Définition SEO de A/B testing

L'A/B Testing, également appelé Split Testing ou Split URL Testing, est une méthode d'analyse de performance utilisée dans le domaine du web pour comparer deux variantes d'un site internet. Il permet de valider les hypothèses d'amélioration ou d'optimisation de performance suite à une modification apportée à la version originale d'une page web. En quoi consiste cette technique ? Pourquoi l'utiliser en SEO ? Et comment réaliser un test A/B pour votre site ?

Qu'est-ce que l'A/B Testing pour un site web ?

Dans le domaine du marketing digital, le terme A/B Testing renvoie à une technique qui consiste à expérimenter différentes versions d'un document web dans le but de vérifier laquelle est la plus performante. L'idée derrière cette méthode d'expérimentation est d'évaluer les performances d'une variante d'un contenu marketing par rapport à une version de référence. Cette technique est souvent utilisée pour mesurer l'impact ou l'efficacité des changements apportés au niveau de certaines variables telles que : les titres de pages, la structure du texte, l'emplacement ou le format des images.

Comment fonctionne l'A/B Testing ?

L'objectif principal du Test A/B est de déterminer la version la plus performante d'un contenu digital, celle qui génère le plus de trafic ou de conversions. Pour atteindre ce but, la technique de l'A/B Testing doit fournir des résultats précis sur des métriques bien définies. Pour cela, elle utilise un mode de fonctionnement spécifique. Ce dernier consiste à tester les performances de plusieurs versions de la même page, en tenant compte d'une même quantité de trafic pour chacune des variations testées.

Le principe est en réalité très simple ! Pour évaluer par exemple deux variations A et B de votre document web, vous proposez la version A à une moitié de votre public cible et la version B à l'autre moitié. Les résultats obtenus après le test seront ensuite analysés et comparés pour déterminer la variante qui se révèle la plus efficace auprès de votre public.

Ce mode de fonctionnement reste le même, peu importe l'objectif, le type de données évaluées ou même la nature du test :

• Split Testing
• A/B Testing classique
• A/B/n Testing
• Multivariate Testing (MVT)

A/B Testing vs Split Testing

En principe, même si l'on emploie régulièrement ces deux termes de manière interchangeable, le Split Testing est une variante de l'A/B Testing. Ces deux concepts ne désignent donc pas systématiquement la même chose. En effet, dans la pratique, l'A/B Testing désigne littéralement un test réalisé sur deux variations d'un même élément. Par contre, avec le Split Testing, la comparaison est réalisée entre deux URL distinctes. Autrement dit, les deux variantes qui sont testées sont hébergées sur des URL différentes. Ainsi, les visiteurs sont redirigés vers une autre page. Ce qui n'est pas le cas pour l'A/B Testing classique.

Les tests A/B

Il s'agit ici des tests A/B dits classiques. Ce type de test est généralement réalisé entre deux versions différentes d'une même page. Les deux variations (A et B) étant disponibles à partir de la même adresse. Lorsque cette méthode d'analyse est utilisée, les deux versions du contenu cible s'affichent de façon aléatoire pour vos visiteurs. Ainsi, certains internautes auront accès à la version A, alors que d'autres verront la version B à partir de la même URL.

Les tests A/B/n

Le Test A/B/n est en quelque sorte un Test A/B plus avancé. Ce type de test permet de comparer simultanément plusieurs variations (2, 3, 4, 5) de la même page. Cependant, comme dans le cas du Test A/B, la comparaison est réalisée sur la base d'une seule variable. Par exemple, pour évaluer les variations B et C d'une page A, vous pouvez changer la structure du texte sur la version B, et modifier la bannière sur la variante C sans toucher à la structure du texte. Ainsi, chaque variante diffère du document original à partir d'une seule variable.

Les tests multivariés (MVT)

Les tests multivariés ou Multivariate Testing (MVT) fonctionnent comme les tests A/B/n. La différence, c'est que le MVT permet de tester plusieurs variables à la fois, pour différentes versions du même document. En effet, avec ce type de test, vous pouvez évaluer conjointement plusieurs combinaisons de variables et déterminer celle qui est la plus performante. Par exemple, pour expérimenter quatre versions A, B, C et D d'une page, vous pouvez utiliser les variations suivantes :

• A : Document original
• B : Modification de la bannière
• C : Modification de la structure du texte
• D : Modification de la bannière et de la structure du texte

Pour aller plus loin, vous pouvez combiner ces variations entre elles, afin d'avoir des résultats plus spécifiques. Dans le cas de notre exemple, cela pourrait ressembler à ceci :

• A : Structure originale + couleur originale de la bannière
• B : Structure originale + nouvelle couleur de la bannière
• C : Nouvelle structure + couleur originale de la bannière
• D : Nouvelle structure + nouvelle couleur de la bannière

Cependant, il est important de noter que plus les variables sont nombreuses, plus le nombre de pages testées sera élevé. Ce qui peut rendre la comparaison inefficace, puis que les résultats seront plus complexes et plus difficiles à examiner.

Pourquoi utiliser l'A/B Testing en SEO ?

