Eye-Tracking Google SERPs – 5 histoires de pizza

Il y a quelque temps, nous avons reçu une offre que nous ne pouvions pas refuser. Les bonnes gens de Mirametrix nous ont demandé si nous étions intéressés par des données de suivi oculaire personnalisées (qui coûtent traditionnellement une petite fortune) pour toutes les recherches Google. Euh, est-ce que Matt Cutts aime les chats ?

Depuis que j’ai travaillé une fois dans le couloir d’un laboratoire de suivi oculaire, j’étais le choix évident pour diriger cette virée shopping au magasin de bonbons nerd. Nous avons donc choisi 5 SERP Google différents, représentant la diversité que Google a créée au cours des deux dernières années, y compris les liens de site nouvellement étendus. C’est l’histoire de ces SERP. Ils parlent tous de pizza, car je viens de Chicago et j’avais apparemment faim quand j’ai fait la liste.

L’équipement et la méthodologie

Tout d’abord, un peu de contexte. Mirametrix produit des systèmes de suivi oculaire portables et abordables pour les chercheurs. Nos données ont été collectées à l’aide d’un S2 Eye Tracker (illustré à droite), qui ressemble un peu à un Xbox Kinect. Chaque SERP a été montré à 8 sujets âgés de 18 à 30 ans pendant 30 secondes. Les sujets ont été informés du terme de recherche qui les intéressait, puis ont été autorisés à visualiser librement le SERP en plein écran. Tous les SERP ont été dépersonnalisés et localisés à Chicago, IL.

Des cartes thermiques ont été créées en agrégeant les données des sujets. Les sujets ont vu le SERP en plein écran, mais j’ai recadré chaque image en dessous du point où l’activité s’estompe. Je dois noter qu’il s’agit de données de suivi oculaire réelles, qui ne doivent pas être confondues avec des «cartes de clics» ou des cartes thermiques créées à partir de mouvements de souris. Ces modèles proviennent de l’interaction visuelle directe des gens avec les SERP.

(1) Local #1 – “la meilleure pizza de Chicago”

Je commencerai par une requête pour “meilleure pizza à Chicago”, car les résultats sont probablement les plus proches de ce à quoi vous vous attendez. J’ai choisi ce SERP particulier parce qu’il avait des résultats Local/Lieux fortement intégrés, ainsi que des cartes sur la droite. Les données de suivi oculaire ressemblaient à ceci :

Vous pouvez voir ici un modèle modifié en forme de F, avec la plupart des activités centrées sur les meilleurs résultats et quelques mouvements oculaires vers la carte. Comme vous vous en doutez, les meilleures annonces ont attiré le plus d’attention.

(2) Local #2 – “pizza”

La prochaine étape est une recherche locale pour “pizza”. Ces résultats étaient plus variés, avec quelques résultats organiques suivis d’un pack de 7 intégré qui séparait plus clairement les résultats Local/Lieux. Ces données sont devenues un peu plus intéressantes :

L’impact du Local 7-pack semble être très puissant, attirant l’attention des 3 premières listes organiques. Même les fixations de carte semblent être atténuées depuis le premier SERP. Que ce soit parce que les gens connaissent le format des résultats locaux de Google ou sont attirés par le formatage distinct, il est clair qu’ils étaient biaisés vers cette partie de la page.

(3) Vignettes vidéo – “comment faire une pizza”

Celui-ci était une demande spéciale du Big Boss – Rand était intéressé par l’impact des vignettes vidéo dans les SERP organiques. J’ai trouvé que la requête «comment faire une pizza» faisait apparaître des vignettes vidéo pour les spots n ° 2 et n ° 3. Voici ce que les données avaient à dire :

Bien que les résultats individuels soient un peu difficiles à séparer, il semble que les mouvements oculaires des sujets se concentrent sur la première vignette vidéo, peut-être même au détriment du résultat organique n°1. Surtout avec quelque chose d’aussi visuel qu’une pizza (qui n’aime pas la pizza ?), l’attrait d’une image pourrait vraiment faire pencher la balance des clics.

(4) Images du produit – “coupe-pizza”

La recherche suivante portait sur les “coupeurs de pizza” – cela a fait apparaître les recherches de marques et de magasins en haut, ainsi que des images pour les résultats d’achat après la 3e liste organique. Les données de suivi oculaire ressemblaient à ceci :

Il y a certainement une certaine attraction vers les images de produits, bien que les meilleurs résultats organiques se portent encore assez bien. Les “recherches associées” semblent attirer relativement peu d’attention, même si elles apparaissent là où se trouve généralement le premier résultat organique.

(5) Liens annexes étendus – “Pizza Hut”

Enfin, nous avons décidé de tester les nouveaux liens de sites. Une recherche de “Pizza Hut” a fait apparaître 6 liens de sites étendus. Sans surprise, cette recherche a également déclenché des résultats locaux. Voici le visuel :

Bien que la liste de Pizza Hut obtienne quelques fixations, il semble y avoir une forte attraction vers les listes locales. Même avec un pack complet de liens de sites étendus, le site principal de Pizza Hut a reçu beaucoup moins d’attention que ce à quoi je m’attendais. Quand vous voulez une pizza, vous voulez une pizza, pas une histoire d’entreprise.

Quelques implications générales

Je pense que la première et la plus évidente implication est que, alors que Google s’éloigne de 10 listes simples pour de plus en plus de recherches, cela a certainement un impact sur les utilisateurs de la recherche. Vous devez vous familiariser avec votre espace concurrentiel et profiter des améliorations SERP, comme les vignettes vidéo. Le classement n ° 1 pourrait ne pas tirer le poids qu’il avait auparavant si vos concurrents en bas de la page avaient des résultats plus intéressants visuellement.

Ces résultats suggèrent également que les résultats Local/Lieux sur la page ont un fort impact, même s’ils se situent au milieu de la page. Dans ces cas limités, ils semblaient détourner l’attention des meilleurs spots organiques. Si votre requête a une saveur locale, vous devez savoir comment votre page Google Adresses est en concurrence.

Bien sûr, ce sont des résultats exploratoires, et plus de données seraient nécessaires pour étayer toute découverte donnée, mais j’espère que les observations générales sont intéressantes. Je tiens à remercier Ben Yoskovitz d’avoir créé cette opportunité, ainsi qu’Anton et Amineh de Mirametrix pour la gestion et la réalisation des études de suivi oculaire.

(Article traduit de moz.com)
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