A/B 테스트가 SEO에 영향을 줍니까? 제대로 하지 않으면
게시 됨: 2020-05-30
웹사이트의 검색 순위, 콘텐츠, 링크 및 속도 가 3가지 핵심 요소를 형성하는 방식을 결정하는 200개 이상의 요소 중에서.
전환율 최적화 실험(예: 개인화, 분할 URL 및 A/B 테스트) 은 각각에 영향을 미칠 수 있습니다 .
트래픽이 많은 방문 페이지가 있는 경우 다음을 원하지 않기 때문에 A/B 테스트에 대해 걱정할 것입니다.
- 콘텐츠의 검색 순위를 잃거나 더 심하게는 중복 콘텐츠를 제공하는 것으로 인식됩니다.
- 리디렉션으로 교활하게 보입니다.
- 페이지 또는 웹사이트의 속도를 늦추십시오. (사실: 일부 테스트 도구는 웹사이트 로딩 시간에 최대 4초 를 추가할 수 있습니다!)
이 외에도 웹사이트가 Google 봇(Googlebot) 또는 기타 검색 엔진 봇에 표시되는 방식도 SEO에 중요합니다. A/B 테스트도 이에 영향을 줄 수 있습니다.
그러나 랜딩 페이지가 4.05%(산업 전반의 평균 전환율)로 전환되지 않는다면 더 잘할 수 있습니다. 이 기준은 B2C 비즈니스의 경우 약 2% 이상입니다.
귀하의 페이지가 이 범위에서 전환되더라도 업계에서 가장 많이 전환되는 페이지가 두 자리 수 전환율을 보고하므로 여전히 더 나은 성과를 낼 수 있습니다.
신속한 테스트가 필요한 최적화의 여지가 항상 있습니다. 그러나 좋은 점은 Google에서도 말합니다.
A/B 테스팅과 SEO가 좋은 역할을 할 수 있습니까?
Google은 웹사이트 테스트를 권장할 뿐만 아니라 Google Optimize라는 자체 A/B 테스트 및 실험 솔루션도 제공합니다.
A/B 테스트에 대한 가이드라인에서 Google은 올바르게 수행될 경우 A/B 테스트가 SEO에 전혀 영향을 미치지 않는다고 지적합니다.
버튼이나 이미지의 크기, 색상, 배치 또는 "클릭 유도문안"("장바구니에 추가" vs. "지금 구매!")의 텍스트와 같은 작은 변화는 사용자에게 놀라운 영향을 미칠 수 있습니다. ' 상호작용이 웹페이지와 상호작용하지만 해당 페이지의 검색결과 스니펫이나 순위에는 거의 또는 전혀 영향을 미치지 않는 경우가 많습니다 .
이제 A/B 테스트가 페이지의 검색 순위에 미치는 영향을 무시할 수 있도록 하기 위해 따라야 할 몇 가지 모범 사례를 살펴보겠습니다.
실험 시 클로킹, 페이지 내 콘텐츠 SEO 및 중복 문제 방지
A/B 테스트는 기본적으로 사용자와 검색 엔진에 서로 다른 콘텐츠를 제공하기 때문에 클로킹과 유사하게 작동합니다.
그러나 이러한 콘텐츠 전달은 클로킹을 구성하지 않습니다. 클로킹에 대한 Google의 정의를 읽으면 다음과 같이 명확해집니다.
클로킹은 검색 엔진을 속이고 검색 색인에서 페이지의 순위에 영향을 줄 의도로 사용자에게 제공되는 버전과 다른 웹 페이지 버전을 검색 엔진에 제공하는 관행입니다 .
옵티마이저는 이것을 하지 않습니다. 따라서 이러한 우려는 존재하지 않습니다. 그러나 특정 버전을 가져오도록 Google 봇을 프로그래밍하는 경우 이 작업을 수행하는 것으로 인식될 수 있습니다(자세한 내용은 아래 참조).
A/B 테스트 및 기타 실험 방법의 영향을 받을 수 있는 SEO의 콘텐츠 측면을 살펴보겠습니다.
