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SEO A / B prueba dividida 101

La experimentación está en el corazón del marketing digital. Ya sea que prueben diferentes formatos de anuncios o realizando CRO con diseños de páginas de destino, las pruebas A / B le permiten validar cambios a gran escala y mejorar su embudo de conversión.

Las pruebas de A / B son la forma de ir, al establecer el control y la variación, puede medir el impacto estimado antes de reducir los cambios. Pero cuando se trata de SEO, no es tan fácil como suena.

¿Por qué? La razón de las pruebas de SEO A / B

Seo puede ser complicado. Para mantener y mejorar su dominio en el mercado de motores de búsqueda, Google se ajusta constantemente su algoritmo: hacer el arte de SEO un juego de ajustes constantes.

Hubo varias actualizaciones fundamentales en el último año que generaron zumbidos significativos en la industria. Aún así, la realidad esque Google hace, en promedio, múltiples cambios en su algoritmo de búsqueda todos los días ( que totalizan en los miles de cada año ).

Esta naturaleza dinámica de búsqueda hace su búsqueda de la visibilidad de la SERP superior y haga clic en -Ron a través de las tasas mucho más difíciles. Cada mercado de búsqueda y cada dominio es único. Por lo tanto, la prueba de diferentes meta-descripciones, formatos de título, datos estructurados y diseños de página (solo para nombrar algunos) es necesaria para descubrir su receta para la optimización.

Otro desafío de SEO es la incertidumbre del resultado de cualquier campaña o prueba que ejecutará. Mientras que su hipótesis puede parecer un sonido, no hay garantía de que sea válida.

Por ejemplo, los cambios en el sitio pueden tener consecuencias negativas extensas: potencialmente abandonando su visibilidad y CTRS, establecidosG Su negocio de vuelta significativamente, y desperdiciando graves tiempo y dinero.

Por lo tanto, debe tratar SEO como investigación científica, utilizando el método científico para formular una hipótesis, probarlo, analizar los resultados y tomar decisiones informadas. desde allí.

Por los primeros experimentos controlados en los cambios deseados, podemos transformar cualquier falla potencial en las hipótesis probadas o rechazadas, que podemos aprender y usar para modificar nuestro enfoque y expectativas para futuros experimentos.

El problema: las pruebas de A / B tradicionales no funcionan para SEO

con pruebas tradicionales de CRO (optimización de tasa de conversión) y UX (Experiencia de usuario), puede simplemente dividir a los usuarios de prueba de división al crear varias versiones de una página / elemento y presentando aleatoriamente una versión a su audiencia. Luego,Puede recopilar los resultados y ejecutar una prueba simple cuadrada

para medir y validar el impacto.

Pero con SEO, los bots de Google agregan una nueva capa de complejidad a la ecuación. Simplemente no puede presentar dos versiones de la misma página web a Google para la indexación, por lo que tenemos que ser un poco más creativo. Hay dos enfoques principales para esto:

Antes y después de las pruebas A / B: medición de tráfico / clics / CTR durante un período de tiempo, lo que hace un cambio a la página (s) y luego midiendo estos kpis sobre El mismo intervalo de tiempo.

Pruebas estadísticas A / B: dividiendo aleatoriamente las páginas con los mismos diseños / plantillas en un grupo de control o variante, utilizando JavaScript (o un software como Google Tag Manager) para implementar el cambio que se va a probar en el correcto grupo de páginas y eln Estimación del impacto causal después de un período de tiempo establecido.

Desafortunadamente, hay varios desafíos y deficiencias importantes al usar estos métodos para SEO.

La experimentación adecuada requiere el aislamiento de una variable de prueba única, y las pruebas antes y después de las pruebas simplemente no pueden lograr esto. Es casi imposible saber si una afluencia de clics se debió al cambio aplicado en lugar de un cambio en el mercado, su audiencia, el algoritmo de Google, el diseño de SERP … la lista continúa. Además de esto, antes y después de las pruebas, el doble del plazo necesario para completar el experimento.

La prueba estadística A / B es mucho más completa y analíticamente. Sin embargo, también es mucho más complicado y que los recursos sean pesados.

El proceso de división de grupos de pruebas y establecimiento.Ingrese a JavaScript / GTM para aplicar los cambios puede ser tedioso y exigente, y estimar el impacto causal y la importancia estadística después de que sea aún más desafiante. Cuando las pruebas requieren que se considere grandes recuentos de páginas, este proceso se vuelve mucho menos factible.

Para resumirlo:

Antes y después de las pruebas son demasiado simplistas para llegar a la importancia estadística

Las pruebas de A / B estadísticas son demasiado complicadas y abrumadoras

Ambos métodos requieren un tiempo y / o recursos significativos para realizar adecuadamente

, pero … ¿Qué sucede si podríamos tomar la naturaleza metódica y impulsada por datos de las pruebas divididas con A / B y facilitar su rendimiento para SEO?

La solución SOLUCIÓN – Herramienta de prueba SEO A / B con SplitSignal

La herramienta de prueba SEO A / B de Semrush (Splitsignal) le permite EASDiseñe y ejecute las pruebas divididas con SEO con modelos estadísticos en profundidad y automatizados para estimar con precisión el impacto causal de los cambios, al tiempo que otorga la capacidad de escalar pruebas exitosas a su sitio completo.

La solución está diseñada para la eficiencia y la facilidad de uso; Simplemente establece condiciones para una prueba, implementa nuestro fragmento de JavaScript, y siéntate esperando los resultados de su experimento. SplitSignal: Create rules SplitSignal: Create rules Interfaz Splitsignal: Proceso de creación de pruebas

Puede Pruebe cualquier elemento en la página como títulos, etiquetas meta, datos estructurados, colocaciones de bloques de anuncios, etiquetas alt y más. Nuestro análisis utiliza sus tendencias de tráfico existentes para construir un modelo de referencia que ayuda a determinar el impacto estimado de los cambios al eliminar EXVariables y ruido ternales.

Este método produce confianza en los resultados de las pruebas, ya sean positivos o negativos, lo que le permite estimar con precisión el impacto de las posibles alteraciones en todo el sitio.

Pensamiento final

Los cambios en el algoritmo de clasificación de Google son inevitables, y no hay receta secreta para aumentar el tráfico orgánico. Por eso la experimentación es un elemento necesario de SEO; Al ejecutar experimentos antes de realizar un cambio en todo el sitio, se evita una caída potencialmente dañina en el tráfico / clics, al tiempo que le permite probar más variaciones.

Las pruebas fallidas también están bien, de hecho, están en el núcleo del método científico. Una hipótesis rechazada no es un fracaso; Es una conclusión, algo que podemos aprender y utilizar para construir el futuro iTeraciones. Sin embargo, sin una manera fácil de agilizar esta experimentación, se puede desperdiciar mucho tiempo y recursos. image.png image.png

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Interfaz Splitsignal: Resultados de la prueba

con Splitsignal , puede optimizar la experimentación en su sitio, mitigar los riesgos potenciales de los cambios a gran escala, y descubrir algunas victorias importantes para su tráfico orgánico y visibilidad. ¿Cuánto tiene miedo de desperdiciar los recursos que le detuvieron asumir riesgos con su estrategia de marketing? ¿Cómo justifica la inversión en cambios de recursos de recursos en su sitio con la incertidumbre de su impacto? Con Splitsignal, puede dejar que su creatividad fluya sin ninguna ansiedad y tome su SEO al siguiente nivel. reNo permita que la aversión a las pérdidas limite el potencial de marketing de su marca. Si está interesado en la prueba dividida de SEO A / B con SplitSignal, envíe un correo electrónico a [email protected]

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