Cách sử dụng thử nghiệm để tối ưu CTR trên SERP

Cách phổ biến nhất để tối ưu các trang thông tin trên SERP là làm theo danh sách các phương pháp hay nhất. Những phương pháp này có thể do toàn ngành SEO đề ra, được xác định nội bộ hoặc kết hợp cả hai. Đây là cách tiếp cận hữu ích, nhưng cũng có thể gây hạn chế.

Nếu không thử nghiệm, chúng ta không thể khám phá những cách sáng tạo hơn để thu hút sự chú ý trong kết quả tìm kiếm.

Vì vậy, dưới đây là 5 bước giúp bạn thử nghiệm các trang thông tin trên SERP và tối ưu chúng theo những cách mà nếu không, bạn sẽ khó thực hiện được. Hãy bắt đầu.

1. Hãy suy nghĩ như chuyên gia tối ưu Conversion Rate (CRO)

Các chuyên gia CRO tư duy khoa học. Họ kiểm chứng giả thuyết bằng các thử nghiệm A/B thực tế, sử dụng nhóm đối chứng rõ ràng và phân tích thống kê để xác định phiên bản trang nào có Conversion Rate cao nhất.

Đáng tiếc là trong ngành SEO, chúng ta không thể chạy thử nghiệm phân tách cho title tag, meta description và đánh dấu Rich Result. Nhưng điều đó không có nghĩa là chúng ta nên ngừng tư duy khoa học hay không thể dùng dữ liệu để tối ưu chuyển đổi. Nếu các nhà thiên văn học và sinh học tiến hóa có thể tư duy khoa học dù ít hoặc không có khả năng tiến hành thử nghiệm, chúng ta cũng làm được.

Để tư duy như chuyên gia CRO mà không thể chạy thử nghiệm phân tách, chúng ta cần:

• Đưa ra giả thuyết về những yếu tố có thể cải thiện Conversion Rate. Điều quan trọng nhất là giả thuyết đó phải kiểm chứng được và dữ liệu có thể chứng minh nó sai.
• Thu thập quan sát. Chúng ta kiểm tra giả thuyết bằng cách điều chỉnh SERP các trang thông tin. Dù một thay đổi riêng lẻ không thể cho biết tác động là tích cực hay tiêu cực, kết quả lặp lại có thể giúp chúng ta nhận ra xu hướng và xem giả thuyết có đứng vững trước thử nghiệm hay không.
• Tinh chỉnh phương pháp. Nếu giả thuyết được kiểm chứng, chúng ta có thể thiết kế thử nghiệm mới để xem nguyên tắc tương tự có áp dụng ở những nơi khác hay không. Nếu không, chúng ta cần quay lại từ đầu và nghĩ ra hướng thử nghiệm mới.

Cách tiếp cận khoa học trong việc tối ưu trang thông tin trên SERP giúp chúng ta tránh tự đánh lừa mình và áp dụng thay đổi chỉ vì chúng được xem là phương pháp hay nhất, trong khi với bất kỳ thương hiệu cụ thể nào, chúng có thể chỉ là mê tín chứ không hơn.

2. Xác định rõ thay đổi cần thực hiện

Như đã nói ở trên, mọi thứ bắt đầu từ một giả thuyết.

Ví dụ, chúng ta có thể đã thấy một nghiên cứu cho rằng bài viết dạng danh sách thường có click-through rate cao hơn các loại bài viết khác. Đây là một giả thuyết phù hợp vì có thể xác định rất rõ giả thuyết đúng hay sai. Nếu việc chỉnh sửa title tag để thể hiện bài viết dạng danh sách không làm tăng số lượt nhấp, giả thuyết của chúng ta là sai.

Nếu muốn các thử nghiệm giúp chúng ta rút ra điều gì đó, giả thuyết cần được xác định thật rõ ràng, chẳng hạn như:

• Tốt: Khi mọi yếu tố khác đều như nhau, title tag bắt đầu bằng một con số cho biết số lượng tiêu đề phụ sẽ tạo ra click-through rate cao hơn title tag không có đặc điểm này.
• Chưa tốt: Bài viết dạng danh sách hiệu quả hơn các bài viết khác.

Lý do lựa chọn đầu tiên ở trên là “good” nằm ở chỗ nó cho chúng ta biết chính xác cần thực hiện những thay đổi nào đối với title tag. Cụ thể, những thay đổi này có thể được áp dụng một cách có hệ thống cho nhiều title tag.

