بدون التجريب ، لا يمكننا اكتشاف المزيد من الطرق المبتكرة لجذب الانتباه في نتائج البحث.
لهذا السبب ، قررنا أن نقدم لك خمس خطوات أدناه يمكنك استخدامها لإجراء تجارب على قوائم SERP الخاصة بك وتحسينها بطرق لا يمكنك القيام بها بطريقة أخرى. هيا بنا نبدأ.
1. فكر كمحسِّن معدل التحويل (CRO)
CROs التفكير علميا. يختبرون فرضياتهم بشكل تجريبي من خلال اختبارات A / B بحيث يكون لديهم مجموعة تحكم نظيفة ويمكنهم تحديد نسخة الصفحة التي تم تحويلها بشكل أفضل باستخدام التحليل الإحصائي.
لسوء الحظ بالنسبة لنا في مجال تحسين محركات البحث ، فإن إجراء اختبار مقسم على علامات العنوان والأوصاف التعريفية وترميز النتائج المنسقة غير ممكن. لكن هذا لا يعني أننا يجب أن نتوقف عن التفكير علميًا أو أنه لا يمكننا استخدام البيانات لتحسين التحويلات. إذا كان بإمكان علماء الفلك وعلماء الأحياء التطورية التفكير علميًا بقدرة ضئيلة أو معدومة على إجراء التجارب ، فهل يمكننا ذلك أيضًا.
للتفكير مثل CRO بدون القدرة على تقسيم الاختبار ، نحتاج إلى أن نكون قادرين على:
- حدد الفرضيات لما سيؤدي إلى تحسين معدلات التحويل. أهم شيء في هذه الفرضية هو أنها قابلة للاختبار. يمكن إثبات خطأها مع البيانات.
- اجمع الملاحظات. نحن نختبر فرضيتنا من خلال إجراء تغييرات على قوائم SERP الخاصة بنا. بينما لا يمكن لأي تغيير بمفرده أن يخبرنا ما إذا كان التأثير إيجابيًا أم سلبيًا ، فإن النتائج المتكررة يمكن أن تسمح لنا بتحديد الاتجاه ومعرفة ما إذا كانت فرضيتنا تصمد أمام الاختبار.
- صقل طريقتنا. إذا صمدت فرضيتنا ، فيمكننا ابتكار اختبارات جديدة لمعرفة ما إذا كان نفس المبدأ ينطبق في مكان آخر. إذا لم يحدث ذلك ، فنحن بحاجة إلى العودة إلى لوحة الرسم والتوصل إلى شيء جديد لتجربته.
يمنعنا هذا النهج العلمي لتحسين قائمة SERP من خداع أنفسنا وإجراء التغييرات لمجرد أنها تعتبر أفضل ممارسة بينما في الواقع ، بالنسبة لأي علامة تجارية معينة ، قد تكون خرافات أكثر من أي شيء آخر.
2. تحديد تغيير واضح
كما قلنا أعلاه ، يبدأ الأمر بفرضية.
على سبيل المثال ، ربما رأينا دراسة تشير إلى أن منشورات القائمة تميل إلى الحصول على نسبة نقر إلى ظهور أعلى من الأنواع الأخرى من المنشورات. هذا المثال يعمل جيدًا كفرضية لأن هناك تعريفًا واضحًا جدًا لما إذا كان صحيحًا أم لا. إذا كان تغيير علامات العنوان بحيث تشير إلى أن منشور القائمة لا يؤدي إلى زيادة النقرات ، فإن فرضيتنا خاطئة.
إذا أردنا أن تعلمنا اختباراتنا أي شيء ، فيجب أن تكون فرضيتنا محددة بوضوح شديد ، مثل:
- جيد: عند تساوي كل شيء آخر ، فإن علامة العنوان التي تبدأ برقم يشير إلى كمية من العناوين الفرعية ستولد نسبة نقر إلى ظهور أعلى من علامة العنوان التي لا تفعل ذلك.
- سيئ: مشاركات القائمة تعمل بشكل أفضل من المشاركات الأخرى.
السبب في أن الخيار الأول أعلاه “جيد” هو أنه يخبرنا بدقة عن نوع التغييرات التي يجب إجراؤها على علامة العنوان. على وجه الخصوص ، يمكن تكرار هذه التغييرات في العديد من علامات العنوان بطريقة منهجية.
قد لا نتعلم بالضرورة أي شيء مفيد إذا اختبرنا الخيار “السيئ” ، لأننا قد نستخدم تعريفًا غير متسق لماهية منشور القائمة عندما نقوم بتحديث علامات العنوان الخاصة بنا ، مما يؤدي إلى حجب النتائج وعدم تقديم معلومات دقيقة لنا.
