A / B тестирование в SEO

Профессиональные маркетологи открывают для себя прорывные стратегии с помощью A / B-тестирования в SEO. Независимо от того, сколько у вас опыта в маркетинге, есть шанс на неожиданные результаты. Маркетинг во многом похож на комедийную дисциплину. Для этого нужно достаточно знать свою аудиторию, чтобы вы могли сказать анекдот, и он уместен. Слишком мало знайте свою аудиторию, и вы рискуете оказаться недоступным. Слишком много знайте свою аудиторию, и вы рискуете показаться неоригинальным. Где-то между этим есть золотая середина, где маркетинг действительно может быть наиболее эффективным.

И, как любая квалифицированная профессия, разработка хорошей маркетинговой стратегии требует практики. A / B-тестирование в SEO позволяет маркетологам именно это. Найти золотую середину для получения высоких позиций в поисковой выдаче - непростая задача. Есть несколько основных поисковых систем и множество способов создать веб-сайт. A / B-тестирование в SEO позволяет маркетологам изучить некоторые из этих компонентов под микроскопом, чтобы лучше понять их влияние. A / B-тестирование в SEO показывает, что мелкие детали намного важнее, чем то, что кажется на первый взгляд. Они могут быть ключом к достижению выдающихся результатов SEO.

В этой статье мы обсудим процесс A / B-тестирования в SEO. Мы дадим несколько советов по сравнению ключевых компонентов SEO. Это предоставит вам информацию, необходимую для принятия более обоснованных решений, которые приблизят вас к оптимальной позиции SEO.

Что такое A / B-тестирование в SEO?

A / B-тестирование в SEO (также известное как сплит-тестирование или сегментное тестирование) - это метод сравнения двух объектов, оптимизированных для поисковых систем, друг с другом. При этом цель состоит в том, чтобы увидеть, какая организация работает лучше. Специалисты по SEO могут проводить A / B-тестирование для ряда цифровых продуктов, таких как информационные бюллетени для страниц социальных сетей, но чаще всего это относится к сравнению веб-страниц. Это связано с тем, что веб-сайты легче измерять и манипулировать ими для достижения желаемого размещения результатов поисковой системы.

По сути, A / B-тестирование - это маркетинговый эксперимент. В этом случае два или более варианта веб-страницы сравниваются друг с другом, показывая их случайным пользователям. Чтобы определить, какой вариант страницы лучше подходит для конкретной цели конверсии, используются различные аналитические методы.

Зачем проводить тесты SEO?

Маркетинг, как и многие другие секторы, стремится создать стратегию, уникальную для его клиентов. Это часто означает, что маркетинговые процедуры и методы необходимо будет обновить с учетом любых изменений в желаниях и потребностях клиентов с течением времени. A / B-тестирование - это фантастический подход к улучшению маркетинговой тактики с помощью SEO. Это связано с тем, что тестирование напрямую сравнивает вариант с его текущим состоянием. Это позволяет профессионалам задавать конкретные вопросы об изменениях на своем веб-сайте. Затем они могут собрать данные и принять обоснованное решение о дальнейших действиях.

Например, предположим, что есть технологическая компания B2B, которая хочет улучшить качество своих потенциальных клиентов с помощью веб-страниц кампании. Компания решает достичь этой цели путем проведения A / B-тестирования в области SEO. Они создадут новую веб-страницу с изменениями в компонентах SEO, таких как заголовок, организация изображений, ссылки, призыв к действию и общий макет. Затем они будут сравнивать эти изменения с их первоначальными предшественниками на предмет эффективности. Мы надеемся, что это будет стимулировать их новую стратегию продаж.

В конечном итоге A / B-тестирование исключает возможность догадок при конверсии и оптимизации веб-сайта. Это позволяет профессионалам переключать разговоры, основанные на запросах, «мы думаем», на основанные на данных, «мы знаем». Измеряя влияние этих переменных SEO на ваши показатели, вы с большей вероятностью убедитесь, что каждое выбранное изменение может привести к положительным результатам.

Процесс раздельного тестирования

В этом разделе мы обсудим общую схему проведения A / B-теста для вашего бизнеса или организации.

Собирать информацию

Ваш текущий исторический анализ должен дать представление о том, где вы можете начать оптимизацию. Как правило, лучше начать с участков с высокой посещаемостью на вашем веб-сайте или в приложении, поскольку они позволяют быстрее собирать данные. Вам также следует искать страницы с низким коэффициентом конверсии или высоким коэффициентом прерывания, которые можно улучшить.

Определите свои цели

Цели конверсии - это средства, которые вы используете, чтобы определить, является ли вариант тестирования более успешным, чем его исходная версия. Целью конверсии может быть что угодно: от нажатия кнопки или ссылки до дополнительных покупок продукта или подписок по электронной почте.

Сгенерируйте гипотезу

После того, как вы определились с целью, вы можете приступить к созданию идей и гипотез сплит-тестирования. Обязательно подумайте о том, как они улучшат текущую версию вашей цифровой платформы. Расставьте приоритеты для своих идей и гипотез в организованном списке в соответствии с ожидаемым воздействием и сложностью реализации.

