Quy trình A/B Testing và a/b Testing SEO
A/B testing là gì?
A/B testing (hay còn được gọi là split testing) là một quy trình mà trong đó hai phiên bản (A và B) sẽ được cùng so sánh trong một môi trường / tình huống được xác định và qua đó đánh giá xem phiên bản nào hiệu quả hơn. Phiên bản ở đây có thể là mọi thứ từ một hình banner, trang web, mẫu quảng cáo cho tới email và hiệu quả được đánh giá dựa trên mục tiêu của người làm test dành cho các phiên bản này.
Một website bán hàng thì có mục tiêu là muốn khách hàng phải mua hàng hoặc mua nhiều hơn. Một banner quảng cáo thì có mục tiêu là muốn khách hàng phải bấm vào đó nhiều hơn. Một email thì có mục tiêu là khách hàng phải mở ra xem nhiều hơn. Tất cả mọi thứ đều có một mục tiêu nào đó, nhằm khiến cho khách hàng thực hiện một hành động mong muốn nào đó, hành động này được gọi là conversion. Tỉ lệ người thực hiện các hành động đó được gọi là conversion rate (tỉ lệ chuyển đổi).
Và việc đo lường và đánh giá 2 phiên bản A và B cũng chính là việc đo lường và đánh giá conversion rate của tiến trình đang thực hiện.
Quy trình thực hiện a/b testing
Để thực hiện một quy trình A/B testing (hay bất cứ quá trình thử nghiệm nào khác) đúng mực thì cần tuân theo phương pháp khoa học thông thường, gồm các bước sau:
1. Đặt câu hỏi:
Cần phải đặt ra câu hỏi để làm định hướng và mục tiêu cho quá trình A/B testing và rõ ràng để biết sau khi test thì sẽ nhận kết quả là gì. Các câu hỏi đặt ra có thể đại loại là: “làm sao để giảm bounce rate cho trang landing page?” hoặc “làm sao để tăng số người đăng ký cho form trên trang chủ?” hay là “làm sao để cải thiện CTR của banner quảng cáo?”.
2. Nghiên cứu tổng quan:
Cần phải hiểu và nắm được hành vi của các khách hàng khi họ thực hiện các conversion bằng các công cụ đo lường cho từng kênh, cho website thì có thể là Google Analytics, cho Email thì có thể là các email client, social thì là social listening tools.
3. Đặt ra một giả thuyết:
Với câu hỏi có bên trên và những gì biết về hành vi của khách hàng khi thực hiện conversion, bạn hãy thử nghĩ ra một giả thuyết về để giải quyết câu hỏi đặt ra phía trên. “Có một đường link tới trang hướng dẫn ở dưới footer có thể giảm bounce rate”, “làm cho nút đăng ký nổi bật hơn sẽ làm tăng số người đăng ký” hay “banner với hình ảnh một cô gái xinh đẹp sẽ có CTR cao hơn” là những ví dụ về các giả thuyết cho các câu hỏi được nêu trên.
4. Xác định mẫu thử và thời gian thực hiện test:
Bước tiếp theo là bạn cần phải xác định số lượng khách hàng mà sẽ được tiến hành việc A/B testing. Số lượng mẫu thử phải đủ lớn để có thể thấy được sự khác biệt giữa 2 phiên bản A/B một cách rõ rệt sau quá trình test. Thời gian test cũng cần được xác định một cách hợp lý để đảm bảo kết quả không bị ảnh hưởng bởi yếu tố thời vụ, tác động từ bên ngoài khiến nhu cầu và hành vi của khách hàng thay đổi. Bạn có thể sử dụng thử công cụ ước lượng để tính toán thời gian chạy test.
5. Tiến hành test:
Tạo ra thêm phiên bản mới B để thử nghiệm với phiên bản gốc A. Phiên bản B này sử dụng giả thuyết mà bạn đã đặt ra (có link dưới footer, nút đăng ký nổi bật hơn, banner có hình cô gái đẹp) và sẽ được đo lường về conversion rate với phiên bản A.
6. Thu thập thông tin và tiến hành phân tích:
Nếu sau quá trình A/B testing và bạn thấy được rằng phiên bản B mang lại conversion rate cao hơn phiên bản A (bounce rate giảm, người đăng ký tăng, CTR tăng) thì tức là phiên bản B hiệu quả hơn. Nhưng nếu conversion rate thấp hơn hoặc không thay đổi thì tức là giả thuyết để giải quyết vấn đề của bạn không đúng. Lúc này cần quay lại bước thứ 3 và tìm một giả thuyết mới để tiếp tục.
7. Cung cấp kết quả cho tất cả các bên liên quan:
Gửi các thông tin và insights tìm được sau quá trình thử nghiệm cho các bộ phận liên quan (lập trình, thiết kế UI/UX, team tối ưu hóa, v.v…). Tiến hành thay thế phiên bản A bằng phiên bản B nếu B thực hiệu quả hơn sau khi đã xem xét hết tất cả các khả năng có thể xảy ra nếu thay thế.
Lập lại quy trình test này từ đầu để giải quyết một câu hỏi, một vấn đề khác.
A/B Testing SEO
Google cho phép và khuyến khích thực hiện A/B Testing và đã tuyên bố rằng:
Việc thực hiện quy trình a/b testing không gây ra bất kỳ sự cố hay rủi ro nào cho xếp hạng tìm kiếm của website trên Google.
Tuy nhiên, điều đó có thể gây ra những bất lợi cho thứ hạng tìm kiếm của bạn trên Google nếu lạm dụng công cụ a/b testing cho các mục đích như che giấu.
Google cũng đã cung cấp một số ví dụ cụ thể để đảm bảo rằng điều này không xảy ra:
Không che giấu – Che giấu là cách mà website của bạn hiển thị nội dung trên các công cụ tìm kiếm khác với những gì mà khách truy cập thường sẽ thấy. Che giấu có thể khiến website của bạn bị rớt top hoặc thậm chí bị xóa khỏi kết quả tìm kiếm.
Để ngăn chặn việc “che giấu”, bạn không nên lạm dụng những phân đoạn khách truy cập để hiển thị nội dung khác nhau cho Googlebot dựa trên IP người dùng.
Sử dụng thẻ rel = “canonical” – Nếu như bạn thử nghiệm riêng biệt với nhiều URL, bạn nên sử dụng thuộc tính rel = “canonical” để hướng các biến thể trở lại phiên bản gốc của trang. Điều này sẽ ngăn chặn việc Googlebot bị nhầm lẫn bởi nhiều phiên bản của cùng một trang.
Sử dụng redirect 302 thay vì 301s – Nếu như bạn thử chuyển hướng URL gốc sang URL biến thể, hãy sử dụng redirect 302 (tạm thời) so với redirect 301 (vĩnh viễn).
Điều này giúp cho công cụ tìm kiếm Google biết rằng việc chuyển hướng này là tạm thời. Và họ nên giữ URL gốc được lập chỉ mục thay vì URL được kiểm tra.
Chỉ chạy thử nghiệm khi cần thiết – Việc thử nghiệm lâu hơn mức cần thiết, đặc biệt khi bạn đang sử dụng một biến thể của trang cho một tỷ lệ lớn người dùng. Điều này có thể được coi là một nỗ lực để đánh lừa các công cụ tìm kiếm.
Google khuyên bạn nên cập nhật trang web của mình và xóa tất cả các biến thể kiểm tra trang web của bạn ngay khi thử nghiệm kết thúc. Và đặc biệt, tránh chạy thử nghiệm lâu không cần thiết.
