A/B 테스팅 - 도구 학습 및 SEO에 미치는 영향(2부)

A/B 테스트 기술에 대한 전체 가이드를 다룬 나의 최근 기사를 살펴본 후 누군가 A/B 테스트를 웹사이트에서 정확하게 구현하는 데 사용되는 도구에 대해 논의하지 않은 이유 또는 이 테스트에 웹사이트의 전체 SEO에 영향을 미치나요? 그의 질문에 대한 응답으로 Google Analytics 제품군의 중요한 부분으로 단순화된 A/B 테스트 기능을 제공하는 데 사용되는 몇 가지 주요 도구에 대해 설명하겠습니다. 또한 A/B 테스트가 웹사이트의 SEO에 미치는 영향에 대해서도 논의할 것입니다.

A/B 테스팅의 기본 사항에 대해 잘 모른다면 제 첫 번째 기사를 통해 기본 사항과 이것이 모든 마케터와 디자이너에게 왜 중요한지에 대한 지식을 정리하는 것이 좋습니다. 이제 Google Analytics를 사용하여 A/B 테스트를 설정하는 절차와 SEO에 미치는 영향에 대해 설명하기 전에 최고의 A/B 테스트 도구 3가지에 대한 간략한 정보입니다.

3 A/B 테스트 도구 평가

1. 구글 웹사이트 최적화

Google 웹사이트 최적화 도구는 전환율 테스트를 위한 실험을 생성하는 데 사용되는 무료 A/B 테스트 도구입니다. 이 도구를 사용하려면 웹페이지의 다양한 요소에 대한 콘텐츠 실험을 설정해야 합니다. 그러면 Google은 웹사이트를 방문하는 실제 방문자 수에게 다양한 버전의 웹페이지를 무작위로 제공합니다.

단일 랜딩 페이지의 최대 10가지 변형을 쉽게 테스트할 수 있습니다. Google 웹사이트 최적화 도구를 사용하면 테스트 참가자가 대상 고객이라는 것을 이미 알고 있으므로 이 도구는 대상 시장에 집중할 때 다른 A/B 테스트 도구보다 큰 이점이 있습니다.

Google 웹사이트 최적화 도구의 잠재력을 최대한 활용하기 위한 팁:

• 전환 깔때기의 한 웹 페이지에서 다른 웹 페이지로 방문자를 받는 데 집중하십시오.
• 탐색, 헤더 또는 미래 검색과 같은 항목을 테스트하여 전환율에서 눈에 띄는 이득을 얻고 있는지 확인하십시오.
• 경쟁업체가 적용한 최신 수정 사항을 항상 시도하여 이러한 변경 사항으로 인해 웹 페이지에서 더 나은 전환이 발생하는지 확인하십시오.
• 테스트를 동시에 수행하여 웹 페이지를 유지하고 방문자의 참여율을 높이십시오.

2. 비주얼 웹사이트 최적화

비주얼 웹사이트 옵티마이저는 웹사이트 리드 및 판매를 늘리는 가장 쉽고 빠른 방법을 제공하는 효과적인 A/B 테스트 도구입니다. 최고의 최적화 및 테스트 도구로서 제품 관리자, 마케팅 담당자 및 분석가가 HTML이나 기술 지식에 대한 능숙도 없이도 A/B 테스트를 생성할 수 있습니다. 이 도구를 사용하여 마케팅 전문가는 방문 페이지와 웹사이트의 다양한 변형을 쉽게 만든 다음 체크포인트 편집기의 도움을 받아 이러한 버전 중 어떤 것이 최대 리드와 판매를 생성할 수 있는지 확인할 수 있습니다. 또한 이 도구를 사용하면 Google Analytics와 쉽게 통합할 수 있으므로 Google Analytics에서 A/B 테스트 분석을 편리하게 수행할 수 있습니다.

시각적 웹사이트 최적화도구의 장점:

• 방문자 조사 및 히트 맵과 같은 모든 테스트 기본 도구로 구성됩니다.
• 효과적인 테스트 아이디어를 만드는 데 도움이 되는 훌륭한 "아이디어 팩토리"가 있습니다.
• 뛰어난 테스트 설계 마법사가 있는 직관적인 사용자 인터페이스와 함께 제공됩니다.
• 더 나은 기능에 대한 숨겨진 비용은 없지만 모든 기능이 월별 비용에 통합됩니다.

