Actualizarea datei publicării – Explorarea algoritmului de actualitate cu un experiment SEO
(11 min. de lectură)
Cuprins
- Ipoteza – ce dată se va modifica
- Manipulare experimentală
- Rezultatele experimentului – modul în care actualizarea datei afectează valorile site-ului
- Verificarea ipotezelor de cercetare
- Modelul statistic CausalImpact și experimentul de actualizare a datei
- Actualizarea datei pe WhitePress
Algoritmul de actualitate al Google clasifică paginile în SERP-uri în funcție de cât de importantă este actualitatea conținutului pentru o anumită interogare. În experimentul nostru, vom determina dacă o simplă schimbare a datei în codul site-ului este un indicator suficient de prospețime pentru algoritmul Google.
Din cauza opiniilor divergente din industria SEO cu privire la importanța actualității conținutului ca factor de clasare, am decis să testăm impactul „prospețimii” conținutului asupra pozițiilor paginii în rezultatele căutării. Amintindu-ne cuvintele lui John Mueller, „schimbarea datelor de publicare pe paginile web nu va îmbunătăți clasamentul căutării dacă nu s-au făcut modificări semnificative la conținut”, am decis să vedem dacă algoritmul Google ține cont doar de modificări substanțiale ale conținutului, așa cum susține Mueller, sau dacă o simplă modificare a datei ar fi suficientă pentru ca o subpagină să fie considerată proaspătă și actualizată. Pentru a atinge acest obiectiv, am realizat un experiment – în care am actualizat datele de publicare a articolelor fără a face alte modificări subpaginilor testate.
Algoritmul de prospețime Google
Pentru a înțelege mai bine experimentul nostru, să explicăm mai întâi ce este actualitatea/
Actualizarea algoritmului motorului de căutare a introdus timpul de publicare ca factor de clasare, împreună cu o împărțire a interogărilor de căutare în trei tipuri, în funcție de relevanța timpului de publicare pentru termenul de anchetă:
- Evenimente recente – de obicei interogări legate de știri care sunt asociate cu subiecte sau evenimente curente și în tendințe.
- Evenimente recurente în mod regulat – Evenimente anuale sau care au loc regulat – scoruri sportive, emisiuni TV, alegeri, rapoarte anuale.
- Actualizări frecvente – Interogări care sunt actualizate în mod regulat, dar care nu au legătură cu evenimente sau subiecte în tendințe. Poate fi asociat cu site-uri de recenzii sau pagini de produse.
Factorul de prospețime determină relevanța paginilor indexate pentru interogările introduse (în funcție de tipul de căutare) pe baza datei publicării și a actualizărilor de conținut.
Google informează că folosește mai mulți factori pentru a determina data publicării unui articol. Pe lângă datele structurale, motoarele de căutare folosesc surse de date alternative, oricât de nedefinite, pentru a elimina erorile.
Ipoteza – ce dată se va modifica
Ipoteza experimentului afirmă că actualizarea datei publicării va avea ca rezultat o poziție medie mai mare în SERP (Search Engine Result Page) și achiziția de noi cuvinte cheie. În plus, va avea un impact indirect pozitiv asupra numărului de click-uri, afișărilor și valorii CTR (rata de click).
Premisa experimentului nostru presupune că data furnizată în codul HTML în elementul <div> care specifică data publicării și datele structurate în format JSON sunt factori relevanți utilizați de algoritmii Google pentru a determina relevanța temporală a unei pagini.
Prin urmare, actualizarea acestei date ar trebui să fie un semnal suficient pentru ca Google să ia în considerare paginile modificate relevante pentru o interogare, datorită „prospețimii” acestora.
Mulți profesioniști asociați cu Google sugerează că algoritmul motorului de căutare recunoaște dacă data publicării sau modificării corespunde unor modificări semnificative ale conținutului. Asta ar însemna că numai paginile cu conținut modificat pot dobândi poziții mai înalte datorită factorului de prospețime. Studiul nostru va demonstra dacă această ipoteză este validă.
Condiții experimentale
Pentru a ne asigura că rezultatele experimentului sunt lipsite de erori, am definit un mediu cât mai lipsit de factori externi, în care am putea efectua testele.
