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Avant de commencer : si vous n’êtes pas familier avec les principes du split-test statistique SEO et le fonctionnement de SplitSignal, nous vous suggérons de commencer ici ou de demander une démo de SplitSignal. Tout d’abord, nous avons demandé à nos abonnés Twitter de voter :Voici ce que d’autres professionnels du référencement ont à partager à propos de ce test :Vladimir Gertner, chef de projet senior chez Soft Road Apps :Je serais surpris si une critique négative var augmente le ctr. Le supprimer devrait être une bonne chose. Mais pas le référencement en soi, c’est-à-dire un classement inférieur à cause de cela  ! Découvrez si nos abonnés avaient raison en lisant l’analyse complète de ce test. Le résultat riche en étoiles est l’une des fonctionnalités SERP les plus recherchées par de nombreux référenceurs. La raison principale en est que si vous êtes répertorié comme un résultat riche, les internautes vous remarqueront davantage car vous vous démarquez des autres résultats de recherche. Cela peut entraîner un taux de clics (CTR) plus élevé. En donnant aux utilisateurs des informations supplémentaires sur l’entité (par exemple, un produit), les utilisateurs peuvent également faire de meilleurs jugements directement à partir des résultats de la recherche. Cela signifie à son tour que votre résultat riche doit être à la hauteur, sinon il pourrait se retourner contre vous, mais nous en reparlerons plus tard. La plupart des résultats riches sont générés à l’aide de données structurées. Bien qu’il existe d’autres cas d’utilisation importants pour les données structurées, les résultats riches sont l’un des principaux moteurs de l’adoption des données structurées. L’extrait d’avis est un court extrait d’une note, par exemple d’un produit. Lorsque Google trouve des avis valides ou un balisage d’évaluation, il peut afficher un résultat riche qui inclut des étoiles. Comme mentionné, si vos avis ne sont pas à la hauteur, les utilisateurs ne peuvent pas cliquer sur le site Web à partir des résultats de recherche. Notre partenaire OrangeValley, Koen Leemans, a voulu mettre cela à l’épreuve pour l’une des plus grandes fêtes de commerce électronique aux Pays-Bas.

L’hypothèse

Le site Web en question a marqué toutes ses pages de produits avec des données structurées pour les produits. Si un produit avait des avis, ils étaient inclus dans le balisage, que le score de l’avis soit positif ou négatif. Le site Web vend plus de 500 000 produits, de sorte que les produits avec un faible score de révision sont inévitables. Cependant, cela signifiait que certains résultats de recherche n’étaient pas très attrayants : nous avons émis l’hypothèse que de faibles notes auraient un impact négatif sur le CTR et donc sur le trafic organique vers le site Web. Nous voulions donc valider ce qui se passerait si nous n’incluions pas la propriétéaggregateRating (et ses objets et valeurs imbriqués) pour les produits avec une valeur de notation inférieure à 3 (sur 5) dans le balisage. En faisant cela, nous voulions augmenter la probabilité que les utilisateurs visitent le site Web pour tout savoir sur les produits sans se fier uniquement à la note d’évaluation du produit. De plus, si un utilisateur est déjà sur le site Web, il peut visiter d’autres pages de produits (connexes) sur le site Web au lieu de continuer à naviguer sur Google.

Le test

Nous avons utilisé SplitSignal pour configurer et analyser le test. Toutes les pages de produits avec un score de valeur d’évaluation inférieur à 3 ont été sélectionnées comme variante ou contrôle. Nous avons lancé le test et l’avons exécuté pendant 21 jours. Nous avons pu déterminer que Googlebot a visité 98 % des pages testées.

Le résultat

La suppression de la propriétéaggregateRating (ainsi que de ses objets et valeurs imbriqués) pour les produits dont la valeur d’évaluation est inférieure à 3 (sur 5) a entraîné une augmentation de 21 % des clics  ! Après seulement 6 jours, nous avons pu déterminer que cette augmentation que nous avons constatée était significatif. Lorsque la zone ombrée en bleu fonctionne en dessous ou au-dessus de l’axe y=0, le test est statistiquement significatif au niveau de 95 %. Cela signifie que nous pouvons être sûrs que l’augmentation que nous constatons est due au changement que nous avons effectué et non à d’autres facteurs (externes). Notez que nous ne comparons pas les pages réelles du groupe de contrôle à nos variantes de pages, mais plutôt une prévision basée sur des données historiques. Nous comparons cela avec les données réelles. Nous utilisons un ensemble de pages de contrôle pour donner au modèle un contexte pour les tendances et les influences externes. Si quelque chose d’autre change pendant notre test (par exemple, la saisonnalité), le modèle le détectera et le prendra en compte. En filtrant ces facteurs externes, nous obtenons un aperçu de l’impact réel d’un changement SEO.

L’analyse du résultat (pourquoi ?)

Ce test montre que les résultats riches en eux-mêmes ne sont pas la formule du succès, l’affichage de faibles notes dans les résultats de recherche peut attirer une mauvaise attention. Nous pouvons également supposer que l’opinion des autres utilisateurs est considérée comme importante lors du choix de cliquer sur le site Web à partir des résultats de recherche. Donc, en tant que référenceur, vous devez bien réfléchir aux informations que vous souhaitez donner aux utilisateurs directement dans les résultats de recherche. Comme supposé, le CTR a considérablement augmenté pour les pages de produits testées. Mais bien que le résultat de ce test ait été très positif, le nombre total de pages de produits avec un score de notation faible est relativement faible. Cela signifie que l’impact absolu sur le trafic peut ne pas être aussi important que d’autres changements SEO possibles pour les pages ou les modèles qui attirent plus de trafic. Les tests fractionnés aident non seulement nos clients à découvrir des moyens d’améliorer leur trafic organique, mais ils peuvent également aider à prouver l’impact des changements SEO en les hiérarchisant dans la file d’attente de développement.Gagner du trafic organique supplémentaire grâce aux tests fractionnés aide les référenceurs à élaborer des analyses de rentabilisation solides pour passer leur référencement change. L’augmentation du trafic que nous avons constatée pour ce site Web a été très précieuse car elle leur a également donné de nouvelles informations sur ce qui intéresse leur public cible. Gardez à l’esprit que quelque chose qui fonctionne pour un site Web peut ne pas fonctionner pour un autre. La seule façon de savoir avec certitude est de tester ce qui fonctionne pour vous ! Faites analyser votre prochain split-test SEO par OrangeValley Agency.

Comment les extraits d'avis négatifs peuvent avoir un impact sur les performances SEO

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