Warum es auch in der Suchmaschinenoptimierung A/B-Testing geben sollte und wie wir SEOs hierbei am besten vorgehen können, zeigen Vanessa Wurster und Lisa Bleser von SEOcation auf der SEOkomm Bühne im November 2022.
Warum sollten wir auch im SEO Testings durchführen?
Während bei Google Ads schnell zwei Kampagnen mit unterschiedlichen Texten oder Gebotsstrategien angelegt werden können, um herauszufinden, was für den User interessanter ist, dauert es im SEO leider etwas länger.
Dennoch wollen wir unsere SEO-Maßnahmen mit Zahlen unterstreichen, negative Effekte erkennen aber vor allem wollen wir die Relevanz von SEO beweisen, das ist schließlich unser Job.
Vanessa und Lisa erzählen, dass im SEO nicht so einfach zwei verschiedene Seiten an Google übermittelt und angezeigt werden können. Hier ist die Lösung: Splitt-Testing. Alle Kategorieseiten (eines Seitentyps) in einem Splitt-Test gegeneinander testen. Test- und Kontrollgruppen helfen hierbei.
Welche Voraussetzungen gibt es bei SEO A/B Tests?
Um wirklich realistisch A/B Testing im SEO betreiben zu können, sind drei Faktoren maßgeblich:
- Traffic
- Seitenanzahl
- Seitentemplate
Traffic: Die Erfahrung von Vanessa und Lisa haben gezeigt, dass ab ca. 1000 organische Klicks pro Tag zu einem Seitentyp vorhanden sein sollten.
Seitenanzahl: Hinsichtlich der Seitenanzahl, die zu testen sind, sollten etwa 300 Seiten in den Test geschickt werden, sonst wird es bei der Signifikanz schwierig.
Seitentemplate: Bitte am besten nur Seiten testen, die auch das gleiche Template vorweisen (i. d. R. hat die Startseite ein anderes Template als eine Produktseite oder eine Kategorieseite im Vergleich zum Impressum).
In anderen Fällen wird das Ergebnis nicht messbar oder ist verfälscht.
Wie funktioniert nun SEO A/B-Testing?
Das Wichtigste für den A/B Test: Daten.
Was wir als Datengrundlage dafür brauchen: MS Excel und Google Search Console.
Was brauchen wir aus der Search Console: Zu allen URLs alle Klicks pro Tag. Der Download gelingt am besten über die API (Zeitraum mind. 3 Monate).
Wichtige Frage: Was soll getestet werden? Hier muss analysiert werden, welche URL in die A-Gruppe, welche URL in B-Gruppe getestet werden soll (Test- und Kontrollgruppe).
Empfehlung zur Dauer des Tests: mind. zwei Wochen.
Was tun, wenn inhaltliche Anpassungen bei vielen URLs vorgenommen werden sollen, was sich gar nicht so einfach umsetzen lässt? Die Lösung: Sample size calculation. Am besten einfach googlen und Konfigurator bedienen 😉
Ergebnisinterpretation
Mit Excel wurden die Daten gesammelt und geprüft, mit Github (https://google.github.io(Causalimpact/) ausgewertet und in RStudio grafisch dargestellt. Übersichtlich zu sehen sind nun der Impact über beispielsweise Klicks, signifikante Veränderungen und das ganze auch als Grafik.
Das Ergebnis zeigt hierbei nicht die Testgruppe gegen eine Kontrollgruppe, sondern die Testgruppe gegen ein „Was wäre wenn“ (Synthese).
Testidee: Title Tag und Meta Description von Produktseiten VORHER vs. NACHHER.
Was wurde gemacht: Title und Description erhalten die Begriffe „Günstig“, „Günstig kaufen“ und ein rotes Ausrufezeichen als Eyecatcher.
Dauer des Tests: Knapp vier Wochen.
Ergebnis: Leider ging der Traffic um etwa 9% nach unten.
Lisa und Vanessa waren sehr froh, vorab den SEO Test durchgeführt und nicht einfach schnell schnell Titles und Descriptions angepasst zu haben.
Top Learnings beim SEO A/B Testing:
- Ausreichend SEO Traffic
- Alle Test-URLs sollten das gleiche Template haben
- Die Korrelation zwischen Test –& Kontrollgruppe sollte bei über 90 % liegen
- Datenaufbereitung & Teststart sollten eng beieinander liegen
- Der Testzeitraum sollte 4-6 Wochen nicht überschreiten
Ich bin Jessica von der Bits & Passion und war von Lisa und Vanessa schwer beeindruckt. Mit Überzeugung und Leichtigkeit gelang ihnen ein Top Vortrag. Nächstes Jahr gerne wieder liebe SEOkomm.
Wir stehen euch gerne zur Verfügung.
