Cách sử dụng Google Search Console để kiểm tra các thay đổi SEO hiệu quả hơn

Hầu hết chuyên gia SEO đều quen thuộc với việc sử dụng Google Search Console như một phần trong bộ công cụ SEO. Tuy nhiên, có một số cách tuyệt vời để khai thác dữ liệu này hiệu quả hơn mà không làm tăng chi phí hay độ phức tạp trong quy trình báo cáo.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chia sẻ các mẹo và thủ thuật giúp bạn khai thác tối đa dữ liệu Google Search Console khi thực hiện các bài kiểm tra SEO theo thời gian.

Tại sao nên sử dụng Google Search Console?

Google Search Console là kho dữ liệu SEO thiết yếu vô cùng phong phú, hơn nữa lại miễn phí! Performance Report cùng khả năng lọc trang và URL bằng regex giúp bạn dễ dàng so sánh hoặc phân đoạn dữ liệu.

Có một lưu ý cần nhớ: nếu lấy dữ liệu trực tiếp từ giao diện người dùng, bạn sẽ bị giới hạn ở 1.000 hàng dữ liệu.

Điều này có nghĩa là độ chính xác và chiều sâu của dữ liệu có thể bị ảnh hưởng. Nếu bạn đang chạy các bài kiểm tra tương đối nhỏ, đây sẽ là vấn đề lớn. Tuy nhiên, bạn có thể vượt qua những giới hạn này bằng cách sử dụng Google Data Studio và kết nối công cụ này với Google Search Console.

Giả thuyết kiểm tra của bạn

Vì đang bàn về việc kiểm tra, chúng ta muốn xem xét tác động của một thay đổi cụ thể được thực hiện vào một thời điểm nhất định trên các trang cụ thể. Nếu chưa làm, đã đến lúc bạn xây dựng giả thuyết. Càng chi tiết càng tốt, nhưng ít nhất giả thuyết cần trả lời hai câu hỏi sau:

• Bạn dự đoán những trang nào sẽ chịu tác động?
• Bạn có thể đo lường điều này trong Google Search Console không?

Nếu bạn biết các URL và tin chắc rằng mình sẽ thấy tác động đến Clicks, Impressions hoặc Click Through Rate (CTR), hãy ghi nhớ thông tin này và bắt đầu kiểm tra!

Kiểm tra theo thời gian và Split-testing

Có nhiều phương pháp khác nhau để kiểm tra các thay đổi trong SEO. Split-testing loại bỏ các biến bằng cách kiểm tra hai nhóm trang khác nhau trong cùng một khoảng thời gian và đo lường kết quả, trong khi bài kiểm tra theo thời gian so sánh một giai đoạn trước khi thay đổi (giai đoạn đối chứng) với giai đoạn sau đó (giai đoạn kiểm tra).

Split-testing được ưu tiên trong nhiều trường hợp, nhưng đòi hỏi khắt khe hơn về số lượng trang, traffic đến các trang đó và thường cần thêm phần mềm để hỗ trợ triển khai các thay đổi. Ngay cả khi đang thực hiện Split-testing, đôi khi bạn vẫn cần chạy bài kiểm tra theo thời gian:

• Khi bạn không có đủ số lượng trang để đo lường tác động của một thử nghiệm phân tách
• Khi các trang bạn thử nghiệm có dưới 1.000 lượt truy cập mỗi ngày*
• Bạn không thể chờ các trang thử nghiệm được Indexing và bài kiểm tra chạy

Thử nghiệm dựa trên thời gian không hoàn hảo; tính mùa vụ và các yếu tố bên ngoài (cập nhật thuật toán, chiến dịch quảng cáo above-the-line) có thể ảnh hưởng đáng kể đến kết quả. Nhưng nếu cần một cách nhanh chóng để kiểm tra tác động của các lần triển khai, bạn khó có thể tìm được phương pháp nào tốt hơn.

*Bạn có thể xử lý vấn đề này bằng cách lấy dữ liệu trong Google Data Studio - xem thêm thông tin tại đây.

