina? La risposta è semplice: non indicizzare le pagine duplicate .

Quando hai diverse copie della stessa pagina, i bot di Google non sapranno qual è quella vera. Potrebbero pensare che la tua pagina originale sia per gli esseri umani e la tua pagina di test sia costruita esclusivamente per i bot, il che significa che li stai nascondendo. Tuttavia, la deindicizzazione della nuova pagina di test (o l’ aggiunta di tag canonici all’originale) garantirà che Google sappia quale pagina è quella giusta.

3) Costruisci una mentalità per il test A / B

La verità è che l’esecuzione di split test può essere spaventoso, soprattutto se li stai eseguendo su un enorme sito Web con molte possibilità che le cose vadano male.

Nella scrittura di LinkedIn delle comuni sfide del test A / B nei social network, hanno affermato che :

“L’esecuzione di test A / B su larga scala non è solo una questione di infrastruttura e di best practice; stabilire una forte cultura della sperimentazione è anche la chiave per incorporare i test A / B come parte del processo decisionale. “

Per far funzionare lo split test SEO per te, devi esercitarti. Fornisci al tuo team molte opportunità per eseguire esperimenti, a condizione che siano eseguiti correttamente e in sicurezza. Come ha spiegato LinkedIn, è necessario creare una cultura della sperimentazione.

Thumbtack, che esegue 30 test A / B al mese , lo fa in modo efficace. Costruiscono una mentalità di split test nel loro team incoraggiando metà dei loro ingegneri interni a possedere almeno un test A / B entro i primi sei mesi attraverso:

  • Ospita seminari mensili di un’ora sui test A / B per i nuovi membri del team
  • Documentazione intensiva, condivisa su un’unità aziendale, che descrive in dettaglio come vengono eseguiti i test
  • Fornire strumenti di calcolo della dimensione del campione al personale per comprendere il risultato atteso dei loro esperimenti
  • Chiedere ai membri del team con esperienza in split test di istruire i loro nuovi ingegneri mentre completano i propri esperimenti

Questo non solo aiuta ad aumentare la fiducia e la volontà della loro squadra, ma il costante rafforzamento del “dobbiamo testare regolarmente” potrebbe portare a risultati incredibili.

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Pensieri finali

Come puoi vedere, lo split test di varie strategie SEO è complesso, ma vale il suo peso in oro quando vinci il jackpot e sali dalle posizioni di ranking delle parole chiave basse in cui sei rimasto bloccato.

Ricorda di iniziare con la tua ipotesi, scegli un approccio che funzioni a seconda degli elementi che stai testando ed evita di nascondere i bot di Google. Non vuoi ottenere una brutta penalità nel frattempo!

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