Test complet de l’entonnoir : SEO & CRO ensemble

Test complet de l’entonnoir : SEO & CRO ensemble

Test complet de l'entonnoir : SEO & CRO ensemble

Tester uniquement pour le référencement ou uniquement pour le CRO n’est pas toujours idéal. Certains changements se traduisent par des conversions plus élevées et une réduction du trafic sur le site, par exemple, tandis que d’autres peuvent être mieux classés mais convertir moins bien. Aujourd’hui, vendredi, sur le tableau blanc, nous accueillons Will Critchlow qui nous montre une méthode pour tester à la fois les changements de référencement en haut de page et les changements d’ORC axés sur la conversion.

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Transcription de la vidéo

Bonjour à tous. Bienvenue à un autre vendredi du tableau blanc. Je m’appelle Will Critchlow, un des fondateurs de Distilled. Si vous avez suivi ce que j’ai écrit et parlé sur le web récemment, le sujet d’aujourd’hui ne vous surprendra peut-être pas tant que ça. Je vais vous parler d’un autre type de test de référencement.

Chez Distilled, nous avons beaucoup investi dans le développement de notre capacité à effectuer des tests SEO et nous avons notamment mis en place notre réseau d’optimisation, ce qui nous a permis d’effectuer un nouveau type de tests SEO qui n’était pas disponible auparavant pour la plupart de nos clients. Récemment, nous avons travaillé sur une nouvelle amélioration de ce système, qui est un test en entonnoir complet, et c’est ce dont je veux parler aujourd’hui.

Le test en entonnoir est donc un test tout au long de l’entonnoir, de l’acquisition à l’extrémité SEO jusqu’à la conversion. Il s’agit donc d’une combinaison de tests SEO et de tests CRO. Je vais vous en dire un peu plus sur certaines des motivations de cette démarche. Mais, en résumé, cela se résume essentiellement au fait que c’est parfaitement possible, en fait nous avons vu dans les cas sauvages des tests qui gagnent en termes de SEO et perdent en termes de CRO ou vice versa.

En d’autres termes, des tests où vous faites peut-être un changement et qui convertissent mieux, mais où vous perdez du trafic de recherche organique. Ou dans l’autre sens, il est mieux classé, mais il convertit moins bien. Si vous n’en testez qu’un seul, ce qui est courant – je veux dire que la plupart des organisations ne testent que l’aspect du taux de conversion – il est parfaitement possible d’avoir un test gagnant, de le mettre en place et de faire pire.

Test CRO

Alors prenons un peu de recul. Un peu d’introduction. Les tests d’optimisation du taux de conversion fonctionnent de manière à obtenir une répartition A/B. Vous pouvez tester sur une seule page, si vous le souhaitez, ou sur une section du site. La façon dont cela fonctionne est de diviser votre audience. Votre audience est donc divisée. Une partie de votre public obtient une version de la page, et le reste du public obtient une version différente.

Vous pouvez ensuite comparer le taux de conversion entre le groupe qui a obtenu le contrôle et le groupe qui a obtenu la variante. C’est très simple. Comme je l’ai dit, cela peut se faire sur une seule page ou sur l’ensemble d’un site. Test SEO, un peu plus récent. La façon dont cela fonctionne est qu’on ne peut pas diviser le public, parce que nous nous soucions beaucoup des araignées des moteurs de recherche dans ce cas. Pour les besoins de cette considération, il n’y a essentiellement qu’un seul Googlebot. Vous ne pouvez donc pas mettre Google en classe A ou B et vous attendre à obtenir quelque chose de significatif.

Test de référencement

Donc, la façon dont nous faisons un test de référencement est en fait de diviser les pages. Pour ce faire, il faut une section substantielle du site. Imaginez donc, par exemple, un site de commerce électronique avec des milliers de produits. Vous pourriez avoir une hypothèse de quelque chose qui aiderait ces pages de produits à être plus performantes. Vous prenez votre hypothèse et vous l’appliquez seulement à certaines des pages, et vous laissez certaines des pages inchangées comme contrôle.

Ensuite, il est essentiel que les moteurs de recherche et les utilisateurs vivent la même expérience. Il n’y a pas de masquage. Il n’y a pas de duplication du contenu. Vous changez simplement certaines pages et vous n’en modifiez pas d’autres. Ensuite, vous appliquez une sorte d’analyse mathématique et statistique avancée pour essayer de déterminer si ces pages reçoivent statistiquement plus de trafic de recherche organique que ce que nous pensons qu’elles auraient reçu si nous n’avions pas fait ce changement. C’est donc comme ça que fonctionne un test de référencement.

Maintenant, comme je l’ai dit, le problème que nous essayons de résoudre ici est qu’il est vraiment plausible, malgré les meilleures intentions de Google de faire ce qui est bon pour les utilisateurs, il est parfaitement plausible que vous puissiez avoir un test qui se classe mieux mais qui convertit moins bien ou vice versa. Nous l’avons vu, par exemple, avec la suppression du contenu d’une page. Parfois, une page plus simple et plus propre permet une meilleure conversion. Mais peut-être que les mots clés étaient là et que cela aidait le classement de la page. Nous essayons donc d’éviter ce genre de situations.

Test complet de l’entonnoir

C’est là qu’interviennent les tests complets en entonnoir. Je vais donc vous expliquer comment on effectue un test en entonnoir complet. Ce que vous faites, c’est que vous le mettez en place de la même manière qu’un test de référencement, parce que nous commençons essentiellement par le référencement au sommet de l’entonnoir. C’est donc exactement la même chose.

