10 chuyên gia SEO thử nghiệm A/B như thế nào

Dù là hoạt động quen thuộc ở các bộ phận marketing trên khắp thế giới, thử nghiệm A/B vẫn còn khá mới mẻ trong lĩnh vực SEO. Vì vậy, nhiều người trong chúng ta vẫn đang tìm hiểu cách áp dụng hiệu quả để thu thập dữ liệu tốt nhất.

Dưới đây, chúng tôi chia sẻ góc nhìn của 10 chuyên gia về cách họ thực hiện các thử nghiệm A/B SEO mang lại kết quả rõ ràng.

Thử nghiệm A/B SEO là gì?

Nếu chưa từng thử, thử nghiệm A/B là một thí nghiệm trong đó bạn cập nhật một nhóm trang rồi so sánh kết quả với một nhóm khác không thay đổi. Có thể bạn đã nghe cách gọi này là thử nghiệm A/B.

Trong lĩnh vực SEO, bạn thường dùng thử nghiệm A/B để thử nghiệm một cập nhật dự kiến cho website trên quy mô nhỏ và xác minh kết quả trước khi triển khai trên toàn bộ website. Nếu bạn mới làm quen với thử nghiệm A/B và muốn tìm hiểu thêm về cách thiết lập, hãy xem bài viết Thử nghiệm A/B 101 .

Gặp gỡ các chuyên gia

Chúng tôi đã phỏng vấn 10 chuyên gia SEO về kinh nghiệm thực hiện thử nghiệm A/B SEO:

• Jean-Christophe Chouinard, Chuyên gia SEO cấp cao tại SEEK
• Koen Leemans, Chuyên gia tư vấn SEO cấp cao kiêm Chủ sở hữu sản phẩm SEO tại agency OrangeValley
• Oleg Zabugin, Trưởng bộ phận SEO tại Scyscanner
• Brandon Duchon, Chiến lược gia SEO cấp cao tại Course Hero
• Christian Højbo Møller, Đồng sáng lập Zoios People Analytics
• Althea Reilly, Quản lý tối ưu hóa công cụ tìm kiếm tại Sally Beauty
• Nina McKinster, Chuyên gia SEO & marketing địa phương tại Batteries Plus Bulbs
• Roy Hinkis, Chuyên gia tư vấn SEO & tăng trưởng tại Robinhood
• Ayoub Chouchou, Chuyên gia tối ưu hóa công cụ tìm kiếm tại Upwork
• Roxana Stingu, Trưởng bộ phận tìm kiếm & SEO tại Alamy

Làm thế nào để biết nên thử nghiệm A/B điều gì?

Nếu muốn thực hiện một thử nghiệm A/B tạo tác động, biết nên thử nghiệm điều gì là đã đi được nửa chặng đường. Trong thử nghiệm A/B, đối tượng thử nghiệm chính là giả thuyết của bạn — thay đổi bạn muốn thực hiện và kết quả bạn kỳ vọng thay đổi đó mang lại. Chọn đúng giả thuyết, cùng với nhóm trang phù hợp để thử nghiệm, có thể tác động lớn đến chiến lược SEO trong tương lai, bất kể kết quả ra sao.

Nhưng làm sao bạn biết nên kiểm tra giả thuyết nào là “right”?

Koen Leemans khuyên bạn nên chọn giả thuyết có thể tạo ra tác động lớn, đồng thời dễ thử nghiệm. Ví dụ, bạn có thể kiểm tra liệu việc đổi H3 thành H2 có giúp tăng organic traffic của bạn hay không. Để xác định giả thuyết, Leemans cho biết bạn cần nắm rõ mục tiêu kinh doanh, sau đó phân tích website và traffic dựa trên những mục tiêu đó.

Khi đã xác định được giả thuyết, bạn cũng cần biết mình sẽ chạy thử nghiệm trên những trang nào. Tùy vào quy mô website, việc này có thể tốn thời gian. Ví dụ, Althea Reilly cho biết vì tổ chức của cô có số lượng SKU sản phẩm rất lớn nên cô thực hiện việc này theo từng quý.

Nếu website có nhiều trang, bạn có thể áp dụng một chiến lược tương tự. Bằng cách phân tích, phân nhóm và thử nghiệm các trang vài lần mỗi năm, bạn có thể chia website thành những phần dễ quản lý hơn. Sau đó, mỗi lần bạn tập trung vào một nhóm khác nhau. Với chiến lược này, bạn có thể lên lịch thử nghiệm trên toàn bộ website mà không có nguy cơ bỏ quên bất kỳ phần nào.