A/B 테스트 중에 페이지 콘텐츠의 일부를 변경합니다. 이것은 페이지의 헤드라인이나 CTA 버튼 카피 또는 색상일 수 있습니다. 이 변경 사항이 페이지 SEO에 영향을 미치면 문제가 될 수 있습니다.
예를 들어 페이지 헤드라인을 A/B 테스트하는 경우 전환뿐만 아니라 SEO 측면에서도 생각해야 합니다.
이러한 경우 충돌이 없도록 SEO 및 전환 측면에서 모두 작동해야 하는 무언가를 생각해 내야 합니다. 그리고 변형이 원본을 능가한다면 A/B 테스트 헤드라인을 출시하는 것이 SEO에 전혀 영향을 미치지 않아야 합니다.
또한 Google은 이미 정적(또는 원본) 페이지의 색인을 생성했으므로 Javascript를 통해 실험 도구를 통해 제공하는 콘텐츠는 온페이지 SEO에 영향을 미치지 않습니다. 게다가 Google의 봇은 자바스크립트 기반 콘텐츠도 읽을 수 있습니다.
A/B 테스트와 SEO의 이러한 측면 간의 균형을 맞추는 것은 개인화된 변형의 컨텐츠 복제 및 컨텐츠 변경이 더 높을 수 있기 때문에 개인화를 수행할 때 다소 어려울 수 있습니다. 그러나 여기에서도 Google에 이미 색인이 생성된 정적 페이지 버전이 있다는 사실을 잊지 마십시오. 원본 페이지를 표준 버전으로 설정하고 SEO 값을 유지할 수 있습니다. 자세한 내용은 아래를 참조하세요.
Moz의 Rand Fishkin이 설명하는 것처럼 여기에서 명심해야 할 또 다른 사항은 A/B 테스트 중인 페이지가 주요 SEO 필라 페이지가 아니라 전환 페이지일 가능성이 높다는 것입니다. 이러한 페이지는 SEO와 전환 목표를 모두 충족해야 하는 경우는 거의 없습니다. 그는 Moz의 가격 책정 페이지를 인용하여 자세히 설명합니다. 그는 그 역할이 "SEO 도구"에 대한 순위를 매기는 것이 아니라고 말합니다. 대신 "변환을 위해 만들어졌습니다. 가격 페이지입니다. 가격을 선택할 수 있습니다. 검색 키워드를 타겟팅할 필요가 없습니다.” 따라서 당연히 페이지 콘텐츠에 대한 A/B 테스트는 SEO에 영향을 미치지 않습니다.
이것은 ^ B2C 또는 전자 상거래 비즈니스에는 적용되지 않습니다. 이러한 비즈니스에서는 방문 페이지도 전환 페이지이기 때문입니다.
이것이 항상 간단하지는 않지만 확실히 드리프트를 얻을 수 있습니다.
리디렉션 실험을 올바르게 설정하기
리디렉션 실험(분할 URL 실험이라고도 함)은 원본에 대해 근본적으로 다른 버전을 테스트하는 데 이상적입니다. 예를 들어, 웹사이트가 현재 사용하고 있는 것과 대조하여 완전히 새롭게 디자인된 홈페이지를 테스트하는 경우입니다.
리디렉션 실험을 만들 때 사용자와 검색 엔진을 의도한 것과 다른 URL로 보내거나 오히려 리디렉션합니다.
아래에서 홈페이지에 설정되고 홈페이지 트래픽을 두 개의 다른 URL로 리디렉션하는 리디렉션 실험을 볼 수 있습니다. 홈페이지 트래픽이 분할되어 세 가지 URL(원본 + 두 가지 버전) 모두로 리디렉션됩니다.
검색 엔진이 리디렉션을 발견하면 사용자가 사용하는 태그를 사용하여 무슨 일이 일어나고 있는지 이해합니다(사용하는 경우). 예를 들어, 301 리디렉션을 설정하면 검색 엔진은 이전 URL을 새 URL로 영구적으로 이동했음을 알게 됩니다. SEO 관점에서 이것은 모든 SEO 주스를 유지하므로 최고의 리디렉션입니다.
