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Pruebas divididas A / B para SEO – Ahora es el momento

Poking the Bear: una historia clásica de SEO

Si ha estado en el juego de SEO lo suficiente (y especialmente en un escenario de la Agencia / Cliente), está familiarizado con el juego de “Poke el Oso “Que todos jugamos regularmente con los motores de búsqueda: realice un cambio en el sitio, espere a que los motores de búsqueda puedan recoger el cambio, luego monitoree los efectos positivos, neutrales o negativos. Si tienes suerte, tienes años de experiencia o buen tutelage, y sabes que realmente me gusta que el oso realmente le gusta que se rasque detrás de su oreja izquierda. O realiza cambios en el sitio con el abandono salvaje solo para encontrar que asumir el oso en el ojo hay un viaje garantizado a la sala de emergencias, y tendrá suerte si sus rankings se recuperan

Pero la realidad de muchos seos ‘Las experiencias están en algún lugar en el medio. Una vez hemos hecho la mejor práctica de línea de base.E Optimizaciones, luego nos movemos en el ámbito de la hipótesis: intentando divinar lo que trabajará para nuestros sitios y nichos en función de nuestra experiencia previa, análisis de SERP, análisis competitivo y los fragmentos de un millón de puestos de blog de SEO que están flotando en el Detrás de nuestros cerebros. Sobre la base de estas hipótesis, hacemos cambios incrementales en nuestros sitios y “Poke The Bear”. A veces, la “GoogleBear” es afable y gratificante. Otras veces es bastante gruñón. A veces es lento responder. Otras veces que reacciona con la velocidad de los rayos. Y muchas veces, mira hacia atrás sin emociones y parpadeando, como para cuestionar por qué pensamos que algo de esto haría una diferencia en primer lugar.

La difícil situación de las pruebas de SEO

Si eres como yo, has deseado más de una vez que hubiera una mejor maneraPara hacer pruebas de SEO en algún tipo de nivel escalable. O una forma menos dolorosa de meter la GoogleBear.

En sitios más pequeños, personalizados, lo que hace modificaciones para SEO y probar los resultados puede ser bastante sencillo. Cuanto menor sea el alcance del sitio, generalmente lo menos plantificado es, lo que lo hace más maleable para ajustes en contenido, etiquetado, estructura, navegación y otros elementos. Usted realiza esos cambios y luego monitoree las posiciones SERP para un impacto positivo. Cada vez que su experimentación de SEO le lleva por extravisos, es relativamente fácil, correctamente correcto al revertir los cambios en unas pocas páginas.

Cuanto mayor sea el sitio, más complejo es el backend, y las páginas se vuelven más y más. Templado para manejar el volumen de contenido. En la revolución de ROI, trabajamos principalmente con ECOMMERC.e sitios web con entre miles a millones de productos. Si quiero probar una nueva modificación en una página de producto para ver si tiene un impacto positivo de SEO, es probable que tenga que probar esa modificación en todas las páginas de productos debido a su naturaleza plantelada. Los cambios aplicados a estos sitios pueden ser una aventura “todo o nada” con las consecuencias de barrido (para bien o para mal) cuando, por ejemplo, una cuarta parte de un millón de páginas de repente tiene un nuevo formato basado en mi hipótesis. Si mi hipótesis es correcta, entonces todo es altas Fives y arco iris. Pero si mi hipótesis está incorrecta, puede tomar bastante tiempo para que todas las páginas de productos sean reindexas después de revertir los cambios que me metieron en problemas en primer lugar. Google es rápido para llevar las ganancias, pero es lento para revertir las pérdidas.

es solo un ejemplo de los dolores de cabeza que pueden venir con la prueba de mejoras de SEO a escala en sitios grandes. El problema no es que no podemos ampliarlo, ¡es que tenemos que escalarlo todo el camino! Estaríamos mejor probando una parte más pequeña de nuestras páginas para determinar si genera resultados positivos antes de aplicar esos cambios a todas las páginas.