Cuối cùng, như Jean-Christophe Chouinard cho biết, nếu muốn thành công, bạn cần đảm bảo có đủ thời gian để nghiên cứu kỹ lưỡng và lên kế hoạch cho các thử nghiệm phân tách. Ông lưu ý:

Chúng ta phải thích nghi và dành vài tuần để cân nhắc cách tốt nhất tiến hành các thử nghiệm sao cho mang lại kết quả, tránh lãng phí công sức của [các nhà phát triển]. Có thể mất vài tuần để lên kế hoạch kỹ lưỡng cho một thử nghiệm.

Bạn muốn tìm thêm ý tưởng cho thử nghiệm phân tách? Hãy tìm cảm hứng với Hơn 20 thử nghiệm SEO giúp tăng Organic Traffic.

Làm thế nào để chia các trang thành nhóm thử nghiệm?

Sau khi xác định giả thuyết, bước tiếp theo là lập nhóm biến thể và nhóm đối chứng. Nhóm biến thể gồm những trang bạn chỉnh sửa để kiểm tra giả thuyết. Nhóm đối chứng là một tập hợp trang tương tự nhưng không được chỉnh sửa. Sau đó, bạn sẽ đo lường kết quả bằng cách so sánh hiệu suất của từng nhóm.

Để thử nghiệm có ý nghĩa, nhóm đối chứng và nhóm biến thể cần tương đồng. Điều đó có nghĩa là các trang có cùng mục đích, được đa dạng hóa theo cách tương tự và thu hút đủ traffic để đưa ra kết luận đáng tin cậy.

Lưu ý về nghiên cứu của chúng tôi: 70% số người tham gia khảo sát đã thực hiện thử nghiệm SEO trên các domain có từ 1 đến 5 triệu phiên Organic mỗi tháng. 30% còn lại có hơn 10 triệu phiên Organic mỗi tháng.

Vì vậy, nếu trung bình mỗi tháng website của bạn có Organic Traffic thấp hơn đáng kể, bạn có thể cần điều chỉnh chiến lược thử nghiệm cho phù hợp.

Khi chọn trang cho nhóm biến thể và nhóm đối chứng, Christian Højbo Møller bắt đầu bằng cách phân tích website để tìm điểm yếu, sau đó dùng các thử nghiệm phân tách để nhắm đến những điểm đó. Việc này có thể tốn chút thời gian ban đầu, nhưng nỗ lực ấy có thể mang lại hiệu quả về sau:

Lần đầu thực hiện một phân tích lớn để xác định các điểm yếu cần thử nghiệm có thể mất vài ngày đối với một website lớn, nhưng dữ liệu đó thường không thay đổi nhiều trong suốt 12 tháng.

Leemans gợi ý chọn một template rồi bắt đầu từ đó:

Sau khi quyết định cần kiểm tra nội dung nào và trên những template nào, hãy chọn các trang có thể index, trả về status code 200 và có đủ dữ liệu lịch sử (tối thiểu 100 ngày).

Việc kiểm tra các trang sử dụng cùng một template và có các yếu tố on-page tương tự có thể mang lại lợi ích vì giúp tránh các trường hợp ngoại lệ. Cách này có thể giúp bạn thu thập dữ liệu nhất quán hơn.

Tuy nhiên, như Chouinard chỉ ra, cách bạn chia các trang cuối cùng sẽ phụ thuộc vào:

• Cấu trúc website của bạn
• Lượng traffic bạn có được
• Điều bạn muốn tìm hiểu

Dù thực hiện theo cách nào, ông cũng khuyến nghị cân nhắc một số yếu tố thực tế: “You want to have pages that have a lot of volume, are crawled often, and are likely to stay indexed for the duration of the experiment.”

Về quy trình chọn trang cho nhóm biến thể và nhóm đối chứng, bạn có hai lựa chọn cơ bản: tự chọn trang hoặc dùng công cụ hỗ trợ.

Bạn có thể tự chia nhỏ các trang theo cách thủ công, nhưng việc này cũng có thể gây ra một số bất lợi. Nina McKinster đã chia sẻ về trải nghiệm tự chia nhỏ các trang của mình. Quy trình này không chỉ “extremely tedious,” mà còn làm giảm số trang mà nhóm của cô có thể kiểm thử đầy đủ.

Mặt khác, nhiều nhóm sử dụng công cụ để đơn giản hóa quy trình. Chẳng hạn, Oleg Zabugin cho biết nhóm của ông dựa vào một hệ thống tự động sử dụng dữ liệu hiệu suất để chia các trang. Sau đó, họ dùng thử nghiệm A/A để kiểm tra các nhóm thu được.

