А / B-тестування в SEO: як протестувати вплив змін в Google

1. Користь A / B-тестів для SEO
2. Як працює A / B-тестування для SEO?
3. Як довго потрібно проводити тестування?
4. Чи законна цей підхід з точки зору Google?
5. Думка експерта:

дата публікації оригінальної статті : 7 грудень 2015
Автор: Вілл Крітчлоу (Will Critchlow)
Переклад: Ксенія Ситникова

нещодавно Google анонсувала сервіс RankBrain , Який використовує технології машинного навчання. Величезна кількість запитів перекладається в так звані математичні вектори, зрозумілі комп'ютеру. Якщо RankBrain зустрічає незнайоме слово або фразу, він робить припущення, які слова чи фрази могли б мати аналогічний сенс, і фільтрує результат виходячи з цих припущень. Це робить пошук більш ефективним при обробці запитів, зустрінутих вперше.

До цього анонса Google багато вебмастера (в тому числі і автор) підкреслювали важливість опрацювання чотирьох стратегій в сучасному просуванні:

1. ПК - далекий родич мобільних пристроїв (сучасному бізнесу необхідний зручний мобільний сайт), мобільні пристрої зараз дуже важливі.
2. Усвідомте значення пошуку по додатках (допомагає користувачеві шукати і отримувати швидкий доступ до встановлених додатків) - App Search.
3. Оптимізуйте сайт так, щоб ви самі хотіли ранжувати його в топі.
4. Тестируйте і дізнавайтеся, чого Google хоче від вашого сайту.

На останньому пункті необхідно зупинитися в деталях. Розглянемо переваги тестування, структуру і методологію оцінювання вдалого тесту для SEO.

Користь A / B-тестів для SEO

У січні 2015 роки команда інженерів Pinterest написала захоплюючу статтю про свою роботу, пов'язаної з SEO-експериментами. Стаття і її обговорення привернули увагу до технології, яку потім використовували при роботі над іншими великими сайтами.

Команда зазначила два ключові переваги підходу:

1. Можливість оцінити, наскільки доцільно вкладатися в намічені напрямки

Один з експериментів стосувався контенту в публікаціях на Pinterest:

Інженерний блог Pinterest: «Деякі замітки ми забезпечили додатковими описами, взятими з інших схожих заміток з такою ж картинкою. Результати експерименту перевершили наші очікування, що в свою чергу спонукало більше інвестувати в роботу з текстовими описами, наприклад, за допомогою просунутих технологій розпізнавання зображень ».

Частина інших експериментів провалилася, що згодом позитивно позначилося на трудовитратах команди. Вона не витрачала сили на безрезультатні роботи, а кроки, пов'язані з контентом сторінок, в результаті це призвело до поліпшення їх позиції в пошуковій видачі майже на 30%.

2. Відмова від свідомо неправильних рішень

Команда Pinterest хотіла виводити контент на сторінки за допомогою JavaScript - це було викликано міркуваннями зручності для користувачів, а не SEO. На щастя, вони не наважилися сліпо викочувати зміни на весь сайт і для початку вирішили перевірити, чи будуть проіндексовані сторінки, що використовують цю технологію. Вони застосували зміни до обмеженого числа шаблонів і стали стежити за результатом. Після запуску оновлених сторінок вони стали неухильно падати у видачі, після чого експеримент був скасований.

Як працює A / B-тестування для SEO?

На відміну від A / B-тестування, з яким ми знайомі по контекстній рекламі і яке призводить до оптимізації конверсій (CRO), в SEO не можна створити дві різні версії веб-сторінки і направляти користувачів то туди, то сюди. Робот Google не вітає дублікати (особливо в масштабі багатьох сторінок), тому це погана ідея - створити дві версії сайту і подивитися, яка з них краще ранжируется. Навіть якщо ігнорувати проблему дубльованого контенту, на результати тесту вплинуть вік сторінки, швидкість її завантаження і місце у внутрішній перелинковке.

Традиційне A / B-тестування на зниження CRO-ставки орієнтується на користувача:

Мал. 1: Користувачі бачать різні варіанти однієї сторінки. Перемагає сторінка, яка конвертує більше користувачів в покупців. Але пошуковий робот Google часто не розуміє і не розпізнає таких тестів.

На противагу цим варіантом A / B-тестів SEO-тести розраховані не на створення груп користувачів, а на створення груп сторінок.

Це безпечно - є тільки одна версія кожної сторінки і ця версія видна як звичайному користувачеві, так і роботу.