Un punto de Vantage único: un SEO Peek en la prueba del sitio web A / B

A través de mi rol líder en el grupo de servicios de optimización de sitios web de RAI Revolution, he tenido la suerte de liderar equipos que se especializan en dos áreas muy únicas de marketing en línea: SEO (optimización de motores de búsqueda, que estás Probablemente familiarizado con) y CRO

(optimización de la tasa de conversión). Ambas disciplinas buscan optimizar la experiencia del usuario en unBsite para lograr un resultado deseable. El objetivo del equipo de CRO es aumentar la probabilidad de una acción de usuario específica (para los sitios de comercio electrónico, generalmente es la finalización de una compra o alguna acción antes en el embudo). El objetivo del equipo de SEO también es aumentar la probabilidad de una acción específica del usuario. Pero en su caso, el “usuario” es un motor de búsqueda, y el objetivo es que el motor de búsqueda clasifique bien el sitio.

Con SEO, obviamente hay implicaciones de los usuarios humanos de las optimizaciones que realiza en su sitio, pero a los efectos de esta discusión, vamos a asumir cualquier cosa que esté haciendo para clasificarlo, también es bueno para Los usuarios humanos en su sitio.

Pruebas del sitio web A / B

La mayoría del trabajo que hacemos para nuestros clientes en el lado del CRO es crear y ejecutar el experimento de usuarioEstrategias de imentación. La forma más común de hacerlo es utilizando las plataformas de prueba A / B, como Ab Sabasty, VWO o Google Optimize.

Si no está familiarizado con las pruebas A / B, funciona tomando todo el tráfico a una página específica (o tipo de página) y que sirve la experiencia normal a la mitad de los usuarios, mientras que la otra mitad encuentra a Experiencia diferente y modificada:

Simple illustration of a website A/B test’s traffic flow. Simple illustration of a website A/B test’s traffic flow. Ilustración simple de un flujo de tráfico de prueba de SEO A / B. En realidad, puede dividir el tráfico en porcentajes casi infinitos en múltiples experiencias modificadas diferentes, pero la prueba clásica del 50% / 50% de A / B le brinda el ejemplo más simple de cómo funciona esta prueba.

La base de este tipo de experimentación es la hipótesis de una experiencia de sitio en la que el usuarioes más probable que complete una acción (como completar el pago en un sitio de comercio electrónico). Luego, modifica la experiencia de su sitio en función de esta hipótesis y sirva esta experiencia modificada contra una parte de sus usuarios. Los tipos de modificaciones que realizan en su sitio pueden variar desde simples (un banner en la parte superior de la página publicitaria de envío gratuito) a muy complejo (reconstruir totalmente el flujo de pago) y todo lo que está en el medio.

Las plataformas de prueba Utilice una variedad de modelos estadísticos para determinar si se puede confiar en el resultado de su prueba. Esto generalmente se conoce como “importancia estadística”. Si el resultado de la prueba es estadísticamente significativo, tiene más confianza en que el resultado de la prueba no fue por casualidad al azar.

Si su hipótesis es CorreCT (su prueba ganó), puede implementar permanentemente sus cambios probados en su sitio, teniendo en cuenta que tendrá un impacto positivo. Si su hipótesis fue incorrecta (su prueba perdida), entonces se ha ahorrado de un error potencialmente costoso que pareció una buena idea en ese momento.

Esta es una excelente manera de probar el valor de los cambios antes Haciéndolos, lo que es de gran importancia cuando el menor cambio en la tasa de conversión puede impactar millones de dólares en los ingresos cada mes.

Un beneficio de la franja de la mayoría de las plataformas de prueba de A / B de la mayoría de las plataformas

Además de simplemente ser una manera increíble de obtener información sobre los disparadores de motivación y los puntos de fricción de su usuario, una bonificación adicional de muchos de estos Las plataformas de prueba A / B son que operan independientemente de ti.En la cola de desarrollo de la compañía (o cliente), lo que le permite moverse más rápido con menos cinta roja.

