O teste A/B afeta o SEO? Não se você fizer certo

Entre os mais de 200 fatores que determinam como a classificação de pesquisa de um site, conteúdo, links e velocidade formam os três principais.

Os experimentos de otimização da taxa de conversão (como personalizações, URL dividido e testes A/B) podem afetar cada um deles.

Se você tem uma página de destino de alto tráfego, ficaria preocupado com o teste A/B com ela porque não gostaria de:

• perder a classificação de pesquisa do seu conteúdo ou, pior ainda, ser percebido como veiculando conteúdo duplicado
• parecer sorrateiro com redirecionamentos
• abrandar a sua página ou site. (Fato: algumas ferramentas de teste podem adicionar até 4 segundos ao tempo de carregamento do seu site!)

Além disso, como seu site aparece para o bot do Google (Googlebot) ou outros bots de mecanismos de pesquisa também é importante para o SEO. O teste A/B também pode afetar isso.

Mas se sua página de destino não estiver convertendo em 4,05% (que é a taxa de conversão média em todos os setores), você pode fazer melhor. Essa linha de base está em cerca de 2%+ para negócios B2C.

Mesmo que suas páginas convertam nesses intervalos, você ainda pode se sair melhor, pois as principais páginas de conversão em um setor relatam taxas de conversão de dois dígitos.

Sempre há espaço para otimização, que precisa de testes rápidos. Mas o bom é que até o Google diz…

Testes A/B e SEO podem ser bons?

O Google não apenas incentiva o teste de sites, mas também oferece sua própria solução de teste e experimentação A/B chamada Google Optimize.

Em suas diretrizes sobre testes A/B, o Google aponta que, quando bem feito, o teste A/B não afeta o SEO:

Pequenas alterações, como tamanho, cor ou posicionamento de um botão ou imagem, ou o texto de sua "call to action" ("Adicionar ao carrinho" x "Compre agora!"), podem ter um impacto surpreendente nos usuários ' com sua página da web, mas geralmente terá pouco ou nenhum impacto no snippet ou classificação do resultado de pesquisa dessa página .

Com isso claro, vamos agora analisar algumas práticas recomendadas a serem seguidas para garantir que o impacto do teste A/B na classificação de pesquisa da sua página seja insignificante .

Evitando Cloaking, SEO de conteúdo na página e problemas de duplicação ao experimentar

O teste A/B funciona de maneira semelhante à camuflagem porque você basicamente fornece conteúdo diferente para seus usuários e mecanismos de pesquisa.

Essa entrega de conteúdo, no entanto, não constitui camuflagem. Se você ler a definição de cloaking do Google, isso fica claro:

Cloaking é a prática de apresentar uma versão de uma página da web aos mecanismos de pesquisa diferente da versão apresentada aos usuários, com a intenção de enganar os mecanismos de pesquisa e afetar a classificação da página no índice de pesquisa .

Otimizadores não fazem isso. Então, essa preocupação não existe. No entanto, você pode ser percebido como fazendo isso se programar o bot do Google para obter uma versão específica (mais sobre isso abaixo).

Vejamos o aspecto do conteúdo do SEO que pode ser afetado pelo teste A/B e outros métodos de experimentação.

Durante o teste A/B, você altera alguma parte do conteúdo da sua página. Pode ser o título da sua página ou a cópia ou cor do botão CTA. Se essa alteração afetar seu SEO na página, isso pode se tornar um problema.

Por exemplo, se você estiver testando A/B o título da sua página, também terá que pensar em termos de SEO e não apenas em conversões.

Nesses casos, você precisa criar algo que funcione tanto em termos de SEO quanto de conversão, para que não haja conflito. E se a variante superar a original, lançar o título testado A/B não deve afetar o SEO.

Além disso, como o Google já indexou sua página estática (ou original), o conteúdo que você veicula por meio de sua ferramenta de experimentação via Javascript não afetará seu SEO na página. Além disso, o bot do Google também pode ler seu conteúdo baseado em Javascript.

Equilibrar esse aspecto de teste A/B e SEO pode ser um pouco mais desafiador quando você faz personalizações porque a duplicação de conteúdo e as alterações de conteúdo nas variantes personalizadas podem ser maiores. Mas mesmo aqui, não esqueça que o Google já tem sua versão indexada de sua página estática (e você pode usar definir a página original como a versão canônica e manter seu valor de SEO; mais sobre isso abaixo).

