Note de l’éditeur: Aujourd’hui, nous présentons des épisodes consécutifs de Whiteboard Friday de nos amis de Stone Temple Consulting. Assurez-vous également de regarder le deuxième épisode, “UX, qualité du contenu et SEO” d’Eric Enge.
Comme de nombreux autres domaines du marketing, le référencement intègre des éléments scientifiques. Cela devient cependant problématique pour tout le monde lorsque des théories qui n’ont pas fait l’objet d’une réelle rigueur scientifique sont présentées comme des faits avérés. Dans le Whiteboard Friday d’aujourd’hui, Mark Traphagen de Stone Temple Consulting est là pour nous apprendre une chose ou deux sur la méthode scientifique et comment elle peut être appliquée à notre travail quotidien.
Pour référence, voici une photo du tableau blanc de cette semaine.
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Transcription vidéo
Bonjour, Mozzers. Marc Traphagen de Stone Temple Consulting ici aujourd’hui pour partager avec vous comment devenir un meilleur scientifique SEO. Nous savons que le référencement est une science à bien des égards, et tout ce que je vais dire aujourd’hui s’applique non seulement au référencement, mais aussi au test de choses comme votre AdWords, comment ça marche, les scores de qualité. Il existe de nombreuses applications différentes que vous pouvez créer dans le domaine du marketing, mais nous nous concentrerons sur le monde du référencement, car c’est là que nous effectuons de nombreux tests. Ce dont je veux vous parler aujourd’hui, c’est qu’il s’agit vraiment d’une science et que nous devons y apporter une meilleure science pour obtenir de meilleurs résultats.
La raison en est en astrophysique, des choses comme ça, nous savons qu’il y a quelque chose dont ils parlent ces jours-ci appelé matière noire, et la matière noire est quelque chose dont nous savons qu’elle est là. Il est à peu près accepté qu’il soit là. Nous ne pouvons pas le voir. Nous ne pouvons pas le mesurer directement. On ne sait même pas ce que c’est. Nous ne pouvons même pas encore imaginer ce que c’est, et pourtant nous savons qu’il est là parce que nous voyons son effet sur des choses comme la gravité et la masse. Ses effets sont partout. Et c’est un peu comme les moteurs de recherche, n’est-ce pas ? C’est comme Google ou Bing. Nous voyons les effets, mais nous ne voyons pas l’intérieur de la machine. Nous ne savons pas exactement ce qui se passe là-dedans.
Représentation artistique du fonctionnement des moteurs de recherche.
Alors que faisons-nous? Nous faisons des expériences. Nous faisons des tests pour essayer de comprendre cela, pour voir les effets, et à partir des effets extérieurs, nous pouvons faire de meilleures suppositions sur ce qui se passe à l’intérieur et faire un meilleur travail pour donner à ces moteurs de recherche ce dont ils ont besoin pour nous connecter avec nos clients et perspectives. C’est le but à la fin.
Maintenant, le problème est qu’il y a beaucoup de tests en cours, beaucoup d’expériences qui ne sont peut-être pas très bien menées. Ils ne sont pas gérés selon des principes scientifiques qui ont fait leurs preuves au fil des siècles pour obtenir les meilleurs résultats possibles.
La science des données de base en 10 étapes
Donc, aujourd’hui, je veux vous donner très rapidement 10 choses de base qu’un vrai scientifique traverse pour essayer de vous donner de meilleures données. Voyons ce que nous pouvons faire avec ceux de nos tests SEO à l’avenir.
Commençons donc par le numéro un. Il faut partir d’une hypothèse. Votre hypothèse est la question que vous voulez résoudre. Vous commencez toujours par cela, une bonne question à l’esprit, et cela doit être relativement étroit. Vous devez le réduire à quelque chose de très spécifique. Quelque chose comme comment le temps passé sur la page affecte les classements, c’est assez étroit. C’est très précis. C’est une bonne question. On pourra peut-être tester ça. Mais quelque chose comme comment les signaux sociaux affectent les classements, c’est trop large. Vous devez le réduire. Réduisez-le à une simple question.
Ensuite, vous choisissez une variable que vous allez tester. Parmi toutes les choses que vous pourriez faire, avec lesquelles vous pourriez jouer ou que vous pourriez modifier, vous devriez choisir une chose ou au moins quelques-unes que vous allez modifier et dire : « Quand nous peaufinerons ceci, quand nous changer cela, quand nous faisons cette seule chose, que se passe-t-il ? Cela change-t-il quelque chose dans le monde que nous regardons ?” C’est la variable.
L’étape suivante consiste à définir un groupe d’échantillons. D’où allez-vous collecter les données ? D’où cela va-t-il venir ? C’est le monde dans lequel vous travaillez ici. Parmi toutes les données possibles qui existent, où allez-vous collecter vos données et combien ? C’est le petit cercle dans le grand cercle. Maintenant, même s’il est plus petit, vous n’obtiendrez probablement pas toutes les données du monde. Vous n’allez pas gratter tous les classements de recherche possibles ou visiter toutes les URL.