Ca mediu experimental, am ales un domeniu fără interferențe de trafic (mai jos este un grafic linear al Google Search Console: Eficacitate în rezultatele căutării), pe care:
- nu au fost efectuate activități de optimizare cu cel puțin 90 de zile înainte de implementarea manipulării experimentale testate;
- nicio altă modificare, în afară de manipularea experimentală, nu a fost făcută pe site în timpul experimentului (o perioadă de 14 zile), care ar putea afecta poziționarea în rezultatele căutării;
- nu s-au derulat campanii de trafic plătit (SEM).
Apoi, am împărțit paginile în grupul experimental (pagini pe care am introdus manipulări experimentale) și grupul de control (pagini web pe care nu am făcut nicio modificare).
Pentru experiment, am selectat subpaginile:
- publicat cel târziu la 31 decembrie 2021;
- aparținând aceleiași categorii de subpagini: postări de blog;
- generarea unui trafic organic substanțial;
- indexat de Google;
- fără nicio optimizare (on-site sau off-site) efectuată.
Subpaginile au fost împărțite în două grupuri, folosind metoda AB/
- trafic organic generat,
- numărul de cuvinte cheie pentru care se clasează,
- dificultatea cuvintelor cheie,
- volumul de căutare pentru cuvinte cheie clasate,
- profil backlink,
- plasarea în structura site-ului.
Am selectat 64 de pagini pentru a participa la experimentul de actualizare a datei și le-am împărțit în două grupuri (de control și experimental) cu 32 de subpagini fiecare.
Pentru a ne asigura că nu există încălcări ale datelor, am suspendat navigarea către sub-paginile selectate de către echipa noastră prin căutarea Google în timpul pregătirii și duratei testului. Prin urmare, am eliminat posibilitatea de a perturba rezultatele experimentului cu căutările și clicurile noastre.
Manipulare experimentală
Pe toate paginile selectate pentru grupul experimental, am introdus o modificare a codului care a actualizat data publicării articolelor la data începerii experimentului, 7 noiembrie 2022.
Data a fost furnizată în format de cod HTML:
și în format JSON:
Nu am introdus alte modificări în timpul experimentului, nici în conținut, cod sau structura site-ului.
În plus, am dezactivat afișarea paginilor supuse experimentului pe pagina principală ca cele mai recente postări. Datorită acesteia, structura link-urilor a rămas neschimbată și nu au fost create backlink-uri interne suplimentare.
Rezultatele experimentului – modul în care actualizarea datei afectează valorile site-ului
Cunoscând condițiile experimentului și amploarea acestuia, să discutăm despre rezultatele observate în perioada 7 noiembrie - 21 noiembrie, comparativ cu perioada anterioară de 14 zile.
Numărul de click-uri a crescut cu 43,8% în grupul experimental. Numărul de click-uri pe linkuri din SERP-uri a crescut de la 112 în perioada anterioară la 161 în timpul experimentului. În grupul de control, am observat o scădere de 6,1%, de la 164 de click-uri în perioada anterioară la 154 în timpul testului.
CTR-ul a crescut în lotul experimental cu 24,5%, de la o rată de 1,91% la 2,38%. În grupul de control, am observat o scădere a valorii CTR de 5,0% de la 1,82% la 1,73%.
Numărul de afișări din grupul experimental a crescut cu 15,4%, de la 5.862 înainte de începerea testului la 6.767 în timpul experimentului. În grupul de control, afișările au scăzut cu 1,2% de la 9.012 la 8.905.
Poziția medie a scăzut în lotul experimental cu 2,0%, în timp ce în lotul martor a scăzut cu 4,2%. Pe scurt, poziția medie a paginilor din grupul de control a scăzut cu 110 la sută mai mult decât cea a grupului supus experimentului. Este legat de 82 de interogări noi achiziționate pentru subpaginile plasate în grupul experimental. Deoarece clasarea noilor interogări începe de obicei la poziții joase, a scăzut poziția medie pentru întregul grup.