Việc thử nghiệm lựa chọn “bad” có thể không giúp chúng ta tìm hiểu được điều gì hữu ích, vì khi cập nhật title tag, chúng ta có thể áp dụng định nghĩa không nhất quán về một bài viết dạng danh sách, khiến kết quả bị nhiễu và không cung cấp thông tin chính xác.

3. Xác định nhóm đối chứng

Dù không thể split-test title tag hoặc schema markup, điều đó không có nghĩa là chúng ta phải từ bỏ ý tưởng thực hiện một thử nghiệm có kiểm soát hợp lý.

Chúng ta có thể kết luận đáng tin cậy hơn rằng một thay đổi đã tạo ra khác biệt nếu có một nhóm không thay đổi để đối chiếu, tức nhóm đối chứng. Lý do là vô số yếu tố khác có thể tác động đến kết quả. Nếu chúng ta thay đổi title tag và traffic tăng, chưa chắc thay đổi đó là nguyên nhân.

Hoàn toàn có thể traffic vẫn tăng dù chúng ta không làm gì, hoặc thậm chí tăng nhiều hơn nếu chúng ta không thực hiện thay đổi đó.

Nhóm đối chứng gồm các trang không được chỉnh sửa, giúp chúng ta xem những trang đã cập nhật chịu tác động tích cực, tiêu cực hay không đáng kể.

Ví dụ, nếu muốn thử nghiệm giả thuyết về bài viết dạng danh sách, chúng ta cần chọn một nhóm trang sẽ được cập nhật title tag để thể hiện bài viết dạng danh sách, cùng với một nhóm trang không được cập nhật theo cách đó.

Chúng ta cần chọn các trang thuộc nhóm đối chứng cẩn thận như khi chọn những trang dự định thay đổi; nếu không, kết quả sẽ không có ý nghĩa.

Hãy lưu ý những điều sau:

• Các trang trong nhóm đối chứng của chúng ta nên thuộc cùng danh mục với các trang trong nhóm “experimental” của chúng ta. Với ví dụ về bài viết dạng danh sách, tất cả các trang trong nhóm đối chứng đều cần là những trang có thể được cập nhật thành bài viết dạng danh sách. Nếu không, kết quả có thể bị sai lệch.
• • Ví dụ, những trang phù hợp để chuyển thành bài viết dạng danh sách có thể dài hơn các trang khác. Vì vậy, thay đổi traffic trên những trang này có thể là kết quả của việc Google thay đổi cách đánh giá các trang dài, chứ không phải do những thay đổi chúng ta thực hiện với title tag. Nói cách khác, tất cả các trang trong nhóm thử nghiệm và nhóm đối chứng đều cần phù hợp với thay đổi này.
• Sau khi chọn những trang phù hợp để áp dụng thay đổi, lý tưởng nhất là nên chọn ngẫu nhiên trang nào thuộc nhóm đối chứng và trang nào thuộc nhóm thử nghiệm; ít nhất thì cũng nên chọn tùy ý. Một lần nữa, nếu không làm vậy, chúng ta có nguy cơ khiến kết quả bị thiên lệch.
• • Ví dụ, một cách tệ hại để chọn những trang cần cập nhật là cập nhật các trang có hiệu suất cao nhất rồi so sánh chúng với trang có hiệu suất thấp nhất. Những trang vốn đã hoạt động tốt sẽ phản ứng khác với các thay đổi so với những trang không hoạt động tốt, vì vậy chúng ta chưa chắc học được điều gì có ý nghĩa từ “test.”

Trong Google Analytics, bạn có thể sử dụng Content Groups để theo dõi riêng hai nhóm. Bạn có thể thiết lập từ Admin > View > Content Grouping, sau đó chọn nút “+ New Content Grouping”, rồi dùng tracking code, extraction hoặc rule definition để xác định những trang thuộc nhóm thử nghiệm và nhóm đối chứng.

4. Theo dõi riêng thứ hạng và traffic

Ngoài Google Search Console, mà dữ liệu rất đáng ngờ, chúng ta không có cách nào đo trực tiếp CTR của các trang được liệt kê trên SERP. Thay vì đo trực tiếp, chúng ta cần đảm bảo mình đang theo dõi thứ hạng và traffic riêng biệt.

Đây là lý do.

Nếu, như trong ví dụ về bài viết dạng danh sách, việc cập nhật title tag diễn ra cùng lúc với sự sụt giảm tổng thể của search traffic, chúng ta không thể chắc chắn rằng nguyên nhân là do CTR giảm. Việc thêm một con số vào đầu title tag có thể đã đẩy keyword ra xa phần đầu của thẻ, khiến thứ hạng của những keyword đó giảm.