Sử dụng Google Search Console để chạy thử nghiệm dựa trên thời gian

Chọn khoảng thời gian thử nghiệm

Bài kiểm tra được triển khai khi nào và Google mất bao lâu để Indexing một phần đáng kể của thay đổi/các trang.

Ví dụ, bạn nên nhắm đến khoảng thời gian từ 2–6 tuần sau khi triển khai. Sau đó, hãy so sánh với khoảng thời gian tương đương trước khi triển khai.

Tránh chọn khoảng thời gian thử nghiệm quá dài; thời gian theo dõi càng lâu, bạn càng dễ chịu ảnh hưởng từ các yếu tố khác có thể tác động đến thử nghiệm.

Tiếp theo, hãy xem dữ liệu hiệu suất trong khoảng thời gian này. Có điều gì khác diễn ra quanh thời điểm thử nghiệm có thể ảnh hưởng đến thử nghiệm hoặc báo cáo không?

Trong thời gian này có đợt triển khai lớn nào khác diễn ra không, hoặc có bản cập nhật thuật toán nào được biết đến không? Semrush Sensor có thể giúp xác định những biến động đáng kể trong 30 ngày qua.

Gần như không thể kiểm soát những yếu tố này, nhưng nếu nhận biết được chúng, bạn có thể nêu rõ các lưu ý phù hợp về kết quả và đặt kỳ vọng chính xác. Bạn cũng có thể phân đoạn theo nhóm trang (và Search Query) để loại bỏ những phần traffic mà bạn biết sẽ làm sai lệch dữ liệu. Phần này sẽ được đề cập ngay sau đây!

Tạo Regex để phân đoạn nhóm trang và truy vấn

Khi theo dõi tác động của một thay đổi trên một nhóm trang giới hạn, Google Search Console không phải lúc nào cũng giúp bạn thao tác dễ dàng. Tuy nhiên, từ khi có bộ lọc Regex, bạn có thể lọc nhanh để chỉ báo cáo những URL mình quan tâm.

Regex cho trang

Điều quan trọng là bạn cần biết mình đang thử nghiệm những trang nào và tạo một biểu thức chính quy chỉ khớp với các trang đó. Cách làm này phụ thuộc nhiều vào URL Structure của website và phạm vi thử nghiệm, nhưng dưới đây là một số ví dụ bạn có thể dùng:

• .*keyword.* - khớp với mọi nội dung có chứa keyword
• .*/directory-name/.* - khớp với mọi URL có chứa một thư mục cụ thể
• .*[0-9]{8}.* - khớp với mọi URL có chuỗi 8 chữ số

Nếu bạn có danh sách URL, bạn có thể dùng bảng tính sau (vui lòng tạo một bản sao) để tạo Regex cần thiết:

Lưu ý rằng bộ lọc giới hạn số ký tự, vì vậy nếu URL quá dài hoặc danh sách có quá nhiều URL, phương pháp này có thể không phù hợp với bạn.

Dù theo cách nào, Regex cũng rất mạnh và tôi chưa gặp tình huống nào mà mình không thể tạo bộ lọc giúp báo cáo đúng những gì mình cần.

Regex cho Search Query

Lọc bỏ các keyword để loại trừ nhiễu từ thương hiệu — hoặc những keyword bạn biết không thuộc các trang thử nghiệm — rất đơn giản: chỉ cần dùng regex.

Đôi khi, để loại trừ tác động của thương hiệu và các hoạt động quảng bá đại chúng, bạn chỉ cần xem xu hướng thương hiệu bên cạnh xu hướng không gắn thương hiệu. Nếu traffic có thương hiệu có sự khác biệt rõ rệt (tăng mạnh), bạn có thể xác định tác động có khả năng đến từ các hoạt động khác.

Trong ví dụ bên dưới, chúng ta so sánh regex thương hiệu với regex không gắn thương hiệu. Bạn có thể thực hiện như sau:

Cách này giúp bạn so sánh hiệu quả có thương hiệu và không gắn thương hiệu, đồng thời thấy được tác động của từng nhóm đến hiệu quả tổng thể.

