Tips

Beberapa Variasi Dalam Optimasi SEO

Kami telah menulis beberapa posting pada Optimasi Tingkat Konversi dan pengujian A / B di yoast.com dalam beberapa tahun terakhir. Namun, kita tidak pernah benar-benar menyentuh subjek pengujian multivariat. Dalam posting ini saya akan menjelaskan apa pengujian multivariat adalah, pro dan kontra dan ketika Anda harus (dan tidak harus) akan menggunakannya. Apakah pengujian multivariat? Menjelaskan apa pengujian multivariat adalah, tampaknya cukup mudah. Bahkan, ketika Anda mencari pengujian multivariat di Wikipedia, ia mengatakan berikut ini. Dalam internet marketing, pengujian multivariat adalah proses dimana lebih dari satu komponen dari sebuah situs web dapat diuji dalam lingkungan hidup. Hal ini dapat dianggap dalam hal sederhana seperti berbagai tes A / B dilakukan pada satu halaman pada waktu yang sama.

Ini merupakan beberapa variasi dalam optimasi seo terkini. Namun, saya menemukan ini menjadi terlalu menyederhanakan hal-hal sedikit. Dengan A / B tes Anda menguji versi yang berbeda dari halaman lengkap. Ini bukan apa yang Anda lakukan dengan tes multivariat (MVT). Dengan MVT Anda uji elemen dalam suatu halaman. Jadi katakanlah Anda memiliki 2 versi informasi utama, 2 versi gambar dan 2 versi dari blok teks. Dengan tes multivariat Anda akan menguji setiap kemungkinan kombinasi terhadap orang lain untuk mengetahui kombinasi yang menghasilkan tingkat konversi terbaik. Dan ini adalah di mana hal-hal rumit, karena di setup saya sebutkan di atas, sudah ada 8 kombinasi (2 x 2 x 2 = 8).

Keuntungan pertama pengujian multivariat adalah bahwa Anda dapat melihat efek perubahan kecil di situs Anda miliki. Tentu saja, perubahan kecil juga dapat diuji dengan tes A / B, tapi itu suboptimal karena Anda hanya dapat menguji satu perubahan kecil pada suatu waktu. Umumnya, tes A / B digunakan untuk perubahan besar dan pengujian multivariat digunakan untuk mengoptimalkan elemen yang lebih kecil. Juga, dengan menggunakan setup multivariat, Anda benar-benar mampu untuk tidak hanya menguji pengaruh perubahan satu elemen, tapi kau juga bisa menguji efek gabungan (efek interaksi) dari beberapa elemen. Akan mengubah elemen masih memiliki efek yang sama jika Anda mengubah elemen lain pada halaman yang sama? Ini adalah pertanyaan Anda tidak akan dapat menjawab dengan tes A / B, tetapi Anda bisa menjawabnya dengan tes multivariat. Dengan tes multivariat Anda dapat cukup akurat melihat apa efek masing-masing elemen di mana pengaturan atau situasi.

Kelemahan terbesar dari pengujian multivariat adalah bahwa Anda memerlukan jumlah yang lebih besar dari lalu lintas dan terutama konversi dari yang Anda lakukan untuk pengujian A / B. Saya selalu mengatakan Anda harus memiliki setidaknya 100 konversi pada setiap variasi. Jadi jika tes multivariat Anda memiliki 3 versi yang berbeda dari 3 unsur yang berbeda, Anda akan memerlukan setidaknya 2.700 konversi (3 x 3 x 3 = 27 kombinasi dengan masing-masing minimal 100 konversi).

Dan itu banyak bagi kebanyakan situs, terutama jika kita berbicara penjualan pada produk tertentu. Untuk sebagian besar situs ini juga berarti bahwa halaman perlu memiliki beberapa lalu lintas di atasnya, karena sebagian besar tingkat konversi yang tidak begitu tinggi. Terakhir, setup uji multivariat melihat lebih banyak variabel dari tes A / B dan juga melihat bagaimana variabel-variabel tersebut berinteraksi. Ini berarti ada kesempatan jauh lebih besar bahwa kesalahan atau kesalahan dapat terjadi dalam pelaporan. Jadi, Anda harus memeriksa hasil tes multivariat Anda bahkan lebih dari hasil A / B tes.

