A/B testing & SEO : Impact et guide de mise en place

L’A/B testing est une méthode générale de test comparatif, où deux versions d’un élément web (comme une page, une publicité ou un e-mail) sont testées l’une contre l’autre pour évaluer laquelle performe le mieux.

Il est important de distinguer l’A/B Testing « généraliste » de l’A/B Testing pour le SEO. Le premier se concentre sur la comparaison de deux versions d’un élément pour mesurer les performances, taux de conversions etc tandis que le second consiste à effectuer des modifications sur certains groupes de pages témoins afin de vérifier et de mesurer les changements de positionnement dû à ces modifications.

A/B Testing Standard

L’A/B Testing standard est une méthode de test comparatif où deux versions d’un élément web (comme une page, une annonce ou un courriel) sont présentées à différents segments d’audience pour évaluer laquelle performe le mieux. Cette méthode est largement utilisée pour optimiser l’expérience utilisateur et augmenter le taux de conversion. Dans l’A/B Testing standard, les modifications peuvent inclure des éléments visuels, des textes, des appels à l’action, ou même des structures de page entières.

SEO Split Testing

Le SEO Split Testing, en revanche, se concentre spécifiquement sur l’optimisation du référencement naturel. Cette méthode implique la création de deux versions d’une page web pour tester des modifications qui pourraient affecter le classement dans les résultats de recherche. Contrairement à l’A/B Testing standard, le SEO Split Testing mesure l’impact de ces modifications sur des métriques SEO telles que le trafic organique, le classement des mots-clés, et le taux de clics (CTR). Cette méthode est particulièrement utile pour évaluer l’efficacité des changements sur le contenu, la structure des balises H1/H2, ou même la densité des mots-clés.

Points Clés de Différenciation

  1. Objectif : L’A/B Testing standard vise principalement à améliorer l’expérience utilisateur et le taux de conversion, tandis que le SEO Split Testing se concentre sur l’amélioration du classement et de la visibilité dans les résultats de recherche.
  2. Métriques Mesurées : L’A/B Testing standard se concentre sur des métriques telles que le taux de conversion et l’engagement des utilisateurs, tandis que le SEO Split Testing se concentre sur le trafic organique, le classement des mots-clés, et le CTR.
  3. Application : L’A/B Testing standard peut tester une variété de modifications, tandis que le SEO Split Testing se limite généralement à des modifications qui sont directement liées au SEO.

Dans cet article, nous allons traiter de l’A/B Testing « standard » et de son impact sur le SEO.

Les Types d’A/B Testing

Il existe plusieurs types d’A/B testing, en fonction de la complexité de ce qu’on cherche à tester.

Test A/B Classique

AB testing SEO

Le Test A/B Classique est la forme la plus fondamentale d’A/B Testing. Il compare deux versions d’une page ou d’un élément web – la version originale (A) et une version modifiée (B) – pour évaluer laquelle est la plus performante. Ce type de test est idéal pour des changements distincts et mesurables, comme les variations de titres, d’images, ou de messages de CTA.

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Test A/B/n

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Dans le Test A/B/n, plus de deux variantes sont testées simultanément contre la version originale. Cette méthode permet d’évaluer plusieurs modifications en même temps, offrant ainsi une compréhension plus complète de l’impact de différents éléments sur la performance. C’est une approche utile pour les expériences où plusieurs changements potentiels doivent être évalués de manière efficace.

Test Multivarié (MVT)

Multivariate testing seo

Le Test Multivarié (MVT) examine l’effet de différentes combinaisons de variables sur une page. Contrairement au Test A/B/n qui teste des versions distinctes, le MVT analyse comment différentes variables interagissent entre elles. Cette méthode est complexe mais offre une compréhension approfondie de la manière dont les multiples éléments d’une page contribuent ensemble à l’expérience utilisateur et à la performance.

Méthodes d’A/B Testing et leurs Risques Associés pour le SEO

La mise en œuvre de l’A/B Testing peut être réalisée de différentes manières, chacune présentant des avantages et des risques spécifiques pour le SEO. Voici les principales méthodes d’A/B Testing et les précautions à prendre pour minimiser les risques SEO.

Test A/B par javaScript

Dans le test A/B par JavaScript, les modifications sont apportées via JavaScript après le chargement de la page. Cette méthode est particulièrement utile pour tester des variations sur un nombre restreint de pages sans changer l’URL. Cependant, le principal risque SEO ici est que le contenu généré par JavaScript peut ne pas être correctement indexé par les moteurs de recherche, ce qui peut affecter la visibilité de la page dans les résultats de recherche.

Test par redirections

Le test par redirections implique la création de différentes URLs pour chaque variante testée. C’est une approche efficace pour tester des changements majeurs dans la structure ou le design d’une page. Toutefois, cette méthode peut entraîner des problèmes de contenu dupliqué. Pour éviter cela, il est crucial d’utiliser des balises canoniques pour indiquer aux moteurs de recherche quelle est la version principale à indexer. Après le test, les redirections doivent être gérées soigneusement, en utilisant des redirections 301 pour conserver la valeur SEO des pages testées.

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Test A/B SEO classique

Le test A/B SEO classique compare des groupes de pages existantes, ce qui minimise le risque de cloaking et de contenu dupliqué, car il n’implique pas la création de nouvelles pages. C’est une méthode plus sûre en termes de conformité avec les directives des moteurs de recherche, mais elle requiert une analyse précise pour interpréter correctement l’impact des modifications testées sur le SEO.