Создайте две отчетливые вариации

Возьмите исходную платформу и сделайте копию с определенными корректировками. Это может быть изменение цветовой схемы, изменение структуры элементов на веб-странице, скрытие инструментов навигации или что-то совершенно новое! Вы можете сделать это самостоятельно или использовать внешнее программное обеспечение для A / B-тестирования (например, Optimizely). Многие из этих сервисов позволяют легко и быстро управлять этими элементами. Наконец, сделайте дополнительный шаг к QA (тесту обеспечения качества) ваших двух переменных, чтобы убедиться, что они работают должным образом.

Проведите эксперимент

Сделайте свой эксперимент живым и ждите, пока посетители придут и поучаствуют! На этом этапе посетители должны быть случайным образом отнесены либо к контрольной, либо к вариации эксперимента. Измеряйте, подсчитывайте и сравнивайте показатели взаимодействия с пользователем, чтобы определить, как работает каждая переменная.

Анализируйте результаты

Ваш эксперимент завершен. Пора проанализировать его результаты. Программное обеспечение для сплит-тестирования, которое вы использовали, отобразит данные эксперимента, которые покажут вам разницу в производительности между двумя версиями. Они также скажут вам, есть ли статистическая значимость в различии.

A / B тестирование и SEO

Google заявил, что разрешает и фактически поощряет сплит-тестирование. Кроме того, они заявили, что выполнение A / B-тестирования не представляет риска для рейтинга сайта в поисковой сети. Однако можно поставить под угрозу свой рейтинг в поиске, используя инструмент тестирования для таких целей, как маскировка. Вот несколько советов Google, чтобы этого не произошло:

• Отсутствие маскировки - маскировка включает в себя отображение поисковым системам контента, отличного от того, что видел бы обычный пользователь. Это может привести к понижению или удалению вашего сайта из результатов поиска. Чтобы предотвратить маскировку, не злоупотребляйте сегментацией посетителей. Это будет отображать различный контент для робота Googlebot в зависимости от IP-адреса или пользовательского агента.
• Используйте rel = «canonical». Допустим, вы запускаете сплит-тест с несколькими URL-адресами. В этом случае следует использовать атрибут rel = «canonical» . Это вернет варианты обратно на исходную страницу. Это поможет предотвратить заблуждение робота Googlebot, думая, что существует несколько версий одной и той же страницы.
• 302 направляет более 301 указания - это для случаев, когда вы запускаете тест, который перенаправляет исходный URL-адрес на вариантный URL-адрес. Использование 302 (временного) перенаправления лучше, чем 301 (постоянного) перенаправления. Это не позволит Google тестировать URL-адреса и поддерживать индекс исходного URL-адреса.
• Проводите эксперименты только до тех пор, пока это необходимо. Если вы проводите эксперимент дольше, чем необходимо, особенно на глазах у многих пользователей, вы рискуете представить себя обманутым поисковыми системами. Google рекомендует операторам веб-сайтов удалить все варианты тестирования, как только они закончат сплит-эксперимент. Они также предлагают избегать излишне долгих экспериментов.

Три основных вывода из SEO-тестирования

Есть множество причин, по которым ваш бизнес может извлечь выгоду из сплит-тестирования SEO. Давайте рассмотрим три основных вывода, из которых вы можете извлечь пользу, проводя сплит-эксперименты.

1. Обоснование дальнейших инвестиций в перспективные области. Одним из самых положительных результатов A / B-тестирования является то, что оно может дать четкое представление о SEO и рентабельности инвестиций в маркетинг. Когда вы можете точно определить, что именно ведет к цели конверсии, легче обосновать конкретный выбор, связанный с инвестициями.
2. Предотвращение катастрофических результатов. Когда дело доходит до A / B-тестирования, одной из основных целей является формирование информированного мнения путем сбора данных. Для маркетологов и специалистов по продажам, безусловно, неразумно слепо вносить большие изменения в свой веб-сайт и предполагать, что они будут правильно проиндексированы. Вместо этого лучше вносить небольшие изменения и отслеживать их эффект. Иногда эти изменения полезны, а иногда бесполезны. SEO-сплит-тестирование предотвращает катастрофические и грандиозные результаты, сосредотачиваясь на определенных элементах SEO.
3. Способствует постоянному росту - A / B-тестирование в SEO не ограничивается определенным периодом времени. Это может произойти в любой момент на протяжении всей жизни бизнеса. Участие в сплит-тестировании SEO - положительный шаг к росту. Это напоминает компаниям, что им следует найти время для принятия осознанных и осознанных решений. SEO-тестирование способствует развитию мышления. Это помогает профессионалам сосредоточиться на ощутимых отличиях, которые они могут внести, чтобы сделать компанию в целом более успешной.

FAQs:

• Что такое сплит-тестирование?
• Зачем проводить SEO-тесты?
• Почему важно A / B-тестирование?
• Как вы проводите A / B-тестирование?
• Каковы основные выводы A / B-тестирования?