Las pruebas de SEO son experimentos realizados con una metodología que determina con cierta confianza la probabilidad de que una variante sea mejor para clasificar en Google sobre otras.
Son la nueva tendencia del mercado y, al igual que todas las tendencias, algunas cosas son solo moda y palabras de moda, mientras que otras cosas están revolucionando la forma en que hacemos SEO. En este artículo quiero hablar sobre las cosas que apuesto a que no cambiarán en los próximos años.
Estoy muy entusiasmado con la gran cantidad de contenido excelente que se ha publicado recientemente sobre las pruebas de SEO, pero hoy compartiré algo diferente con ustedes. Es un marco patentado que creamos en Conversion, la agencia de SEO más grande de Brasil, para ejecutar pruebas de SEO con requisitos de código bajos, centrados en el contenido y la experiencia del usuario.
Llevo 3 años aplicando esta metodología y me ha funcionado muy bien. Ahora, me gustaría compartir y difundir las técnicas que hemos desarrollado. Para demostrar la confiabilidad de estos experimentos, comencé un nuevo proyecto a fines de diciembre de 2021, implementando y documentando casi todos mis experimentos (realicé más de cien pruebas). ¡Los resultados fueron asombrosos! Nuestro tráfico de búsqueda orgánica aumentó un 150 % en solo cuatro meses.
Entonces, ¿cuál es el secreto detrás de este impresionante resultado?
La mayoría de las metodologías y herramientas de experimentos de SEO que he visto generalmente se basan en SEO técnico. Esto es genial, sin embargo, en Brasil, y supongo que en otros lugares, suele ser difícil implementar cambios técnicos simples de SEO.
En respuesta a este desafío, desarrollé un marco en el que puede crear excelentes pruebas mediante CMS o Google Optimize. Es simple, pero no fácil.
¿Qué es la prueba de SEO?
Las pruebas de SEO son experimentos que utilizan una metodología que determina, con un cierto nivel de confianza, la probabilidad de que una variante se clasifique mejor en los resultados de búsqueda de Google que otras. Hay dos objetivos principales para ejecutar pruebas de SEO: el primero son los resultados en sí mismos y el segundo, y más importante, generar conocimiento que impulse la innovación.
Un aspecto importante de la estrategia de SEO es el conocimiento y los datos que tiene sobre sus resultados de búsqueda orgánicos y cómo funciona el algoritmo. Para obtener toda esta información, una fuente importante son los Experimentos SEO, ya que los resultados (positivos, negativos o neutros) generarán aprendizajes, que permitirán generar optimizaciones más asertivas y escalar tu tráfico orgánico.
Si tiene un sitio web muy pequeño, tal vez no haya muchas pruebas por hacer (¡pero hay algunas pruebas!). Por otro lado, incluso si su sitio aún es pequeño y desea recibir un tráfico orgánico exponencial, ¡las pruebas de SEO son para usted!
Optimización para motores de búsqueda (SEO): recapitulando los principios básicos para poner en práctica los experimentos
Antes de comenzar a desempacar la metodología de los experimentos, es importante asegurarse de que todos estamos en la misma página.
Cualquiera que haya leído Directrices de calidad de Google, un documento importante para los profesionales de SEO, sabe que hay ideas extremadamente ricas allí. Uno de ellos es el concepto de EAT: Expertise, Authority and Trustworthiness, que se basa en lo que Google espera que los sitios ofrezcan a los usuarios.
De acuerdo con las Pautas del evaluador de calidad de búsqueda de Google, la experiencia se ejemplifica al ser una referencia y tener profundidad. Con respecto a la Autoridad, Google sugiere que un sitio o marca sea reconocido por otros. A menudo, esto está relacionado con quién firma un artículo y otras veces con la forma en que otros mencionan ese sitio y cómo recibe los vínculos de retroceso. Se logra un alto nivel de Confiabilidad mediante sellos de seguridad, certificados HTTPS, certificaciones de Google, diseño profesional, etc.
Pasemos al principal factor de clasificación de hoy: intento de búsqueda, que se trata menos de la cadena utilizada en los motores de búsqueda y más de lo que está en la mente del usuario, incluso si no es explícito.
