Aktualizace data publikování – experiment s algoritmem Google Freshness
Google Freshness algoritmus řadí stránky v SERP podle toho, jak důležitá je aktuálnost obsahu pro daný dopyt. V našem experimentu určíme, zda samotná změna data ve zdrojovém kódu stránky je dostatečným indikátorem aktuálnosti pro Google algoritmus.
Vzhledem k rozdílným názorům v SEO odvětví na důležitost aktuálnosti obsahu, jako jednoho z ranking faktorů, jsme se rozhodli otestovat vliv „aktuálnosti“ obsahu na pozice stránek ve výsledcích vyhledávání.
Jak říkal John Mueller:
Změna dat publikování na webových stránkách nezlepší ranking vyhledávání, pokud nebyly provedeny žádné významné změny v obsahu.“
Proto jsme se rozhodli zjistit, zda Google algoritmus počítá jen s podstatnými změnami v obsahu, jak tvrdí Mueller, nebo zda by stačila jednoduchá úprava data k tomu, aby byla podstránka považována za aktuální a aktualizovanou. K dosažení tohoto cíle jsme uskutečnili malý experiment – v jehož rámci jsme aktualizovali data publikování článků bez dalších změn na testovaných podstránkách.
Google Freshness algoritmus
Abyste lépe porozuměli našemu experimentu, nejprve si vysvětlíme, co znamená podle Googlu termín „freshness“. Termín se objevil poprvé v roce 2011, když byl vydán Google Freshness Update.
Aktualizace algoritmu vyhledávače uvedla čas zveřejnění jako ranking faktor spolu s rozdělením vyhledávacích dopytů do tří typů podle relevance času publikování pro dopytový výraz:
- Nedávné události – obvykle dopyty související se zprávami, které souvisejí s aktuálními a trendovými tématy nebo událostmi.
- Pravidelně se opakující události – výroční nebo pravidelně se opakující události – sportovní výsledky, televizní pořady, volby, výroční zprávy.
- Časté aktualizace – dopyty, které se pravidelně aktualizují, ale nesouvisejí s událostmi nebo trendovými tématy. Mohou souviset s webovými stránkami s recenzemi nebo stránkami produktů.
Tento „freshness“ faktor určuje relevanci indexovaných stránek pro zadané dopyty (v závislosti na typu vyhledávání) na základě data zveřejnění a aktualizací obsahu.
Google informuje, že k určení data zveřejnění článku používá několik faktorů. Kromě strukturálních dat využívají vyhledávače k eliminaci chyb i alternativní, i když nedefinované, zdroje dat.
Hypotéza – co změní aktualizace data
Experimentální hypotéza říká, že aktualizace data publikování povede k vyšší průměrné pozici v SERP (Search Engine Result Page) a získání nových klíčových slov. Kromě toho to nepřímo pozitivně ovlivní počet kliknutí, zobrazení a CTR metriku (míra prokliknutí).
V našem experimentu předpokládáme, že datum uvedené v HTML kódu v rámci prvku <div> specifikujícího datum zveřejnění a strukturované údaje ve formátu JSON jsou relevantními faktory, které využívají Google algoritmy k určení časové relevantnosti stránky.
Aktualizace vybraného data by proto měla být dostatečným signálem pro Google, aby považoval upravené stránky za relevantní pro dopyt vzhledem k jejich „freshness“.
Mnoho odborníků propojených se společností Google naznačuje, že algoritmus vyhledávacího nástroje rozpoznává, zda datum publikování nebo datum úpravy obsahu odpovídá významným změnám v obsahu. To by znamenalo, že pouze stránky s upraveným obsahem mohou získat vyšší pozice díky „freshness“ faktoru. Náš experiment dále ukáže, zda je tento předpoklad správný.
Experimentální podmínky
Abychom se ujistili, že výsledky experimentu budou bezchybné, definovali jsme prostředí, ve kterém jsme mohli provádět testy a ve kterém bylo co nejméně vnějších faktorů.
