SEO Split Test แตกต่างจากการทดสอบ CRO อย่างไร?

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงความแตกต่างระหว่างการทดสอบ CRO (การปรับเว็บไซต์ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อเปลี่ยนผู้เข้าชมเว็บไซต์ให้กลายเป็นลูกค้า) และการทดสอบการแยก หรือ SEO Split Testing บทความนี้จะช่วยให้คุณรู้ว่าการทำ SEO Split Test เหมาะสมกับกลยุทธ์ SEO ของเพื่อนๆหรือไม่

แม้ว่าการทดสอบสองอย่างนี้จะฟังดูคล้ายกัน แต่ก็มีความแตกต่างที่สำคัญอยู่

ความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างการทำ CRO และการทำ SEO Split Test

การทำ CRO คืออะไร มีขั้นตอนอย่างไร

ในการทำ CRO (บางครั้งเรียกว่าการทดสอบผู้ใช้ CRO หรือการทดสอบ CRO A/B)  คือ การทดสอบที่เราทำสำเนาหน้าเว็บหรืออีเมล โดยเปลี่ยนองค์ประกอบหนึ่งรายการ(แค่หนึ่งเท่านั้น เพื่อทดสอบ) จากนั้น เราจะส่งปริมาณการใช้งานไปยังเพจหรืออีเมลทั้งสองเวอร์ชัน อัตราการเปรียบเทียบจะเปิดเผยว่าเวอร์ชันใดให้อัตราการแปลงที่ดีกว่ากัน

ในการทำ CRO สามารถแก้ปัญหาให้กับผู้ใช้ เช่น

• การทำหน้าเว็บหรืออีเมลระหว่างสองเวอร์ชัน
• การทำการเข้าชมเว็บที่คุณมีอยู่แล้วหรือรายชื่ออีเมล
• การเพิ่มอัตราการแปลงของคุณด้วยองค์ประกอบของหน้า
• การทำ CRO ให้การแปลงที่ชนะในหน้าเดียวหรืออีเมล
• การทำ CRO ไม่ได้ปรับขนาดในหลาย ๆ หน้าหรือข้อความอีเมล
• การทำ CRO ต้องการการทำใหม่สำหรับแต่ละหน้าหรืออีเมลที่คุณต้องการทำ

ขั้นตอนการทำ CRO

การปรับเว็บไซต์ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นนั้น มีขั้นตอนพื้นฐานดังนี้

1. Research : หาสาเหตุของปัญหาและสิ่งที่ต้องการทดลองแก้ไข โดยกำหนด KPI ให้ชัดเจน

2. Hypothesis : ตั้งสมมติฐาน เพื่อทำผลลัพธ์

3. A/B Testing : ทดลองเปลี่ยนบางอย่างที่ต้องการทำ (โดยเปลี่ยนแค่ครั้งละ 1 อย่างเท่านั้น) เพื่อการเห็นผลที่ชัดเจน

4. Analyze : วิเคราะห์ประสิทธิภาพการทดลอง

การทำ SEO A/B หรือ Split

เราไม่สามารถทำสำเนาหน้าในการทำแยก SEO ซึ่งจะถือว่าเป็นการปิดบังหน้าเว็บจริง ซึ่งเป็นการละเมิด หลักเกณฑ์สำหรับผู้ดูแลเว็บของ Google 

ซึ่งอาจส่งผลให้เว็บไซต์ของเจ้าของไซต์ถูกลบออกจากดัชนีของ Google โดยสิ้นเชิง หรือได้รับผลกระทบจากการดำเนินการกับสแปมโดยอัลกอริทึมหรือโดยเจ้าหน้าที่

ในการทดสอบการแยก SEO (บางครั้งเรียกว่าการทดสอบการแยก SEO ของกลุ่มประชากรตามรุ่น) เราทดสอบการเปลี่ยนแปลงในกลุ่ม URL ในกลุ่มตัวแปรเทียบกับกลุ่มควบคุมโดยมีจุดประสงค์เพื่อค้นหาผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติได้ เช่น 

