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Olivier Duffez
Créateur de WebRankInfo,
consultant en référencement
Sur son blog, Pinterest explique comment ils ont mis en place un environnement de test, dans le style des tests A/B, pour évaluer chaque optimisation SEO sur leur site. Explications…
Publié le . Auteur : Olivier Duffez
Pinterest a un framework permettant de tester l’efficacité de leurs optimisations du référencement naturel (des équivalents des tests A/B)
Voici un résumé des infos fournies dans leur post :
- le SEO est leur principale source de croissance de trafic
- chaque changement d’interface est préalablement testé avec des tests A/B dont la segmentation porte sur les internautes
- ils ont mis en place une infrastructure leur permettant de faire des sortes de tests A/B pour le référencement, dont la segmentation porte sur les pages
- concrètement, quand ils ont une idée d’optimisation, ils la mettent en place sur un groupe de pages de test et ils comparent l’évolution du trafic généré vers chaque groupe de pages, pour voir si l’optimisation est efficace
- par exemple, ils ont souhaité diminuer le nombre d’URL ayant des titres en doublon (leurs utilisateurs nommant parfois leurs galeries de façon identique). Ils ont vu qu’ajouter le nombre d’images dans la balise title pour les différencier (titre HTML de la page) n’avait apporté aucun bénéfice SEO.
- autre exemple : l’ajout de descriptions pour chaque image (“pin”) a été bénéfique. Google a besoin de trouver du contenu éditorial sur vos pages, mettez-en !
- dernier exemple : l’optimisation du code Javascript (pour les performances de temps de chargement) n’a pas été bénéfique (ce fut même l’inverse). Mais leur outil leur a permis de s’en rendre compte et d’annuler leur modification.
Si vous découvrez seulement maintenant ce type de méthode, c’est que vous n’êtes pas encore venu à ma formation Ranking Metrics !
C’est le genre de bons conseils que nous expliquons aux participants, en allant bien plus dans les détails que ce qu’on trouve dans l’article de Pinterest (c’est normal). Par exemple, vous pouvez faire davantage que seulement 2 groupes, vous pouvez faire énormément de choses avec Google Analytics, etc. Je dirais même que si vous souhaitez vous sortir des griffes de Panda, c’est indispensable de connaître ces méthodes ! Si vous êtes intéressé, la partie sur Panda est le même jour que celle sur Pingouin, à savoir le module B.
Sur WebRankInfo, j’ai souvent des tests de ce type en cours, qui m’aident à régler les détails de mes méthodes d’optimisation SEO. Et vous, faites-vous quelque chose dans ce genre ?
Cet article vous a-t-il plu ?
Remarques :
-
Si vous souhaitez poser une question ou détailler un problème technique, il ne faut pas utiliser le formulaire ci-dessous qui est réservé aux avis. Posez votre question directement dans le forum Gmail de WebRankInfo. L’inscription est gratuite et immédiate.
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3 commentaires
Merci pour l’info…très utile. Je pense que les tests A/B sont vitales pour le référencement naturel afin de valider les évolutions fonctionnelles…Le choix de l’outil de teste dépend du budget et du développement technique du site… Je vais sans doute utiliser l’environnement teste proposé par Pinterest !
De notre côté on teste certaines idées (concernant le référencement directement ou plus généralement l’expérience utilisateur) sur un de nos sites “satellites” qui servent de laboratoire.
Il est très compliqué de mesurer l’impact d’une mesure, par exemple le cas donné par Pinterest concernant le JS ne serait-il pas en fait une erreur JS sur certains navigateurs qui empêchent une partie des internautes de consulter une page, et donc de dégrader l’expérience utilisateur (j’ai eu ce cas dernièrement)?
Le taux de rebond et la durée de visites peuvent facilement être testés par des test SEO.
Mais dans les SERps, entre une modification sur le site et le positionnement, il peut s’écouler des semaines voir des mois. Il est donc très difficile de porter une analyse de ce coté. D’autant plus qu’il faut déjà un certain volume de trafic conséquent.
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Merci pour l’info…très utile. Je pense que les tests A/B sont vitales pour le référencement naturel afin de valider les évolutions fonctionnelles…Le choix de l’outil de teste dépend du budget et du développement technique du site… Je vais sans doute utiliser l’environnement teste proposé par Pinterest !
De notre côté on teste certaines idées (concernant le référencement directement ou plus généralement l’expérience utilisateur) sur un de nos sites “satellites” qui servent de laboratoire.
Il est très compliqué de mesurer l’impact d’une mesure, par exemple le cas donné par Pinterest concernant le JS ne serait-il pas en fait une erreur JS sur certains navigateurs qui empêchent une partie des internautes de consulter une page, et donc de dégrader l’expérience utilisateur (j’ai eu ce cas dernièrement)?
Le taux de rebond et la durée de visites peuvent facilement être testés par des test SEO.
Mais dans les SERps, entre une modification sur le site et le positionnement, il peut s’écouler des semaines voir des mois. Il est donc très difficile de porter une analyse de ce coté. D’autant plus qu’il faut déjà un certain volume de trafic conséquent.