Tradicionalmente, necesitaría aprobaciones de su equipo de dev y otras partes interesadas para obtener cambios en el sitio en sus sprints de Dev, luego deben esperar a que su turno llegue a la cola antes de ver que vaya a vivir en la cola. sitio. Al utilizar los métodos de scripts del lado del cliente, las plataformas de prueba le permiten crear un código (ya sea a través de los editores de WYSIWYG o los editores de código) que se ejecutan cuando la página se carga en el navegador del usuario. El código de la plataforma de prueba se ejecuta a medida que se está construyendo la página en el navegador, y reorganiza la página en milisegundos. El usuario final no es el más sabio de este cambio, y su equipo de dev no tiene que levantar un dedo.

Si la experiencia de prueba modificada es un ganador, soloes que involucre a sus desarrolladores, y puede mostrarles fácilmente el impacto de los ingresos de hacer que sus cambios de sitio web sugeridos.

Aplicando principios de prueba A / B a SEO

Si eres como yo, la primera vez que miré el trabajo de SEO que estábamos haciendo y contrastamos contra el trabajo de CRO, estábamos haciendo, Pensé: “Bingo. Hagamos las pruebas divididas con A / B SEO para determinar si una táctica funcionará antes de desplegarla a gran escala “.

Mientras que eso suena genial en teoría, hay un par de bloques de escolos:

Una base de usuarios de 1

Lo que hace posible la prueba de la Población de la Población (es decir, el número de personas en la prueba), lo que determina la prueba de una prueba. tendrá que correr. Una vez que las personas suficientes están en la prueba, podemos llegar a unConclusión estadísticamente significativa sobre el impacto de nuestra prueba.

El problema es que si estamos ejecutando una prueba para determinar el impacto de una modificación del sitio en el algoritmo de ranking de Google, solo hay un “usuario” en nuestra prueba. : Googlebot. Esto en sí mismo sopla toda la noción de hacer pruebas tradicionales A / B para SEO.

Por lo tanto, ¿cómo nos dividimos en esto?

Pruebas A / B basadas en BOT Si recuerda desde la descripción general anterior en la prueba A / B, necesitamos una experiencia de “control” y al menos uno ” Variación “Experiencia (también conocida como la nueva modificación que estamos probando). Luego necesitamos una página o páginas para probar, y necesitamos una gran población de usuarios para mostrar el control y la variación. Luego comparamos cómo se realizaron las dos experiencias entre sí: Simple illustration of an SEO A/B test traffic flow. Simple illustration of an SEO A/B test traffic flow.

Ilustración simple de un flujo de tráfico de la prueba de SEO A / B.

Simple illustration of an SEO split testing process. Con las pruebas divididas con SEO, tiene que voltear el modelo en su cabeza. Como no puede probar una población de usuarios, tendrá que probar una población de páginas en su lugar. En lugar de dividir a sus usuarios entre dos experiencias, dividirá las páginas por igual, aplicará una experiencia diferente (también conocida como modificación) a cada grupo de páginas, y luego alimente las páginas al motor de búsqueda a través de su rutina de rastreo normal: Simple illustration of an SEO split testing process.

Ilustración simple de un proceso de prueba dividida SEO. Es muy parecido a la prueba A / B para sus usuarios humanos, excepto que no lo es.

Luego supervisará las clasificaciones y el tráfico de las dos experiencias de más de treinta días, como comparaEd a la línea de base actual. Si las páginas que se incluyen en el grupo de experiencia modificada, consulte las ganancias de clasificación positiva durante la duración de la experiencia (y el grupo de control es plano o hacia abajo), entonces puede confiar en la implementación de esas modificaciones a su plantilla, aplicando el cambio a todos Páginas similares en su sitio.

Implementación del lado del servidor

En mi descripción general de cómo funciona la prueba A / B, mencioné cómo un beneficio de flecos de la utilización de las pruebas del lado del cliente es que puede mantener Usted está involucrado por sus desarrolladores cada vez que desee probar un cambio.

