Postado por Portent
Este blog foi escrito por Tim Mehta, ex-estrategista de otimização da taxa de conversão da Portent, Inc.
A realização de experimentos A / B / n (também conhecidos como “testes divididos”) para melhorar a classificação dos seus mecanismos de pesquisa está no kit de ferramentas de SEO por mais tempo do que muitos pensariam. A Moz realmente publicou um artigo em 2015 abordando o assunto, que é um ótimo resumo de como você pode executar esses testes.
O que eu quero abordar aqui é entender os momentos certos para executar um teste de SEO dividido, e não como você deve executá-los.
Eu corro um programa de CRO em uma agência conhecida por SEO. A equipe de SEO me traz quando eles estão se preparando para executar um teste de SEO dividido para garantir que estamos seguindo as práticas recomendadas quando se trata de experimentação. Isso me deu a oportunidade de ver como os SEOs estão se aproximando dos testes divididos e onde podemos melhorar o processo.
Uma das minhas maiores observações ao trabalhar nesses projetos foi a pergunta mais premente e muitas vezes esquecida: “Devemos tentar isso?”
Riscos de executar testes de SEO divididos desnecessários
Abaixo estão alguns riscos em potencial de executar um teste de SEO dividido. Você pode estar disposto a assumir alguns desses riscos, enquanto outros existem que você definitivamente desejará evitar.
Recursos desperdiçados
Com testes de página dividida (não testes de SEO), você pode ser muito mais ágil e iniciar vários testes por mês sem gastar recursos significativos. Além disso, as análises de pré-teste e pós-teste são muito mais fáceis de executar com as calculadoras e fórmulas prontamente disponíveis em nossas ferramentas.
Com o teste de divisão de SEO, é necessária uma enorme quantidade de pesquisa para planejar um teste, configurá-lo e executá-lo.
O que você está basicamente fazendo é pegar um modelo existente de páginas semelhantes no seu site e dividi-lo em dois (ou mais) modelos separados. Isso requer recursos significativos de desenvolvimento e apresenta mais riscos, pois você não pode simplesmente “desativar o teste” se as coisas não estiverem indo bem. Como você provavelmente sabe, depois de fazer uma alteração para prejudicar seu ranking, é uma batalha longa e árdua recuperá-los.
A análise pré-teste para antecipar quanto tempo você precisa executar o teste para alcançar significância estatística é mais complexa e demorada com testes de SEO divididos. Não é tão simples como “Qual deles recebe mais tráfego orgânico?” Porque cada variação que você tenta possui atributos exclusivos. Por exemplo, se você optar por fazer o teste de divisão do modelo da página do produto para metade dos seus produtos em relação à outra metade, os produtos reais em cada variação poderão ter um papel no seu desempenho.
Portanto, você deve criar uma projeção de tráfego orgânico para cada variação com base nas páginas existentes e comparar os dados reais com as suas projeções. Inerentemente, usar sua projeção como seu principal indicador de fracasso ou sucesso é perigoso, porque uma projeção é apenas um palpite e não necessariamente o que reflete a realidade.
Para análise pós-teste, como você está medindo o tráfego orgânico em relação a uma projeção hipotética, é necessário procurar outros pontos de dados para determinar o sucesso. Evan Hall, estrategista sênior de SEO da Portent, explica:
“Sempre use dados corroborativos. Observe as classificações de palavras-chave relevantes, os cliques em palavras-chave e a CTR (se você confiar no Google Search Console). Você pode confiar nos dados do GSC com segurança se achar que ele corresponde muito bem aos seus números do Google Analytics “.
Hora de planejar um teste, execute-o em seu site ao vivo, “conclua” o teste (se necessário) e analise-o após o fato de tarefas exigentes.
Por isso, é necessário executar experimentos com uma hipótese robusta e uma diferença suficiente na variação em relação ao original, para que você possa ver uma diferença significativa no desempenho deles. Você também deve corroborar os dados que apontam para o sucesso, pois o tráfego orgânico comparado à sua projeção por si só não é confiável o suficiente para confiar nos seus resultados.
