În tradiția populară, se spune să facem ce spune popa, nu ce face popa, iar acest îndemn devine din ce în ce mai relevant pentru lumea SEO. De la lansarea primelor versiuni ale celui mai popular motor de căutare, Google a publicat o serie de recomandări pentru optimizarea site-urilor, ghidând webmasterii să construiască conținut util și ușor de navigat. Chiar dacă Google nu și-a făcut niciodată publici factorii care stau la baza algoritmului său de ranking, documentația de pe Google Search Central oferă îndrumare, de la noțiuni de bază la implementări tehnice complexe, pentru a facilita indexarea și rankarea site-urilor.
Așa a luat naștere industria SEO, o industrie a profesioniștilor care au buchisit documentația Google din scoarță în scoarță, pentru a câștiga mult-râvnitele rankinguri organice.
Exceptând practicanții de black hat SEO, marea majoritate a experților au urmat cu sfințenie recomandările Google, uneori obținând rezultate foarte bune, alteori zbătându-se să înțeleagă de ce tacticile lor nu aveau succes.
Parcursul SEO a fost relativ liniar ani la rând, până anul trecut, la sfârșitul lunii mai, când o scurgere de informații confidențiale ale algoritmului Google a ajuns în ochii presei. Fragmente de cod din algoritm au confirmat teorii susținute de specialiștii SEO, dar negate de reprezentanții Google (cum ar fi valoarea unui portofoliu diversificat de backlinkuri, faptul că clickurile nu ar influența rankingurile, sau că viralitatea postărilor pe social media nu ar avea impact asupra traficului organic - toate aceste mituri fiind dezmințite).
John Mueller, reprezentant Google, indică prin răspunsuri ambigue pe Twitter că backlinkurile nu ar aduce valoare SEO
Rezultatele unui experiment intern arată o creștere de 54% a traficului non-branded în H1 2024 față de H1 2023, ca rezultat al campaniilor de PR (72 de linkuri și 6 mențiuni ale brandului atrase în publicații de renume).
Acest călcâi al lui Ahile, recent descoperit, a diminuat încrederea experților SEO în declarațiile oficiale ale Google, determinându-i să-și testeze tacticile pe cont propriu.
Așa s-a născut interesul pentru experimentare și testare, iar comunitatea SEO a început să împărtășească studii de caz și să provoace discuții, cu scopul de a găsi cele mai potrivite modele pentru fiecare business, provocând tot mai des marele gigant al căutărilor online.
Identificarea celor mai eficiente strategii de experimentare pentru SEO este mult mai complexă decât în cazul altor canale de marketing. În mod ideal, A/B testingul ar fi soluția perfectă, însă aceasta nu se potrivește întotdeauna cu specificul SEO.
Pentru canalele de marketing plătit, A/B testingul presupune crearea a două versiuni ale aceleiași pagini, cu un singur element modificat (cum ar fi poziția unui banner sau culoarea unui buton). Fiecare variantă este servită către jumătate din segmentul de utilizatori, iar la finalul campaniei, performanța comparativă a celor două segmente va indica varianta câștigătoare.
A/B testing pentru măsurarea conversiei în campaniile de marketing plătit
Dacă fiecare Variantă are un URL distinct, iar conținutul celor două pagini va fi identic, exceptând elementul testat, Google va considera cele două pagini ca fiind duplicate, indexând doar una dintre versiuni și compromițând testul.
A/B SEO: URL-uri diferite
Dacă folosim un singur URL, dar afișăm conținut diferit pentru utilizatori pe același URL, Google va indexa doar versiunea văzută de user agentul său utilizat pentru crawling. Dacă detectează variații de conținut servit pe același URL, Google va interpreta acest lucru ca fiind cloaking - o tactică de manipulare a motoarelor de căutare, sancționată prin penalizări.
A/B testing SEO: Acelasi URL - Cloaking
A/B testingul clasic nefiind o opțiune, putem recurge la split testing, alegând fie două pagini similare, fie grupuri distincte de pagini pentru comparație.
Cele două pagini pot fi două categorii cu trafic, volum de căutare și rankinguri similare. În exemplul de mai jos, putem compara categoria Geci Băieți cu Geci Fete, având un volum de căutări similar, dar nu ar fi indicată o comparație între Tricouri Bărbați și Tricouri Femei, din cauza diferenței de volum de căutări lunare.
Volume de căutare din Google Keyword Planner
Acum că am clarificat metodologia, este necesar să parcurgem următorii pași pentru a construi un roadmap de experimentare.