Numărul de interogări generate de subpagini a crescut cu 20,3% în grupul experimental. În grupul de control, această măsură a crescut doar cu 0,3%, ceea ce înseamnă că manipularea experimentului a dus la o creștere cu 6767% mai mare a numărului de interogări. Grupul experimental a achiziționat 82 de cuvinte cheie noi, crescând de la 404 la 486.
Verificarea ipotezelor de cercetare
Ipoteza propusă presupunea o îmbunătățire a numărului de click-uri, a valorii CTR și a numărului de afișări. Toate aceste condiții au fost îndeplinite.
Totuși, poziția medie în SERP-uri a scăzut cu 2,0%, astfel încât subpaginile din grupul experimental ocupă poziții mai mici în clasamentele Google decât înainte de introducerea manipulării. Devine aceasta baza pentru a pune sub semnul întrebării ipoteza noastră? Absolut nu. Privind grupul de control, vom observa că poziția medie s-a redus cu 4,2% față de perioada anterioară testului. Deci scăderea poziției a fost de fapt cu 110 la sută mai mare în grupul de control.
Creșterea cu 20,3% a numărului de interogări în grupul experimental implică dobândirea unui număr considerabil de fraze cheie noi. Să ne amintim că calea către clasarea unui site pentru un nou cuvânt cheie începe de obicei cu poziții inferioare în rezultatele căutării. Paginile din grupul experimental au câștigat peste 80 de interogări, ceea ce a dus indirect la o scădere a poziției medii în rezultatele căutării cu 2,0%. Dacă luăm în considerare doar frazele pentru care paginile din grupul experimental au fost clasate înainte de actualizarea datei, putem observa o îmbunătățire a poziției cu 12,67%.
Ce înseamnă acest lucru? Algoritmul Google atribuie probabil o valoare de „prospețime” doar pe baza informațiilor despre dată incluse în datele structurate. Această indicație poate fi mai puternică pentru subpaginile al căror conținut a fost și el actualizat. Dar totuși, modificarea doar a datei de publicare este un indicator suficient de prospețime pentru motorul de căutare Google.
Modelul statistic CausalImpact și experimentul de actualizare a datei
Pentru a confirma faptul că creșterea traficului pe subpaginile de testare este rezultatul introducerii manipulărilor experimentale, am folosit un instrument oferit de SearchPilot. Distilled Split Tester utilizează modelul de analiză a impactului cauzal creat de Google pentru a determina traficul organic așteptat după introducerea modificărilor experimentale.
Instrumentul a folosit date acumulate de trafic pentru grupurile experimentale și de control în timpul testării și în cele 100 de zile premergătoare începerii experimentului. Datele furnizate permit conturarea traficului proiectat (în cazul în care nu au fost introduse modificări experimentale) și compararea acestuia cu performanța actuală a subpaginilor testate.
În cazul experimentului nostru, traficul organic în grupul de testare a fost cu 183% mai mare decât valorile așteptate – dacă nu s-ar fi făcut modificări experimentale. Această analiză a confirmat că creșterea traficului este direct rezultatul modificărilor introduse și nu o tendință de creștere în domeniul testat.
În graficul liniar de mai jos, prezentăm aceste diferențe. Linia neagră verticală reprezintă începutul experimentului. Linia roșie ilustrează modificările reale ale traficului de pe pagină, în timp ce linia albastră reprezintă traficul prognozat pe baza analizei de impact cauzal.
Actualizarea datei pe WhitePress®
Cât de mult credem în rezultatele acestui experiment? În opinia noastră, acestea sunt suficient de puternice pentru a utiliza actualizările de date de pe site-ul nostru: whitepress.com.
Rezultatele utilizării acestor modificări au fost favorabile (cum era de așteptat):
- Numărul de clicuri ale utilizatorilor a crescut cu 64,1% pe paginile cu o dată modificată. Numărul de afișări a crescut cu 1758,8% – conform datelor Google Search Console.
- Potrivit rapoartelor Google Analytics, numărul de sesiuni a crescut cu 58,1%, iar numărul de utilizatori a crescut cu 56,4%.
Prin urmare, beneficiile introducerii actualizărilor de date sunt tangibile și au un impact pozitiv asupra procesului de clasare a paginilor web în rezultatele căutării Google.