Seperti yang saya sudah sebutkan di atas, tes multivariat digunakan untuk menguji elemen yang lebih kecil pada halaman. Anda uji variasi kecil dari unsur yang sama, bukan merombak halaman lengkap seperti yang Anda lakukan dalam pengujian A / B. Jadi pertama dan terutama, pengujian multivariate tidak seharusnya digunakan sebagai titik awal. Jelas, sebelum memulai untuk menguji sama sekali, ada beberapa hal yang harus Anda lakukan. Pertama-tama, Anda harus memeriksa apakah ada bahkan cukup lalu lintas dan konversi pada halaman yang ingin menjalankan tes multivariat pada. Sejak setup MVT meningkatkan jumlah Anda variasi sangat cepat, sangat penting bahwa Anda memiliki banyak lalu lintas dan konversi. Anda biasanya sudah tahu apakah lalu lintas dan tingkat konversi secara normal, karena Anda telah sudah A / B diuji halaman tersebut.
Apa berikutnya?

Langkah berikutnya adalah untuk mencari tahu apa jenis perubahan yang Anda pikir diperlukan untuk halaman tersebut. Untuk melakukan ini, Anda pertama harus jelas tentang apa tujuan halaman ini. Apa yang Anda ingin orang-orang lakukan pada halaman Anda? Tuliskan apa yang Anda pikirkan bisa menjadi penyebab pengunjung tidak menyelesaikan tujuan ini. Anda dapat menemukan hal ini dengan bersikap kritis sendiri, melakukan pengujian pengguna (atau bahkan hanya survei) dan melihat analisis Anda. Sekarang Anda tahu apa tujuan halaman Anda dan apa yang bisa menyebabkan tingkat konversi yang lebih rendah pada tujuan ini. Langkah berikutnya adalah bahwa Anda perlu mencari tahu apa yang Anda mungkin bisa mengubah untuk membuat lebih banyak orang memenuhi tujuan itu. Anda harus memikirkan versi yang berbeda dari faktor-faktor yang dapat menyakiti tingkat konversi Anda.

Ketika lalu lintas dan jumlah konversi yang diterima, Anda telah menemukan tujuan halaman Anda dan menyebabkan untuk itu sedang suboptimally selesai, Anda harus merumuskan hipotesis. Tuliskan apa yang Anda akan berubah, apa efek yang Anda harapkan untuk memiliki dan bahkan mungkin mengapa. Misalnya. Jika kita mempersingkat bentuk checkout, lebih banyak orang akan menyelesaikan pembelian mereka.

Untuk pikiran saya, hipotesis bahkan lebih penting untuk pengujian multivariat, karena sangat mudah untuk hanya menambahkan beberapa variasi. Merumuskan hipotesis akan mencegah Anda dari secara acak menambahkan variasi baru. Pastikan Anda memiliki hipotesis untuk setiap variasi tunggal Anda membuat.
Multivariat atau A / B ?. Jika Anda menemukan hipotesis Anda tentang perubahan yang drastis mengubah tata letak halaman atau melihat, maka Anda lebih baik memilih untuk pengujian A / B. Seperti kata, tes A / B memberikan kemungkinan untuk mengetahui apakah salah satu (versi a) halaman melakukan lebih baik daripada yang lain.

Namun, jika Anda menemukan bahwa hipotesis Anda tentang perubahan kecil (fi teks pada panggilan untuk tindakan Anda) maka pengujian multivariat bisa menjadi pilihan yang baik. Tapi Anda harus yakin halaman Anda memenuhi kriteria untuk pengujian multivariat yang saya sebutkan di atas. Apa yang kamu pikirkan? Pengujian multivariat tidak semudah mungkin tampak. Itu sesuatu yang hanya harus masuk ke jika Anda tahu apa yang Anda lakukan. Jadi saya bertanya-tanya: apakah Anda pernah mencoba pengujian multivariat? Dan apakah Anda mengikuti langkah-langkah saya? Atau apakah Anda memiliki langkah-langkah lain yang Anda pikir harus diikuti? Biarkan aku tahu di komentar!