Vous devez vous demander : “Est-ce assez grand pour que nous ayons au moins une certaine validité ?” Si je voulais savoir quelle est la personne typique à Seattle et que je ne parcourais qu’une partie des bureaux de Moz ici, j’aurais une sorte de vue. Mais est-ce une personne typique et moyenne de Seattle ? J’ai été ici à Moz. Probablement pas. Mais c’était assez grand.
De plus, il doit être randomisé autant que possible. Encore une fois, pour revenir à cet exemple, si je restais ici dans les murs de Moz et que je faisais des recherches sur les Mozzers, j’en apprendrais beaucoup sur ce que font les Mozzers, ce que pensent les Mozzers, comment ils se comportent. Mais cela peut ou non s’appliquer au monde extérieur plus large, alors vous avez randomisé.
Nous voulons contrôler. Nous avons donc notre échantillon de groupe. Si possible, il est toujours bon d’avoir un autre groupe d’échantillons auquel vous ne faites rien. Vous ne manipulez pas la variable dans ce groupe. Maintenant, pourquoi avez-vous cela ? Vous avez cela pour que vous puissiez dire, dans une certaine mesure, si nous avons vu un changement lorsque nous avons manipulé notre variable et que nous ne l’avons pas vu dans le groupe de contrôle, la même chose ne s’est pas produite, plus probablement cela ne fait pas seulement partie du choses naturelles qui se produisent dans le monde ou dans le moteur de recherche.
Si possible, encore mieux, vous voulez faire ce que les scientifiques appellent le double aveugle, ce qui signifie que même vous, l’expérimentateur, ne savez pas qui est ce groupe de contrôle parmi tous les SERP que vous regardez ou quoi que ce soit. Aussi prudent que vous puissiez être et honnête que vous soyez, vous pouvez finir par manipuler les résultats si vous savez qui est qui au sein du groupe de test ? Cela ne s’appliquera pas à tous les tests que nous effectuons en SEO, mais c’est une bonne chose à garder à l’esprit lorsque vous travaillez dessus.
Ensuite, très vite, la durée. Combien de temps doit-il être? Y a-t-il suffisamment de temps? Si vous testez juste comme si je partage une URL avec Google +, à quelle vitesse est-elle indexée dans les SERP, vous n’aurez peut-être besoin que d’une journée pour cela, car cela prend généralement moins d’une journée dans ce cas. Mais si vous examinez les effets de la saisonnalité, vous devrez peut-être passer plusieurs années pour obtenir un bon test à ce sujet.
Passons au deuxième groupe ici. La sixième chose garder un laboratoire propre. Maintenant, ce que cela signifie, c’est essayer autant que possible de garder tout ce qui pourrait salir vos résultats, tout type de variables rampantes que vous ne vouliez pas avoir dans le test. Difficile à faire, surtout dans ce que nous testons, mais faites de votre mieux pour éviter la saleté.
Manipulez une seule variable. Parmi toutes les choses que vous pourriez modifier ou modifier, choisissez une chose ou un très petit ensemble de choses. Cela donnera plus de précision à votre test. Plus vous modifiez de variables, plus il y aura d’autres effets et d’effets internes que vous ne prendrez peut-être pas en compte et qui brouilleront vos résultats.
Assurez-vous d’avoir une validité statistique lorsque vous allez analyser ces résultats. Cela dépasse le cadre de cette petite discussion, mais vous pouvez lire à ce sujet. Ou mieux encore, si vous en êtes capable, embauchez quelqu’un ou travaillez avec quelqu’un qui est un spécialiste des données qualifié ou qui a une formation en statistiques afin qu’il puisse examiner votre évaluation et dire les corrélations ou tout ce que vous voyez, “Est-ce que cela a un signification statistique?” Très important.
Transparence. Autant que possible, partagez avec le monde votre ensemble de données, vos résultats complets, votre méthodologie. Qu’est-ce que tu as fait? Comment avez-vous mis en place l’étude ? Cela va être important pour notre dernière étape ici, qui est la réplication et la falsification, l’une des parties les plus importantes de tout processus scientifique.
Donc, ce que vous voulez inviter, c’est, hé, nous avons fait cette étude. Nous avons fait ce test. Voici ce que nous avons trouvé. Voici comment nous l’avons fait. Voici les données. Si d’autres personnes posent à nouveau la même question et effectuent le même type de test, obtiennent-elles les mêmes résultats ? Quelqu’un l’exécute à nouveau, obtiennent-ils les mêmes résultats ? Encore mieux, si vous avez des gens qui disent : “Je ne pense pas que vous ayez raison parce que je pense que vous avez manqué cela, et je vais ajouter cela et voir ce qui se passe”, aha, ils falsifient . Cela peut vous donner l’impression d’avoir échoué, mais c’est un succès parce qu’en fin de compte, que recherchons-nous ? Nous recherchons la vérité sur ce qui fonctionne vraiment.
Pensez à votre prochain test, votre prochaine expérience que vous ferez. Comment pouvez-vous appliquer ces 10 principes pour faire de meilleurs tests, obtenir de meilleurs résultats et avoir un meilleur marketing ? Merci.
Transcription vidéo par Speechpad.com
(Article traduit de moz.com)