Jako experimentální prostředí jsme zvolili doménu bez výrazného ovlivnění návštěvnosti (níže je čárový graf z Google Search Console:
Efektivita ve výsledcích vyhledávání) na které:
- nejméně 90 dní před implementací testované experimentální manipulace nebyly na stránce provedeny žádné optimalizační aktivity;
- během experimentu (14 dní), nebyly na stránce provedeny žádné jiné změny, kromě experimentální manipulace, které by mohly ovlivnit umístění ve výsledcích vyhledávání;
- nebyly spuštěny žádné kampaně s placenou návštěvností (SEM).
Dále jsme v našem experimentu rozdělili stránky na experimentální skupinu (stránky, na kterých jsme zavedli experimentální manipulace) a kontrolní skupinu (webové stránky, na kterých jsme nedělali žádné změny).
Pro tento experiment jsme vybrali podstránky:
- publikované nejpozději do 31. prosince 2021;
- patřící do stejné kategorie podstránek: blogové příspěvky;
- generující výraznou organickou návštěvnost;
- indexované společností Google;
- bez provedení jakékoli optimalizace (on-site nebo off-site).
Podstránky byly rozděleny do dvou skupin pomocí AB metody testování, aby se zaručilo, že obě sady stránek jsou podobné z hlediska:
- generování organické návštěvnosti,
- počtu klíčových slov, podle kterých se hodnotí,
- obtížnosti klíčových slov,
- objemu vyhledávání pro hodnocená klíčová slova,
- backlinkového profilu,
- umístění ve struktuře stránky.
Pro účast v experimentu s aktualizací data jsme vybrali 64 stránek a rozdělili jsme je do dvou skupin (kontrolní a experimentální), každá skupina s 32 podstránkami.
Abychom zajistili, že nedochází k narušení údajů během přípravy a trvání testu, pozastavili jsme navigaci pro náš tým na vybrané podstránky prostřednictvím Google vyhledávání. Tím jsme eliminovali možnost rušení výsledků experimentu našimi vlastními vyhledáváními a prokliky.
Experimentální manipulace
Na všech stránkách vybraných pro experimentální skupinu jsme zavedli změnu v kódu, která aktualizovala datum publikování článků na datum začátku experimentu, 7. listopadu 2022.
Datum bylo poskytnuto ve formátu HTML kódu:
a v JSON formátu:
Během experimentu jsme neudělali žádné další změny, a to ani v obsahu, kódu, ani ve struktuře stránky.
Kromě toho jsme znemožnili zobrazování stránek, které byly podrobeny experimentu, jednak na domovské stránce, ale také nejnovější příspěvky. Díky němu zůstala struktura odkazů nezměněna a nevznikly žádné další interní zpětné odkazy.
Výsledky experimentu – jak aktualizace data ovlivňuje metriky webu
Když známe podmínky experimentu a jeho rozsah, můžeme diskutovat o jejich výsledcích pozorovaných od 7. do 21. listopadu 2022 v porovnání s předchozím 14denním obdobím.
V experimentální skupině se počet kliknutí zvýšil o 43,8 %. Počet kliknutí na odkazy v SERP se zvýšil ze 112 v předchozím období na 161 během trvání experimentu. V kontrolní skupině jsme zaznamenali pokles o 6,1 %, ze 164 kliknutí v předchozím období na 154 během testování.
- CTR se v experimentální skupině zvýšilo o 24,5 %, z 1,91 % na 2,38 %. V kontrolní skupině jsme zaznamenali pokles hodnoty CTR o 5 % z 1,82 % na 1,73 %.
Počet zobrazení v experimentální skupině se zvýšil o 15,4 %, z 5 862 před začátkem testu na 6 767 během experimentu. V kontrolní skupině se počet zobrazení snížil o 1,2 % z 9 012 na 8 905.
Průměrná pozice klesla v experimentální skupině o 2 %, zatímco v kontrolní skupině klesla o 4,2 %. Stručně řečeno, průměrná pozice stránek v kontrolní skupině se snížila o 110 %, na rozdíl od skupiny podrobené experimentu. Je vázána na 82 nových dopytů získaných pro podstránky zařazené do experimentální skupiny. Jelikož ranking pro nové dopyty obvykle začíná na nízkých pozicích, průměrná pozice se snížila i pro celou skupinu.