El tercer principio que debemos reforzar es la experiencia de usuario, que se trata de asegurarnos de que cada punto de contacto que el usuario tenga con tu marca genere una experiencia positiva, o al menos, una experiencia neutra. Las palabras clave juegan un papel menor que la experiencia del usuario en SEO hoy en día.
Atracción, retención y conversión
Hoy en día, el SEO está cada vez más conectado con la creación de marca y todos los canales de marketing.
No pienses en SEO, medios pagados o cualquier otro canal de forma independiente, porque solo los especialistas en marketing distinguen los canales, pero tus usuarios y clientes no. Es necesario que todos los canales estén coordinados para crear un embudo o un recorrido del consumidor.
Pueden estar en cualquier punto de ese viaje entre canales (¡omnicanal es mejor!): búsqueda paga, búsqueda orgánica, redes sociales, etc.
El primer objetivo de las estrategias SEO es generar atracción: lograr visibilidad en los primeros lugares de búsqueda y conseguir clics.
Este es el puntapié inicial, pero muchos profesionales siguen centrándose únicamente en la atracción. Mis experimentos muestran una enorme correlación entre el tiempo pasado en el sitio y una clasificación más alta.
Entonces, aunque atraer usuarios hoy es esencial, ¡desarrollar estrategias de retención es mucho más importante! ¿Por qué? Porque no solo transformará a los visitantes en clientes, sino que su sitio ocupará un lugar más alto en los resultados de búsqueda. Para ser claros, su sitio tiene que hacer que las personas pasen más y más tiempo y regresen.
Esta es una máxima en el mercado de Crecimiento, que entiende que crecimiento es retención. En otras palabras, una empresa no aumenta sus ingresos vendiendo a más personas, sino vendiendo más a clientes que ya forman parte de su base. El objetivo aquí siempre es aumentar el valor de por vida del cliente.
Adaptando este concepto al SEO, podemos concluir que tu sitio siempre debe ofrecer un siguiente paso para retener a tu visitante, no importa si es la primera o la octogésima visita. Estos próximos pasos los podemos llamar micro-conversiones.
Microconversiones
Si los usuarios no rebotan desde su sitio web, es natural pensar que el siguiente paso es la conversión. Esto puede significar diferentes acciones para diferentes tipos de negocios, que van desde convertir a su visitante en un Cliente potencial hasta llevarlo a finalizar una compra en sitios transaccionales.
Entre un punto y otro, podemos trabajar en pequeños objetivos que harán más claro el camino hacia la conversión final: las microconversiones.
Debido a que existen correlaciones complejas entre los pasos de un embudo, obtener cambios significativos en la tasa de conversión general de su sitio web no debería ser su objetivo principal o puede sentirse frustrado. A menudo es difícil encontrar una correlación entre un nuevo color de botón y generar más ventas, pero podría ser más fácil ver una correlación entre cambiar el color de un botón y los productos agregados al carrito del usuario (que es una microconversión).
En estos casos, trabajar con microconversiones es una estrategia más efectiva. No debes centrarte tanto en el paso final, sino en llevar a tu usuario paso a paso desde el inicio de su viaje de compra hasta el final.
En otras palabras, trabajar con microconversiones se trata de hacer que su usuario vaya al siguiente paso cada vez. Y guiándolos poco a poco, podrás optimizar todos los puntos que llevan al consumidor desde su primer acceso hasta su devolución.
Algunos grandes objetivos para las microconversiones son:
- Hacer que el cliente agregue productos en el carrito
- Tasa de desplazamiento de página del 50% al 80% (un gran objetivo para el contenido)
- Acceder a una página específica dentro del sitio
- Aumente el tiempo en la página y luego visite la duración
- Reducir la tasa de rebote
- Conversión de clientes potenciales para libros electrónicos, contenido enriquecido, listas de correo, etc.
Ahora que conocemos los principios básicos, conozcamos las herramientas que usaremos para realizar nuestras pruebas de SEO.
Herramientas de SEO para experimentos
La herramienta principal que usaremos es la propia Búsqueda de Google.