Leemans đồng ý rằng cách tiếp cận phù hợp nhất với bạn phụ thuộc vào quy mô và traffic của website. Ông gợi ý:

Trong hầu hết trường hợp, lấy mẫu phân tầng từ dữ liệu Google Analytics hoặc Search Console là đủ. Sau đó, bạn có thể biểu diễn các nhóm trên biểu đồ để kiểm tra bằng mắt xem nhóm đối chứng có tính đại diện hay không.

Dù dùng phương pháp nào để tạo nhóm biến thể và nhóm đối chứng, hãy nhớ kiểm tra các nhóm trước khi tiếp tục thử nghiệm. Nhờ vậy, bạn có thể đảm bảo các nhóm nhất quán, đa dạng, có đủ dữ liệu và phù hợp với mục tiêu.

Bạn dùng công cụ hoặc tài nguyên nào để tạo các nhóm thử nghiệm?

Bạn có thể sử dụng nhiều công cụ khác nhau để chia trang hiệu quả hơn. Trong khảo sát của chúng tôi, 7 trên 10 chuyên gia cho biết họ ưu tiên dùng Google Search Console. 4 trên 10 cho biết họ sử dụng Google Analytics hoặc công cụ riêng. Hai người tham gia cũng dùng Semrush và Google Sheets.

Cách chia trang bằng SplitSignal

Khi chạy thử nghiệm bằng SplitSignal, bạn có thể dễ dàng tạo các nhóm thử nghiệm. Cách thực hiện như sau.

Đầu tiên, hãy chọn phần trên website mà bạn muốn kiểm tra.

Tiếp theo, sử dụng bộ lọc để thu hẹp các lựa chọn.

Cuối cùng, hãy kiểm tra lại danh sách URL đã hoàn tất để đảm bảo danh sách chính xác.

Đơn giản vậy thôi! Bạn muốn tự mình thử chứ? Tìm hiểu thêm và yêu cầu quyền truy cập SplitSignal tại đây.

Làm thế nào để các nhóm khác ưu tiên split test của bạn?

Khi triển khai split test, bạn thường sẽ cần phối hợp với các nhóm khác. Đáng tiếc là trên thực tế, các nhóm này còn nhiều việc khác cần tập trung, và bài test của bạn có thể không phải ưu tiên hàng đầu của họ.

Vậy làm thế nào để đưa split test SEO của bạn lên đầu danh sách ưu tiên?

Như Leemans lưu ý, bạn cần giúp mọi người hiểu lý do ngay từ đầu vì sao bạn muốn tiến hành một bài test. Ông cho biết:

Công cụ tìm kiếm là nguồn traffic chính của gần như mọi doanh nghiệp và tổ chức. Với A/B testing SEO, bạn có thể tin tưởng rằng mọi thay đổi được triển khai (cùng thời gian đã đầu tư) cũng sẽ mang lại kết quả tích cực.

Để giúp các nhóm hiểu tầm quan trọng của bài test, thông thường bạn cần chứng minh hai điều:

• Khối lượng công việc hoặc nguồn lực bạn yêu cầu là hợp lý
• Họ (hoặc toàn bộ tổ chức) có thể hưởng lợi như thế nào nếu bài test thành công

Điều này đặc biệt đúng với những nhóm trực tiếp cập nhật các trang phiên bản thử nghiệm, chẳng hạn như nhóm phát triển. Khi khảo sát các chuyên gia, chúng tôi nhận thấy chỉ 20% cho biết họ có sẵn nguồn lực phát triển hoặc kỹ thuật chuyên trách.

Nếu phải dùng chung nguồn lực phát triển, bạn cần đảm bảo split test của mình được ưu tiên để có thể hoàn tất đúng hạn.

Roy Hinkis lưu ý rằng theo kinh nghiệm của ông, các kỹ sư “incentivized by seeing impact and clear measurements,” nhờ đó kết quả split test đặc biệt hữu ích trong việc thuyết phục họ.

Oleg Zabugin đồng tình: “Engineering resources are precious. Proving that the change is going to move the needle is almost the only tactic that works.”

Thoạt nhìn, đây có vẻ là một thách thức nhỏ. Xét cho cùng, mục đích của split test là thu thập bằng chứng và chứng minh rằng những thay đổi của bạn sẽ tạo ra tác động. Vậy làm thế nào bạn có thể dùng chính thông tin đó — khi chưa kiểm chứng — để thuyết phục một nhóm hỗ trợ bạn tiến hành thử nghiệm ngay từ đầu?