Nhìn chung, CTR có thể đã cải thiện trong khi thứ hạng giảm, dẫn đến tổng search traffic sụt giảm.

Chúng ta sẽ không muốn tiếp tục theo đuổi một chiến lược khiến search traffic giảm tổng thể, nhưng nếu cho rằng nguyên nhân là do CTR thì chúng ta sẽ rút ra bài học sai. Chỉ nên quy kết nguyên nhân cho CTR nếu thứ hạng không thay đổi.

Bạn có thể dùng SEMrush để theo dõi thứ hạng của từng trang trong nhóm đối chứng và nhóm thử nghiệm từ menu thả xuống “keywords count”:

5. Phân tích và điều chỉnh

Để đánh giá kết quả thử nghiệm SERP listing, bạn cần chờ đủ lâu để công cụ tìm kiếm cập nhật SERP, đồng thời thu thập đủ dữ liệu traffic nhằm đạt được kết quả có ý nghĩa.

Vì đây không phải là thử nghiệm A/B chính thức, bạn không thể đạt được ý nghĩa thống kê bằng cách so sánh traffic của nhóm đối chứng với nhóm thử nghiệm theo cùng phương pháp tính mà chuyên gia CRO sẽ dùng. Nếu có chuyên gia thống kê trong đội ngũ, bạn có thể áp dụng phân tích chuỗi thời gian nâng cao và thiết kế bán thực nghiệm. Tuy nhiên, trên thực tế, thường chỉ cần so sánh xem có ghi nhận tác động đáng kể về mặt thực tiễn hay không.

Trong hầu hết trường hợp, chúng ta không cố tìm hiểu xem có bất kỳ khác biệt nào giữa hai cách thiết lập SERP listing hay không. Nhìn chung, điều chúng ta quan tâm hơn là liệu có khác biệt đáng kể hay không.

Bạn có thể tự quyết định cách xác định điều này. Tuy nhiên, nhìn chung, nếu chênh lệch traffic giữa nhóm đối chứng và nhóm thử nghiệm dưới 5%, chúng ta có thể kết luận rằng không có tác động thực tiễn nếu tổng lượt truy cập vào khoảng hơn 500. Trong trường hợp này, chúng ta sẽ biết cần quay lại bước lên ý tưởng và nghĩ ra những chiến lược tạo tác động mạnh hơn.

Tác động tiêu cực

Mặt khác, nếu nhận thấy traffic bị ảnh hưởng tiêu cực đáng kể thì dù đây không phải tin vui, theo một số khía cạnh, kết quả này vẫn tốt hơn vì giúp chúng ta hiểu thêm. Chẳng hạn, nếu phát hiện các bài viết dạng danh sách ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả, chúng ta sẽ hiểu thêm về đối tượng của mình. Từ thông tin này, chúng ta có thể cùng nghĩ ra các giả thuyết mới, chẳng hạn như liệu đối tượng của mình có bị tác động nhiều hơn bởi lời kêu gọi cảm xúc so với lời hứa về nội dung dễ tiếp thu hay không.

Thành công

Nếu thử nghiệm được xem là “success,” chúng ta cũng có thể rút ra nhiều điều hơn là kết luận hiển nhiên rằng nên áp dụng thay đổi này ở mọi nơi. Trong ví dụ của chúng ta, nếu các bài viết dạng danh sách có kết quả tốt hơn nhóm đối chứng, điều này có thể gợi mở những giả thuyết khác để kiểm tra, chẳng hạn như liệu đối tượng của chúng ta có quan tâm đến các con số nói chung hay không. Chúng ta có thể thử thêm số liệu và tỷ lệ phần trăm vào những tiêu đề không phù hợp với bài viết dạng danh sách, hoặc cập nhật meta descriptions để bổ sung thêm dữ liệu định lượng.

Điều khiến việc thử nghiệm trở nên giá trị là nó không chỉ nằm ở những cải thiện mà mỗi thử nghiệm riêng lẻ có thể mang lại cho SERP click-through rate. Quan trọng hơn, chúng ta hiểu thêm về đối tượng của mình và có thể dựa trên kết quả để kiểm tra những ý tưởng mới, khái quát hơn. Nhờ đó, chúng ta có thể tinh chỉnh quy trình và đạt được những kết quả ngày càng tích cực.