Es a través de SERP (Search Engine Results Page) que analizaremos la competencia y seguiremos el posicionamiento de las palabras clave con las que trabajamos.
Aunque existen otras herramientas que rastrean las posiciones de palabras clave orgánicas, es analizando el SERP que podemos adquirir más profundidad y experiencia.
La segunda herramienta es Google Analytics, ideal para entender mejor el comportamiento de tu usuario y obtener algunas métricas que usaremos en nuestros experimentos.
Pasando a herramientas menos populares, los mapas de calor son fundamentales para el análisis de la Metodología de Experimentación SEO descrita en este artículo. Para obtener métricas de interacción del usuario (como clics, desplazamiento del mouse y desplazamiento de la página) y evaluar mapas de calor, puede usar cualquiera de estas tres herramientas: Claridad de Microsoft, Hotjar or Sentido de página.
Para extraer datos de navegación, utilizamos Google Search Console (anteriormente Webmaster Tools), SEMRush para medir el tráfico potencial y Google Optimize para realizar pruebas A/B.
Llaves metricas
Sea cual sea el tipo de experimento que vayas a realizar, algunas métricas de evaluación son fundamentales para que puedas “preparar el terreno”.
A continuación, discutiremos las principales métricas disponibles a través de las herramientas mencionadas anteriormente.
El primero de ellos es el mapa de calor.
Mapa de calor: ¿Qué es y por qué es importante?
Los mapas de calor ofrecen datos de comportamiento de los usuarios de una o varias páginas y con ellos puedes hacer interesantes tipos de análisis.
El primer dato disponible para analizar es el porcentaje de usuarios que hicieron scroll, o simplemente “scroll”.
Estos son datos muy ricos porque muestran en qué puntos el interés en su contenido comienza a disminuir y el usuario rebota. Algo importante a considerar es que es una métrica que no puede generar muchas conclusiones sin considerar otras métricas.
Además del mapa de calor de desplazamiento, las herramientas ofrecen mapas de clic. Muestran en qué partes de su página hay más clics y mouseovers, y un mapa de las áreas más clicadas.
Para aprovechar mejor las métricas, es importante ponerlas en otro contexto y hacer lo que aquí en Conversion llamamos Análisis de Retención, un concepto muy importante para aplicar la metodología de experimentos especialmente para la optimización de contenido.
Análisis de retención
Para realizar un análisis de retención, primero debe dividir su contenido en secciones.
Ilustraremos esto a continuación.
En la primera columna de nuestra hoja de trabajo, obtenga su copia gratis aquí, dividiremos las Secciones en “Portada”, “Introducción”, etc.
En la segunda columna, Retención, pondremos la tasa de retención, datos generados por una herramienta de mapa de calor como Clarity. Luego, en la tercera columna, calculamos la Retención Relativa, que muestra la retención real de los usuarios en cada bloque de contenido (se calcula comparando con el bloque anterior). La cuarta y más importante columna es Tasa de rebote relativa, que muestra dónde realmente estás perdiendo usuarios.
Gracias al análisis de la hoja de cálculo de retención, concluimos que el bloque “Pruébalo” es el bloque que menos usuarios retiene.
Y con estos datos, podemos probar variantes para mejorar la retención en esta página. Junto a Retención relativa, también tenemos una quinta columna, la columna Hipótesis. Esta columna está reservada para lo que podría hacer y cómo podría mejorar el contenido o la experiencia del usuario.
Desarrollar hipótesis sobre por qué ciertos bloques rebotan más que otros es un importante ejercicio de análisis, especialmente cuando tratamos de ver el contenido desde la perspectiva del usuario.
Este ejercicio nos permite desarrollar una mirada más analítica y profunda sobre los contenidos evaluados y publicados.
El análisis de retención es un punto clave que diferencia nuestra metodología de la forma en que el mercado suele analizar y ejecutar experimentos de SEO. En general, crean grupos de control de página donde los cambios estructurales se compararán con una o más variantes. Este modelo puede generar unos resultados excelentes, pero suele ser muy complejo de implementar desde el punto de vista tecnológico.
En los próximos temas, veremos cómo ejecutar pruebas de SEO y cómo administrar sus experimentos para que la metodología en sí mejore el intercambio de conocimientos.