Outra coisa a ter em mente aqui, como Rand Fishkin da Moz explica, é que uma página que você está testando A/B é provavelmente uma página de conversão e não uma página principal de SEO. Essas páginas raramente precisam atender a metas de SEO e conversão. Ele elabora citando a página de preços da Moz. Ele diz que seu trabalho não é classificar para “ferramentas de SEO”. Em vez disso, é “construído para converter. É uma página de preços - ela permitirá que você escolha qual preço. Ele não precisa segmentar nenhuma palavra-chave de pesquisa.” Então, naturalmente, o teste A/B no conteúdo da página não afetará seu SEO.

Observe também que este ^ não vale para empresas B2C ou de comércio eletrônico. Porque nesses negócios, as landing pages também são páginas de conversão.

Isso pode nem sempre ser tão direto, mas você certamente entende a deriva.

Como configurar experimentos de redirecionamento corretamente

As experiências de redirecionamento (também conhecidas como experiências de URL dividida) são ideais para testar versões radicalmente diferentes das originais. Por exemplo, para testar uma página inicial totalmente redesenhada em relação ao que um site usa atualmente.

Ao criar um experimento de redirecionamento, você envia (ou melhor, redireciona) usuários e mecanismos de pesquisa para URLs diferentes daqueles que eles pretendiam acessar.

Abaixo, você pode ver um experimento de redirecionamento configurado na página inicial e que redireciona o tráfego da página inicial para dois URLs diferentes. O tráfego da página inicial é dividido e redirecionado para todos os três URLs (o original + duas versões):

Quando os mecanismos de pesquisa encontram redirecionamentos, eles usam as tags que você usa para entender o que está acontecendo (se você as usar). Assim, por exemplo, se você configurar um redirecionamento 301, os mecanismos de pesquisa saberão que você moveu permanentemente o URL antigo para o novo. Do ponto de vista de SEO, este é o melhor redirecionamento, pois retém todo o suco de SEO.

No entanto, como um redirecionamento experimental não é permanente, use um redirecionamento 302 que os mecanismos de pesquisa entendem ser de natureza temporária.

Além disso, em vez de tentar impedir que os mecanismos de pesquisa indexem as variantes da página original (usando a tag 'noindex'), use o atributo canônico neles e vincule ao URL original.

Quando os mecanismos de pesquisa veem o atributo canônico, eles entendem que, em termos de SEO, seu URL preferido é o URL da página original, e não os URLs para os quais você está redirecionando o tráfego. Isso permite que você elimine a possibilidade de obter as variantes indexadas enquanto obtém o URL original do índice (se for percebido acidentalmente como duplicado ou por qualquer motivo).

Cada uma das variantes do seu experimento deve incluir um elemento <LINK> com o atributo rel=”canonical” em suas seções <HEAD>.

Você também pode usar redirecionamentos baseados em Javascript.

Assim que sua experiência terminar, publique a versão vencedora no URL original. Post que, os bots do mecanismo de pesquisa irão, naturalmente, no devido tempo, reindexar o conteúdo revisado no URL original.

Testes A/B sem matar velocidade e desempenho

Speed ​​links diretamente para rankings orgânicos e também para conversões. E, portanto, os otimizadores de SEO e de conversão otimizam para isso.

Infelizmente, porém, a execução de experimentos pode causar algum atraso porque uma pilha de tecnologia de CRO (mesmo uma enxuta) causa solicitações adicionais quando um site é solicitado, e o retorno e retorno resultante leva tempo.

Por exemplo, se você quiser realizar experimentos, no mínimo, você precisará:

• Uma ferramenta de análise da web: uma ferramenta como o Google Analytics que mede e fornece informações quantitativas (como uma alta desistência em uma página-chave) e destaca os vazamentos em seu funil de conversão. (Essas ferramentas podem custar solicitações adicionais; até mesmo o Google Analytics adiciona 3 solicitações HTTP.)

• Uma ferramenta de mapa de calor ou uma ferramenta de teste do usuário (ou ambas): uma ferramenta de análise de comportamento do usuário, como o Hotjar, que mostra como os usuários se comportam em seu site, muitas vezes esclarecendo os “porquês” por trás das ferramentas de análise de dados. Ou uma ferramenta de teste de usuário como o UseHub, que permite obter insights de otimização qualitativa avançados diretamente de seus usuários.

