Trước khi bắt đầu: nếu bạn chưa quen với các nguyên tắc của thử nghiệm SEO split-testing thống kê và cách SplitSignal hoạt động, chúng tôi khuyên bạn nên bắt đầu tại đây hoặc yêu cầu bản demo của SplitSignal.
Trước tiên, chúng tôi đã hỏi những người theo dõi mình trên Twitter bỏ phiếu:
Dưới đây là ý kiến của các chuyên gia SEO khác về thử nghiệm này:
Vladimir Gertner, Senior Project Manager tại Soft Road Apps:
Tôi sẽ ngạc nhiên nếu biến thể đánh giá tiêu cực làm CTR tăng. Loại bỏ nó hẳn là lựa chọn tốt.
Bostjan Tanko, SEO Specialist tại APOLLO Insurance:
Chắc chắn là CTR! Nhưng không phải SEO nói chung, tức là thứ hạng không giảm vì điều đó!
Đọc toàn bộ phân tích về thử nghiệm này để xem những người theo dõi chúng tôi có nhận định đúng không.
Rich Result xếp hạng sao là một trong những tính năng SERP được nhiều chuyên gia SEO săn đón nhất. Lý do chính là khi được hiển thị dưới dạng Rich Result, bạn sẽ nổi bật hơn các kết quả tìm kiếm khác và thu hút sự chú ý của người tìm kiếm. Điều này có thể giúp tăng CTR. Bằng cách cung cấp cho người dùng thêm thông tin về entity (chẳng hạn như một sản phẩm), bạn cũng giúp họ đánh giá tốt hơn ngay từ trang kết quả tìm kiếm. Điều đó cũng có nghĩa là Rich Result của bạn cần đạt chất lượng tốt; nếu không, kết quả có thể phản tác dụng. Chúng ta sẽ tìm hiểu thêm về điều này sau.
Hầu hết Rich Result được tạo bằng structured data. Dù structured data còn có những ứng dụng quan trọng khác, Rich Result là một trong những động lực lớn nhất thúc đẩy việc sử dụng structured data. Review snippet là đoạn trích ngắn hiển thị điểm đánh giá, chẳng hạn như đánh giá sản phẩm. Khi Google tìm thấy markup đánh giá hoặc xếp hạng hợp lệ, Google có thể hiển thị Rich Result kèm theo các ngôi sao.
Loại điểm đánh giá phổ biến nhất bạn thấy trên SERP là điểm đánh giá tổng hợp lồng bên trong, sử dụng thuộc tính aggregateRating .
Như đã đề cập, nếu đánh giá của bạn không đủ tốt, người dùng có thể sẽ không nhấp từ kết quả tìm kiếm để truy cập website. OrangeValley muốn thử nghiệm điều này với một trong những doanh nghiệp thương mại điện tử lớn nhất tại Hà Lan.
Giả thuyết
Trang web được đề cập đã đánh dấu tất cả các trang sản phẩm của mình bằng structured data dành cho sản phẩm. Nếu sản phẩm có đánh giá, các đánh giá đó đều được đưa vào markup, bất kể điểm đánh giá tích cực hay tiêu cực.
Trang web bán hơn 500.000 sản phẩm, vì vậy không thể tránh khỏi việc có sản phẩm nhận điểm đánh giá thấp. Tuy nhiên, điều này khiến một số kết quả tìm kiếm kém hấp dẫn và ít được nhấp vào:
Chúng tôi đưa ra giả thuyết rằng điểm đánh giá thấp sẽ tác động tiêu cực đến CTR và do đó làm giảm organic traffic đến trang web. Vì vậy, chúng tôi muốn xác thực điều gì sẽ xảy ra nếu không đưa thuộc tính aggregateRating (cùng các đối tượng và giá trị lồng bên trong) vào markup cho những sản phẩm có điểm đánh giá dưới 3 (trên thang 5).
Với cách này, chúng tôi muốn tăng khả năng người dùng truy cập trang web để tìm hiểu đầy đủ về sản phẩm thay vì chỉ dựa vào điểm đánh giá. Ngoài ra, nếu người dùng đã ở trên trang web, họ có thể truy cập các trang sản phẩm khác có liên quan thay vì tiếp tục tìm kiếm trên Google.