La technique de l'A/B Testing est très utile dans le domaine du marketing digital pour améliorer les performances des sites internet. Elle est de plus en plus utilisée dans le e-commerce et permet plusieurs choses :

• Avoir une idée des actions menées par les visiteurs
• Améliorer le taux de conversion
• Tester les modifications faites sur le site

Analyser le comportement de vos utilisateurs

L'un des principaux avantages du Test A/B, c'est qu'il permet de comprendre le comportement des visiteurs durant leur parcours sur votre site. Avec cette technique, vous pouvez essayer plusieurs variations de votre plateforme en ligne et mesurer l'impact de chaque élément sur le comportement des utilisateurs. Vous pouvez par exemple changer le format visuel du site, modifier la police de caractères ou adopter un nouveau design. Ces différentes actions vous aideront à identifier les combinaisons qui répondent le mieux au besoin de votre public cible. Vous pourrez ainsi apporter les améliorations nécessaires afin d'optimiser l'expérience utilisateur et avoir un trafic plus élevé.

Améliorer votre taux de conversion

Pour les sites e-commerce, expérimenter différentes présentations des contenus et des pages d'achat permet de déterminer les types de configuration susceptibles de générer le plus de clics. Ainsi, vous pouvez configurer votre plateforme en ligne sur la base des résultats obtenus d'un Test A/B. Cela ne fera qu'améliorer votre taux de conversion, puisque vous aurez adopté la configuration la plus efficace pour votre site.

Tester les améliorations faites sur votre site internet

Vous projetez de changer le design de votre plateforme en ligne ? Vous souhaitez modifier le format des images et la structure du texte ? Il n'y a rien de mieux qu'un Test A/B pour mesurer l'efficacité de ces améliorations. Cette méthode d'expérimentation vous permettra d'avoir une idée des effets que chaque changement apporté peut avoir sur les performances de votre plateforme. Cela vous aidera à mieux orienter votre stratégie, afin d'optimiser efficacement votre site aussi bien pour les algorithmes de Google que pour les utilisateurs.

Les 4 étapes clés pour mettre en place votre A/B Test

Vous envisagez de lancer une campagne de Test A/B pour votre site internet ? Pour réaliser des tests efficaces et obtenir des données fiables, vous devez suivre plusieurs étapes.

Définissez vos objectifs et vos variantes

Pour commencer, vous devez définir vos objectifs. Dans quel but souhaitez-vous tester différentes variations de votre site ? Est-ce pour générer plus d'engagement (nombre de clics sur le CTA) ou pour augmenter votre taux de conversion ? En fonction des objectifs définis, il faudra ensuite déterminer les KPI (indicateurs de performance) sur lesquels vous allez évaluer les différentes variations de votre site. Dans le cas d'une augmentation du nombre d'engagements par exemple, vous pouvez tester une nouvelle formulation pour le Call-To-Action.

Préparez vos tests

Il s'agit ici de la mise en place proprement dite. À cette étape, vous devez configurer votre test. Selon l'outil que vous utilisez, il faudra :

• Créer les éléments graphiques
• Définir les paramètres du test
• Configurer les paramètres d'affichage et de gestion automatique

Dès que cela est fait, vous devez prendre le temps de vérifier si toutes les configurations mises en place conviennent à vos besoins avant de lancer votre campagne.

Analyser votre résultat

Une fois que le test est achevé, il faut examiner les résultats pour en tirer une conclusion. L'objectif est de comparer le résultat de chaque variation testée sur la base du KPI précédemment défini. Pour cela, il est recommandé d'utiliser un calculateur de taille d'échantillon pour A/B Testing, afin d'avoir une idée plus précise des statistiques obtenues.

Anticipez vos prochaines optimisations

Pour que vos tests A/B soient efficaces, ils doivent être intégrés dans votre stratégie d'optimisation. C'est en cela que cette dernière étape est utile. Elle vous permet en effet de programmer chaque campagne en fonction de vos différentes actions d'optimisation. Cela vous aidera à mettre en place et respecter une roadmap (feuille de route) bien définie.

Exemples d'outils d'A/B Testing

Il existe aujourd'hui plusieurs outils pour configurer et lancer des campagnes A/B Testing. Parmi ceux-ci figurent :

• Kameleoon
• A/B Tasty
• Optimizely
• Nelio A/B Testing for WordPress

Kameleoon

Kameleoon est un outil français qui permet de segmenter son audience et de réaliser des A/B Testing pour en apprendre plus sur les préférences des visiteurs. Il s'agit de l'un des meilleurs outils disponibles sur la toile. Ce logiciel propose diverses fonctionnalités de personnalisation que vous pouvez utiliser pour configurer votre campagne et tester une nouvelle variation de votre site afin de booster l'engagement et les conversions.

A/B Tasty

Le logiciel A/B Tasty est très connu pour son efficacité et ses fonctionnalités avancées. Il permet de réaliser toute sorte de tests A/B en fonction de divers critères. Vous pouvez par exemple organiser un test qui cible une zone géographique spécifique. De plus, ce logiciel offre un accès en temps réels aux rapports et statistiques des tests réalisés.

Optimizely

Optimizely est un logiciel américain d'expérimentation numérique très performant, généralement cité parmi les plus efficaces. Utilisé par 24 des 100 plus grandes entreprises du moment, ce programme permet de réaliser simultanément plusieurs tests A/B. Vous pouvez donc l'utiliser pour comparer en même temps plusieurs variables de votre plateforme en ligne.

Nelio A/B Testing for WordPress

Pour ceux qui maîtrisent WordPress, Nelio est une puissante alternative aux logiciels précédemment mentionnés. Que vous soyez un spécialiste du marketing, un éditeur de site, ou un acteur du commerce électronique, cette solution vous convient forcément. Et pour cause, le programme est conçu de façon à offrir une prise en main facile. Ce qui permet à tous (professionnels ou particuliers) d'exécuter très facilement des tests sur leur site WordPress en utilisant des paramètres plus ou moins complexes.