Cómo realizar y gestionar experimentos SEO
A la hora de realizar un experimento, o más de uno a la vez, es importante contar con un buen esquema de gestión para organizarlos. Hemos elegido el esquema kanban gestionado con Noción. Vea a continuación un ejemplo de cómo puede categorizar el tablero de acuerdo con el método que usamos en Conversión (¡haz tu copia gratis aquí!).
En la columna Backlog tenemos los experimentos que todavía están en el nivel de idea. Luego, cuando ya están estructurados y planificados, se mueven a la columna Tareas pendientes. A continuación, los experimentos que están activos se colocan en la columna Activo y, cuando finalizan, se clasifican como Éxito, No concluyente o Incorrecto.
Para que un experimento funcione a cabalidad es necesario que toda la empresa adopte la cultura del error. Esto se debe a que la mayoría de los experimentos saldrán mal, ¡y eso está bien! Si no hay experimentos que salgan mal, puedo garantizar que los experimentos no se están haciendo correctamente. Pero no basta con equivocarse: hay que convertir el error o los resultados no concluyentes en aprendizaje.
Generar conocimiento que estimule la innovación es el gran objetivo de los experimentos, no solo en SEO, sino en todo tipo de experimentos.
Cómo funcionan los experimentos
Para realizar un experimento correctamente, debe estar incrustado en una metodología científica y tener o generar datos que respalden la hipótesis que se planteará.
Es muy común que los profesionales de SEO de todos los niveles de experiencia realicen experimentos, grandes o pequeños, en su trabajo diario. También es muy común que estas pruebas se hagan de manera empírica, sin la ayuda de ninguna metodología.
Si bien no hay nada de malo en realizar pruebas empíricas, realizar experimentos de esta manera hace que le resulte más difícil exponer los resultados que logra a otros, compartir el proceso con su equipo, analizar los resultados en función de los datos y confirmar sus hipótesis.
Para ejecutar pruebas confiables, debe utilizar una metodología científica. Te recomiendo seguir estos sencillos pasos:
Controlar: Al crear un experimento, necesita un control y una variante. Un control es una versión de su página (o grupo de páginas) que se comparará con otra versión (o grupo). Suelo utilizar dos tipos de control: cuando se crea un experimento con Google Optimize, la propia herramienta establece el control. En otras pruebas, como suelo tener tráfico de SEMRush como KPI, mi página de control es otra URL sin experimentos en ejecución.
Fecha: Un buen experimento genera datos para ser analizados y criticados por otras personas en su equipo. Por lo tanto, los datos de buena calidad son absolutamente necesarios y nunca debe crear pruebas si algún KPI no se define y mide durante la prueba. Normalmente trabajo con 2 KPI y espero un resultado positivo para ambos para poder determinar si el experimento fue exitoso.
Hipótesis: Son la parte más difícil de un experimento, ya que son el núcleo de las pruebas. Una buena hipótesis requiere un buen análisis del contexto y el desafío, la creatividad y estar basada en datos. Aquí se establece el cambio que se probará, que puede ser contenido diferente, interfaz de usuario, o quitar algún bloque de la página, etc.
El método del caso
Las escuelas de negocios introdujeron The Case Method como una herramienta muy útil para aprender y compartir ideas sobre situaciones complejas. Utilizo sus principios para ejecutar experimentos de SEO, ya que brinda un procedimiento simple y poderoso para crear conocimiento confiable.
En general, este método consta de tres pasos:
Reto > Hipótesis > Resultados.
Desafío
El desafío es el problema al que te enfrentas. Para empezar, escriba este problema o contexto en detalle. ¡Enfócate en el problema!
Este problema debe ser algo bastante simple que puedas probar, como una palabra clave mal posicionada, mala experiencia de usuario, baja retención, etc. Evita problemas muy complejos como Core Web Vitals o estructura técnica (en estos casos recomiendo otros enfoques como señal dividida or Piloto de búsqueda).
Sin embargo, es importante que todo esté muy bien documentado y sea fácil de entender para todos. Recuerda que no solo estás creando pruebas para ti mismo, sino promoviendo una cultura de experimentación. La cultura depende de personas comprometidas.
