Mehr als 200 verschiedene Faktoren, die das Ranking bei Google beeinflussen? Ganz schön überwältigend – gerade für Einsteiger. SEO-Testing kann dabei helfen, datenbasierte Erfahrungen zu sammeln, um die umzusetzenden Maßnahmen sinnvoll zu priorisieren. Selbstverständlich sind „A/B-Tests“ im SEO irgendwo begrenzt (das liegt in der Natur der Sache), sie setzen aber in jedem Fall das Mindset für eine datengetriebene Optimierung.
Grund genug sich einmal genauer mit einem testbasierten SEO-Prozess zu befassen. Im nachfolgenden Artikel erfahren Sie, was SEO-Testing ist, welche Vorteile es bietet und wo seine Grenzen liegen. Außerdem finden Sie erste Hypothesen für Ihre eigenen Tests vor.
Was ist SEO-Testing?
Bei der Konversionsoptimierung sind sogenannte A/B-Tests (Splittests) längst Standard. Hierbei werden Nutzer auf eine von zwei Varianten einer Unterseite geleitet (Variante A vs. Variante B). Diese Seiten sind – bis auf eine einzige Änderung – exakt identisch. Mit dem A/B-Test wird nun analysiert, welchen Effekt die Veränderung erzielen würde, wenn sie tatsächlich auf der Webseite umgesetzt wird. Basierend auf den Daten einer statischen Auswertung wird die zu Beginn aufgestellte Hypothese („Veränderung X bewirkt Y, da Z…“) anschließend entweder verworfen oder bestätigt.
SEO-Tests sind an dieses Prinzip angelehnt, unterscheiden sich aber in einem ganz wesentlichen Punkt: Es können keine zwei nahezu identischen Varianten einer Seite miteinander verglichen werden. Dies liegt an der Natur des World Wide Webs und insbesondere der Suchmaschinen. Zwei nahezu identische Seiten könnten sich gegenseitig „kannibalisieren“ oder aus dem Index ausgeschlossen werden, da sie sich zu sehr ähneln. Daher vergleicht man beim SEO-Testing nicht einzelne Unterseiten, sondern zwei Gruppen von Seiten, die gemeinsame Merkmale haben, aber nicht exakt identisch sind [1].
Mithilfe eines testbasierten Prozesses kann man datenbasiert bestimmen, ob sich eine bestimmte Anpassung auf der Webseite positiv oder negativ auf das organische Ranking oder andere KPIs auswirkt. Nachfolgend eine Beispiel-Hypothese für ein mögliches Experiment: „Die Nennung der Jahreszahl im Title Tag wird zu einer signifikanten Steigerung der Klickraten bei den SEO-Blogbeiträgen auf meiner Webseite führen“.
Welche unterschiedlichen Arten von SEO-Tests gibt es?
Es gibt vier unterschiedliche Arten von Experimenten im SEO:
1. „Fortlaufendes Testen“ (nicht empfohlen)
Beim fortlaufenden Testen wird eine Änderung an allen Unterseiten einer Webseite vorgenommen und das Ergebnis analysiert. Diese Herangehensweise frisst nicht nur deutlich mehr Zeit, sondern bietet noch einen weiteren entscheidenden Nachteil: Hat die Anpassung einen negativen Effekt, wirkt sich dies auf die gesamte Webseite aus [1].
2. „Zeit-basiertes Testen“ (nicht empfohlen)
Beim zeitbasierten Testen wird eine Änderung an einer einzelnen Unterseite vorgenommen. Hierbei wird der Effekt in den Wochen vor der Änderung mit dem in den Wochen nach der Änderung verglichen. Auch diese Vorgehensweise wird nicht empfohlen, da hier Kausalität basierend auf einer Sample-Größe von 1 unterstellt wird [1].
3. „Split-Tests mit Gruppen von Unterseiten“
Die bestmögliche Herangehensweise ist das Split-Testing von ganzen Gruppen von Unterseiten, die bestimmte Merkmale teilen, aber nicht komplett identisch sind. Hierbei werden datenbasierte Ergebnisse mit einem überschaubaren Aufwand generiert. Außerdem wird so der Einfluss von externen Variablen (wie z.B. Saisonalität) minimiert, da diese Effekte in beiden Gruppen auftauchen [1].
4. Einzelvariablen-Tests mit „Lorem-ipsum“-Platzhaltertext
(Details siehe unten)
Was sind die Vorteile von SEO-Tests?
1. Anpassungen basierend auf Daten
Wenn man die bekannten Basis-Einflussfaktoren mal beiseitelässt, ist Suchmaschinenoptimierung selten schwarz oder weiß. Bei der Diskussion des Einflusses einer bestimmten Änderung, gibt es oft ein „es kommt drauf an“. Genau in diesen Situationen bietet sich ein testbasierter Prozess an, um eine datenbasierte Entscheidung zu treffen.