Não foi possível dimensionar os resultados
Existem muitos fatores envolvidos na classificação do seu mecanismo de pesquisa que estão além do seu alcance. Isso leva a uma série de variáveis externas que podem afetar os resultados do teste e gerar falsos positivos ou falsos negativos.
Isso prejudica a capacidade de aprender com o teste: foi a variação do nosso modelo ou algum outro fator externo que levou aos resultados? Infelizmente, com o Google e outros mecanismos de pesquisa, nunca existe uma maneira definitiva de responder a essa pergunta.
Sem a validação e o entendimento de que foram as mudanças exatas que você levou aos resultados, você não poderá escalar o conceito vencedor para outros canais ou partes do site. No entanto, se você estiver mais focado nos resultados individuais e não aprender, isso pode não ser um grande risco para você.
Quando executar um teste de SEO dividido
Incerteza sobre o desempenho de palavras-chave ou consultas
Se a série de páginas de uma categoria específica tiver uma grande variedade de palavras-chave / consultas que os usuários pesquisam ao pesquisar esse tópico, você poderá participar com segurança de um título de SEO ou de um teste de divisão de meta descrição.
Da perspectiva da taxa de conversão, ter uma palavra-chave mais relevante em relação à intenção do usuário geralmente levará a mais envolvimento. Embora, como mencionado, a maioria dos seus exames não seja vencedora.
Por exemplo, temos um cliente no setor de varejo de pneus que aparece nos SERPs para todos os tipos de consultas sobre “pneus”. Isso inclui itens como pneus de inverno, pneus sazonais, pneus de desempenho, etc. Nossa hipótese foi de que incluir a frase mais específica “pneus de inverno” em vez de “pneus” em nossos meta-títulos durante os meses de inverno levaria a CTR mais alta e mais tráfego orgânico. dos SERPs. Embora nossos resultados tenham sido inconclusivos, aprendemos que alterar esse meta título não prejudicou o tráfego orgânico ou a CTR, oferecendo uma excelente oportunidade para um teste de acompanhamento.
Você também pode usar essa tática para testar uma palavra-chave de maior volume em seus metadados. Mas essa abordagem também não é segura e vale a pena tentar primeiro. Como destacado neste Moz Whiteboard Friday, eles viram “mais de 20% de queda no tráfego orgânico depois de atualizar as meta informações nos títulos e muito mais para atingir a variante mais desejada”.
Em outras palavras, segmentar palavras-chave de maior volume parece óbvio, mas sempre vale a pena tentar primeiro.
Prova de conceito e mitigação de risco para sites de grande escala.
Essa é a chamada mais comum para executar um teste de SEO dividido. Portanto, contatamos alguns especialistas para sua opinião quando esse cenário se torna uma excelente oportunidade para teste.
Jenny Halasz, Presidente da JLH Marketing, fala sobre o uso de testes de SEO para testar conceitos ou idéias que não foram comprados:
“O que eu descobri muitas vezes é que sugerir que um cliente tente algo em um subconjunto menor de páginas ou categorias como ‘prova de conceito’ é extremamente eficaz. Manter o controle e o foco nas tendências em vez de números inteiros Costumo mostrar a um cliente como a alteração de um modelo afeta positivamente a pesquisa e / ou as conversões “.
Ele continua referenciando um exemplo existente que enfatiza uma tática de teste alternativa que não seja manipular modelos:
“Estou no meio de testes agora com um cliente para ver se algum link interno inteligente dentro de um subconjunto de produtos (usando o InCinks e o InRinks do InCank) funcionará para eles. É realmente divertido ver esse teste porque a alteração não é realmente uma alteração de modelo, mas uma alteração de navegação dentro de uma categoria. Se funcionar como esperado, pode significar uma reformulação completa para esse cliente. “
Ian Laurie enfatiza o uso de testes de SEO como uma ferramenta de mitigação de riscos. Ele explica:
“Para mim, trata-se de escala. Se você implementará uma alteração que afeta dezenas ou centenas de milhares de páginas, vale a pena executar um teste de divisão. O Google é imprevisível e alterar tantas páginas pode ter uma enorme vantagem. teste, você pode gerenciar riscos e obter aceitação do cliente (externa ou interna) nos sites da empresa “.