Hipótesis
Para continuar con la explicación, imagina, por ejemplo, una palabra clave que está clasificada en la segunda página de Google. Este es el problema, y cómo podemos cambiarlo, es la hipótesis.
En este ejemplo, la hipótesis es que si esta página recibe 10 enlaces internos, llegará a la primera página y se estabilizará allí durante al menos 14 días. Observa que estamos definiendo los datos a probar en la hipótesis (10 enlaces internos) para obtener el resultado que esperamos (ranking en la primera página durante al menos 14 días).
Otro punto importante sobre tener datos es que en el futuro podemos analizar y comparar los experimentos mismos. Por ejemplo, podríamos analizar la creación de 5, 10 o 20 enlaces internos y cuál es más efectivo.
Aquí la base comparativa es el posicionamiento inicial de la palabra clave frente al posicionamiento en la página de resultados del motor de búsqueda (SERP) después de agregar los enlaces internos.
Además del objetivo principal (llegar a la primera página de Google, en nuestro ejemplo), también podemos estipular algunos objetivos secundarios, que recomiendo encarecidamente.
Los objetivos secundarios son útiles, especialmente cuando se utilizan para seguir la evolución del experimento. Por lo general, tengo SEMRush Traffic como un objetivo secundario para probar y rastrear, especialmente porque no se basa en la estacionalidad como lo hacen los datos de Google Search Console. ¡Le sugiero que evite usar Google Search Console o los datos de Google Analytics si no está muy familiarizado con las pruebas!
Cuando tenemos más de un objetivo en un proceso de mejora, nos protegemos de falacias causales o sesgos de confirmación.
Aquí hay un ejemplo: después de un experimento, el tráfico de una página de comercio electrónico aumentó en un 20%.
Al principio, podría parecer que el aumento del tráfico se debió a la mejora probada por el experimento. Sin embargo, hubo factores externos: ocurrió durante la semana del Black Friday y el sitio estaba ejecutando una campaña de Black Friday.
Esto significa que el aumento de tráfico puede no haber sido causado solo por la prueba, sino por un contexto estacional que afectó a todo el comercio electrónico. Si se hubieran vinculado otras metas secundarias a la prueba y se hubieran rastreado y determinado juntas, sería más fácil establecer esta correlación.
Resultados
Los resultados reflejan la validez de su hipótesis, que puede ser buena, mala o incluso no concluyente.
Imagina que la página que estamos usando como ejemplo descendió aún más a la tercera página de Google, después de agregar los 10 enlaces internos.
Este es el resultado final observado.
Es hora de analizar los datos y las métricas obtenidas durante el experimento y determinar qué se aprendió de todo el proceso.
Como se dijo antes, el experimento en sí mismo no es nada. Aparte de otros contextos y análisis, tiene muy poco valor.
Lo más importante, luego de la implementación del método, es el conocimiento y las estadísticas generadas.
Cuando un experimento arroja malos resultados, es importante responder algunas preguntas. ¿Por qué salió mal este experimento? ¿Qué se puede mejorar? ¿Y qué se puede hacer diferente?
Tendemos a ignorar los malos experimentos y ponemos más énfasis en los buenos resultados, pero a menudo es de los errores de donde provienen las mejores percepciones.
Al igual que todos los datos que genera el experimento a lo largo de su duración, este conocimiento debe ser documentado y compartido con tu equipo, ahí es donde se lapidará el aprendizaje.
¡Existe un experimento para generar innovación!
5 casos de éxito
Ahora vamos a desarrollar la aplicación práctica de nuestra Metodología de Experimentación SEO.
Para mostrarle cómo aplicarlo, me extenderé en algunos casos exitosos en los que hemos realizado experimentos que han funcionado. Como dije, los malos experimentos son tan importantes como los buenos, pero los malos experimentos sin un contexto detallado no enseñan mucho.
1.Experiencia del usuario
Desafío: Para aumentar la retención y el número de visitas a la página de inicio del blog de Conversion.
Hipótesis: Llevar la sección de publicaciones más recientes al primer pliegue aumentará la tasa de retención de la página.