• ในการnำSEO A/B เพื่อแก้ปัญหาสำหรับ Google bot
• เพื่อแบ่งกลุ่ม URL ออกเป็นสองกลุ่ม (การควบคุมและตัวแปร)
• เพื่อทำการเพิ่ม Organic Traffic
• เพื่อเพิ่มจำนวนคลิกจากผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหาของ Google
• การทดสอบแยก SEO ช่วยให้คุณเปิดตัวการทดสอบเชิงบวกในส่วนต่างๆ ของเว็บไซต์ของคุณ
• การทดสอบแยก SEO A/B ปรับขนาดการเพิ่มประสิทธิภาพในเว็บไซต์ขององค์กร
• ในการทดสอบแยก SEO คุณสามารถมี URL ได้หลายแสนรายการในการทดสอบ

การทดสอบแยก SEO A/B มีหลายประเภท:

• การทดสอบแยกก่อนและหลัง SEO
• การวิเคราะห์ตามการได้มาในการทดสอบแยก SEO
• การทดสอบแยก SEO A/B ด้วยตนเอง
• การทดสอบแยก SEO A/B ด้วย SplitSignal

ตัวอย่างการทำ SEO Split test ก่อนและหลัง จากนักการตลาด

ในรูปแบบการทดสอบแยก SEO นี้ SEO Specialist จะทำการเปลี่ยนแปลงเพียงหน้าเดียว จากนั้นจึงจับภาพการเปลี่ยนแปลง จดบันทึกว่าการเข้าชม Google Analytics (GA) มีมากน้อยแค่ไหน และอาจวัดจำนวนการคลิกไปยัง URL จาก Google Search Console (GSC)

จากนั้น SEO จะกลับมาในหนึ่งหรือสองเดือนต่อมาและวัดความแตกต่างในการเข้าชม GA หรือ GSC ตามการเปลี่ยนแปลง

รูปแบบการทดสอบแยก SEO นี้ใกล้เคียงกับการทดสอบ CRO มาก เป็นการท้าทายที่จะตรวจสอบให้แน่ใจว่าไม่มีตัวแปรอื่นในการเล่นที่อาจส่งผลต่อผลการทดสอบ 

แต่การทดสอบรูปแบบนี้ไม่ได้ให้ผลในการทดสอบ SEO ทั่วทั้งเว็บไซต์ของเรา

วิธีดำเนินการทำ SEO A/B Split ด้วยตนเอง

ในการทดสอบแยก SEO เวอร์ชันนี้ ได้มีการแบ่งกลุ่มของ URL ออกเป็นสองกลุ่ม (การควบคุมและตัวแปร) ด้วยรูปแบบการรับส่งข้อมูลที่เท่าเทียมกันในช่วง 100 วันที่ผ่านมา อาจใช้เวลาหลายเดือนกว่าจะสำเร็จด้วยตนเอง

ซึ่งขั้นตอนแรกอาจจะต้องให้ทีมพัฒนาทำการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการทดสอบ SEO เป็นองค์ประกอบของแต่ละ URL ภายในกลุ่มตัวแปร ขอบเขตของงานนี้ขึ้นอยู่กับจำนวน URL ภายในกลุ่มตัวแปรก่อน

จากนั้น SEO ทีมพัฒนา หรือทีมวิเคราะห์จะตั้งค่าการติดตามผลการทดสอบด้วยแดชบอร์ด เช่น Databox หรือ Tableau อย่างในรูปภาพเป็นการใช้ Google analytics4 สร้างการทำ Cohort

โดยหลังจากขั้นตอนดังกล่าว ก็จะเป็นการเริ่มต้นการดำเนินงานของเจ้าของไซต์เองที่จะต้องทำการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้แบบจำลองทางสถิติของ Casual Impact เพื่อให้แน่ใจว่าคุณมีผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องทางสถิติ

ซึงก็จากที่ได้กล่าวไปในข้างต้นว่ากระบวนการแบบ Manual นี้ใช้แรงงานมากและอาจใช้เวลาหลายเดือนในการตั้งค่า เรียกใช้ และวิเคราะห์ผลการทดสอบ

เราควรทดสอบ Split test สำหรับหน้าใดบ้าง

วิธีการจัดกลุ่ม คือให้เราจัดกลุ่มโดยคัดจากตัวแปลที่เหมือนกัน เช่นเปลี่ยนชื่อหน้า เปลี่ยนคำอธิบายMeta