2. Lerne was in der Nische funktioniert
Auch innerhalb der einzelnen Nischen gibt es Unterschiede. Bei einer Seite im medizinischen Kontext („Your Money Your Life“) zum Beispiel werden einige Einflussfaktoren und Kriterien anders gewichtet als bei einer Seite im Tourismus-Kontext. Auch bei der Art von Webseiten gibt es Unterschiede: So benötigt ein Blogartikel in der Regel deutlich mehr Content als eine Kategorieseite im E-Commerce Shop.
3. Ressourcenverteilung begründen
SEO-Tests helfen dabei Ressourcenverteilungen im Unternehmen zu begründen. Bei einer Anpassung aller Seiten auf einmal, ist der einzelne Effekt nicht mehr klar nachzuweisen. Schlimmer noch: Stellt sich entgegen der Erwartung ein negativer Effekt ein, kostet es viel Zeit und Geld die Änderungen wieder rückgängig zu machen.
4. SEO-Performance steigern
Eine hohe Anzahl an „erfolgreichen“ Experimenten, bei denen eine positive Auswirkung erzielt wurde, wirkt sich positiv auf die SEO-Performance der Webseite aus. Dabei verstärken sich die einzelnen Tests in einer Art „Schneeballeffekt“.
5. Wissen erweitern & Maßnahmen klar priorisieren
Wenn man mal eine Stunde durch LinkedIn oder Twitter scrollt, trifft man teilweise auf unterschiedlichste Meinungen zu den relevanten Einflusskriterien der Suchmaschine. Ist nun „Topical Authority“ der neue heiße Scheiß oder doch der „Information Gain Score“? Entscheidend für einen SEO ist es jedoch Maßnahmen zu priorisieren. Bei einer umfangreichen Webseite, die alle Basis-Optimierungen bereits umgesetzt hat, ist das gerade für Anfänger oft schwer. SEO-Experimente helfen dabei valide Erfahrungen zu sammeln, was funktioniert und was nicht. So baut man gezielt Fachwissen auf [1, 2].
Für wen machen SEO-Tests Sinn?
SEO-Experimente machen nur Sinn, wenn die Webseite eine signifikante Anzahl an Besuchern erhält. Als Daumenregel sprechen Branchenexperten von mindestens 10.000 organischen Besuchern pro Monat. Außerdem sollte die Webseite, die grundlegenden Optimierungen („Quick Wins“) bereits ausgeschöpft haben (Content, Title tag, kompetitives Linkprofil). In einem überoptimierten und stark frequentierten Markt macht es oft, einen großen Unterschied, ob man auf Position 1 oder auf Position 2 für ein bestimmtes Keyword rankt. Zusammenfassend lässt sich sagen:SEO-Experimente machen nur Sinn, wenn die Webseite eine signifikante Anzahl an Besuchern erhält. Als Daumenregel sprechen Branchenexperten von mindestens 10.000 organischen Besuchern pro Monat. Außerdem sollte die Webseite, die grundlegenden Optimierungen („Quick Wins“) bereits ausgeschöpft haben (Content, Title tag, kompetitives Linkprofil). In einem überoptimierten und stark frequentierten Markt macht es oft, einen großen Unterschied, ob man auf Position 1 oder auf Position 2 für ein bestimmtes Keyword rankt [1]. Zusammenfassend lässt sich sagen:
- SEO-Experimente bieten sich für Webseiten mit einer signifikanten Anzahl an organischen Besuchern an, die die grundlegenden Optimierungen hinter sich gelassen haben und in einem umkämpften Markt agieren.
So verläuft ein SEO-Experiment
1. Stelle eine Hypothese auf
Zu Beginn ist es wichtig, eine klare und konkrete Hypothese aufzustellen. Diese gibt den Rahmen für das Experiment vor und sollte daher so genau wie möglich definieren, was das vorliegende Problem ist und welche Ursache dieses Problem haben könnte. Zusätzlich ist es entscheidend die vorzunehmende Änderung so genau wie möglich zu beschreiben als auch festzuhalten welcher KPI beeinflusst wird und wie dieser gemessen werden soll [1].
– Das reale Problem der verbesserungswürdigen Leistung identifizieren:
„Die Click-Through-Rate (CTR) meiner SEO-Guides fällt im Vergleich zu ähnlich hoch rankenden Guides aus anderen Themenbereichen deutlich ab“.
– Eine Hypothese aufstellen, die die Ursache des Problems widerspiegelt:
„Die CTR der SEO-Guides fällt im Vergleich zu ähnlich rankenden Guides deutlich ab, da die Title tags nicht auf die Aktualität der Artikel hinweisen“.