Debido a los motores de búsqueda “Históricamente las habilidades deficientes de los motores para representar JavaScript, cualquier tipo de prueba de A / B que utilizan el método de prueba A / B basado en BOT. descrito anteriormente ha sido una tarea onerosa. Más bien than Utilizando el simple método de scripting de ‘lado del cliente’ como la mayoría de las plataformas de prueba centradas en el usuario, cualquier tipo de herramienta de prueba SEO A / B previamente requerida integración en el servidor y / o CDN de su sitio web para realizar cambios en las páginas antes de que estuvieran enviado ‘sobre el cable’. A menudo, estas soluciones eran cultivadas y clunky. Algunos proveedores de servicios ingresaron al mercado para ofrecer soluciones de pruebas de SEO, pero aún se requirió las pruebas del lado del servidor, introduciendo los mismos dolores de cabeza que las soluciones cultivadas en el hogar. La belleza de los bots de hoja perenne

En los viejos tiempos de SEO, los motores de búsqueda no “rinden” las páginas web. Simplemente escanearon el código fuente e logró decisiones de clasificación basadas en esa información. Eventualmente, los motores de búsqueda se dieron cuenta de que realmente deberían serTomando decisiones basadas en lo que los usuarios finales realmente vieron, no solo en lo que se apretó (u omitió) la respuesta del código fuente del servidor. Para abordar esto, comenzaron a prestar páginas web de la misma manera que un navegador realiza y utilizó esta versión visual de una página para tomar decisiones de clasificación.

A medida que más y más sitios comenzaron a utilizar JavaScript para desarrollar qué usuarios finales vieron en sus navegadores, los motores de búsqueda tenían problemas para mantenerse al día. Para el tiempo más largo, Google se basó en versiones obsoletas de Chrome para prestar la página. Como SEO, estábamos jugando constantemente un juego de Whack-a-Mole con respecto a los clientes utilizando JS de vanguardia en sus sitios, pero Google no puede “ver” el contenido porque no podía hacerlo correctamente.

En 2019

, anunció Googleque el motor de representación de Googlebot iba a ser “Evergreen”. Lo que esto significa es que cada vez que se actualiza el navegador Chrome de Google, Googlebot utilizará la versión más reciente del navegador como su motor de representación.

No mucho tiempo después de

, Bing hizo un anuncio de que Bingbot también sería de hoja perenne y siempre usaría el motor de representación más reciente del navegador de borde.

Esta fue una gran cantidad de pruebas de A / B para SEO.

Si Bingbot y los motores de representación de Googlebot son de hoja perenne, entonces podemos sentirnos seguros de que casi cualquier javascript que estamos ejecutando en un El sitio a través de una herramienta de prueba será reconocida por los motores de búsqueda.

Esto significa que los mismos mecanismos de codificación del lado del cliente que hacen que las pruebas de A / B enfocadas por el usuario se puedan estar disponibles.a los probadores de A / B SEO!

Espere un auge de prueba de SEO A / B Seré honesto. Debido a que pasé casi 15 años con preocupaciones sobre cómo los motores de búsqueda no podían manejar a JavaScript correctamente, cuando se anunciaron los bots de hoja perenne, no quería creerlo. Las nociones preconcebidas mueren duro en el mundo de SEO. Conexión de los puntos entre los bots de hoja perenne y la capacidad de hacer más pruebas de SEO no fue una conclusión obvia por las mismas razones. Sin embargo, dado lo que he visto en el último año con Googlebot que puede hacer la mayoría JavaScript correctamente en la carga de la página, creo que estamos en un punto de inflexión real en las pruebas de SEO. Personalmente, estoy muy emocionado de que las empresas como Semrush presenten las plataformas de prueba de A / B del lado de los clientes como Splitsignal . Mi experiencia en el Indus CRO.Intento ha construido mi fe en las pruebas del lado del cliente, que ha estado sucediendo con éxito durante muchos años. Con los bots del motor de búsqueda que se mantienen al día con los tiempos, tiene un sentido total para combinar la metodología de prueba A / B basada en BOT con una plataforma de prueba del lado del cliente. Las pruebas A / B basadas en BOT pueden ser excesivas para sitios más pequeños Pero para los grandes sitios impulsados ​​por CMS como plataformas de comercio electrónico y grandes centros de contenido con decenas de miles (y más) páginas, es una excelente manera de ser aún más estratégico con nuestras estrategias de optimización. O, en otras palabras, haga que el juego de “Poke The Bear” sea mucho más gratificante! Si está interde

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