Resultado: éxito
Período: 15 días
Herramientas: Hotjar y Google Optimize
Nuestro primer experimento se refiere a la experiencia del usuario dentro blog de conversión.
A principios de enero, analizamos la página de inicio de nuestro blog a través de su mapa de calor de clics en Hotjar.
En ese momento, esta era la estructura que ofrecimos a nuestros usuarios.
Cada experimento comienza con la curiosidad alcanzada por el análisis inicial.
Volviendo al mapa de calor de clics… observamos que había más clics en los bloques debajo del primer pliegue que en la primera parte de la página.
En el primer pliegue, la página ofrecía algunos estudios seleccionados. Más abajo, las noticias más populares, y solo en el último pliegue, las publicaciones más recientes.
Al analizar el mapa de calor, fue posible cruzar la información y darse cuenta de que, aunque solo el 59% de los usuarios llegaron al último pliegue, la tasa de clics en este bloque fue proporcionalmente la más alta de toda la página.
La hipótesis desarrollada fue: si la sección con la publicación reciente se muestra en el primer pliegue, habrá más clics y probablemente los usuarios pasarán más tiempo en el sitio, lo que sin duda es una de las métricas más importantes para SEO.
El punto aquí es hacer posible que los usuarios se entretengan dentro de su página. Al encontrar lo que buscan, las personas tienden a permanecer más tiempo en la página y en el sitio.
Lo contrario también es cierto: si no pueden encontrar lo que buscan lo suficientemente rápido, es muy probable que abandonen el sitio rápidamente.
Para esta prueba se utilizó Google Optimize. Realizar un test A/B con esta herramienta es bastante sencillo; los cambios de la interfaz se realizan en línea y cualquier cambio se puede realizar muy rápidamente.
Vea los resultados obtenidos con el cambio a continuación (Variante 1).
El experimento duró 15 días y se recolectaron 518 sesiones. Un tamaño de muestra pequeño, pero suficiente para una evaluación consistente.
El objetivo principal era aumentar las vistas de página/blog en el sitio web de Conversion.
En el período del experimento, las páginas vistas por usuario aumentaron de 1.15 a 1.72. ¡Un resultado muy positivo para el cambio!
El objetivo secundario era aumentar la duración de la sesión o la retención.
¡Aquí, el salto fue de 3'38” por sesión a 4'53”! Más de un minuto de ganancia de la reestructuración de bloques, un número extremadamente impresionante.
2. Etiqueta de menú
Desafío: Mejora el CTR del botón y el número de sesiones en la página de Insights del menú del sitio web de Conversion.
Hipótesis: El término en inglés está alejando a los usuarios de la parte superior del embudo (¡tenga en cuenta que nuestro público son gerentes de mercado de Brasil!), una audiencia que estaría más interesada precisamente en el tipo de contenido que allí se presenta.
Resultado: éxito
Período: 6 días
Herramientas: Hotjar y Google Optimize
En el segundo experimento, el objeto de la prueba fue un elemento del menú de nuestro sitio con la etiqueta "Perspectivas". Realizamos este experimento durante solo 6 días, porque obtuvimos muy buenos resultados y un alto nivel de confianza (lea sobre el Modelo estadístico bayesiano utilizado por Google Optimize).
Volvamos, de nuevo, a nuestro mapa de calor de clics:
De todos los enlaces de nuestro menú, el que tiene la tasa de clics más baja es "Contacto".
Esto era de esperar, pero lo que no se esperaba era que nuestra página de "Estadísticas", nuestro contenido más rico, tuviera una tasa de clics similar y baja.
El experimento, entonces, fue cambiar el nombre de la etiqueta del menú a “Contenido Rico” (“Conteúdos Ricos”, en portugués). El experimento se ejecutó en Optimize durante 6 días y recopiló 2,366 sesiones.
Al finalizar el plazo estipulado, el CTR pasó del 1.52% al 3.37%, ¡un salto más que sustancial!
Al ejecutar esta prueba, no se estipularon métricas secundarias. Sin embargo, si tuviéramos que volver a ejecutarlo hoy, estipularíamos, por ejemplo, algunas métricas como la duración de la sesión, el número de páginas por sesión, etc.