3. 바운스 해제

놀라운 A/B 테스트 도구인 Unbounce는 인상적인 랜딩 페이지를 만들고 새로운 아이디어와 가설을 테스트하는 데 도움이 됩니다. 이 도구는 A/B 테스트를 위한 새로운 디자인 변경 및 아이디어를 구현하여 전환율을 최대 20%까지 높일 수 있다고 주장합니다. 기술 팀의 도움을 구하지 않고도 반응형 웹 페이지를 만드는 데 도움이 되는 효과적인 드래그 앤 드롭 랜딩 페이지 빌더와 함께 제공됩니다. Unbounce 도구의 "코드 프리 영역"은 클릭 한 번으로 전환율이 높은 방문 페이지를 생성하고 게시합니다.

Unbounce 도구 사용의 이점:

• 특정 방문 페이지로 트래픽을 보내 마케팅 캠페인의 성과를 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 이메일 소프트웨어, CRM 및 분석 플랫폼과 쉽게 통합할 수 있기 때문에 Unbounce 랜딩 페이지의 전환을 마케팅 전문가가 사용하는 다른 도구로 바로 보낼 수 있습니다.
• A/B 테스트를 위해 다양한 랜딩 페이지를 만드는 데 필요한 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. 1시간 이내에 라이브 랜딩 페이지를 게시할 수 있습니다.
• 랜딩 페이지 생성을 위한 HTML 지식이 필요하지 않으며 어떤 유형의 설치도 필요하지 않은 호스팅 서비스입니다.

이 3가지 중요한 A/B 테스트 도구를 비교했으면 다음 단계는 Google Analytics에서 A/B 테스트를 설정하는 것입니다. 이를 위해 Google 웹사이트 최적화 도구(Google Content Experiments라고도 함)를 사용하여 테스트를 구성합니다. .

Google 애널리틱스 콘텐츠 실험으로 A/B 테스트 설정하기

Google 콘텐츠 실험은 Google Analytics 내부에서 A/B 테스트를 실행하는 데 사용되는 Google 웹사이트 최적화 도구의 고급 버전입니다. 이 도구로 테스트를 생성하려면 따라야 하는 몇 가지 중요한 단계가 있으며 다음과 같이 나열됩니다.

새 콘텐츠 실험 만들기

콘텐츠 실험을 생성하려면 사이드바에 "실험" 링크가 있는 Google 애널리틱스의 행동 섹션으로 이동해야 합니다. 이것이 완전히 새롭고 첫 번째 실험이라면 START EXPERIMENTING을 클릭하여 시작할 수 있습니다. 그러나 연령에 이미 표시된 기존 실험이 있는 경우 Create Experiments 버튼을 클릭하면 새 창이 열립니다. 주어진 필드:

실험을 선택하고 실험 목표를 완료했으면 다음 단계를 클릭합니다. 다음과 같이 새 창이 열립니다.

테스트하려는 웹 페이지의 변형 및 URL을 추가할 수 있으며 웹 페이지의 축소판을 보고 올바른 URL을 입력하고 있는지 확인할 수 있습니다. 필요한 세부 정보를 입력했으면 "다음" 버튼을 클릭하여 A/B 테스트 설정의 후속 단계를 진행할 수 있습니다.

실험 코드 설정

콘텐츠 실험 코드를 설정하려면 테스트를 실행하는 데 필요한 코드를 선택해야 합니다. 그렇지 않으면 코드를 구현하는 사람에게 이메일을 보낼 수 있는 옵션이 제공됩니다. 실험을 구현하기 위한 후속 단계에서 사용할 실험 ID도 받을 수 있습니다. "코드를 수동으로 삽입" 버튼을 클릭하면 실험 ID를 얻을 수 있습니다.

실험 ID가 수신되면 실험 코드를 확인하고 확인하는 다음 단계로 진행할 수 있습니다.

콘텐츠 실험 코드의 입증

이 단계는 콘텐츠 실험 코드의 입증을 확인하고 코드가 누락된 경우 오류 메시지가 표시됩니다. 그러나 원하는 경우 이 단계를 건너뛸 수 있으며 이를 위해 "실험 시작"을 클릭합니다. "실험 검증에 오류가 있거나 완료되지 않았습니다."라는 팝업 메시지가 나타납니다. 실험을 시작하시겠습니까? 실험이 제대로 설정되었다고 확신하면 계속할 수 있습니다." 그러나 오류가 표시되는 이유를 평가하는 코드를 확인하고 다시 한 번 입증을 시도할 수 있습니다.

