Teste de divisão A / B de SEO 101

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A experimentação está no centro do marketing digital. Seja testando diferentes formatos de anúncio ou realizando CRO com designs de página de destino, os testes A / B permitem que você valide mudanças em grande escala e aprimore seu funil de conversão.

Os testes A / B são o caminho a seguir – definindo o controle e a variação, você pode medir o impacto estimado antes de aumentar as alterações. Mas quando se trata de SEO, não é tão fácil quanto parece.

Por quê? O motivo do teste A / B de SEO

SEO pode ser complicado. A fim de manter e melhorar seu domínio no mercado de mecanismos de pesquisa, o Google está constantemente aprimorando seu algoritmo – tornando a arte do SEO um jogo de ajustes constantes.

Houve várias atualizações importantes no ano passado que geraram um burburinho significativo no setor. Ainda assim, a realidade é que o Google faz, em média, várias alterações em seu algoritmo de pesquisa todos os dias (totalizando na casa dos milhares a cada ano).

Essa natureza dinâmica de pesquisa torna sua busca por maior visibilidade SERP e taxas de cliques muito mais difíceis. Cada mercado de pesquisa e cada domínio são únicos. Portanto, testar diferentes meta-descrições, formatos de título, dados estruturados e layouts de página (apenas para citar alguns) é necessário para descobrir sua receita de otimização.

Outro desafio do SEO é a incerteza do resultado de qualquer campanha ou teste que você executará. Embora sua hipótese possa parecer sólida, não há garantia de que seja válida.

Por exemplo, mudanças em todo o site podem ter consequências negativas extensas: potencialmente diminuindo sua visibilidade e CTRs, atrasando seu negócio significativamente e desperdiçando muito tempo e dinheiro.

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Portanto, você deve tratar o SEO como uma pesquisa científica – usando o método científico para formular uma hipótese, testá-la, analisar os resultados e tomar decisões informadas a partir daí.

Executando primeiro experimentos controlados nas mudanças desejadas, podemos transformar qualquer falha potencial em hipóteses comprovadas ou rejeitadas, com as quais podemos aprender e usar para modificar nossa abordagem e expectativas para experimentos futuros.

O problema – testes A / B tradicionais não funcionam para SEO

Com os testes tradicionais de CRO (otimização de taxa de conversão) e UX (experiência do usuário), você pode simplesmente dividir os usuários criando várias versões de uma página / elemento e apresentando aleatoriamente qualquer uma das versões ao seu público. Em seguida, você pode reunir os resultados e executar um teste simples de qui-quadrado para medir e validar o impacto.

Mas com o SEO, os bots do Google adicionam uma nova camada de complexidade à equação. Você não pode simplesmente apresentar duas versões da mesma página da web ao Google para indexação, portanto, precisamos ser um pouco mais criativos. Existem duas abordagens principais para isso:

  1. Antes e depois dos testes A / B – medindo o tráfego / cliques / CTR por um período de tempo, fazendo uma alteração na (s) página (s) e medindo esses KPIs no mesmo intervalo de tempo.

  2. Teste A / B estatístico – divisão aleatória de páginas com os mesmos layouts / modelos em um grupo de controle ou variante, usando Javascript (ou um software como o Gerenciador de tags do Google) para implementar a mudança a ser testada no grupo correto de páginas e, em seguida estimar o impacto causal após um determinado período de tempo.

Infelizmente, existem vários desafios e deficiências importantes ao usar esses métodos para SEO.

A experimentação adequada requer o isolamento de uma única variável de teste, e os testes antes e depois simplesmente não conseguem fazer isso. É quase impossível saber se um influxo de cliques foi devido à mudança aplicada e não a uma mudança no mercado, seu público, algoritmo do Google, layout SERP … a lista continua. Além disso, os testes antes e depois dobram o prazo necessário para concluir o experimento.

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O teste estatístico A / B é muito mais abrangente e analiticamente confiável; no entanto, também é muito mais complicado e cheio de recursos para conduzir.

O processo de divisão de grupos de teste e configuração de Javascript / GTM para aplicar as alterações pode ser tedioso e exigente, e estimar o impacto causal e a significância estatística depois é ainda mais desafiador. Quando os testes exigem grandes contagens de páginas para serem considerados, esse processo se torna muito menos viável.

Resumindo:

  • Os testes antes e depois são muito simplistas para chegar a significância estatística

  • Os testes estatísticos A / B são muito complicados e opressores

  • Ambos os métodos requerem tempo e / ou recursos significativos para executar adequadamente

Mas … e se pudéssemos pegar a natureza metódica e orientada por dados do Teste de Divisão A / B e torná-lo fácil de executar para SEO?

A solução – ferramenta de teste A / B de SEO com SplitSignal

A ferramenta de teste A / B de SEO da SEMrush (SplitSignal) permite que você projete e execute facilmente testes de divisão de SEO com modelos estatísticos automatizados e detalhados para estimar com precisão o impacto causal das mudanças, ao mesmo tempo que concede a capacidade de escalar testes bem-sucedidos para todo o site com facilidade.

A solução é projetada para eficiência e facilidade de uso; você simplesmente define as condições para um teste, implementa nosso snippet de Javascript e espera pelos resultados de seu experimento.

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SplitSignal: Crie regras Interface SplitSignal: Processo de Criação de Teste

Você pode testar qualquer elemento na página como títulos, metatags, dados estruturados, veiculações de blocos de anúncios, tags alt e muito mais. Nossa análise usa as tendências de tráfego existentes para construir um modelo de linha de base que ajuda a determinar o impacto estimado das mudanças enquanto elimina variáveis ​​externas e ruído.

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Este método produz confiança nos resultados do teste, sejam positivos ou negativos, permitindo que você estime com precisão o impacto de possíveis alterações em todo o local.

Pensamento final

Mudanças no algoritmo de classificação do Google são inevitáveis ​​e não existe uma receita secreta para aumentar o tráfego orgânico. É por isso que a experimentação é um elemento necessário do SEO; executando experiências antes de fazer uma alteração em todo o site, evita-se uma queda potencialmente prejudicial no tráfego / cliques, além de permitir que você teste mais variações.

Testes malsucedidos também são bons; na verdade, eles estão no cerne do método científico. Uma hipótese rejeitada não é um fracasso; é uma conclusão – algo que podemos aprender e utilizar para construir futuras iterações. No entanto, sem uma maneira fácil de agilizar essa experimentação, muito tempo e recursos podem ser perdidos.

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  Teste de divisão A / B de SEO 101. Imagem 2 Interface SplitSignal: resultados do teste

Com SplitSignal, você pode agilizar a experimentação em seu site, mitigar os riscos potenciais de mudanças em grande escala e descobrir alguns ganhos importantes para seu tráfego orgânico e visibilidade.

O quanto o medo do desperdício de recursos o impediu de assumir riscos com sua estratégia de marketing? Como você justifica o investimento em mudanças com muitos recursos em seu site com a incerteza de seu impacto?

Com SplitSignal, você pode deixar sua criatividade fluir sem qualquer ansiedade e levar seu SEO para o próximo nível. Não deixe que a aversão à perda limite o potencial de marketing de sua marca.

Se você estiver interessado em testes de divisão A / B de SEO com SplitSignal, envie um e-mail para [email protected]

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