Esta también fue una gran experiencia de aprendizaje. Porque reafirma cómo los pequeños elementos pueden ser grandes agentes de cambio.
4. Optimización de la tasa de conversión (CRO)
Desafío: Para mejorar la tasa de conversión de la página de inicio de Conversion.
Hipótesis: El copy “Desbloquee el potencial de búsqueda orgánica con la agencia de SEO líder en Brasil” no es muy persuasivo y no está directamente relacionado con el dolor o el deseo del cliente.
Resultado: éxito
Período: 14 días
Herramientas: Sentido de página
El tercer caso de éxito está relacionado con la conversión en el sitio de conversión (ganancia de clientes potenciales).
Este experimento se ejecutó en la herramienta PageSense con una prueba A/B y se documentó en Notion de acuerdo con la organización descrita al principio de este contenido.
Primero, el objetivo principal era mejorar la tasa de conversión en la página de inicio.
La hipótesis fue que el título "Desbloquee el potencial de búsqueda orgánica con la agencia de SEO líder en Brasil" no era convincente y no tenía relación directa con el dolor o el deseo real del cliente.
El experimento consistió en cambiar la copia a lo que vemos a continuación:
Después: Es hora de aplastar a la competencia en la búsqueda orgánica. Asóciese con la mayor agencia de SEO de Brasil.
Antes de: Libere el potencial de búsqueda orgánica con la agencia de SEO líder en Brasil”
La conversión final fue la generación de leads –envío de formulario en la página de Contacto-, y la micro-conversión fue la visualización de esta misma página.
Vamos a los resultados.
La tasa de conversión de Inicio para ver la página "Contacto" saltó del 5.43 %, que ya era un buen número, ¡al 7.42 %!
¡La tasa de conversión de la generación de prospectos, que era nuestro objetivo principal, saltó del 1.21 % al 2.42 % (el doble)!
¡Los resultados fueron nada menos que excelentes!
4. SEO técnico
Desafío: Llevando nuestra página “SEO Guide 2022” de la segunda a la primera página de Google, añadiendo enlaces internos.
Hipótesis: Agregar 10 enlaces internos llevaría la página de contenido de la "Guía de SEO 2022" de la segunda a la primera página de Google para la palabra clave "SEO" y la mantendría allí.
Resultado: éxito
Período: 24 Días
Herramientas: Ahrefs
En SEO, siempre se ha hablado mucho sobre los enlaces internos y cómo un buen esquema de enlaces internos puede aprovechar la autoridad de una página determinada.
Para confirmar esta teoría, te trajimos un experimento sobre enlaces internos.
Así es como se documentó:
Documentamos lo siguiente:
- Cuál es el tipo de Experimento;
- Posición inicial de la palabra clave SEO en Google al inicio del período;
- Tráfico inicial a la página al inicio del periodo, en SEMRush.
- El desafío era optimizar una página para la palabra clave [SEO].
En un experimento anterior llegamos a la segunda página de Google optimizando el contenido. Al agregar enlaces internos, esperábamos llegar a la primera página.
Al principio, según Ahrefs, la página recibía 8 enlaces internos, incluidos enlaces de imágenes. Estaba en la posición 18 en el SERP para la palabra clave [seo].
La hipótesis estipulaba que agregar enlaces internos relevantes con el anclaje SEO de páginas mejor clasificadas en la búsqueda de [seo site:conversion.com.br] podría ayudar al posicionamiento de la URL en cuestión.
El experimento duró 24 días y se crearon un total de 11 enlaces internos.
Al final del período, la página había ganado 8 posiciones orgánicas para la palabra clave [seo].
Esta prueba mostró cómo una optimización relativamente simple puede tener un gran efecto.
Después del experimento, la palabra clave continuó ubicándose entre las posiciones 8 y 14 en el SERP, lo que planteó una segunda hipótesis: que la página puede estar técnicamente bien, pero el contenido quizás podría mejorarse.
Esta idea fue la semilla de nuestro próximo experimento.
5. Experiencia de contenido
Desafío: Mejorar el contenido de la página “Guía SEO 2022” para aumentar su tasa de retención y así sostener una posición en la primera página de Google.