Ayoub Chouchou gợi ý sử dụng dữ liệu bạn đã có. Kết quả từ các bài test trước đây, cùng với những điểm cần cải thiện cụ thể, có thể đặc biệt hữu ích.

Nhưng dữ liệu không phải yếu tố quan trọng duy nhất. Như Brandon Duchon lưu ý, bạn cũng cần đảm bảo bài test của mình phù hợp. Ông cho biết: “our strategy is to ensure projects solve meaningful problems or provide useful insights. Our experiments should help us make progress towards specific business goals or objectives, such as growing active users or reducing time to first crawl.”

Cách này không chỉ hiệu quả với các nhóm phát triển. Gắn công việc của bạn với mục tiêu hoặc KPI của công ty, chẳng hạn như ROI, có thể giúp thuyết phục những bên liên quan có ảnh hưởng đồng ý tiến hành bài test.

Theo Roxana Stingu, “being able to correlate the test’s success with potential revenue increase can help prioritize SEO testing over other business projects.” Bà cũng khuyên bạn nên đưa ra các dự đoán trong trường hợp xấu nhất và tốt nhất để giúp các bên liên quan có cái nhìn toàn diện hơn.

Reilly đồng tình. Bằng cách gắn những thay đổi mà mình đề xuất với giá trị tiền tệ, cô cho biết mình có thể thuyết phục các nhóm ưu tiên công việc của mình. Tuy nhiên, cô lưu ý rằng ban đầu điều này có thể là thách thức với một số người:

Chúng tôi, những người làm SEO, thường hứa ít (với hy vọng mang lại nhiều hơn) để điều chỉnh kỳ vọng. Tuy nhiên, tôi nghĩ đôi khi điều quan trọng là phải mạnh dạn đưa ra dự báo đáng kể về tác động của split testing đối với lợi nhuận, nhằm giúp các thay đổi của bạn được ưu tiên.

Bạn theo dõi và đo lường kết quả thử nghiệm như thế nào?

Mọi giờ mà nhóm của bạn dành để thiết kế và triển khai split test sẽ trở nên lãng phí nếu bạn không theo dõi và phân tích kết quả hiệu quả.

Một nửa số chuyên gia tham gia khảo sát cho biết họ thích theo dõi các trang đối chứng và trang biến thể bằng cách thiết lập dashboard trong Google Data Studio. Dashboard này thường trực quan hóa dữ liệu lấy từ Google Search Console, Google Analytics hoặc Google Tag Manager.

Ngược lại, ba người tham gia cho biết họ dựa vào các công cụ của bên thứ ba để thực hiện việc này. Một người nói rằng họ chủ yếu dùng các công cụ nội bộ của riêng mình để theo dõi tiến độ.

Về cách đo lường kết quả, đây là phần phân bổ:

• 7/10 cho biết họ sử dụng phân tích trước và sau thử nghiệm
• 6/10 cho biết họ sử dụng mô hình thống kê (như CausalImpact) bên cạnh phân tích trước và sau thử nghiệm
• 2/10 cho biết họ chỉ sử dụng mô hình thống kê

Sử dụng SplitSignal để phân tích SEO split test

Nếu dùng SplitSignal để tiến hành các thử nghiệm SEO, bạn có thể theo dõi và phân tích kết quả ngay trong công cụ. SplitSignal cung cấp bản tổng quan nhanh về kết quả thử nghiệm, cho bạn biết kết quả tích cực hay tiêu cực và mức độ có ý nghĩa thống kê của các kết quả đó.

Công cụ cũng trực quan hóa kết quả chi tiết hơn. Chẳng hạn, chỉ cần nhìn qua, bạn có thể thấy không chỉ hiệu suất của nhóm thử nghiệm trong suốt thời gian diễn ra thử nghiệm mà còn cả mức độ chính xác của các dự đoán.

Bạn có thể tìm hiểu thêm cách tạo, tiến hành và phân tích thử nghiệm trong SplitSignal trong Knowledge Base của chúng tôi.

Bắt đầu split testing cho SEO

Cuộc cạnh tranh SEO ngày càng khốc liệt sau mỗi lần Google cập nhật thuật toán. SEO split testing có thể giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, đưa website lên đầu SERP. Công cụ phù hợp có thể giúp bạn thiết lập thử nghiệm hiệu quả hơn và đưa ra kết luận đáng tin cậy hơn.

Khi nói đến việc thiết lập thử nghiệm SEO hoàn hảo, SplitSignal được thiết kế để xử lý những phần việc nặng nhọc. Hãy tự trải nghiệm bằng cách yêu cầu bản demo ngay hôm nay.