Se você é responsável por um site grande que depende muito de pesquisas orgânicas sem marca, vale a pena tentar antes de publicar qualquer alteração em seus modelos, independentemente do tamanho da alteração. Nesse caso, você não necessariamente espera um “vencedor”. Seu desejo deve ser “nada quebra”.
Evan Hall enfatiza que você pode usar o teste dividido como uma ferramenta para justificar mudanças menores para aqueles que têm problemas para obter aceitação:
“A justificativa do orçamento é testar mudanças que exigem muitas horas de desenvolvimento ou gravação. Alguns sites de comércio eletrônico podem incluir uma extensão de texto em cada PLP, mas isso exige muita escrita para algo que não está garantido para funcionar. Se o teste sugerir que o conteúdo fornecerá 1,5% mais tráfego orgânico, o esforço de escrever todo esse texto é justificável “.
Faça grandes alterações nos seus modelos
Na experimentação, existe uma métrica chamada “Efeito Mínimo Detectável” (MDE). Essa métrica representa a diferença percentual no desempenho que você espera que a variação tenha do original. Quanto mais alterações e mais diferenças houver entre o original e a variação, maior será o MDE.
O gráfico abaixo enfatiza que, quanto menor o seu MDE (elevação), mais tráfego será necessário para obter um resultado estatisticamente significativo. Por sua vez, quanto maior o MDE (elevação), menor será o tamanho da amostra.
Por exemplo, se você estiver redesenhando a arquitetura do site dos modelos de página do produto, considere torná-la visivelmente diferente da perspectiva de plano de fundo e visual (estrutura do código). Embora a pesquisa do usuário ou o teste A / B na página possam ter levado à nova arquitetura ou design, ainda não está claro se as alterações propostas afetarão as classificações.
Esse deve ser o motivo mais comum pelo qual você executa um teste de SEO. Dada toda a subjetividade das análises pré e pós-teste, você deve garantir que sua variação produza um resultado suficientemente diferente para garantir que a variação tenha um impacto significativo. Obviamente, com mudanças maiores, surgem maiores riscos.
Enquanto sites maiores têm o luxo de tentar coisas menores, eles ainda estão à mercê de suas próprias suposições. Para sites menos robustos, se você deseja executar um teste de SEO em um modelo, deve ser diferente o suficiente não apenas para que os usuários se comportem de maneira diferente, mas também para o Google avaliar e classificar sua página de maneira diferente.
Comunicação experimental para testes de SEO divididos
Independentemente da sua experiência em SEO, a comunicação com as partes interessadas sobre experimentação requer seu próprio conjunto de habilidades.
As expectativas com os testes são muito voláteis. Algumas pessoas esperam que todos os testes sejam vencedores. Alguns esperam que você lhes dê respostas definitivas sobre o que funcionará melhor. Infelizmente, essas são expectativas falsas. Para evitá-los, você deve definir expectativas realistas desde o início para seu gerente, cliente ou quem estiver fazendo um teste de divisão.
Expectativa 1: a maioria dos seus testes falhará
Esse entendimento é a base de todos os programas de experimentação bem-sucedidos. Para pessoas não próximas ao assunto, também é a pílula mais difícil de engolir. Você deve levá-los a aceitar o fato de que o tempo e o esforço necessários para a primeira iteração de um teste provavelmente levarão a um teste inconclusivo ou perdido.