จากนั้น Googlebot จะรวบรวมข้อมูลกลุ่มตัวแปรของ URL ระหว่างการทดสอบ (โดยปกติภายในเจ็ดวันแรก) เพื่อรับการเปลี่ยนแปลง

ซึ่งการททำจาก SpitSignal นั้นถูกตั้งค่าเริ่มต้นเป็น 21 วัน แต่สามารถทำงานได้นานถึง 42 วัน

ทั้งนี้ SplitSignal ใช้แบบจำลอง Bayesian Casual Impact ทางสถิติ (มาตรฐานของ Google สำหรับการทดสอบการแยก SEO) เพื่อวัดว่าการเพิ่มประสิทธิภาพภายในการทดสอบ SEO จะส่งผลต่อการคลิกสำหรับผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหาของ Google หรือไม่

อย่างไรก็ตาม SplitSignal จะใส่ข้อมูลการทดสอบทั้งหมดนี้ลงในแดชบอร์ดการทดสอบพร้อมการวิเคราะห์การทดสอบ ซึ่งเราจะสามารถเรียกใช้การทดสอบแยก SEO A/B ได้ในเวลาไม่กี่นาทีและมีการทดสอบเสร็จสิ้นภายในไม่กี่วันไม่ใช่เดือน ซึ่งจะทำให้คุณสามารถทำงานได้เร็วขึ้นนั่นเอง

ตัวชี้วัดจากการทำงานของ SplitSignal มีอะไรบ้าง?

ในแดชบอร์ด SplitSignal เราจะแสดงให้คุณเห็นว่าการทดสอบของคุณมีความเกี่ยวข้องทางสถิติหรือไม่ เรายังจัดหาตัวชี้วัดด้านล่าง ซึ่งช่วยให้คุณวัดได้ว่าการเปลี่ยนแปลงใดเกิดขึ้นหากมี…

ประเภทของผลลัพธ์ต่างๆ เช่น

• ขนาดเอฟเฟกต์:เปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงของการคลิกทั่วไปจาก Google
• ผลกระทบแน่นอน:จำนวนการคลิกทั่วไปจาก Google
• ระดับความเชื่อมั่น (Confidence Level) :ตามแบบจำลอง Casual Impact ผลลัพธ์ใดๆ ที่ 95% (หรือสูงกว่า) จะถือว่ามีความเกี่ยวข้องทางสถิติ
• ระยะเวลา:กรอบเวลาที่ดำเนินการทดสอบ การทดสอบสามารถทำงานได้ตั้งแต่ 14 ถึง 42 วัน
• ปริมาณการใช้ กลุ่มรูปแบบ:ด้านซ้ายของกราฟนี้แสดงปริมาณการใช้งานการทดสอบล่วงหน้า 100 วันระหว่างกลุ่มควบคุมและกลุ่มตัวแปร ด้านขวาวัดระยะเวลาการทดสอบและความแตกต่างระหว่างกลุ่มควบคุมและกลุ่มตัวแปร
• จำนวน คลิกจริง:จำนวนคลิกก่อนและหลังการเปิดตัวทดสอบ
• จำนวนคลิกที่ คาดการณ์:จำนวนคลิกหากไม่มีการทดสอบ (คำนวณโดยแบบจำลองผลกระทบแบบ ไม่เป็นทางการ )
• จำนวน คลิกเพิ่มเติม:ความแตกต่างสะสมระหว่างการเข้าชมจริงและการเข้าชมที่คาดการณ์ไว้ (จะมีลักษณะอย่างไรหากไม่มีการทดสอบ) คลิกเพิ่มเติมเท่ากับศูนย์จนกว่าการทดสอบจะเริ่มขึ้น
• URL ของ กลุ่มควบคุม: URL ที่รวมอยู่ในกลุ่มควบคุม
• URL กลุ่มตัวแปร: URL ที่รวมอยู่ในกลุ่มตัวแปร
• URL ที่ ยกเว้น: URL ที่ถูกแยกออกจากการทดสอบแยก สามารถยกเว้น URL สำหรับการเข้าชมที่ไม่เท่าเทียมกันในช่วง 100 วันก่อนการทดสอบ นอกจากนี้ยังสามารถยกเว้น URL สำหรับการเปลี่ยนเส้นทาง ไม่พบ URL หรือ URL ที่ถูกบล็อกโดยโรบ็อตเมตาระดับหน้าหรือไฟล์ robots.txt
• การเยี่ยมชมโดย Googlebot:การเข้าชมครั้งแรกจะแสดงเมื่อ Googlebot เข้าชม URL เป็นครั้งแรกหลังจากเปิดตัวการทดสอบ อาจใช้เวลาสองสามวันก่อนการเปลี่ยนแปลงจะปรากฏใน Google SERP เราจัดเตรียมเมตริกตามเปอร์เซ็นต์ของ URL ที่เข้าชมโดยที่อยู่ IP ของ Googlebot เรายังให้รายการ URL และวันที่ของ Googlebot เข้าเยี่ยมชม
• ข้อมูล Google Search Console:ผู้ใช้ที่ชำระเงินของ SplitSignal สามารถรับข้อมูล Google Search Console (GSC) สำหรับการทดสอบตามคำขอ