콘텐츠 실험 실행 및 게시

콘텐츠 실험 코드가 입증되고 적절하게 구성했으면 다음으로 중요한 단계는 결과에 따라 실험을 실행하고 게시하는 것입니다. 적절하게 실행되면 사용자가 실험에 포함되며 이러한 변형 중 어떤 것이 리디렉션 없이 최대 트래픽을 수신하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 실험이 실행되고 결과가 나오면 원본 페이지의 CSS 및 HTML과 같은 변경 사항을 쉽게 포함하고 실험을 제거할 수 있습니다.

이제 Google Analytics 내에서 A/B 테스트의 도구와 구현에 대해 배웠을 때 마음에 떠오르는 쿼리는 "A/B 테스트가 웹사이트의 SEO에 영향을 줍니까?"입니다.

A/B 테스트가 웹사이트의 SEO에 영향을 줍니까?

다음은 A/B 테스트 중 웹사이트에 대한 불이익 및 순위 영향을 피하기 위해 모든 전문 마케터가 따라야 하는 Google의 몇 가지 지침입니다.

은폐를 피하십시오, Google은 말합니다

Google은 클로킹을 피하고 웹사이트에서 어떤 유형의 변경 사항이 발생하는지 크롤러에 표시해야 한다는 A/B 테스트를 수행하는 웹사이트에 가이드라인을 엄격하게 게시했습니다. 사용자 에이전트에 따라 테스트 또는 콘텐츠 변형을 제공해야 하는지 여부를 절대 결정할 수 없도록 하십시오. 항상 원래 콘텐츠를 사용자 에이전트에 제공하고 지침을 위반하면 웹사이트가 Google 검색 결과에서 제거되거나 강등될 수 있습니다.

Google은 rel= "canonical"을 사용하도록 지시합니다.

Google은 마케팅 담당자가 rel="canonical" 방법을 사용하여 검색 엔진에서 웹 페이지의 변형을 원래 URL과 밀접하게 관련된 것으로 간주해야 한다고 권장합니다. 왜냐하면 rel="canonical"을 사용하지 않으면 , 그것은 부정적인 방식으로 웹 페이지의 순위에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 아마도 테스트 결과로 나올 것으로 기대하는 것과 다를 수 있습니다.

301의 대안으로 임시 리디렉션 302 사용

"301" 대신 임시 리디렉션 "302"를 사용하는 것이 현명합니다. 검색 엔진이 리디렉션이 일시적이고 웹 페이지에서 A/B 테스트를 수행할 때까지만 있을 것임을 인식하는 데 도움이 되기 때문입니다. . 따라서 그들은 변경하는 대신 원래 웹 페이지의 순위를 유지합니다.

더 오랜 기간 동안 실험을 실행하지 마십시오.

장기간 실험을 실행하면 Google에서 패널티를 초기화할 수 있습니다. 선택한 변형으로 테스트가 끝나면 웹사이트를 업데이트해야 합니다. Google 예상보다 더 오래 실험을 실행하면 검색 엔진을 오도하기 위한 노력으로 간주되어 사이트에 패널티가 부과될 수 있습니다.

귀하의 웹사이트에서 A/B 테스트를 실행하는 동안 Google의 이러한 지침을 따를 경우 사이트의 SEO에 영향을 미치지 않을 것이며, 이는 결과적으로 검색 결과에서 귀하의 사이트 순위를 유지하게 될 것입니다.

한 번에 둘 이상의 것을 테스트하는 것이 가능합니까?

한 번에 둘 이상의 항목을 테스트하는 것이 가능하지만 A/B 테스트 대신 다변수 테스트가 되며 시간도 비정상적으로 길어집니다. 예를 들어 웹페이지에 있는 특정 클릭 유도문안 버튼의 세 가지 변형을 테스트하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 이 세 가지 변형에 대해 대상 방문자를 균등하게 분할하여 단일 테스트를 실행하면 보다 효율적인 A/B 테스트를 실행할 수 있습니다.

게다가, 한 번에 여러 가지를 실행하는 것도 실행하고 결과를 정확하게 확인하는 데 더 많은 날이 필요하기 때문에 더 복잡합니다.

이 게시물을 통해 웹 사이트에서 A/B 테스트를 적절하게 실행하도록 영감을 받았을 것입니다. A/B 테스팅에 대한 자신의 생각을 공유하고 싶다면 아래 섹션에 의견을 작성해 주십시오.