Ces différentes méthodes d’A/B Testing doivent être choisies en fonction des objectifs spécifiques de test et des ressources disponibles, tout en prenant en compte les risques SEO associés. Une bonne communication avec l’équipe SEO et une planification minutieuse sont essentielles pour réussir ces tests sans compromettre votre classement sur les moteurs de recherche.

L’impact de l’A/B testing sur le SEO

L’A/B Testing, une méthode répandue dans le marketing digital, a des implications importantes sur le SEO. Ce processus de test peut influencer la manière dont les moteurs de recherche, en particulier Google, interprètent les modifications apportées à un site web. Il est donc crucial de comprendre cet impact pour éviter les risques potentiels et maximiser les bénéfices de l’A/B Testing.

Comprendre l’impact du SEO

  1. Découverte de nouvelles pages : Lorsque des versions alternatives de pages sont créées dans le cadre de l’A/B Testing, Google peut les interpréter comme de nouvelles pages. Cela peut affecter la gestion de l’indexation et nécessite une attention particulière pour éviter la création de contenu dupliqué.
  2. Redirections et conséquences : Les tests impliquant des redirections peuvent entraîner des changements temporaires dans la structure de l’URL. Il faut s’assurer que ces redirections sont correctement gérées pour ne pas perturber le ranking SEO.
  3. Risques de cloaking : Google interprète différemment le contenu présenté aux utilisateurs et aux robots d’indexation. Les tests A/B mal gérés peuvent être considérés comme du cloaking, une pratique pénalisée par Google, surtout si le contenu présenté aux robots est différent de celui vu par les utilisateurs.

Gestion des risques

Pour minimiser les risques SEO associés à l’A/B Testing, voici quelques pratiques recommandées par Google dans sa documentation officielle :

  1. Eviter le cloaking : Assurez-vous de ne pas montrer des URL différentes à Googlebot et aux internautes. Utiliser des techniques de cloaking peut entraîner une rétrogradation ou une suppression de votre site des résultats de recherche Google.
  2. Gestion des canonicals : Pour les tests impliquant plusieurs URL, utilisez l’attribut rel= »canonical » sur toutes les versions pour indiquer que l’URL originale est la version préférée. C’est préférable à l’utilisation d’une balise meta noindex, car cela indique clairement que les URL de test sont des doublons ou des variantes de l’URL originale.
  3. Préférer les redirections 302 aux 301 : Si votre test redirige de l’URL originale vers une variante, utilisez une redirection 302 (temporaire) plutôt qu’une 301 (permanente). Cela indique aux moteurs de recherche que la redirection est temporaire pour la durée du test et qu’ils doivent conserver l’URL originale dans leur index.
  4. Durée du test : La durée nécessaire pour un test fiable dépend de plusieurs facteurs, comme le taux de conversion et le trafic sur votre site. Après la fin du test, mettez à jour votre site avec les variantes choisies et supprimez tous les éléments du test. Si vous avez créer des pages qui ont été crawl par google, redirigez les en 301 vers les originales.
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Astuce : Toujours prévoir une stratégie de retour en cas de baisse inattendue des performances SEO lors d’un test A/B.

Planification et mise en place de tests A/B efficaces

Pour réussir l’A/B Testing tout en préservant l’intégrité du SEO, une planification minutieuse et une mise en œuvre stratégique sont indispensables. La réussite de ces tests repose sur plusieurs étapes clés.

Sélection des pages et formulation d’hypothèses

Le choix des pages pour les tests A/B doit se concentrer sur celles ayant un fort potentiel d’amélioration ou une importance stratégique en SEO. Définir des objectifs clairs est important, comme augmenter le taux de conversion ou améliorer le classement SEO. Cela s’accompagne de la formulation d’hypothèses basées sur des analyses préalables, permettant d’anticiper les effets des changements testés.

Mise en place du test

La création de deux versions de la page, A (originale) et B (modifiée), doit refléter des variations précises basées sur vos hypothèses.

L’utilisation d’outils d’A/B Testing spécialisés facilite grandement la gestion et l’analyse des tests. Par exemple :

  1. Kameleoon : Un outil qui permet de segmenter l’audience et de réaliser des A/B Testing pour mieux comprendre les préférences des visiteurs.
  2. A/B Tasty : Connu pour son efficacité et ses fonctionnalités avancées, il permet de réaliser une variété de tests A/B en fonction de critères spécifiques, comme des zones géographiques.
  3. Optimizely : Un logiciel d’expérimentation numérique très performant, utilisé par de grandes entreprises, qui permet de réaliser simultanément plusieurs tests A/B.

Suivi et analyse

Suivre les performances des deux versions en termes de SEO et d’engagement utilisateur permet d’évaluer l’efficacité des tests. L’analyse des résultats permet de déterminer quelle version est la plus performante et pourquoi. C’est presque la partie la plus importante : on fait tout ce travail pour la conclusion de cette analyse !

Benoit Demonchaux

Benoit Demonchaux

Benoît Demonchaux est co-fondateur de Slashr, agence de référencement naturel basée à Lille et consultant SEO depuis 5 ans. Benoît est un ancien éditeur de sites ainsi que chef de projets dans une grande agence SEO.

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