– Die vorzunehmende Änderung so genau wie möglich zu beschreiben:
„Am Ende der Title tags meiner SEO-Guides soll die aktuelle Jahreszahl ergänzt werden, sodass Nutzer auf die Aktualität der Artikel hingewiesen werden und so verstärkt auf das Ergebnis klicken“.
– Die zu messenden KPIs und deren Messverfahren festhalten:
„Die CTR meiner SEO-Guides wird mithilfe der Google Search Console gemessen, dabei wird der Durchschnittswert der letzten letzten drei Wochen vor der Änderung mit dem der drei Wochen nach der Änderung verglichen“ [3].
Zur Erstellung der Hypothese hat sich das folgende Template bewährt:
„Wenn (Element A) verändert wird, dann steigt/fällt (Effekt Y), weil (Grund Z)…“
Das bedeutet konkret:
„Wenn die Title tags meiner SEO-Guides am Ende um die aktuelle Jahreszahl ergänzt werden, dann steigt die Klickrate dieser Artikel (gemessen in der Google Search Console), da die Aktualität der Inhalte die Nutzer zum Klicken verleitet.“
Laut abtasty.com sind irrelevante, unvollständige oder schlecht formulierte Hypothesen oft die Ursache für neutrale oder negative Testergebnisse [3].
2. Wähle deine Unterseite
Wie bereits erwähnt, ist es entscheidend SEO-Experimente auf Unterseiten auszuführen, die ausreichend organische Besucher generieren. Wenn eine Gruppe von Unterseiten nur wenige Klicks erhält, ist es unwahrscheinlich ein statistisch signifikantes Ergebnis zu erhalten, selbst wenn sich das Ranking dieses Samples stark verbessert.
In Google Analytics kannst du wie folgt nach Seiten filtern, die einen hohen organischen Traffic aufweisen:
- Gehe zu „Verhalten“ -> „Websitecontent“ -> „Landingpages“
- Filter nach „Organic Traffic“
- Filter nach der Art von Unterseiten, die du für dein Sample nutzen möchtest (z.B. Blog oder Shop-Kategorieseiten)
- Filter nach Unterseiten mit mindestens (x) Sessions
Anschließend kannst du dir eine Liste der gefilterten Daten exportieren lassen [1].
3. Wähle eine zufällige Stichprobe
Bei SEO-Experimenten werden Gruppen von Unterseiten miteinander verglichen. Wichtig hierbei ist es, eine zufällige Stichprobe aus den vorher in Google Analytics ausgewählten Seiten zu ziehen. Wenn man die Liste der Unterseiten in Google Sheets kopiert, kann man hierfür die „Randomize Range“-Funktion nutzen. Dazu markiert alle Zellen mit den Unterseiten und wählt anschließend mit einem Rechtsklick „Zeilen im Bereich zufällig anordnen“. Anschließend kann man die Liste der Unterseiten in zwei Gruppen unterteilen (basierend auf einem Prozentsatz oder einer Anzahl), sodass man eine Kontrollgruppe und eine Versuchsgruppe erhält [1].
Die Ziehung einer zufälligen Stichprobe kann auch von speziellen SEO-Testing-Tools übernommen werden.
4. Setze die Testlaufzeit fest
Die genaue Testlaufzeit festzulegen ist schwierig. In erster Linie geht es darum,
ein aussagekräftiges Datenset zu erheben. Je länger ein Test läuft, desto höher ist jedoch auch die Wahrscheinlichkeit, dass alternative Erklärungen für einen getesteten Effekt verantwortlich sind. Experimente sollten zumindest so lange laufen, dass sie von Google erneut gecrawlt werden können. Andernfalls wird die Veränderung noch gar nicht in Betracht gezogen [1].
SEO-testing.com empfiehlt die folgenden Faustregeln zur Testlaufzeit [2]:
- Title tag & Meta description: 2 Wochen
- Content-Anpassungen: 4 Wochen
- Link-Anpassungen: 6 Wochen
5. Wähle KPIs und Tracking
Die gängigen SEO-Testing-Tools können direkt mit der Google-Suite gekoppelt werden, um Daten aus Google Analytics oder der Search Console direkt auszuwerten. Doch auch bei manueller Auswertung sollte man sich zuvor überlegen, welche KPIs relevant sind und wie diese gemessen werden können [1].
- CTR -> Google Search Console
- Ranking -> Google Analytics oder Rank-Tracking-Tool
- Organische Besucher -> Google Search Console oder Google Analytics
6. Erstelle die Varianten
Endlich geht es los! Nun geht es an die Umsetzung der zu testenden Änderung. Wichtig hierbei ist, dass du immer jeweils nur eine Änderung testen solltest. Außerdem sollten natürlich keine Änderungen in der Kontrollgruppe vorgenommen werden. Es bietet sich an ein Test-Log zu führen, indem du die Änderungen, die Stichproben sowie Datum und Laufzeit der Tests festhältst [1].
