A / B-тестирование - изучение инструментов и его влияние на SEO

1. 3 A / B инструменты тестирования оценены
2. 2. Визуальный Оптимизатор Веб-сайта
3. 3. Unbounce
4. Настройка A / B теста с экспериментами по контенту Google Analytics
5. Создание нового контента Эксперимент
6. Установка экспериментального кода
7. Обоснование содержания экспериментального кода
8. Запуск и публикация экспериментов с контентом
9. Влияет ли A / B-тестирование на SEO вашего сайта?
10. Избегайте маскировки, говорит Google
11. Google поручает использовать rel = «canonical»
12. Используйте временное перенаправление 302 в качестве альтернативы 301
13. Избегайте проведения экспериментов для увеличения продолжительности
14. Тестирование более чем одной вещи за раз - возможно ли это?

Прочитав мою недавнюю статью, которая охватывала полное руководство о методике A / B-тестирования кто-то спросил меня о том, почему я не обсудил инструменты, используемые для точной реализации теста А / Б на веб-сайте, или этот тест окажет какое-либо влияние на общую SEO веб-сайта? В ответ на его запрос я собираюсь пролить свет на несколько ключевых инструментов, которые используются для обеспечения упрощенной функциональности A / B-тестирования как важной части пакета Google Analytics. Кроме того, я также расскажу о влиянии A / B-тестирования на SEO сайта.

Если вы не знакомы с основами A / B-тестирования, я порекомендую вам пройтись по моей первой статье, чтобы освежить свои знания об основных принципах и почему это так важно для всех маркетологов и дизайнеров? Теперь, вот краткая информация о трех лучших инструментах A / B-тестирования, прежде чем перейти к процедуре настройки A / B-теста в Google Analytics и ее влиянии на SEO.

3 A / B инструменты тестирования оценены

1. Оптимизатор веб-сайтов Google

Оптимизатор веб-сайтов Google - это бесплатный инструмент A / B-тестирования, который используется для создания экспериментов по тестированию коэффициента конверсии. Чтобы использовать этот инструмент, вы должны провести эксперименты с контентом для различных элементов на своих веб-страницах, и тогда Google будет случайным образом предоставлять различные версии ваших веб-страниц реальному количеству посетителей, которые приходят на ваш сайт.

Вы можете легко протестировать до 10 различных вариантов одной целевой страницы. С помощью оптимизатора веб-сайта Google вы уже знаете, что участники тестов являются вашей целевой аудиторией, и, следовательно, этот инструмент имеет большое преимущество перед другими инструментами A / B-тестирования, когда речь идет о фокусировке на вашем целевом рынке.

Советы по использованию всего потенциала оптимизатора веб-сайта Google:

• Сконцентрируйтесь на получении посетителей с одной веб-страницы вашей воронки конверсии на другую.
• Попробуйте проверить такие вещи, как навигация, заголовок или поиск в будущем, чтобы проверить, получают ли они заметный выигрыш в показателях конверсии.
• Обязательно попробуйте последние модификации, примененные вашими конкурентами, чтобы увидеть, приводят ли эти изменения к лучшим конверсиям для вашей веб-страницы или нет.
• Выполняйте тесты одновременно, чтобы поддерживать свою веб-страницу и повысить уровень вовлеченности ваших посетителей.

2. Визуальный Оптимизатор Веб-сайта

Визуальный оптимизатор веб-сайта - это эффективный инструмент A / B-тестирования, который предлагает вам самый простой и быстрый способ увеличить число потенциальных клиентов и продажи вашего сайта. Являясь ведущим инструментом оптимизации и тестирования, он позволяет менеджерам по продуктам, маркетологам и аналитикам создавать A / B-тесты, не обладая какими-либо знаниями в HTML или техническими знаниями. С помощью этого инструмента специалисты по маркетингу могут легко создавать различные варианты своих целевых страниц и веб-сайтов, а затем с помощью редактора контрольных точек они могут проверить, какая из этих версий способна генерировать максимальное количество потенциальных клиентов и продаж. Этот инструмент также позволяет легко интегрировать его с Google Analytics, и, следовательно, вы можете удобно выполнять аналитику своего A / B-теста в Google Analytics.