그러나 실험적 리디렉션은 영구적인 것이 아니므로 검색 엔진이 일시적인 것으로 인식하는 302 리디렉션을 대신 사용합니다.
또한 'noindex' 태그를 사용하여 검색 엔진이 원본 페이지의 변형에 대한 색인을 생성하지 못하도록 하는 대신에 표준 속성을 사용하고 원본 URL에 링크합니다.
검색 엔진이 표준 속성을 볼 때 SEO 측면에서 선호하는 URL은 트래픽을 리디렉션하는 URL이 아니라 원래 페이지 URL이라는 것을 이해합니다. 이렇게 하면 색인에서 원본 URL을 가져오는 동안 변형 색인을 얻을 가능성을 제거할 수 있습니다(우연히 중복으로 인식되거나 어떤 이유로든).
각 실험 변형은 <HEAD> 섹션에 rel=”canonical” 속성이 있는 <LINK> 요소를 포함해야 합니다.
Javascript 기반 리디렉션을 사용할 수도 있습니다.
실험이 끝나면 원본 URL에 우승 버전을 게시하세요. 게시하면 검색 엔진 봇이 자연스럽게 원래 URL에서 수정된 콘텐츠의 색인을 다시 생성합니다.
빠른 속도와 성능 없이 A/B 테스트
유기적 순위 및 전환으로 직접 연결되는 속도를 높입니다. 따라서 SEO와 전환 최적화 프로그램 모두 이를 최적화합니다.
하지만 불행하게도 CRO 기술 스택(심지어 린 스택도 포함)은 웹사이트가 요청될 때 추가 요청을 일으키고 결과적으로 앞뒤로 시간이 걸리기 때문에 실험을 실행하면 약간의 지연이 발생할 수 있습니다.
예를 들어 실험을 실행하려면 최소한 다음이 필요합니다.
- 웹 분석 도구: Google Analytics와 같은 도구로 정량적 통찰력(예: 주요 페이지의 높은 하락률)을 측정 및 제공하고 전환 유입경로의 누출을 강조 표시합니다. (이러한 도구에는 추가 요청 비용이 발생할 수 있으며 Google Analytics에서도 3개의 HTTP 요청을 추가합니다.)
- 히트맵 도구 또는 사용자 테스트 도구(또는 둘 다): 사용자가 웹사이트에서 어떻게 행동하는지 보여주는 Hotjar와 같은 사용자 행동 분석 도구는 종종 데이터 분석 도구 뒤에 있는 "이유"를 밝혀줍니다. 또는 UsabilityHub와 같은 사용자 테스트 도구를 통해 사용자로부터 풍부한 정성적 최적화 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- A/B 테스트 도구 또는 다변수 도구: 실험을 제공하는 Convert와 같은 도구입니다. 성능 블리드 속도에 최적화되지 않고 몇 초의 실망스러운 지연을 유발할 수 있는 일부 실험 도구.
대부분의 A/B 테스트 도구는 비동기 로딩(속도에 최적화됨)을 사용하지만 영향이 전혀 없다고 할 수는 없습니다.
속도 영향은 첫 번째 로드에서도 더 나쁩니다. 그 이후에는 캐싱이 후속 요청을 더 빠르게 만들기 때문입니다.
그러나 많은 경우 이러한 속도 지연은 웹사이트의 "영웅" 요소 로드에 영향을 미치지 않으므로 최종 사용자가 인식할 수 없습니다. 그러나 지연이 발생합니다.
A/B 테스트의 속도 영향을 최소화하는 한 가지 방법은 속도에 최적화된 최적화 스택을 구축하는 것입니다. 잘못된 설정으로 속도가 느려질 수 있으므로 도구를 올바르게 구성하는 것도 중요합니다.
제 시간에 실험 종료
목표로 하는 통계적 유의성은 A/B 테스트가 실행되는 기간을 결정합니다. 95%의 통계적 표시(5건의 실험 중 1건만 달성)를 달성하려고 하고 트래픽이 제한되어 있다면 A/B 테스트가 종료되는 데 시간이 더 오래 걸립니다.