Sau đó, bạn có thể đồng thời áp dụng bộ lọc trang, bộ lọc Search Query và phạm vi ngày để bắt đầu tìm hiểu hiệu quả của một thay đổi cụ thể.

Phương pháp này không tinh vi bằng một số phân tích bạn có thể thực hiện khi A/B testing, nhưng nhìn chung, nó có thể xác định những thay đổi nhiều khả năng không phải do chính thử nghiệm gây ra.

So sánh hiệu quả

Nếu đã thử mọi cách lọc và so sánh mà bạn vẫn thấy yếu tố mùa vụ ảnh hưởng quá nhiều — hoặc dữ liệu quá nhiễu — thì còn một bước nữa. Hiệu quả so với cùng kỳ năm trước cũng hữu ích nếu bạn muốn kiểm tra thay đổi dựa trên kỳ vọng của năm ngoái.

GSC có sẵn tính năng so sánh theo năm, hoặc bạn có thể tự tạo phép so sánh.

Khi so sánh theo ngày, bạn không thể dùng các kiểu so sánh khác nhau (Search Query hoặc trang), nhưng có thể tải dữ liệu xuống CSV/Google Sheets rồi lọc trong bảng tính. Cách này thường linh hoạt hơn nhưng kém tiện lợi!

Causal Impact (khi phương pháp dựa trên thời gian không hiệu quả)

Nếu bạn khó nhận thấy tác động trong dữ liệu Google Search Console, thì phương pháp phân tích này không phù hợp với bạn. Vẫn còn Causal Impact.

Google phát triển Causal Impact. Không đi sâu vào khía cạnh kỹ thuật, công cụ này giúp chúng ta xác định liệu một thay đổi có thể mang lại tác động tích cực hay tiêu cực dựa trên hiệu quả dự kiến. Bạn có thể đọc thêm tại đây nếu bạn quan tâm, nhưng thực ra điều chúng ta cần là điều này.

Áp dụng các bộ lọc trang cần thiết trong Google Search Console, tải dữ liệu xuống, tải dữ liệu lên công cụ Causal Impact và đặt phạm vi ngày.

Kết quả sẽ trông tương tự như thế này — công cụ dự đoán hiệu quả sau thay đổi, rồi so sánh với những gì thực sự đã xảy ra.

Một lần nữa, không cần đi quá sâu vào chi tiết, điều tối thiểu chúng ta cần làm ở đây là xem lại biểu đồ cuối cùng. Nếu toàn bộ vùng màu xanh được tô đều nằm phía trên (hoặc phía dưới) đường chấm “0”, thì kết quả thử nghiệm có ý nghĩa thống kê. Nằm phía trên đường này nghĩa là thay đổi mang lại kết quả tích cực, còn nằm phía dưới có khả năng là kết quả tiêu cực.

Nếu vùng được tô không hoàn toàn nằm phía trên hoặc phía dưới đường này, thì thử nghiệm có thể cho kết quả tích cực hoặc tiêu cực, nhưng kết quả không có ý nghĩa thống kê.

Tổng kết

Vậy là chúng ta đã cùng tìm hiểu những cách khác nhau để khai thác Google Search Console hiệu quả hơn khi báo cáo về các thay đổi/thử nghiệm.

Có những phương pháp nâng cao hơn để thực hiện việc này, cùng một số công cụ hữu ích có thể hỗ trợ bạn. Các công cụ như SplitSignal có thể giúp bạn giảm đáng kể công sức phân tích ở đây. Đầu tư vào công cụ phù hợp có thể nâng cao năng lực phân tích và đẩy nhanh hiệu quả thu về, nếu bạn muốn tập trung hơn vào việc xây dựng giả thuyết vững chắc và triển khai thay đổi, thay vì chỉ phân tích.

Nhưng nếu trước đây bạn chỉ sử dụng các báo cáo tìm kiếm cơ bản (không có bộ lọc), thì hy vọng giờ đây bạn đã có thêm một số công cụ mới trong tay. Vì vậy, hãy bắt đầu tận dụng dữ liệu sẵn có và phân tích dữ liệu đằng sau những thay đổi SEO của bạn ngay hôm nay.