Влияет ли A/B-тестирование на SEO? Нет, если ты сделаешь это правильно

Среди более чем 200 факторов, определяющих ранжирование веб-сайта в поиске, содержание, ссылки и скорость , три ключевых.

Эксперименты по оптимизации коэффициента конверсии (например, персонализация, разделение URL-адресов и A/B-тестирование) могут повлиять на каждый из них.

Если у вас есть целевая страница с высокой посещаемостью, вам придется беспокоиться о ее A/B-тестировании, потому что вы не захотите:

• потеряете рейтинг вашего контента в поиске или, что еще хуже, будут восприняты как дублирующий контент
• выглядеть скрытно с редиректами
• замедлить работу вашей страницы или веб-сайта. (Факт: некоторые инструменты тестирования могут увеличить время загрузки вашего сайта до 4 секунд !)

Помимо этого, для SEO также важно, как ваш сайт отображается для бота Google (Googlebot) или других ботов поисковых систем. На это также может повлиять A/B-тестирование.

Но если ваша целевая страница не конвертируется на уровне 4,05% (это средний коэффициент конверсии по отраслям), вы можете добиться большего. Этот базовый уровень составляет около 2%+ для бизнеса B2C.

Даже если ваши страницы конвертируются в эти диапазоны, вы все равно можете добиться большего успеха, так как самые конверсионные страницы в отрасли сообщают о двузначных коэффициентах конверсии.

Всегда есть место для оптимизации, которая требует быстрого тестирования. Но хорошо, что даже Google говорит…

Могут ли A/B-тестирование и SEO сыграть хорошую роль?

Google не только поощряет тестирование веб-сайтов, но также предлагает собственное решение для A/B-тестирования и экспериментов под названием Google Optimize.

В своих рекомендациях по A/B-тестированию Google указывает, что при правильном выполнении A/B-тестирование вообще не влияет на SEO:

Небольшие изменения, такие как размер, цвет или размещение кнопки или изображения, или текст вашего «призыва к действию» («Добавить в корзину» вместо «Купить сейчас!»), могут оказать неожиданное влияние на пользователей. ' взаимодействует с вашей веб-страницей, но часто практически не влияет на фрагмент результатов поиска или рейтинг этой страницы .

Разобравшись с этим, давайте теперь рассмотрим несколько рекомендаций, которым необходимо следовать, чтобы свести к минимуму влияние A/B-тестирования на рейтинг вашей страницы в поиске .

Как избежать проблем с маскировкой, оптимизацией контента на странице и дублированием при экспериментировании

A/B-тестирование работает аналогично маскировке, потому что вы по существу предоставляете разный контент своим пользователям и поисковым системам.

Однако такая доставка контента не является маскировкой. Если вы прочитаете определение маскировки Google, то станет ясно:

Маскировка — это практика предоставления поисковым системам версии веб-страницы, отличной от версии, представленной пользователям, с намерением обмануть поисковые системы и повлиять на рейтинг страницы в поисковом индексе .

Оптимизаторы этого не делают. Так что этой заботы не существует. Однако вас могут воспринять как делающего это, если вы запрограммируете бота Google на получение определенной версии (подробнее об этом ниже).

Давайте посмотрим на контентный аспект SEO, на который может повлиять A/B-тестирование и другие методы экспериментов.

Во время A/B-тестирования вы меняете часть содержимого вашей страницы. Это может быть заголовок вашей страницы, копия или цвет кнопки CTA. Если это изменение повлияет на SEO на странице, это может стать проблемой.

Например, если вы проводите A/B-тестирование заголовка своей страницы, вам придется думать и о SEO, а не только о конверсиях.

В таких случаях вам нужно придумать что-то, что должно работать как с точки зрения SEO, так и с точки зрения конверсии, чтобы не было конфликта. И если вариант превосходит оригинал, развертывание заголовка, проверенного A/B, вообще не должно повлиять на SEO.

Кроме того, поскольку Google уже проиндексировал вашу статическую (или исходную) страницу, контент, который вы предоставляете с помощью инструмента для экспериментов с помощью Javascript, не повлияет на SEO на странице. Кроме того, бот Google также может читать ваш контент на основе Javascript.

Сбалансировать этот аспект A/B-тестирования и SEO может быть несколько сложнее, когда вы выполняете персонализацию, потому что дублирование контента и изменения контента в персонализированных вариантах могут быть выше. Но даже здесь не забывайте, что у Google уже есть проиндексированная версия вашей статической страницы (и вы можете установить исходную страницу в качестве канонической версии и сохранить ее ценность для SEO; подробнее об этом ниже).