Преимущества визуального оптимизатора веб-сайта:

• Он состоит из всех основных инструментов тестирования, таких как опрос посетителей и тепловые карты.
• Он имеет блестящую «фабрику идей», которая помогает вам создавать эффективные тестовые идеи.
• Он поставляется с инстинктивным пользовательским интерфейсом и превосходным мастером тестирования, который поможет вам.
• За лучшую функциональность скрытая плата не взимается, но все функции включены в ежемесячную стоимость.

3. Unbounce

Unbounce - невероятный инструмент для A / B-тестирования. впечатляющие целевые страницы и проверка новых идей и гипотез. Этот инструмент претендует на повышение коэффициента конверсии до 20% за счет внедрения новых конструктивных изменений и идей для A / B-тестирования. Он поставляется с эффективным конструктором перетаскивания целевых страниц, который помогает вам создавать адаптивные веб-страницы, не обращаясь за помощью к технической команде. «Зона без кода» инструмента Unbounce создает и публикует целевую страницу с высокой конверсией одним щелчком мыши.

Преимущества использования инструмента Unbounce:

• Это помогает повысить эффективность ваших маркетинговых кампаний, отправляя трафик на определенную целевую страницу.
• Вы можете легко отправлять конверсии с целевых страниц Unbounce прямо в другие инструменты, используемые вашими маркетологами, потому что они могут легко интегрироваться с программным обеспечением электронной почты, CRM и аналитической платформой.
• Это помогает сократить время, необходимое для создания нескольких вариантов целевых страниц для A / B-тестирования; он может опубликовать живую целевую страницу в течение часа.
• Он не требует знания HTML для создания целевых страниц и является размещенным сервисом, который не требует какого-либо типа установки.

После того, как эти 3 важных инструмента A / B-тестирования были сопоставлены, следующим шагом будет настройка A / B-теста в Google Analytics, и для этого мы организуем тест с использованием инструмента Оптимизатора веб-сайта Google (также известного как Google Content Experiment). ,

Настройка A / B теста с экспериментами по контенту Google Analytics

Эксперимент Google Content - это расширенная версия инструмента оптимизации веб-сайтов Google, который используется для запуска A / B-теста из Google Analytics. Для создания теста с помощью этого инструмента есть несколько важных шагов, которые необходимо выполнить, и они перечислены следующим образом:

Создание нового контента Эксперимент

Для создания эксперимента с контентом необходимо перейти в раздел «Поведение» в Google Analytics, где вы найдете ссылку «Эксперименты» на боковой панели. Если это совершенно новый и первый эксперимент для вас, то вы можете начать, нажав НАЧАТЬ ЭКСПЕРИМЕНТ, однако, если у вас уже есть эксперименты, отображаемые для возраста, нажмите кнопку «Создать эксперименты», и откроется новое окно с запросом данные поля:

После того, как вы выбрали эксперимент и достигли цели эксперимента, нажмите «Следующий шаг». Новое окно откроется перед вами, как это:

Вы можете добавить варианты и URL-адрес веб-страницы, которую вы хотите проверить, и вы увидите эскизы веб-страницы, чтобы убедиться, что вы вводите правильные URL-адреса. Заполнив необходимые данные, вы можете нажать кнопку «Далее», чтобы перейти к следующему этапу настройки A / B-тестирования.

Установка экспериментального кода

Для настройки кода эксперимента с контентом вы должны выбрать либо код, необходимый для выполнения теста, либо вам будет предоставлена ​​возможность отправить электронное письмо заинтересованному лицу, внедряющему код. Вы также можете получить идентификатор эксперимента, который будет использоваться на следующем шаге для реализации эксперимента. Вы можете получить идентификатор эксперимента, нажав кнопку «Вставить код вручную».

Как только идентификатор эксперимента получен, вы можете перейти к следующему этапу проверки и подтверждения кода эксперимента.

Обоснование содержания экспериментального кода

Этот шаг подтверждает обоснование кода эксперимента с контентом, и, если код отсутствует, отобразится сообщение об ошибке. Однако вы можете пропустить этот шаг, если хотите, и для этого нажмите «Начать эксперимент». Появится всплывающее сообщение со следующей информацией: «Проверка эксперимента имела ошибки или не завершилась. Вы уверены, что хотите начать эксперимент? Если вы уверены, что ваш эксперимент настроен правильно, вы можете продолжить ». Тем не менее, рекомендуется проверить код, чтобы оценить причину появления ошибки, и затем вы можете попробовать обоснование еще раз.