Hipótesis: Las mejoras estructurales dentro del texto harán más atractivo el contenido y mejorarán su tasa de retención, fijando el contenido en la primera página de Google.
Resultado: éxito
Período: 30 días
Herramientas: Hoja de trabajo de análisis de retención y claridad
El quinto y último experimento es un experimento de experiencia de contenido. Content Experience se trata de cómo los usuarios interactúan con el contenido.
Usamos este ejemplo especialmente porque en este caso se estaba ejecutando junto con otro experimento de redirección 301, pero esta no es una práctica que le recomendamos que repita.
El Experimento de redirección 301 consistía en redirigir las URL que recibían enlaces relacionados con el SEO de otros dominios.
Cuando dos experimentos se ejecutan simultáneamente en una sola página, pierde el control sobre cuál tiene el mayor efecto, ya sea bueno o malo.
Otro escenario es que un experimento tiene éxito mientras que el otro no tiene éxito. En este caso, una acción puede cancelar la otra, evitando que la página obtenga ganancias significativas.
Aun así, decidimos ejecutar esto como una prueba conceptual y, además, como un "experimento experimental".
Este experimento también se realizó en nuestra página de la Guía SEO 2022 que, como viste unas líneas más arriba, llegó a la primera página después de recibir algunos enlaces internos.
El primer paso fue analizar el mapa de calor y calcular la retención del contenido.
Traducción: Columna de hipótesis: Fila 1: Edite H1 para ser más curioso; Fila 2: Ir directamente al punto; Fila 3: quitar imagen;
Podemos observar que el contenido sufre importantes caídas de retención en los primeros bloques de texto.
También observamos que el contenido que estaba clasificado en la primera posición para el término [seo] en el SERP era mucho más simple y práctico.
La hipótesis, por tanto, era que pequeñas mejoras en los bloques de texto que más usuarios perdían podían aumentar la retención de la página y mantenerla en la primera página de Google.
Para documentar mejor los cambios, creé la siguiente tabla como base de comparación. A la izquierda, cómo se veía al principio; a la derecha, cómo se veía después de los cambios.
Los cambios fueron:
- Sustitución del H1 por un título más atractivo;
- Reducción de la introducción del texto, llevando al usuario directamente a la información principal;
- Eliminación de la imagen introductoria;
- Cambiar la miniatura actual por una imagen más relacionada con el tema de la publicación.
¡El resultado de este experimento fue fantástico! Puedes comprobar esa pagina aqui (en portugués), pero tenga en cuenta que constantemente realizamos nuevos experimentos para mejorar la experiencia del usuario y los factores de clasificación.
Consulte la hoja de cálculo del análisis de retención después de los cambios:
Es absolutamente asombroso: después del período de experimentación, ¡la página subió de la posición 11 a la 5 en el SERP!
En algunos casos bajó la retención relativa porque en bloques anteriores aumentó significativamente la retención relativa y total.
Esta ganancia se vuelve aún más significativa si consideramos que en el primer experimento realizado para esa página, estaba en la posición 18 en el SERP.
La gran conclusión de este experimento es que cuanto más útil sea un contenido para el usuario, mejor se clasificará en los resultados de búsqueda de Google.
Conclusión
He compartido algunos de los cientos de experimentos que hemos realizado en los últimos meses. La mayor lección de hacer experimentos no se trata de los excelentes resultados que puede obtener de ellos (por supuesto, ¡eso es increíble!), sino de la cultura de probar y aprender de los errores.
El conocimiento generado por las pruebas está ayudando mucho a nuestro equipo a desarrollar una cultura de experimentación, valorando los errores y compartiendo pruebas exitosas o fallidas. Cuando trabajas con personas curiosas, toman este conocimiento y se adaptan a los problemas que tienen que resolver. La cultura de las pruebas es algo que comienzas pero nunca terminas.
Por último, pero no menos importante, casi todos los experimentos que ejecuto confirman que el SEO no se trata de cambios técnicos, sino de la mejora de la experiencia del usuario. ¡Conecta estos puntos y sin duda dominarás los motores de búsqueda!