Еще одна вещь, о которой следует помнить, как объясняет Рэнд Фишкин из Moz, заключается в том, что страница, которую вы тестируете A / B, скорее всего, является страницей конверсии, а не ключевой страницей SEO. Такие страницы редко должны служить целям SEO и конверсии. Он уточняет, ссылаясь на страницу с ценами Moz. Он говорит, что его задача не в том, чтобы ранжироваться для «инструментов SEO». Вместо этого он «создан для преобразования. Это страница с ценами — она позволит вам выбрать цену. Ему не нужно настраивать таргетинг на какие-либо ключевые слова для поиска». Поэтому, естественно, A/B-тестирование содержимого страницы не повлияет на SEO.

Также обратите внимание, что этот знак ^ неприменим для предприятий B2C или электронной коммерции. Потому что в этих компаниях целевые страницы также являются страницами конверсии.

Это может быть не всегда так просто, но вы наверняка уловили суть.

Правильная настройка экспериментов по перенаправлению

Эксперименты с переадресацией (также известные как эксперименты с разделенными URL-адресами) идеально подходят для тестирования радикально отличающихся версий от оригиналов. Например, для тестирования полностью переработанной домашней страницы в сравнении с тем, что в настоящее время используется веб-сайтом.

Когда вы создаете эксперимент с перенаправлением, вы отправляете (или, скорее, перенаправляете) пользователей и поисковые системы на другие URL-адреса, чем те, на которые они намеревались попасть.

Ниже вы можете увидеть эксперимент по перенаправлению, настроенный на главной странице и перенаправляющий трафик главной страницы на два разных URL-адреса. Трафик домашней страницы разделяется и перенаправляется на все три URL-адреса (исходный + две версии):

Когда поисковые системы сталкиваются с редиректами, они используют теги, которые вы используете, чтобы понять, что происходит (если вы их используете). Так, например, если вы настроите перенаправление 301, поисковые системы будут знать, что вы навсегда переместили старый URL-адрес на новый. С точки зрения SEO это лучший редирект, так как он сохраняет все SEO-соки.

Однако, поскольку экспериментальная переадресация не является постоянной, вместо этого используйте переадресацию 302, которую поисковые системы считают временной.

Кроме того, вместо того, чтобы пытаться запретить поисковым системам индексировать варианты исходной страницы (используя тег noindex), используйте в них атрибут canonical и ссылайтесь на исходный URL.

Когда поисковые системы видят канонический атрибут, они понимают, что с точки зрения SEO предпочтительным URL-адресом является исходный URL-адрес страницы, а не URL-адреса, на которые вы перенаправляете трафик. Это позволяет исключить возможность индексации вариантов при извлечении исходного URL из индекса (если он случайно будет воспринят как дубликат или по какой-либо другой причине).

Каждый из вариантов вашего эксперимента должен включать элемент <LINK> с атрибутом rel="canonical" в своих разделах <HEAD>.

Вы также можете использовать перенаправления на основе Javascript.

По окончании эксперимента опубликуйте победившую версию по исходному URL. После этого поисковые роботы, естественно, со временем переиндексируют измененный контент по исходному URL-адресу.

A/B-тестирование без потери скорости и производительности

Скорость напрямую связана с органическим рейтингом, а также с конверсиями. Поэтому и SEO, и оптимизаторы конверсии оптимизируют его.

Однако, к сожалению, проведение экспериментов может привести к некоторой задержке, потому что технологический стек CRO (даже простой) вызывает дополнительные запросы при запросе веб-сайта, и в результате на возврат и возврат требуется время.

Например, если вы хотите проводить эксперименты, вам как минимум понадобятся:

• Инструмент веб-аналитики: такой инструмент, как Google Analytics, который измеряет и дает вам количественную информацию (например, высокий процент отказа на ключевой странице) и выделяет утечки в вашей воронке конверсии. (Эти инструменты могут стоить дополнительных запросов; даже Google Analytics добавляет 3 HTTP-запроса.)

• Инструмент тепловой карты или инструмент пользовательского тестирования (или оба): инструмент анализа поведения пользователей, такой как Hotjar, который показывает вам, как пользователи ведут себя на вашем веб-сайте, часто проливая свет на «почему» за инструментами анализа данных. Или инструмент пользовательского тестирования, такой как UsabilityHub, который позволяет вам получать подробные качественные сведения об оптимизации непосредственно от ваших пользователей.