Запуск и публикация экспериментов с контентом

После того как код экспериментов с контентом будет обоснован и вы настроите его соответствующим образом, следующим важным шагом будет запуск и публикация экспериментов в зависимости от результатов. При правильном выполнении пользователи будут включены в эксперименты, и это поможет вам понять, какие из этих вариантов получают максимальный трафик без каких-либо перенаправлений. После того, как эксперимент выполнен и вы ознакомились с результатами, вы можете легко включить такие изменения, как CSS и HTML исходной страницы, и удалить эксперименты.

Теперь, когда вы узнали об инструментах и ​​реализации A / B-тестирования в Google Analytics, у вас может возникнуть следующий вопрос: «Влияет ли A / B-тестирование на SEO вашего сайта»?

Влияет ли A / B-тестирование на SEO вашего сайта?

Вот несколько рекомендаций Google, которым должны следовать все профессиональные маркетологи, чтобы избежать штрафов и влияния на рейтинг своих веб-сайтов во время A / B-тестирования.

Избегайте маскировки, говорит Google

Google строго опубликовал руководящие принципы для веб-сайтов, выполняющих A / B-тестирование, в соответствии с которыми они должны избегать маскировки и отображать сканерам, какие изменения происходят на вашем веб-сайте. Убедитесь, что вы никогда не сможете решить, нужно ли вам проходить тест или вариант контента в зависимости от агента пользователя. Всегда предоставляйте исходный контент пользовательскому агенту, и нарушение правил может привести к удалению или понижению вашего веб-сайта из результатов поиска Google.

Google поручает использовать rel = «canonical»

Google рекомендует маркетологам использовать метод rel = ”canonical”, чтобы убедиться, что варианты их веб-страниц должны рассматриваться поисковыми системами как тесно связанные с исходным URL, потому что, если вы не используете rel = ”canonical”, тогда Это может негативно повлиять на рейтинг ваших веб-страниц, что, возможно, не то, что вы ожидаете получить в результате тестирования.

Используйте временное перенаправление 302 в качестве альтернативы 301

Целесообразно использовать временное перенаправление «302» вместо «301», потому что это помогает поисковым системам распознать, что перенаправление является временным, и оно будет там только до тех пор, пока вы не выполните A / B-тестирование на своей веб-странице. , Следовательно, они будут поддерживать рейтинг вашей исходной веб-страницы, а не изменять ее.

Избегайте проведения экспериментов для увеличения продолжительности

Запуск экспериментов на более длительный срок может инициализировать штраф от Google. Необходимо обновить ваш веб-сайт после завершения теста с выбранным вариантом. Проведение экспериментов дольше, чем ожидалось от Google, будет рассматриваться как попытка ввести в заблуждение поисковые системы, и, следовательно, это может повысить наказание на вашем сайте.

Если вы будете следовать этим рекомендациям Google при выполнении A / B-тестирования на вашем сайте, это обещает не влиять на SEO вашего сайта, что, в свою очередь, будет поддерживать рейтинг вашего сайта в результатах поиска.

Тестирование более чем одной вещи за раз - возможно ли это?

Можно протестировать более одной вещи за раз, но тогда это станет многомерным тестированием вместо A / B-тестирования, которое также будет занимать необычайно длительные периоды. Например, допустим, вы хотите протестировать три различных варианта конкретной кнопки призыва к действию на своей веб-странице. В таких случаях, если вы запустите один тест, разделив целевых посетителей по этим трем вариантам, вы сможете запустить более эффективный A / B-тест.

Кроме того, запуск более чем одной вещи за один раз также более сложен, так как для выполнения и проверки результатов требуется больше дней.

Надеемся, что вы, должно быть, вдохновились на проведение А / Б-тестирования на своем веб-сайте соответствующим образом, пройдя этот пост. Если вы хотите поделиться своими мыслями о A / B-тестировании, пожалуйста, напишите свои комментарии в разделе, приведенном ниже.

Похожие

Комментарии