Kết quả SEO Split Test: Thêm BoatTrip Structured Data vào các trang tuyến phà

Trước khi bắt đầu: nếu bạn chưa quen với các nguyên tắc của statistical SEO split-testing và cách SplitSignal hoạt động, chúng tôi khuyên bạn nên bắt đầu tại đây hoặc yêu cầu bản democủa SplitSignal.

Structured data thường được biết đến với khả năng cải thiện kết quả tìm kiếm thông qua rich snippets, nhưng đó mới chỉ là một phần nhỏ trong tiềm năng thực sự của nó. Trong lĩnh vực SEO, structured data đóng vai trò quan trọng khi giúp các công cụ tìm kiếm hiểu và diễn giải ngữ cảnh của nội dung website tốt hơn. Công nghệ này giúp chuyển từ những “strings” đơn thuần gồm các từ sang những “things” hoặc entities có ý nghĩa, qua đó tạo nên một mạng lưới thông tin phong phú và liên kết chặt chẽ hơn.

Định dạng tiêu chuẩn này được dùng để cung cấp thông tin về một trang và phân loại nội dung trên đó, từ đó thiết lập ngữ cảnh ngữ nghĩa của entities và làm rõ mối liên hệ giữa các nội dung khác nhau trên internet. Khả năng gán ý nghĩa cụ thể cho entities giúp chúng ta hiểu sâu hơn về nội dung trực tuyến.

Các công cụ tìm kiếm như Google tận dụng structured data để nắm bắt nội dung của một trang, đồng thời tích lũy kiến thức về phạm vi rộng lớn hơn của web và thế giới nói chung. Từ góc độ SEO, structured data rất quan trọng vì giúp công cụ tìm kiếm hiểu bản chất của nội dung trong mối tương quan với ý định của người dùng. Mục tiêu là điều chỉnh nội dung sao cho phù hợp với những gì người dùng đang tìm kiếm, qua đó tăng khả năng nội dung của chúng ta được hiển thị như câu trả lời phù hợp nhất cho Search Query của người dùng.

Trong nghiên cứu tình huống này, chúng tôi muốn xem xét tác động của việc thêm BoatTrip structured data vào các trang tuyến phà của một website du lịch. Mục tiêu của chúng tôi không chỉ là đo lường tác động của thay đổi này, mà còn xây dựng cơ sở thuyết phục để phân bổ nguồn lực cần thiết nhằm triển khai thay đổi trên toàn website.

Giả thuyết

Giả thuyết trọng tâm của thử nghiệm này là việc triển khai BoatTrip structured data, một loại schema.org không tạo ra rich snippets, sẽ tác động tích cực đến organic traffic hướng đến các trang tuyến phà của website được xem xét.

Giả thuyết này xuất phát từ hiểu biết cơ bản về vai trò của structured data trong SEO, tiềm năng cải thiện khả năng nắm bắt nội dung trang web của công cụ tìm kiếm, cũng như khả năng tạo kết nối chặt chẽ hơn giữa các phần thông tin liên quan trên web.

Giả thuyết của chúng tôi dựa trên một số giả định nền tảng, được trình bày chi tiết như sau:

• Cải thiện khả năng thấu hiểu của công cụ tìm kiếm: Bằng cách thêm structured data BoatTrip, chúng tôi cung cấp cho công cụ tìm kiếm thông tin rõ ràng, có ý nghĩa về nội dung trên các trang tuyến phà. Điều này có thể giúp công cụ tìm kiếm Indexing và hiểu nội dung trang tốt hơn.
• Phù hợp với search intent của người dùng: Structured data có thể giúp nội dung trên các trang tuyến phà phù hợp hơn với search intent của người dùng. Bằng cách xác định rõ nội dung liên quan đến các chuyến đi bằng thuyền và tuyến phà, công cụ tìm kiếm có thể ghép những trang này chính xác hơn với các truy vấn phù hợp của người dùng.
• Lợi thế cạnh tranh: Vì không phải website nào cũng sử dụng structured data hiệu quả, việc triển khai structured data BoatTrip có thể mang lại cho website lợi thế cạnh tranh trên kết quả tìm kiếm.
• Mức độ phù hợp của traffic: Việc tích hợp structured data BoatTrip có thể tăng mức độ phù hợp của traffic đến website. Nói cách khác, website có thể thu hút thêm người dùng thực sự quan tâm đến các tuyến phà và chuyến đi bằng thuyền.

Thử nghiệm

Trong thử nghiệm này, chúng tôi sử dụng SplitSignal để thiết lập môi trường kiểm soát trên khoảng 1.500 trang tuyến đường của website mục tiêu.

Structured data BoatTrip là một khái niệm mới trong lĩnh vực structured data, đặc biệt theo định nghĩa của Schema.org. Khái niệm này nhằm cung cấp một bộ thông tin cụ thể và chi tiết về các chuyến phà thương mại, giúp website du lịch cung cấp cho Google dữ liệu chính xác và toàn diện về những dịch vụ đó.