• Инструмент A/B-тестирования или многовариантный инструмент: такой инструмент, как Convert, который проводит ваши эксперименты. Некоторые инструменты для экспериментов, которые не оптимизированы для снижения производительности, могут привести к неприятным задержкам в несколько секунд.

Хотя большинство инструментов A/B-тестирования используют асинхронную загрузку (оптимизированную по скорости), нельзя сказать, что они оказывают нулевое влияние.

Влияние скорости также хуже при первой загрузке, потому что после этого кэширование ускоряет последующие запросы.

Однако обратите внимание, что во многих случаях эти задержки скорости не будут заметны для конечных пользователей, поскольку они не повлияют на загрузку «главных» элементов вашего веб-сайта. Однако лаги случаются.

Один из способов гарантировать, что влияние A/B-тестирования на скорость будет минимальным, — создать стек оптимизации, оптимизированный для скорости. Также важно правильно настроить инструменты, так как неправильные настройки могут убить скорость.

Завершение экспериментов вовремя

Статистическая значимость, к которой вы стремитесь, определяет, как долго будут выполняться ваши A/B-тесты. Если вы хотите достичь статистической отметки 95 % (это достигается только в одном из пяти экспериментов) и если вы ограничили трафик, ваш A/B-тест займет больше времени.

Независимо от того, достигают ли эксперименты статистической значимости или нет, большинство оптимизаторов завершают их через установленный период (обычно неделю или две). И реализуется только выигрышная версия или оригинальная.

Своевременное завершение A/B-тестирования и развертывание более эффективной версии важно, потому что это исключает вероятность того, что боты Google будут постоянно находить долгосрочные перенаправления или несколько версий определенной страницы на вашем веб-сайте.

Отношение к роботам поисковых систем как к обычным пользователям

Запрещать роботу Googlebot сканировать или индексировать версии или перенаправления вашего эксперимента (чтобы избежать проблем с дублированием контента) — плохая идея.

Мэтт Катт (бывший глава Google web SPAM) рекомендует оптимизаторам не делать ничего особенного для роботов Google:

« Относитесь к роботу Googlebot так же, как к любому другому пользователю, и не программируйте наш пользовательский агент или IP-адрес ».

Повторяя тот же совет, Джон Мюллер (Google) предупреждает, что роботы Google в специальном корпусе могут показаться подозрительными:

« В идеале вы должны относиться к Googlebot так же, как к любой другой группе пользователей, с которой вы имеете дело в ходе тестирования. Вы не должны использовать Googlebot в особом случае, это будет считаться маскировкой. ”

Сосредоточьтесь на правильной и быстрой настройке вариантов и перенаправлений и доверьте роботам Googlebot и других поисковых систем правильную обработку ваших экспериментов. Они не только правильно проиндексируют ваши эксперименты, но и отметят возможные обновления, которые вы вносите по мере развертывания победившей версии.

CRO не работает против SEO; Это самое естественное, что нужно сделать после SEO

Иногда оптимизаторы могут выдвигать гипотезы об экспериментах, которые кажутся угрожающими SEO. Подумайте: поэкспериментируйте с короткой копией главной страницы вместо эффективной полной SEO-копии, которую веб-сайт может использовать в настоящее время.

Проведение таких экспериментов может вызвать стресс, учитывая их потенциальное влияние на SEO.

Однако хорошие оптимизаторы только выдвигают гипотезы об экспериментах, основанных на данных, на которые указывают данные. А с небольшим творческим подходом и сотрудничеством оптимизаторы поиска и конверсии могут получить лучшее из обеих дисциплин. После того, как в 2021 году будет выпущено обновление для страницы Google, оптимизаторы конверсии и поиска должны будут работать вместе, чтобы обеспечить лучший опыт для посетителей, рейтинг и конверсию.

Кроме того, если вы запустите эксперимент, который не приведет к большему количеству конверсий, вы можете вернуться к исходной версии. Робот Google, который проиндексировал бы ваш эксперимент, заметит, что вы вернулись к исходной версии. Любой спад поискового трафика, с которым вы, возможно, столкнулись, также вернется к норме с переиндексацией. Команды, проводящие жесткие SEO-эксперименты, также сообщают о SEO-рейтинге и «нормализации» трафика после возврата к исходной версии после неудачных экспериментов.

Так что вы можете думать об этом — в лучшем случае — как о небольшом временном побочном эффекте экспериментов.

А вы? Страх перед падением рейтинга SEO удержал вас от проведения A/B-тестов? Вы уже пробовали компактный инструмент без мерцания, такой как Convert?