Certaines pages sont inchangées. Certaines pages se voient appliquer l’hypothèse. En ce qui concerne Google, c’est la fin de l’histoire, parce que pour toute demande individuelle à ces pages, c’est ce que nous leur servons en retour. Mais le plus important ici, c’est que j’ai mon petit personnage. C’est un navigateur humain qui effectue une recherche, « Que mangent les blaireaux ? »

C’est l’un des exemples idiots que nous avons trouvés sur l’un de nos sites de démonstration. L’utilisateur atterrit sur cette page ici. Ce que nous faisons, c’est que nous plaçons un cookie. C’est un cookie. Cet utilisateur, lorsqu’il navigue sur le site, peu importe où il va dans cette section du site, reçoit le même traitement, soit le contrôle, soit la variante. Il reçoit le même traitement dans toute la section du site. Cela ressemble plus au test du taux de conversion ici.

Googlebot = demandes apatrides

Ce que je n’ai pas montré dans ce diagramme, c’est que si vous effectuiez ce test sur une section du site, vous placeriez un cookie sur cet utilisateur et vous vous assuriez qu’il voit toujours le même traitement, quel que soit l’endroit où il navigue sur le site. Donc, comme Googlebot effectue des requêtes apatrides, c’est-à-dire des requêtes indépendantes et ponctuelles pour chacune de ces pages sans cookie, Google voit la différence.

Évaluer le test de référencement sur les entrées

Les utilisateurs obtiennent ce qui leur semble être la première impression de la page. Ils obtiennent ensuite ce traitement appliqué à l’ensemble de la section du site. Nous pouvons donc évaluer de manière indépendante les performances de la recherche et celles des entrées. Donc, est-ce que nous obtenons beaucoup plus d’entrées sur les différentes pages que ce à quoi nous nous serions attendus si nous ne leur avions pas appliqué une hypothèse ?

Cela nous indique l’amélioration du point de vue de l’optimisation des moteurs de recherche. Alors peut-être que nous dirons : « Ok, c’est plus 11% en trafic organique. » Bien, super. Donc dans le vide, toutes choses égales par ailleurs, nous aimerions bien lancer ce test.

Évaluer le taux de conversion sur les utilisateurs

Mais avant cela, ce que nous pouvons faire maintenant, c’est évaluer le taux de conversion, et nous le faisons sur la base des mesures des utilisateurs. Ces utilisateurs sont donc « cookied ».

Nous pouvons aussi leur attribuer une étiquette d’analyse et leur dire : « Bon, où qu’ils naviguent, combien d’entre eux finissent par convertir ? Nous pouvons alors évaluer le taux de conversion en fonction du fait qu’ils aient vu le traitement A ou le traitement B. Comme nous nous intéressons au taux de conversion, la taille de l’audience ne doit pas nécessairement être la même. L’analyse statistique peut donc tenir compte de ce fait et nous pouvons évaluer le taux de conversion en fonction de l’utilisateur.

Nous verrons alors peut-être que le taux de conversion est de -5%. Nous devons alors évaluer : « Est-ce quelque chose que nous devrions mettre en place ? L’étape 1 est donc la suivante : Devons-nous simplement le mettre en place ? Si c’est une victoire dans les deux cas, la réponse est probablement oui. S’ils vont dans des directions différentes, il y a deux choses que nous pouvons faire. Tout d’abord, nous pouvons évaluer les performances relatives dans différentes directions, en veillant à ce que le taux de conversion s’applique généralement à tous les canaux. Une baisse relativement faible du taux de conversion peut donc être très importante par rapport à une augmentation du trafic organique, car le taux de conversion s’applique à tous les canaux, et pas seulement à votre canal de trafic organique.

Mais supposons qu’il s’agisse d’un petit positif net ou d’un petit négatif net. Ce que nous pouvons faire alors, c’est arriver au point où il s’agit d’un positif net et le déployer. Quoi qu’il en soit, nous pourrions alors nous dire : « Que pouvons-nous en tirer ? Que pouvons-nous réellement apprendre ? Revenons donc à notre exemple de contenu. Nous pourrions dire : « Vous savez quoi ? Les utilisateurs apprécient cette version plus propre de la page, avec apparemment moins de contenu, et les moteurs de recherche s’appuient clairement sur ce contenu pour comprendre ce dont il s’agit. Comment obtenir le meilleur des deux mondes ?

Eh bien, il pourrait s’agir d’un remaniement, d’un déplacement de la présentation de la page, d’un maintien du contenu, mais peut-être pas d’une mise en avant de l’utilisateur dès le début. Nous pouvons tester ces différentes choses, effectuer des tests séquentiels, essayer de prendre le meilleur des tests SEO et le meilleur des tests CRO et le faire fonctionner ensemble et surtout éviter les situations où vous pensez avoir gagné, parce que votre taux de conversion est en hausse, mais vous êtes en fait sur le point de craquer vos performances de recherche organique.

Nous pensons que plus les données seront précises, plus les tests de référencement nous rendront responsables, plus il sera important de relier ces points et de s’assurer que nous obtenons de véritables améliorations sur une base nette lorsque nous les combinons. J’espère donc que cela a été utile à certains d’entre vous. Je vous remercie de m’avoir rejoint pour le tableau blanc de cette semaine, vendredi. Je m’appelle Will Critchlow de Distilled.

Prenez soin de vous.

Transcription de la vidéo par Speechpad.com

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