Chúng tôi phát triển một script tùy chỉnh để tích hợp structured data BoatTrip vào các trang này. Script được thiết kế để trích xuất mọi thông tin liên quan từ từng trang và định dạng lại theo định dạng schema.org tiêu chuẩn.

Vì loại BoatTrip không chính thức thuộc từ vựng cốt lõi của schema.org và hiện nằm trong phần đang chờ xử lý, chúng tôi quyết định khai báo schema kép dưới dạng cả BoatTrip lẫn Trip. Cách làm này giúp duy trì tính hợp lệ và hiệu quả của structured data, đồng thời giúp Google hiểu nội dung trang.

Thử nghiệm diễn ra trong 28 ngày, tạo đủ thời gian để công cụ tìm kiếm crawl và Indexing những thay đổi trên các trang. Trong thời gian này, chúng tôi xác nhận Googlebot đã truy cập hơn 92% số trang nằm trong thử nghiệm.

Kết quả

Chúng tôi phát hiện việc thêm structured data BoatTrip giúp số lượt nhấp organic đến các trang được thử nghiệm tăng đáng kể 5.2%. Mức tăng này cho thấy sự cải thiện rõ rệt và là bằng chứng thuyết phục về hiệu quả của việc triển khai structured data.

Kết quả của chúng tôi càng được củng cố bởi ý nghĩa thống kê quan sát được trong thử nghiệm. Trên biểu đồ tích lũy, khi vùng tô màu xanh nằm dưới hoặc trên trục x=0, thử nghiệm được xem là có ý nghĩa thống kê ở mức độ tin cậy 95%. Mức ý nghĩa này cho thấy chúng tôi rất tin tưởng rằng việc bổ sung structured data BoatTrip sẽ tác động tích cực đến organic traffic đến các trang listing của website.

Khi thử nghiệm tiếp tục, chúng tôi nhận thấy số lượt nhấp vào các trang được kiểm tra tăng liên tục, đạt mức độ tin cậy 99%. Mức độ tin cậy cao hơn này càng khẳng định hiệu quả của thay đổi mà chúng tôi đã triển khai.

Điều quan trọng cần lưu ý là thử nghiệm này được thực hiện trên phiên bản website tại Mỹ. Tuy nhiên, chúng tôi cũng triển khai các thiết lập tương tự ở những quốc gia như Pháp và Đức, và nhận thấy kết quả tương tự.

Lưu ý rằng chúng tôi không so sánh trực tiếp các trang thuộc nhóm đối chứng thực tế với những trang được thử nghiệm, mà so sánh với dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử. Mô hình dự đoán phản ứng giả định sẽ xảy ra nếu không có sự can thiệp nào. Sau đó, chúng tôi đối chiếu dự đoán này với dữ liệu thực tế. Chúng tôi sử dụng một nhóm trang đối chứng để cung cấp cho mô hình bối cảnh về các xu hướng và tác động bên ngoài. Nếu có thay đổi nào khác trong quá trình thử nghiệm (ví dụ: tính mùa vụ), mô hình sẽ phát hiện và tính đến yếu tố đó. Bằng cách lọc bỏ những yếu tố bên ngoài này, chúng tôi có thể hiểu rõ tác động thực sự của một thay đổi SEO.

Vì sao

Thử nghiệm của chúng tôi cho thấy việc sử dụng structured data để làm phong phú kết quả tìm kiếm bằng rich snippets mới chỉ là khởi đầu cho những tác động tiềm năng. Sử dụng structured data để cung cấp ngữ cảnh cho công cụ tìm kiếm và kết nối các trang web về mặt ngữ nghĩa có thể cải thiện đáng kể hiệu quả SEO.

Phân tích kỹ hơn dữ liệu cho thấy thử nghiệm này không chỉ giúp tăng số lượt nhấp vào các trang được kiểm tra. So với nhóm đối chứng được mô hình hóa, chúng tôi cũng ghi nhận Impression tăng lên, như công cụ phân tích thử nghiệm A/B SEO đã xác nhận.

Phân tích sâu hơn cho thấy mức tăng này đến từ vị trí trang được cải thiện và khả năng hiển thị cao hơn trên phạm vi search terms rộng hơn.

Thay đổi này đã giúp các trang được kiểm tra phù hợp hơn. Khi triển khai structured data, chúng tôi giúp Google đánh giá tốt hơn từng trang và nội dung trên trang, từ đó nâng cao khả năng khớp chính xác nội dung với search intent của người dùng.

Tuy nhiên, bạn cần nhớ rằng điều hiệu quả với website này chưa chắc sẽ mang lại kết quả tương tự cho website khác. Mỗi website đều có nội dung, đối tượng và mục tiêu riêng. Cách duy nhất để xác định chắc chắn điều gì phù hợp nhất với trường hợp cụ thể của bạn là tự tiến hành thử nghiệm. Nhờ đó, bạn có thể điều chỉnh chiến lược SEO theo nhu cầu và mục tiêu riêng, tối đa hóa cơ hội thành công.