Thử nghiệm
Chúng tôi dùng SplitSignal để thiết lập và phân tích thử nghiệm. Tất cả trang sản phẩm có điểm đánh giá dưới 3 được chọn làm nhóm biến thể hoặc nhóm đối chứng. Chúng tôi bắt đầu thử nghiệm và chạy trong 21 ngày. Kết quả cho thấy Googlebot đã truy cập 98% số trang được thử nghiệm.
Kết quả
Việc loại bỏ thuộc tính aggregateRating (cùng các đối tượng và giá trị lồng bên trong) khỏi markup cho những sản phẩm có điểm đánh giá dưới 3 (trên thang 5) đã giúp số lượt nhấp tăng 21%!
Chỉ sau 6 ngày, chúng tôi đã xác định được mức tăng này có ý nghĩa thống kê. Khi vùng tô màu xanh nằm dưới hoặc trên trục y=0, thử nghiệm có ý nghĩa thống kê ở mức 95%. Điều này có nghĩa là chúng tôi có thể tin rằng mức tăng ghi nhận được là nhờ thay đổi đã thực hiện, chứ không phải do các yếu tố (bên ngoài) khác.
Lưu ý rằng chúng tôi không so sánh trực tiếp các trang thuộc nhóm đối chứng với các trang biến thể, mà so sánh dữ liệu thực tế với dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử. Chúng tôi dùng một nhóm trang đối chứng để cung cấp bối cảnh về xu hướng và ảnh hưởng bên ngoài cho mô hình. Nếu có điều gì khác thay đổi trong quá trình thử nghiệm (chẳng hạn như tính mùa vụ), mô hình sẽ phát hiện và tính đến yếu tố đó. Bằng cách loại trừ những yếu tố bên ngoài này, chúng tôi có thể hiểu rõ tác động thực sự của một thay đổi SEO.
Phân tích kết quả (Tại sao?)
Thử nghiệm này cho thấy bản thân Rich Result không phải là công thức thành công; việc hiển thị điểm đánh giá thấp trong kết quả tìm kiếm có thể thu hút sự chú ý không mong muốn. Chúng ta cũng có thể cho rằng ý kiến của người dùng khác là yếu tố quan trọng khi quyết định nhấp vào trang web từ kết quả tìm kiếm. Vì vậy, với vai trò là người làm SEO, bạn cần cân nhắc kỹ thông tin nào nên hiển thị trực tiếp cho người dùng trong kết quả tìm kiếm.
Đúng như dự đoán, CTR tăng đáng kể trên các trang sản phẩm được thử nghiệm. Tuy kết quả thử nghiệm này rất tích cực, tổng số trang sản phẩm có điểm đánh giá thấp tương đối ít. Điều đó có nghĩa là tác động tuyệt đối đến traffic có thể không lớn bằng những thay đổi SEO tiềm năng khác đối với các trang hoặc mẫu trang thu hút nhiều traffic hơn. Split testing không chỉ giúp khách hàng của chúng tôi tìm ra cách cải thiện organic traffic mà còn giúp chứng minh tác động của các thay đổi SEO để ưu tiên triển khai trong hàng đợi phát triển.
Tăng thêm organic traffic thông qua split testing giúp các chuyên gia SEO xây dựng cơ sở kinh doanh vững chắc để thúc đẩy việc triển khai những thay đổi SEO.
Mức tăng traffic mà chúng tôi ghi nhận trên website này rất có giá trị, vì còn giúp họ hiểu thêm về những điều đối tượng mục tiêu quan tâm. Hãy nhớ rằng điều hiệu quả với website này có thể không hiệu quả với website khác. Cách duy nhất để biết chắc là thử nghiệm để tìm ra điều phù hợp với bạn!
Hãy nhờ OrangeValley Agency.
Đưa góc nhìn thành kế hoạch.
Chia sẻ website và mục tiêu để LionTech tư vấn giải pháp phù hợp.
Đăng ký tư vấn ↗