У загальних рисах тестування для потреб SEO виглядає так:

• визначаємо групу сторінок, які потрібно поліпшити;
• організуємо тест цих сторінок;
• у випадковому порядку групуємо сторінки в контрольну і експериментальну групи;
• Оцінюємо результати: тест пройдено, якщо експериментальна група перевершила прогнозні значення, а контрольна група - немає.

A / B-тестування для потреб SEO орієнтоване на сторінки:

Мал. 2: Сторінки діляться на 2 групи, одна з яких зазнала змін відповідно до SEO-рекомендаціями (на прикладі сайту, який торгує посудом)

При проведенні A / B-тестів ми повинні мати у своєму розпорядженні накопиченої статистикою, щоб згодом робити висновки про наявність і масштабах ефекту. У разі SEO-тестів ми стикаємося з додатковими складнощами, тому що статистика по різних групах сторінок може бути неоднорідною.

Замість того, щоб безпосередньо порівняти ефективність двох добірок веб-сторінок, ми змушені вдатися до теорії ймовірностей і спрогнозувати кількісні значення для «ефективної» сторінки з кожної групи сторінок. Експеримент вважається вдалим, якщо ефективність контрольної групи збігається з прогнозними значенням, а ефективність варіативної групи перевищує прогнозне значення на статистично значущу величину.

Статистичний метод не тільки дозволяє впоратися з різнорідної статистикою, але також захищає результат від зовнішніх впливів, таких як:

• поновлення алгоритму пошукових систем;
• сезонність;
• незв'язані зміни на сайті.

(При цьому ми виходимо з того, що все перераховане буде впливати не тільки на експериментальну групу сторінок.)

Статистика і стоять за нею математичні моделі можуть когось відлякати, але якщо ви все ж зацікавилися, то можете заглянути сюди:

Як довго потрібно проводити тестування?

Одна з переваг SEO-тестів полягає в тому, що їх результат залежить від дій робота Google, який більш «раціональний» і демонструє послідовність, ніж

звичайні відвідувачі, які вирішують результат контекстних A / B-тестів, спрямованих на оптимізацію конверсій (CRO). Це означає, що ви можете оперативно переконатися, що через тести не сталося нічого драматичного (за винятком випадків, коли в результаті поновлення алгоритму пошуковик починає враховувати ті самі фактори, з якими ви експериментуєте).

Скільки часу виділити на тестування, залежить від обраного підходу. Щоб зрозуміти, чи дають зміни на сайті позитивний ефект, досить подивитися, чи піднялися експериментальні сторінки у видачі в порівнянні з контрольною групою. Якщо ж ви хочете виміряти масштаб ефекту, а не його спрямованість (наприклад, щоб налаштувати майбутні тести), то зосередьтеся на отриманні статистично значущих результатів. Те, як швидко ви їх отримаєте, залежить від кількості тестованих веб-сторінок, їх відвідуваності і глибини зроблених змін.

Чи законна цей підхід з точки зору Google?

A / B-тести потрібні, щоб зробити ваш ресурс краще абсолютно для всіх користувачів, в тому числі і для робота Google. На базі отриманих результатів ви створюєте і розвиваєте постійні сторінки сайту, не створюючи ризикованих дорвеев і гейтвєєв (незалежні від вашого сайту сторінки, які ведуть до нього, але адаптовані під конкретні пошукові системи). Звичайно, можна вставити в текст гору ключових слів або додати прихований контент, але це нерозумно ні для тесту, ні для сайту в цілому. Не робіть цього!

Думка експерта:

менеджер пошукового просування i-Media

SEO-тести можуть бути корисні для веб-майстра і для сайту в цілому, якщо проводити їх не з метою «чорного» просування. Опрацьовані SEO-тести служать орієнтиром в світі WEB, допомагаючи зрозуміти, які сторінки відповідають запитам і бажанням користувачів. Є у них і недоліки. Не всі CMS сайтів дозволяють коригувати окремі сторінки, зазвичай все «зашито» в шаблонах, і коригування вносяться централізовано на весь сайт.

Інший недолік недоліком - деколи складно відокремити вплив змін на сторінці від впливу зовнішніх факторів (перелінковка, доповнення і т.д.), це заважає правильно інтерпретувати результати.

Однак чимало великих (в плані фінансів, ресурсів та ідей) корпорацій з колосальним трафіком вже пройшли цей шлях і отримали значні вигоди від порівняльних тестів, спрямованих на шліфування дизайну, корисності контенту і веб-сторінок в цілому.

31 грудня 2015

comments powered by

Поділитися Що ще корисно знати з просування сайтів