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Apprenons à faire des SEO Split Tests

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Apprenons à faire des SEO Split Tests

  1. 1. Apprenons à Faire des SEO Split Tests Philippe YONNET, CEO Neper
  2. 2. Where Search Marketing meets Science
  3. 3. Paris 2021 #seocamp Rejoignez nous ! Et abonnez-vous à notre newsletter
  4. 4. Apprenons à faire des SEO Split tests Pour vérifier l’impact SEO des changements sur un site
  5. 5. Paris 2021 #seocamp Plan de mon intervention Quelques définitions et rappels Quel est l’intérêt de faire des split tests pour le SEO Les spécificités des SEO Split tests par rapport à du testing A/B classique Comment construire les tests ?
  6. 6. Quelques définitions
  7. 7. Paris 2021 #seocamp Test A/B Test de comparaison entre une version différente B et une version de référence A
  8. 8. Paris 2021 #seocamp Split testing Test A/B, mais entre deux versions complètes d’une page C’est ce que l’on veut faire ici : comparer les performances d’un modèle de page avec un modèle nouveau, comportant une série de changements, parfois importants
  9. 9. Paris 2021 #seocamp Test MVT On teste plusieurs changements sur plusieurs fonctionnalités Test multivarié : Multi-Variate Testing
  10. 10. Paris 2021 #seocamp Attention aux tests MVT On teste plusieurs changements à la fois Permet de limiter le travail de test Par contre il faut un trafic énorme pour que les résultats deviennent significatifs avant que l’environnement change suffisamment pour rendre vos résultats caducs Les résultats sont souvent sujets à caution
  11. 11. Paris 2021 #seocamp Au fait, comment faire de l’A/B testing sans générer de problèmes de SEO Pas de cloaking : ne dissimulez pas vos pages de test Pensez à mettre des link rel=« canonical » pour éviter que vos contenus soient pris pour des doublons Si redirections, utilisez des 302 et non des 301 Limitez la durée du test Un test trop long sera interprété comme une tentative de manipulation https://developers.google.com/search/docs/ad vanced/guidelines/website-testing
  12. 12. Pourquoi faire des split tests pour le SEO ?
  13. 13. Paris 2021 #seocamp L’algorithme de classement de Google a changé Le machine learning envahit l’algo de Google Les scores tiennent compte de nombreux signaux à la fois Pour améliorer ses positions, il n’y a plus de « magic bullet » Panda, Penguin, Quality Updates : pour regagner des positions, il faut agir sur un ensemble de facteurs La réponse doit être « holistique » En anglais on dirait « a kitchen sink approach »
  14. 14. Paris 2021 #seocamp Les SEOs doivent devenir humbles… Et comprendre ce qu’il y’a derrière les Core Updates est devenu un challenge Impact de « Medic » Pourquoi le site a été impacté ? Pourquoi est-il remonté ??? Impact de la Google Core Update de juin Même chose : beaucoup de sites impactés, injustement selon leurs propriétaires Liés aux critères EAT mais quels signaux sont utilisés ? Les recettes de cuisine ne marchent plus à tous les coups !
  15. 15. Paris 2021 #seocamp Un peu de rigueur en SEO ne fait pas de mal Beaucoup de choses peuvent améliorer le trafic SEO sans que le travail du SEO y soit pour grand-chose Saisonnalité Hausse du nombre de requêtes Le concurrent qui fait une bêtise sur son site Changement d’algo chez Google Hausse de l’inventaire des pages Changement de l’apparence de la page de résultats sur Google Etc. Par conséquent, identifier les causes des changements est clé Les résultats obtenus sont-ils vraiment imputables au travail sur le SEO ?
  16. 16. Paris 2021 #seocamp La même optimisation sur deux sites peut produire des résultats très différents Site A Site B
  17. 17. Paris 2021 #seocamp L’impact de changements importants est plus difficile à prévoir Dans certains cas, certaines optimisations qui paraissent être de bonnes idées vont faire ressembler votre site aux sites dont Google veut se débarrasser ! Ce que le spécialiste SEO attendait… Ce qui s’est réellement passé !