Stabilirea oportunității sau a problemei de rezolvat
Primul pas îl constituie crearea unei liste de elemente care necesită a fi prioritizate. Testele pot avea diverse obiective, ca de exemplu:
Teste de conținut: Crearea manuală a conținutului este costisitoare ca buget și resursă umană. Putem compara impactul conținutului scris de editori umani vs. conținut generat programatic prin template-uri sau GenAI.
Teste de conversie: Dacă avem volume mari de trafic, dar rata de conversie este mică, putem testa diverse landing pages, promoții sau optimizări în funnelul de înregistrare a noilor clienți.
Teste de ranking: Optimizări on-page, promoții în meta data, titluri sau linkuri interne - testarea acestor elemente poate ajuta la identificarea celor mai eficiente tactici.
Teste de PR: Obținerea de backlinkuri este adesea scumpă și dificil de cuantificat. Comparând campanii de PR pe pagini diferite, putem optimiza costurile și eficiența campaniilor.
Teste tehnice: Impactului redirecționărilor, tagurilor Canonical/No Index și al altor setări tehnice.
Exemplu Oportunitate: Rata de Conversie de la Impresie la Click (CTR) este de 1%. Vom implementa un test de conversie pentru a măsura dacă adăugând o promoție în Meta Data, rata de conversie va crește.
Pornind de la o ipoteză dată, vom anticipa rezultatul așteptat în urma rulării testului. Este important să formulăm ipoteza clar și cuantificabil, pentru a cuprinde în ea atât problema pe care o măsurăm, cât și ce ar însemna un rezultat relevant care să confirme sau să respingă ipoteza. Testul trebuie să includă o singură variație, fiind dificil de cuantificat rezultatele unui test cu variații multiple.
Exemplu Ipoteză: Grupul de pagini cu promoția adăugată în meta data va înregistra un CTR cu 2% mai mare decât grupul fără promoția respectivă.
Metodologia trebuie să cuprindă toate detaliile legate de execuția testului:
Care este pagina (sau grupul) care va reprezenta Varianta cu variația modificată?
Care este pagina (sau grupul) de Control?
Ce presupune implementarea testului?
Anticiparea posibilelor obstacole.
Pe ce perioadă va rula testul?
Cum vom măsura rezultatele? Ce tool vom folosi?
Având în vedere multitudinea de factori care își pun amprenta asupra rankingurilor organice și traficul, nu este indicat să măsurăm rezultatele unui test comparând metricile aceleiași pagini în două perioade diferite. Este posibil ca întregul site să obțină o performanță îmbunătățită, ca urmare a unui release de funcționalități noi. Sau este posibil ca întreg site-ul să sufere scăderi în rankinguri, ca urmare a unui Google Update - și sunt frecvente!
Pentru a ne asigura că factori externi nu interferează cu rezultatele testului, este obligatoriu să alegem întotdeauna o pagină sau un grup de control, asupra căruia să nu aplicăm variații. Astfel, vom putea interpreta realist rezultatele testului, excluzând impactul altor factori externi.
Exemplu definire Variantă și Control:
Varianta va fi o pagină de Categorie (Geci Băieți) cu volum de căutare 3,600/ lună. Meta data va conține promiția de reducere 20% până la finalul lunii.
Pentru a putea exprima valoarea de business a unui test, este esențial ca acesta să fie "tradus" și pentru alte părți ale businessului care nu sunt familiarizate cu terminologia SEO. Un test relevant merită să fie cuantificat și în termeni de venituri sau reducere de costuri, motiv pentru care metodologia ar trebui să includă cifre relevante pentru business, cum ar fi:
Exemplu creștere venit:
Prin creșterea CTR-ului cu 2%, traficului adus de pagina de categorie testată va crește cu 15%. Astfel vom obține o creștere a venitului cu 7%, în valoare de 500 lei pe lună. Prin scalarea soluției la toate cele 10 categorii, venitul va crește cu 5,000 lei pe lună, 60,000 lei pe an.
După stabilirea elementelor necesare pentru un test, putem începe să explorăm opțiuni de automatizare. Dacă avem deja definite o Variantă și un Control, putem programa rularea lunară a aceluiași test, modificând variația la începutul fiecărei luni.
De exemplu, într-un test de meta data, putem schimba lunar promoția, sau am putea evalua diferite variante de keywords, CTA-uri, title tags unice vs template-uri etc. Fiecare test ar rula timp de o lună, cu schimbarea variației în data de 1 a lunii următoare. După câteva luni, vom putea identifica varianta cu cele mai bune rezultate, și putem configura o nouă serie de teste, pe altă componentă.