7. Analysiere die Ergebnisse
Die Ergebnisse können entweder manuell oder mit einem entsprechenden Tool ausgewertet werden. Spezielle Tools haben den Vorteil, dass sie die statistische Signifikanz des Tests direkt berechnen [1]. Die Details zur Auswertung der statistischen Signifikanz wurden bewusst noch nicht thematisiert, da dies den Rahmen dieses Blogartikels sprengen würde.
Übersicht aktueller SEO-Testing Tools
Obwohl SEO-Testing noch recht neu in der Branche sind, gibt es bereits einige erste Testing-Tools. Diese habe ich nachfolgend aufgelistet:
1. Ryte – A/B-Tests
Das SEO-Tool „Ryte“ bietet ein spezielles Interface für A/B-Tests. Neben Daten aus der Google-Suite gibt es hier auch einen intelligenter Algorithmus angewendet, der natürliche Einflüsse außerhalb der Kontrollgruppe erkennen soll (z.B. Marketing-Kampagnen oder Google Updates)
2. Seo-testing.com
SEO-testing.com wird von Nick Swan betrieben und war zuvor bekannt als sanitycheck.io. Das Tool war vormals dazu gedacht, Daten aus der Google Search Console für einen längeren Zeitraum als die damals verfügbaren drei Monate zu archivieren. Mittlerweile wurde der Fokus komplett auf SEO-Experimente gelegt. Es können sowohl zeitbasierte Tests als auch Split-Tests gefahren werden. Die Ergebnisse werden in übersichtlichen Grafiken und Dashboards aufbereitet.
3. MarketingCloudFX
MarketingCloudFX ist ein Tool des SEO-Dienstleisters „WebFX“. Speziell zum Umfang der enthaltenen SEO-Tests findet man aber aktuell eher weniger Informationen.
Die Rolle von „Lorem ipsum“ in SEO-Experimenten
Bei einem 30-tägigen SEO-Contest zwischen den Mitgliedern einer Facebook-Gruppe im Jahr 2018 war es Kyle Roof gelungen eine Webseite mit hauptsächlich „Lorem ipsum“-Text zu ranken. Für die Keyword-Kombination „Rhinoplasty (einem Eingriff in der Schönheitschirurgie) + Plano (einer Stadt in Texas)“ sicherte er sich die zweite Google-Position. Der Inhalt der Unterseite bestand ausschließlich aus dem Platzhalter-Text und vereinzelt dem Keyword.
Seitdem werden häufig ganze Webseiten mit Lorem Ipsum für Experimente erstellt. Diese sollen für ein fiktives Keyword ranken. Sobald sie dann von Google indexiert sind, können Veränderungen vorgenommen werden, um einzelne Effekte zu untersuchen [4].
Diese Einzelvariablen-Tests stellen eine Alternative zu den hier vorgestellten Split-Tests mit Gruppen von Unterseiten dar.
Einen ausführlichen Detailartikel zum Thema von Kyle Roof finden Sie hier: https://nichesiteproject.com/seo/guide-to-seo-testing/
5 Hypothesen für Ihre eigenen SEO-Tests
- Die Nutzung von Videos im Content wirkt sich positiv auf die durchschnittliche Sitzungsdauer der Blogreihe X aus, verglichen mit der Blogreihe Y, bei der der Inhalt nur aus Bildern und Text bestehen.
- Die Nennung des Zusatzes „günstig kaufen“ im Title Tag der Produktkategorie X wirkt sich positiv auf die Klickrate aus, verglichen mit Produktkategorie Y, bei der auf diesen Zusatz verzichtet wird.
- Die Umstrukturierung der bestehenden Artikel zum Thema X in einen „Skyscraper-Artikel“ wirkt sich positiv auf die Anzahl der organischen Besucher aus, verglichen mit der Verteilung der Informationen auf mehreren kurzen, separaten Artikeln.
- Die Nennung des Nebenkeywords innerhalb der ersten 100 Zeichen beeinflusst das Ranking für dieses Keyword positiv, im Vergleich zur Nutzung des Nebenkeywords weiter unten im Text.
- Der Einsatz von strukturierten Daten („Ähnliche Fragen“) wirkt sich positiv auf die Klickrate von Produktkategorie X im Vergleich zu Kategorie Y aus, bei der auf die Nutzung von strukturierten Daten verzichtet wird.
[1, 2]
Quellen
[1] https://ahrefs.com/blog/seo-testing/
[2] https://seotesting.com/blog/seo-testing-guide/
[3] https://www.abtasty.com/de/blog/ab-test-hypothesen-tipps/
[4] https://nichesiteproject.com/seo/guide-to-seo-testing/