  18. 18. Paris 2021 #seocamp Euh… qu’est-ce qui se passe avec ma version optimisée ? WTF ? On rectifie le tir, vite … Ouf ! Hémorragie stoppée Ah non, mais c’est pas possible Chouette ! Le traffic revient remonte…
  19. 19. Paris 2021 #seocamp Il ne faut souvent pas grand chose Les scores calculés via machine learning ne sont pas parfaits Ils essaient de répliquer les décisions des humains, mais exploitent d’autres signaux pour y parvenir Il y’a de faux positifs En essayant d’optimiser un signal, on peut se retrouver automatiquement déclassé ! Cela ne serait peut être pas arrivé en optimisant d’autres signaux en même temps Ou même en désoptimisant la page ! Il ne faut pas ressembler à des sites pourris… Pages KO Pages OK Faux positif Page OK, classifiée comme KO après le changement
  20. 20. Les particularités du split testing pour le SEO
  21. 21. Paris 2021 #seocamp Comment ça marche ? Suivant les urls appartenant à un template, on envoie la version A ou la B Pages produits Pages en test Cohorte de référence
  22. 22. Paris 2021 #seocamp La durée du test Il faut attendre au moins la « fenêtre de crawl + deux semaines » En réalité, certains signaux mettent jusqu’à six mois à se calculer Fenêtre de crawl : délai nécessaire pour que Googlebot ait recrawlé 90% des pages actives Cela se mesure par une analyse de logs Il doit durer suffisamment pour que l’impact soit complètement visible
  23. 23. Paris 2021 #seocamp Le test doit être parfaitement crawlable Ce n’est pas du cloaking (cf définition), le bot voit (et doit voir) la même version que les utilisateurs Attention : si votre version test est pourrie, elle impactera votre trafic SEO ! Les tests se font sur un nombre limité d’urls, mais suffisant pour mesurer l’impact de la version testée « Better safe than sorry ». Pensez à canonicaliser la version test vers la version « normale » au cas où votre dispositif d’aiguillage vers le template de test serait défaillant Donc le test sera aussi indexé !
  24. 24. Paris 2021 #seocamp Du coup, utiliser GTM n’est pas toujours une bonne idée … SEO split tests avec GTM : uniquement si les temps de rendition sont bons ! Le problème c’est le temps mis par GTM pour générer le contenu du test S’il y’a des « time outs » (dépassement du temps max dont dispose le bot pour attendre la rendition du contenu), le test ne sera pas concluant Or il est fréquent d’attendre de nombreuses secondes avant que GTM ne finisse de s’exécuter
  25. 25. Paris 2021 #seocamp Même chose pour votre outil d’A/B testing habituel Il faut utiliser des outils « server side » Sauf exception…
  26. 26. Paris 2021 #seocamp La manière de vérifier la confiance est différente Dans une approche A/B test classique, il y’a deux hypothèses cachées : On raisonne à partir de moyennes, et pendant le test, la temporalité n’a pas d’importance Le test est suffisamment court pour que des changements externes ne viennent pas brouiller le test en prenant le pas sur les changements du test Imaginez l’impact d’un changement brutal d’origine du trafic sur un test A/B ! Les meilleurs résultats de la version B sont ils dûs aux changements sur B, ou au changement de trafic ? Les statistiques à utiliser ne sont pas les mêmes du tout !
  27. 27. Paris 2021 #seocamp Pour un test A/B SEO, ces hypothèses ne tiennent pas Méthodes utilisables : méthodes d’inférence causales DID : méthode des doubles différences Causal Impact (inventée chez Google) Contrôle synthétique Il faut tenir compte de l’influence des changements externes
  28. 28. Paris 2021 #seocamp
  29. 29. Comment construire le test dans un SEO split test
  30. 30. Paris 2021 #seocamp Les prérequis Pages en test crawlables Tests bien « étanches » : attention à ce qu’il n’y ait pas de trafic sur d’anciennes urls D’où l’intérêt de ne pas toucher aux urls pour faire le test Tracking parfaitement en place et fiable En général, on mesure le trafic Seo, l’information peut venir de l’outil de web analytics, de la Search Console, ou des logs
  31. 31. Paris 2021 #seocamp Bien préparer le test Vous pouvez (devez) tester plusieurs optimisations à la fois Par contre, ces changements doivent affecter des types de pages homogènes : Pages articles, pages marques, pages catégories, pages produits, pages listings… Evitez de faire des changements impactant toutes les pages Cela empêche d’avoir un vrai groupe de contrôle, la vérification des causes du changement (inférence causale) sera moins fiable Vous avez besoin de groupes de contrôle de taille suffisante Vu le nombre de variables en jeu, dans la pratique, les tests requièrent des milliers de page Attention à bien définir le « changement »
  32. 32. Paris 2021 #seocamp Test en dynamic serving Méthode utilisée habituellement pour gérer deux versions : mobile vs desktop, avec une seule url En dynamic serving, la redirection se fait de manière invisible pour l’utilisateur Le redirecteur peut-être un boîtier physique (load balancer, HAproxy), un reverse proxy (Varnish, Squid, Nginx) Redirection vers un serveur web bis ou un autre template /template- test/page.php?product=12348 Une seule syntaxe d’urls vue par l’utilisateur Redirecteur : boîtier physique ou logiciel url à tester ? /template- normal/page.php?product=12 347 NON OUI