• Uma ferramenta de teste A/B ou uma ferramenta multivariada: uma ferramenta como o Convert que oferece seus experimentos. Algumas ferramentas de experimentação que não são otimizadas para velocidade de sangria de desempenho e podem apresentar atrasos frustrantes de vários segundos.

Embora a maioria das ferramentas de teste A/B usem carregamento assíncrono (otimizado para velocidade), não se pode dizer que tenham impacto zero.

O impacto na velocidade também é pior no primeiro carregamento porque depois disso, o armazenamento em cache torna as solicitações subsequentes mais rápidas.

Observe, no entanto, que muitas vezes esses atrasos de velocidade não serão perceptíveis para os usuários finais, pois não afetarão o carregamento dos elementos “heróis” do seu site. No entanto, os atrasos acontecem.

Uma maneira de garantir que o impacto da velocidade do teste A/B seja mínimo é criar uma pilha de otimização otimizada para velocidade. Também é importante configurar as ferramentas corretamente, pois configurações erradas podem matar a velocidade.

Encerrando os experimentos no prazo

A significância estatística que você almeja determina por quanto tempo seus testes A/B serão executados. Se você deseja atingir a marca estatística de 95% (que apenas um em cada cinco experimentos atinge) e se você limitou o tráfego, seu teste A/B levará mais tempo para terminar.

Quer os experimentos alcancem ou não significância estatística, a maioria dos otimizadores os encerra após um período definido (uma semana ou duas geralmente). E apenas a versão vencedora ou a original é implementada.

Terminar um teste A/B no prazo e lançar a versão com melhor desempenho é importante porque elimina a probabilidade de que os bots do Google encontrem redirecionamentos de longo prazo ou várias versões de uma determinada página em seu site o tempo todo.

Tratando os bots de mecanismos de pesquisa como usuários comuns

Impedir que o Googlebot rastreie ou indexe as versões ou redirecionamentos do seu experimento (para evitar problemas de conteúdo duplicado) é uma má ideia.

Matt Cutt (ex-chefe do Google Web SPAM) recomenda que os otimizadores não façam nada de especial para os Googlebots:

“ Trate o Googlebot como qualquer outro usuário e não codifique nosso user agent ou endereço IP .”

Reiterando o mesmo conselho, John Mueller (Google) adverte que os Googlebots com invólucros especiais podem parecer suspeitos:

“ Idealmente, você trataria o Googlebot da mesma forma que qualquer outro grupo de usuários com o qual você lida em seus testes. Você não deve especializar o Googlebot por conta própria, isso seria considerado camuflagem. ”

Concentre-se em configurar sua variante e redirecionamentos corretos e rápidos e confie no Googlebot e em outros bots de mecanismos de pesquisa para processar corretamente seus experimentos. Eles não apenas indexarão seus experimentos corretamente, mas também observarão as eventuais atualizações que você fizer ao lançar a versão vencedora.

CRO não funciona contra SEO; É a coisa mais natural a se fazer depois de SEO

Ocasionalmente, os otimizadores podem levantar a hipótese de experimentos que parecem ameaçar o SEO. Pense: experimentar uma cópia de página inicial de formato curto em vez da cópia de SEO de formato longo com bom desempenho que um site pode usar atualmente.

A execução desses experimentos pode ser estressante, devido ao potencial impacto de SEO.

No entanto, bons otimizadores apenas criam hipóteses com base em insights que os dados apontam. E com um pouco de criatividade e colaboração, os otimizadores de pesquisa e conversão podem obter o melhor de ambas as disciplinas. Com a atualização da experiência de página do Google sendo lançada em 2021, os otimizadores de conversão e pesquisa terão que trabalhar juntos para garantir uma melhor experiência para visitantes, classificação e conversões.

Além disso, se você realizar um experimento que não gere mais conversões, poderá retornar à versão original. O Googlebot — que teria indexado seu experimento — notará que você voltou para a versão original. Qualquer queda no tráfego de pesquisa que você possa ter experimentado também voltará ao normal com a reindexação. As equipes que executam experimentos de SEO hardcore também relataram a classificação de SEO e o tráfego “normalizando” depois de reverter para a versão original após experimentos malsucedidos.

Então você pode pensar nisso – no máximo – como um pequeno efeito colateral temporário da experimentação.

E você? O medo de cair no ranking de SEO o impediu de executar testes A/B? Você já experimentou uma ferramenta enxuta e sem oscilações como o Convert?