În mod similar, putem automatiza teste și pentru conținutul paginii, structured data, linkuri interne și alte optimizări on-page.
Exemplu Studiu de Caz: Roadmap Experimente Automatizate
După lansarea testului, putem verifica rezultatele la câteva zile, săptămâni sau chiar luni, în funcție de caz, pentru a ne asigura că testul este concludent.
Date din Google Search Console: Clickuri, Impresii, CTR, Avg Positions
GA4: Trafic, Conversie
Tooluri de BI: Looker, Microsoft BI, Tableau, Oracle Analytics
Tooluri de Analiză (SEMRush, Ahrefs, PiDatametrics): Ranking și Share of Voice
Exemplu Studiu de Caz:
De cele mai multe ori, cifrele din rezultatul testului vor fi diferite față de estimarea inițială, dar acesta nu trebuie să fie un motiv de îngrijorare. Esențial este ca, încă de la formularea ipotezei, să avem o viziune clară asupra rezultatelor dorite, a metricilor de măsurat și a modului în care va arăta un test de succes sau un test neconcludent. Interpretarea datelor în context oferă mult mai multe informații decât simpla comparare a două cifre izolate.
Spre exemplu, dacă măsurăm datele din Google Search Console, este recomandat să analizăm toate cele patru informații (Clickuri, Impresii, CTR și Poziția Medie). În exemplul de mai jos, dacă am analiza doar Poziția Medie, am putea trage concluzia eronată că testul a avut un impact negativ, din cauza scăderii semnificative a Poziției Medii de la 31.9 la 36.5. Dar toate celelalte metrici arată creștere, ceea ce indică de fapt un succes al experimentului.
În cazul de față, pagina a început să obțină rankinguri pentru mult mai mulți termeni comparativ cu perioada anterioară, dar unii din termeni secundari trag media generală în jos. În schimb, termenii principali au crescut în rankinguri, motiv pentru care s-au înregistrat creșteri în Clickuri, Impresii și CTR, rezultatul testului fiind, de fapt, favorabil.
Comparare metrici de Clickuri, Impresii, CTR, Poziție Medie în Google Search Console
Explicație:
Varianta a adus o creștere de 25% a clickurilor vs. luna precedentă, o creștere cu 15% mai mare decât Controlul. Prin scalarea modelului de pe Variantă la toate cele 10 pagini de categorii, am putea obține o creștere a venitului de până la 288,000 lei anual, cu 35,000 lei mai mult decât dacă am păstra structura actuală a paginii de Control. Chiar dacă CTR-ul a scăzut cu -1% vs. luna precedentă, testul este un succes datorită creșterii semnificative a traficului măsurat în Clickuri.*
***Datele prezentate în tabel sunt fictive, iar modelul de calcul a fost simplificat în scop ilustrativ. Pentru o estimare realistă a veniturilor sau a potențialelor reduceri de costuri, este necesar să luăm în calcul și alți factori precum sezonalitatea, fluctuațiile volumului de căutări ale cuvintelor-cheie de la o lună la alta, strategia de business pentru produs sau trendurile pieței.
În interpretarea rezultatelor, este important să nu ne limităm la compararea unor cifre. Câteva aspecte care pot impacta rezultatele testelor SEO includ:
Updates de algoritm Google: pot cauza fluctuații în ranking-uri și trafic
Release-uri în producție cu impact SEO (impact asupra performanței siteului și CWV)
Trenduri în volumul de căutare a unor termeni (chiar dacă în momentul testului volumul pe cei doi termeni era similar, volumul de căutare este dinamic, și poate varia diferit pentru cei doi termeni comparați de-a lungul timpului).
În concluzie, testele SEO necesită o abordare diferită față de testele A/B clasice de Conversie sau de Produs. Este vital să avem foarte clar în minte ce urmărim să obținem în urma testului, să formulăm ipoteza și metodologia în termeni de business, să definim ceea ce înseamnă un test relevant sau un test neconcludent și să stabilim pașii de urmat după validarea testului.
Testarea SEO nu înseamnă ignorarea recomandărilor oficiale ale Google, ci verificarea lor contextuală și adaptarea personalizată în funcție de particularitățile fiecărui business.
Iar dacă rezultatele testelor contrazic ceea ce predică Google, cu atât mai bine. Bazându-ne pe propria experiență și învățând din testele neconcludente, vom demonta mituri și vom obține rezultatele cele mai potrivite pentru propriul business.
de Ovidiu Mățan
de Ovidiu Mățan
de Ovidiu Mățan