ตัวชี้วัดจาก GSC (Google Search Console) ที่สามารถใช้ได้:

• คลิก: มีให้ในเครื่องมือ
• อัตราการคลิกผ่าน (CTR): พร้อมให้ดาวน์โหลด
• ความประทับใจ (impression): มีพร้อมให้ดาวน์โหลด
• การจัดอันดับหน้าเฉลี่ย: พร้อมสำหรับการดาวน์โหลด

แนวทางของผลการทำจากการใช้เครื่องมือ SplitSignal 

ในแดชบอร์ด SplitSignal เราให้ผลการทำการแยก SEO สามประเภทที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ เรามีเมตริกข้างต้นเพื่อให้คุณวัดการเปลี่ยนแปลงตามการทดสอบของคุณได้

• การทดสอบในเชิงบวก : การเปลี่ยนแปลงในเชิงบวกแสดงให้เห็นว่ามีการคลิก URL ที่เพิ่มขึ้นภายในกลุ่มตัวแปร
• ไม่มีการทดสอบการเปลี่ยนแปลง: การทดสอบที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลงในการคลิกจากการทดสอบในหน้าตัวแปร
• การทดสอบเชิงลบ : การเปลี่ยนแปลงเชิงลบแสดงว่ามีการคลิกไปยัง URL ในกลุ่มตัวแปรน้อยลง

วิธีการคำนวณ ROI การทำแยกการทดสอบ SEO A/B ของ SplitSignal

SplitSignal มีเครื่องคำนวณ ROI ซึ่งช่วยให้คุณแสดงการทดสอบ SEO แบบแยกส่วนพร้อมผลลัพธ์ที่เป็นบวกด้วยการคลิกแบบออร์แกนิกเพิ่มเติมจาก Google มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย (AOV) และอัตรา Conversion

จากนั้น คุณสามารถคาดการณ์รายได้บวก 12 เดือนจากการเพิ่มประสิทธิภาพที่คุณนำไปใช้กับทีมนักพัฒนาของคุณ

เครื่องคำนวณ ROI นี้สามารถช่วยปรับให้เหมาะสมตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ SEO

ตัวอย่าง ROI:

ท้ายที่สุด การทำ A/B Testing นั้น ไม่ว่าจะเป็นแบบ Split Test หรือ CRO ก็ตาม จะช่วยให้เกิดผลลัพธ์ที่ชัดเจนมากที่สุดก็ต่อเมื่อกำหนดเป้าหมายในการวัด KPI ได้ถูกต้องตรงประเด็น โดยเฉพาะในกรณีที่เจ้าของไซต์หรือนักการตลาดต้องการตัวเลขทางสถิติแล้วด้วยล่ะก็ การมี KPI ที่ชัดเจนก็ยิ่งเป็นสิ่งที่ไม่ควรมองข้าม ดังนั้น ก่อนการเลือกใช้เครื่องมือ ก็ให้ตรวจสอบ KPI ต่างๆ ให้ชัดเจนเพื่อประสิทธิภาพในการดำเนินงานที่ดีขึ้นและง่ายขึ้นนั่นเอง