3. تحديد مجموعة التحكم
على الرغم من أنه ليس من الممكن بالنسبة لنا تقسيم علامات العنوان أو ترميز المخطط ، فإن هذا لا يعني أننا بحاجة إلى التخلص من فكرة التجربة التي يتم التحكم فيها بشكل معقول.
يمكننا أن نقول بشكل أكثر موثوقية أن التغيير يحدث فرقًا إذا كان لدينا شيء لم يتغير لمقارنته بمجموعة تحكم ؛ وذلك لأن عددًا لا يحصى من المتغيرات الأخرى يمكن أن يكون لها تأثير. إذا قمنا بتغيير علامة العنوان وازداد عدد الزيارات ، فلا نعلم بالضرورة ما إذا كان التغيير مسؤولاً.
من المحتمل تمامًا أن تكون حركة المرور قد ارتفعت على أي حال ، أو أنها كانت سترتفع أكثر إذا لم نقم بإجراء التغيير.
يعني وجود مجموعة ضابطة وجود مجموعة من الصفحات التي لم يتم تغييرها ، حتى نتمكن من معرفة ما إذا كانت الصفحات المحدثة قد تأثرت بشكل إيجابي أو سلبي أو غير مهم.
على سبيل المثال ، إذا أردنا اختبار فرضية نشر قائمتنا ، فسنحتاج إلى تحديد مجموعة من الصفحات التي سيتم تحديثها لتضمين علامة عنوان مشاركة القائمة ، بالإضافة إلى مجموعة من الصفحات التي لن يتم تحديثها لتضمين قائمة علامة عنوان آخر.
يجب اختيار صفحات المجموعة الضابطة الخاصة بنا بعناية كما نختار الصفحات التي نخطط لتغييرها ، وإلا فلن تكون نتائجنا ذات مغزى.
ضع في اعتبارك ما يلي:
- يجب أن تنتمي الصفحات الموجودة في مجموعتنا الضابطة إلى نفس فئة الصفحات الموجودة في المجموعة “التجريبية” الخاصة بنا. باستخدام مثال منشور قائمتنا ، يجب أن تكون جميع الصفحات في مجموعتنا الضابطة صفحات يمكن تحديثها لتكون منشورات في القائمة. إذا لم يكن الأمر كذلك ، فإننا نجازف بتحيز النتائج.
- على سبيل المثال ، قد تكون الصفحات المناسبة للتغيير إلى منشورات قائمة أطول من غيرها ، لذلك قد يكون التغيير في حركة المرور إلى تلك الصفحات نتيجة لتغيير الطريقة التي ينظر بها Google إلى الصفحات الأطول ، بدلاً من التغييرات التي أجريناها على علامات العنوان. بمعنى آخر ، يجب أن تكون جميع الصفحات في المجموعات التجريبية والضابطة مناسبة للتغيير.
- بعد تحديد الصفحات التي تكون مرشحة مناسبة للتغيير ، أي منها يذهب إلى المجموعة الضابطة وأي منها يذهب إلى المجموعة التجريبية يجب أن يتم اختياره بشكل عشوائي ، أو على الأقل بشكل تعسفي. مرة أخرى ، إذا لم نفعل ذلك ، فإننا نجازف بتحيز النتائج.
- على سبيل المثال ، قد تكون إحدى الطرق الرديئة التي قد نختار بها الصفحات التي سيتم تحديثها هي تحديث الصفحات الأفضل أداءً ومقارنتها بالصفحة ذات الأداء الأقل. الصفحات التي تحقق أداءً جيدًا بالفعل ستستجيب بشكل مختلف للتغييرات غير الصحيحة ، لذلك لن نتعلم بالضرورة أي شيء مفيد من هذا “الاختبار”.
في Google Analytics ، يمكنك استخدام مجموعات المحتوى لتتبع مجموعتين بشكل منفصل. يمكنك إعدادها من المسؤول> عرض> تجميع المحتوى ، ثم تحديد الزر “+ تجميع محتوى جديد” ، ثم استخدام شفرة تتبع أو استخراج أو تعريف قاعدة لتحديد الصفحات الموجودة في مجموعتك التجريبية والمجموعة الضابطة.
4. مراقبة الترتيب وحركة المرور بشكل منفصل
بصرف النظر عن Google Search Console ، التي تعتبر بياناتها مشبوهة للغاية ، ليس لدينا أي طريقة لقياس معدلات النقر مباشرة على قوائم SERP الخاصة بنا. بدلاً من قياسه بشكل مباشر ، نحتاج إلى التأكد من أننا نراقب تصنيفاتنا وحركة المرور الخاصة بنا بشكل منفصل.