Počet dopytů generovaných podstránkami stoupl v experimentální skupině o 20,3 %. V kontrolní skupině tato metrika narostla jen o 0,3 %, což znamená, že manipulace experimentu měla za následek o 6767 % vyšší nárůst počtu dopytů. Experimentální skupina získala 82 nových klíčových slov, přičemž počet vzrostl ze 404 na 486.
Ověření výzkumné hypotézy
Navrhovaná hypotéza předpokládala zlepšení v počtu kliknutí, CTR metrice a počtu zobrazení. Všechny tyto podmínky byly splněny.
Přesto průměrná pozice v SERP klesla o 2 %, takže podstránky z experimentální skupiny zabírají nižší pozice v žebříčcích Google než před zavedením manipulace. Může jít o základ pro zpochybnění naší hypotézy? Rozhodně ne. Při pohledu na kontrolní skupinu si všimneme, že průměrná pozice se ve srovnání s obdobím před testem snížila o 4,2 %. Takže pokles pozice byl ve skutečnosti o 110 % vyšší v kontrolní skupině.
Nárůst počtu dopytů o 20,3% v experimentální skupině znamená získání značného počtu nových klíčových frází. Připomeňme si, že cesta k hodnocení webu pro nové klíčové slovo obvykle začíná na nižších pozicích ve výsledcích vyhledávání. Stránky z experimentální skupiny získaly přes 80 dopytů, což nepřímo vedlo k poklesu průměrné pozice ve výsledcích vyhledávání o 2 %. Vezmeme-li v úvahu pouze fráze, které stránky z experimentální skupiny hodnotily před aktualizací data, můžeme zaznamenat zlepšení pozice o 12,67 %.
Co to znamená? Google algoritmus pravděpodobně přiřazuje hodnotu „freshness“ výlučně na základě informací o datu zahrnutých ve strukturovaných datech. Toto označení může být silnější u podstránek, jejichž obsah byl také aktualizován. Přece jen úprava data zveřejnění je dostatečným indikátorem aktuálnosti pro Google vyhledávač.
Statistický model CausalImpact a experiment s aktualizací data
Abychom potvrdili, že nárůst návštěvnosti na testovacích podstránkách je výsledkem zavedení experimentálních manipulací, použili jsme nástroj od SearchPilot. Tester Distilled Split používá model analýzy kauzálního vlivu vytvořený společností Google k určení očekávané organické návštěvnosti po zavedení experimentálních úprav.
Nástroj využíval nashromážděné údaje o návštěvnosti pro experimentální a kontrolní skupinu během testování a 100 dní před začátkem experimentu. Poskytnuté údaje umožňují nastínit předpokládanou návštěvnost (v případě, že nebyly zavedeny žádné experimentální změny) a porovnat ji s aktuální výkonností testovaných podstránek.
- V případě našeho experimentu byla organická návštěvnost v testovací skupině o 183 % vyšší než očekávané hodnoty – pokud nebyly provedeny žádné experimentální změny. Tato analýza potvrdila, že nárůst návštěvnosti je přímo výsledkem zavedených změn, a nikoli rostoucím trendem u testované domény.
V lineárním grafu níže uvádíme tyto rozdíly. Vertikální černá čára představuje začátek experimentu. Červená čára znázorňuje skutečné změny v návštěvnosti na stránce, zatímco modrá čára představuje prognózovanou návštěvnost na základě analýzy kauzálního vlivu.
Aktualizace data na WhitePress®
Jsou podle nás výsledky experimentu vhodné do praxe? Podle našeho názoru jsou výsledky experimentu dostatečně přesvědčivé na to, abychom tyto aktualizace dat použili i na naší stránce: whitepress.cz.
Výsledky uplatnění těchto změn byly podle očekávání příznivé:
- Počet kliknutí uživatelů na stránky s upraveným datem vzrostl o 64,1 %. Počet zobrazení vzrostl o 1758,8 % – podle údajů Google Search Console.
- Podle reportů Google Analytics se počet relací zvýšil o 58,1 % a počet uživatelů se zvýšil o 56,4 %.
Proto si myslíme, že výhody zavedení aktualizací dat jsou reálné a mají opravdu pozitivní vliv na proces hodnocení webových stránek ve výsledcích Google vyhledávání.