  33. 33. Paris 2021 #seocamp Test via le CDN On fait réécrire les urls par les fonctions avancées des CDN En utilisant une Regex Via un service worker et un bout de logiciel Exemple : Forward Rewrite : Akamai Page Rules et url forwarding On se sert des fonctions avancées des CDN
  34. 34. Interpréter les résultats des tests
  35. 35. Paris 2021 #seocamp Mesurer les résultats Les données brutes peuvent être extraites de vos outils habituels Google Analytics Attention à bien séparer les urls de test des autres Un taggage spécial est recommandé Search Console Filtrer à l’aide du path est facile, mais ne sera pas toujours possible Sinon on filtre à l’aide d’un fichier de référence Logs Même chose que pour la GSC
  36. 36. Paris 2021 #seocamp Important : vérifiez l’inférence causale Sinon vos conclusions risquent d’être fausses
  37. 37. Paris 2021 #seocamp Le principe : on construit un modèle de prévision
  38. 38. Paris 2021 #seocamp On compare les données réelles et la prévision Orange : le modèle, bleu : les données réelles, vert : l’impact (la différence entre réalité et modèle)
  39. 39. Paris 2021 #seocamp Identifier la probabilité d’une causalité On introduit dans le modèle des données de groupes de contrôles Par exemple, les données de trafic des concurrents Si tout le monde voit son trafic SEO augmenter, et le vôtre aussi, l’impact du changement de template sera évalué comme non probant Si tout le monde voit son trafic baisser, mais pas vous, alors l’impact du changement de template sera évalué comme probant comme facteur d’explication
  40. 40. Paris 2021 #seocamp On obtient ce genre de courbes qui sont faciles à interpréter (avec de l’habitude) En haut : les données brutes Y = données réelles Courbes en tirets : les données du modèle En violet : la marge d’erreur Au milieu : l’évolution de l’impact (différence entre réel et modèle contrefactuel) A la fin : l’effet cumulatif Au début l’impact est négatif puis devient clairement positif
  41. 41. Paris 2021 #seocamp Ce type de stats a été massivement utilisé pour identifier l’impact des politiques publiques sur la COVID 19
  42. 42. Paris 2021 #seocamp Il existe des outils pour faire de l’A/B testing SEO Searchpilot.com Ex Distilled ODN SEOscout.com Ex ABRankings Seotesting.com Rankscience.com Clickflow.com Remarque : à part SearchPilot, la vérification de la probabilité d’inférence causale est… un peu légère sur ces outils Il en sort un tous les 6 mois à présent
  43. 43. Paris 2021 #seocamp Semrush Split Signal Encore en bêta privée, mais bientôt lancé sur le marché US
  44. 44. Paris 2021 #seocamp Une interface très simple pour élaborer des tests
  45. 45. Quelques exemples de résultats obtenus Quel est l’impact d’enlever les textes SEO des pages listings d’un site ecommerce ? Dans le cas testé : impact positif, le changement semble en être la cause Quel est l’impact d’ajouter des mots clés SEO dans les balises d’un site ? Dans le cas testé : impact clairement négatif, le changement semble en être la cause Quel est l’impact d’un changement sur l’optimisation des images (balises alt, etc.) Dans le cas testé : aucun impact clair mesuré, on ne se prononce pas Quel est l’impact d’un changement de layout de page produits sur un site ecommerce ? Dans le cas testé : impact positif mesuré, mais la cause n’est pas le changement de layout !
  46. 46. Jouons un peu Impact de la migration d’un site en AngularJS sur une version SSR ? Positif, négatif ou neutre ? Réponse : rien de mesurable ! Ajouter plus de liens suggérés en regard d’une page de contenu Positif, négatif ou neutre ? Réponse : gros impact positif attribuable au changement Ajouter des données structurées et avoir des rich snippets ? Positif, négatif ou neutre ? Réponse : bof, pas de changement mesurable vs le modèle Mettre la marque au début du title ? Positif, négatif ou neutre ? Réponse : impact positif, cause : le changement CONCLUSION : difficile de prédire l’impact d’un changement en SEO en 2021, cela dépend trop des sites et du contexte, le mieux c’est de tester pour voir ce qui marche dans un cas particulier Notez que ces tests ne sont valables que pour un contexte donné ! N’en tirez pas des enseignements généraux cela n’a pas de sens
  47. 47. Conclusion Les SEO split tests sont une approche nouvelle mais terriblement efficace pour valider ce qui marche ou non en SEO dans un contexte particulier Il existe des spécificités pour créer vos tests par rapport à de l’A/B testing traditionnel Il faut utiliser des modèles statistiques appropriés : l’objectif est de savoir si vos pages optimisées sont vraiment la cause de l’impact sur le trafic ou la visibilité Mesure de l’impact d’une cause, et de la probabilité de l’existence d’une relation de causalité Cela demande de solides connaissances en statistiques Mais heureusement, des outils arrivent pour faire cela Ou vous pouvez demander à notre agence de faire les analyses pour vous
  48. 48. Merci 48 Search Marketing is rocket science
  49. 49. Question Mug Paris 2021 #seocam 49

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