إليكم السبب.
كما هو الحال مع مثال منشور قائمتنا ، إذا تزامن تحديث علامات العنوان مع انخفاض إجمالي في حركة البحث ، فلن نعرف بالضرورة أن هذا كان لأنه أثر سلبًا على نسب النقر إلى الظهور. قد تؤدي إضافة رقم إلى بداية علامات العنوان إلى دفع الكلمات الرئيسية بعيدًا عن مقدمة العلامة ، مما يتسبب في انخفاض ترتيب هذه الكلمات الرئيسية.
بشكل عام ، ربما كان هناك تحسن في نسب النقر إلى الظهور بينما كان هناك انخفاض في الترتيب ، مما أدى إلى انخفاض إجمالي في حركة البحث.
الإستراتيجية التي تؤدي إلى انخفاض إجمالي في عدد زيارات البحث ليست استراتيجية نرغب في مواصلة الاطلاع عليها ، ولكننا سنتعلم الدرس الخطأ إذا نسبناه إلى نسب النقر إلى الظهور. يجب أن يُعزى التفسير إلى نسبة النقر إلى الظهور (CTR) فقط إذا ظلت التصنيفات دون تغيير.
يمكنك استخدام SEMrush لمراقبة تصنيفات كل صفحة في المجموعة الضابطة ، والمجموعات التجريبية من القائمة المنسدلة “عدد الكلمات الرئيسية”:
5. التحليل والتكرار
لتقييم نتائج اختبار قائمة SERP الخاص بك ، ستحتاج إلى إتاحة الوقت الكافي لمحركات البحث لتحديث SERPs بالإضافة إلى وقت كافٍ لك لجمع بيانات حركة مرور كافية لتحقيق نتائج ذات مغزى.
نظرًا لأن هذا ليس اختبار A / B رسميًا ، فليس من الممكن تحقيق دلالة إحصائية من خلال مقارنة حركة المرور بمجموعة التحكم الخاصة بك ومجموعتك التجريبية باستخدام نفس الرياضيات التي قد يستخدمها CRO. يمكن تطبيق تحليل متسلسل زمني أكثر تقدمًا وتصميم شبه تجريبي إذا كان لديك خبير إحصائي من بين الموظفين ، ولكن من الناحية العملية غالبًا ما يكون من المقبول مجرد مقارنة ما إذا كان هناك تأثير مهم عمليًا قد لوحظ أم لا.
في معظم الظروف ، لا نحاول معرفة ما إذا كان هناك أي اختلاف بين طريقتين مختلفتين لإعداد قائمة SERP. بشكل عام ، نحن مهتمون أكثر بما إذا كان هناك فرق ذو مغزى.
كيف تحدد هذا الأمر متروك لك ، ولكن بشكل عام إذا كان الفرق في حركة المرور بين المجموعة الضابطة والمجموعة التجريبية أقل من 5٪ ، فيمكننا القول أنه لا يوجد تأثير عملي إذا كنا نتعامل مع أكثر من 500 زيارة أو نحو ذلك في المجموع. في هذه الحالة ، نتعلم أننا بحاجة إلى العودة إلى لوحة الرسم والتفكير في الاستراتيجيات التي سيكون لها تأثير أقوى.
التأثير السلبي
من ناحية أخرى ، إذا رأينا تأثيرًا سلبيًا كبيرًا على حركة المرور ، في حين أن هذه ليست أخبارًا جيدة ، فمن بعض النواحي ، فهي أفضل لأننا نتعلم المزيد من النتيجة. على سبيل المثال ، إذا اكتشفنا أن منشورات القائمة أثرت سلبًا على النتائج ، فسيعلمنا ذلك شيئًا عن جمهورنا. من خلال هذه المعلومات ، يمكننا التفكير في فرضيات جديدة ، مثل ما إذا كان جمهورنا يتأثر بالنداءات العاطفية أكثر من الوعد بمحتوى سهل الهضم.
النجاح
إذا كانت التجربة “ناجحة” ، فيمكننا أيضًا أن نتعلم أكثر من الإيحاء الواضح بأنه يجب إجراء التغيير في كل مكان. في مثالنا ، إذا تفوقت منشورات القائمة على المجموعة الضابطة ، فقد يقودنا ذلك إلى فرضيات أخرى للاختبار ، مثل ما إذا كان جمهورنا مهتمًا بالأرقام بشكل عام. يمكننا اختبار إضافة الأرقام والنسب المئوية إلى العناوين غير المناسبة لمنشورات القائمة أو تحديث أوصاف التعريف الخاصة بنا لتشمل المزيد من البيانات الكمية.