실험이 통계적 유의성에 도달했는지 여부에 관계없이 대부분의 최적화 프로그램은 정해진 기간(보통 1~2주) 후에 실험을 종료합니다. 그리고 우승 버전 또는 원본 버전만 구현됩니다.
A/B 테스트를 정시에 종료하고 더 나은 성능의 버전을 출시하는 것은 중요합니다. Google 봇이 웹사이트에서 장기간 리디렉션이나 특정 페이지의 여러 버전을 찾을 가능성을 제거하기 때문입니다.
일반 사용자처럼 검색 엔진 봇 취급
중복 콘텐츠 문제를 피하기 위해 Googlebot이 실험 버전 또는 리디렉션을 크롤링하거나 색인을 생성하지 못하도록 차단하는 것은 좋지 않습니다.
Matt Cutt(전 Google 웹 스팸 책임자)는 최적화 프로그램이 Googlebot을 위해 특별한 작업을 수행하지 않도록 권장합니다.
" Googlebot을 다른 사용자와 동일하게 취급하고 사용자 에이전트 또는 IP 주소를 하드 코딩하지 마십시오 ."
동일한 조언을 반복하면서 John Mueller(Google)는 특수한 케이스의 Googlebot이 비정상적으로 보일 수 있다고 경고합니다.
" 이상적으로는 Googlebot을 테스트에서 다루는 다른 사용자 그룹과 동일하게 취급하는 것이 좋습니다. 은폐로 간주되는 특수한 경우의 Googlebot을 단독으로 사용해서는 안 됩니다. "
변형을 설정하는 데 집중하고 올바르고 빠르게 리디렉션하고 Googlebot 및 기타 검색 엔진 봇이 실험을 올바르게 처리하도록 신뢰합니다. 그들은 실험을 올바르게 색인화할 뿐만 아니라 우승한 버전을 출시할 때 수행하는 최종 업데이트도 기록합니다.
CRO는 SEO에 대해 작동하지 않습니다. SEO 이후에 해야 할 가장 자연스러운 일
때때로 옵티마이저는 SEO를 위협하는 것으로 보이는 실험을 가정할 수 있습니다. 생각해보세요: 웹사이트가 현재 사용할 수 있는 성능이 좋은 긴 형식의 SEO 사본 대신 짧은 형식의 홈페이지 사본을 실험하는 것입니다.
이러한 실험을 실행하는 것은 잠재적인 SEO 영향을 감안할 때 스트레스를 받을 수 있습니다.
그러나 좋은 옵티마이저는 데이터가 가리키는 통찰력을 기반으로 실험을 가정합니다. 그리고 약간의 창의성과 협업을 통해 검색 및 전환 최적화 프로그램은 두 분야의 장점을 모두 얻을 수 있습니다. 2021년에 Google의 페이지 환경 업데이트가 출시됨에 따라 방문자, 순위 및 전환에 대한 더 나은 경험을 보장하기 위해 전환 및 검색 최적화 프로그램이 함께 작동해야 합니다.
또한 더 많은 전환으로 이어지지 않는 실험을 실행하면 원래 버전으로 돌아갈 수 있습니다. 실험의 색인을 생성했을 Googlebot은 사용자가 원래 버전으로 되돌아간 사실을 알려줍니다. 경험했을 수 있는 모든 검색 트래픽 감소도 색인을 다시 생성하면 정상으로 돌아옵니다. 하드코어 SEO 실험을 실행하는 팀은 실패한 실험 후 원래 버전으로 되돌린 후 SEO 순위 및 트래픽 "정상화"를 보고했습니다.
따라서 이것을 기껏해야 실험의 작고 일시적인 부작용으로 생각할 수 있습니다.
당신은 어때요? SEO 순위 하락에 대한 두려움 때문에 A/B 테스트를 실행하지 못하게 되었습니까? 아직 Convert와 같은 간결하고 깜박임 없는 도구를 사용해 보셨습니까?