O aspecto mais valioso da experimentação e testes divididos é o processo iterativo ao qual cada teste é submetido. O verdadeiro resultado de experiências bem-sucedidas, independentemente de serem testes de SEO divididos ou outros tipos, é o culminar de vários testes, levando a aumentos graduais nos principais KPIs.
Expectativa 2: você está trabalhando com probabilidades, não tem certeza das coisas
Essa expectativa se aplica especialmente a testes de SEO divididos, pois você usa várias métricas como sinais indiretos de sucesso. Isso ajuda as pessoas a entender que, mesmo que atinja 99% de importância, não há garantias de resultados depois que a variação vencedora é implementada.
Esse princípio também oferece uma margem de manobra para análises de pré-teste e pós-teste. Isso não significa que você pode manipular os dados a seu favor, mas que não precisa gastar horas e horas criando uma projeção empírica. Também permite que você use sua opinião subjetiva de um especialista com base em todas as métricas que você está analisando para determinar o sucesso.
Expectativa 3: Você precisa de um tamanho de amostra grande o suficiente
Sem um tamanho de amostra grande o suficiente, você nem deve considerar fazer um teste de SEO dividido, a menos que seus stakeholders sejam pacientes o suficiente para esperar vários meses pelos resultados.
O consultor SearchPilot e o destilado Sam Nenzer explica como saber se você tem tráfego suficiente para testar:
“No decorrer de nossa experiência com testes de SEO, criamos uma regra geral: se uma seção do site de páginas semelhantes não receber pelo menos 1.000 sessões orgânicas por dia no total, será muito difícil medir qualquer elevação em seu site. teste de divisão “.
Portanto, se seu site não tiver o tráfego certo, convém implementar implantações de baixo risco ou realizar pesquisas competitivas para validar suas idéias.
Expectativa 4: O objetivo da experimentação é mitigar riscos com o potencial de melhorar o desempenho
O termo-chave aqui é “potencial” melhoria de desempenho. Se o seu teste retornar uma variação vencedora e implementá-la em seu site, não espere os mesmos resultados que você viu durante o teste. O verdadeiro objetivo de todos os testes é apresentar novas idéias ao seu site com muito baixo risco e potencial para melhorar as métricas.
Por exemplo, se você estiver atualizando a arquitetura ou o código de um modelo de PDP para acomodar uma alteração no algoritmo do Google, o objetivo não é necessariamente aumentar o tráfego orgânico. O objetivo é reduzir o impacto negativo que você pode ver com a alteração do algoritmo.
Informe às partes interessadas que você também pode usar testes divididos para melhorar o valor comercial ou a eficiência interna. Isso inclui coisas como publicar atualizações de código que os usuários nunca veem ou uma atualização de URL / CMS para grupos de páginas ou vários microsites de uma só vez.
Sumário
Embora seja tentador executar um teste de SEO, é vital que você entenda os riscos inerentes a ele para garantir que está obtendo o verdadeiro valor necessário. Isso ajudará a informá-lo quando o cenário exigir um teste de divisão ou uma abordagem alternativa. Você também deve comunicar a experimentação com expectativas realistas desde o início.
Existem grandes riscos inerentes ao envolvimento com testes de SEO divididos que não são vistos nos testes na página que o CRO geralmente executa, incluindo desperdício de recursos e resultados não escalonáveis.
Alguns dos cenários em que você deve se sentir seguro ao participar de um teste de SEO incluem onde você não tem certeza do desempenho de palavras-chave e consultas, prova de conceito e atenuação de riscos em sites de maior escala, o justificativa de idéias que exigem recursos sólidos e quando você está pensando em fazer grandes alterações em seus modelos.
E lembre-se, um dos maiores desafios da experimentação é comunicá-la adequadamente aos outros. Todo mundo tem expectativas diferentes para o teste, então você deve ir em frente e abordar essas expectativas imediatamente.
Se houver outros cenários ou riscos associados ao teste de SEO dividido que você já viu em seu próprio trabalho, compartilhe os comentários abaixo.
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