5 formas donde arruinarte al ejecutar pruebas de división de SEO

El SEO split testing es un concepto relativamente nuevo, pero se está convirtiendo en una herramienta esencial para cualquier SEO que quiera llamarse a sí mismo impulsado por datos. La gente ha estado familiarizada con las pruebas A / B en el contexto de la Optimización de la tasa de conversión (CRO) durante mucho tiempo, y aplicar esos conceptos al SEO es el siguiente paso lógico si quiere estar seguro de en qué está gastando su tiempo. En realidad va a llevar a más tráfico.

En Distilled, hemos estado en la posición afortunada de trabajar con nuestra propia herramienta de prueba SEO A / B, que hemos estado utilizando para probar las recomendaciones de SEO durante los últimos tres años. A lo largo de este tiempo, hemos podido perfeccionar nuestra técnica en términos de la mejor manera de configurar y medir las pruebas de división de SEO.

En esta publicación, describiré cinco errores a los que hemos caído víctimas en el transcurso de tres años de ejecución de pruebas de división de SEO, y que comúnmente vemos que otros cometen.

¿Qué es SEO split testing?

Antes de profundizar en cómo se hace mal (y correcto), vale la pena detenerse por un minuto para explicar qué es realmente la prueba de división SEO.

La prueba de CRO es el punto obvio de comparación. En una prueba de CRO, generalmente estás comparando una versión de control y variante de una página (o grupo de páginas) para ver cuál funciona mejor en términos de conversión. Para ello, asigne a sus usuarios en diferentes grupos y muestre a cada grupo una versión diferente del sitio web.

En las pruebas divididas de SEO, estamos tratando de determinar qué versión de una página se desempeñará mejor en términos de tráfico de búsqueda orgánico. Si tuviéramos que adoptar un enfoque similar al CRO de los usuarios compartidos, no podríamos probar el efecto, ya que solo hay una versión de Googlebot, que solo vería una versión de la página.

Para evitar esto, SEO divide las páginas de los grupos de pruebas en su lugar. Tomamos una sección de un sitio web en la que todas las páginas siguen una plantilla similar (por ejemplo, las páginas de productos en un sitio web de comercio electrónico) y realizamos un cambio en la mitad de las páginas de esa sección (para todos los usuarios). De esa manera podemos medir el impacto del cambio en el tráfico en las páginas de variantes, en comparación con un pronóstico basado en el rendimiento de las páginas de contr

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