SEO 및 통계적 의미에서 가설 테스트 하는 방법 4가지
- SEO fundamentals
- 2022. 1. 24.
SEO를 최적화 할 때, A/B 테스트하면 경쟁 우위를 확보하고 트래픽을 낮출 수 있는 부정적인 변경 사항을 피할 수 있다.
이 글을 통해, A/B 테스트뿐만 아니라 가설을 개발하는 방법, 데이터 수집 및 분석에 필요한 사항 그리고 결론 도출에 대해 알 수 있다.
그럼, SEO 및 통계적 의미에서 가설 테스트 하는 방법 4가지 시작해보자.
이 글을 쓰는 이유
- SEO에서 가설 테스트 필요성 강조.
- SERP에서 통계적 분석 필요성 강조.
이 글의 대상
- 무작정 글만 쓰는 독자.
- 아직 체계적으로 글을 쓰지 않는 독자.
작가 소개
SEO 및 통계적 의미에서 가설 테스트 하는 방법 4가지
1. 가설 형성
검색엔진 최적화를 통해 유기적 트래픽을 증가시키기 위해 아래 3가지 영향을 미치려고 한다는 것을 기억해야한다.
- 클릭률을 개선하기 위해 노력해야한다. 따라서 SERP에서 콘텐츠 수정을 통해 다양한 노력을 한다면, 더 많은 사람들이 클릭을 해줄 것이다.
- 또는 SERP 순위를 개선하여 더 높은 순위로 이동할 수 있다.
- 더 많은 키워드에 대해 순위를 매길 수 있다.
2. 데이터 수집
데이터 수집을 통해 수학적 분석을 사용하여 꾸준히 개선하는 것이 중요하다.
위 자료를 바탕으로 파란색 선이 검은색 선 위에 있기 때문에 이를 양성 테스트라고 한다.
이 녹색 부분은 우리의 신뢰 구간이고 표준으로서 95% 신뢰구간이다.
통계 테스트를 사용하기 위해서는 인지하는 것이 중요하다.
이 경우 세션이 12% 증가했을 것으로 예상되며 대략 월간 유기적 세션이 7,000개이다.
여기에 양쪽 2.5%를 쓴 것을 볼 수 있는데, 합이 100%가 되면 확신할 수 없는 결과를 얻을 수 있다.
그래서 97.5% 확신한다고 말할 수 있다.
3. 가설 검증을 위한 데이터 분석
강력한 가설을 가지고 변경을 시도하고 실행을 한다면 충분히 좋은 결과를 얻을 수 있다.
아래 표는 가설이 얼마나 좋은지 나쁜지, 저렴하거나 비용이 많이 드는지 기반으로 한다.
확실한 가설 / 낮은 비용
오른쪽 상단 모서리에 확실한 가설과 낮은 비용이 있을때 이를 시행할 것이다.
예를 들어, 테스트를 한 결과, H1 태그를 사용해 SERP 순위를 향상시켰다.
그 결과, 위 그래프와 비슷했다.
확실한 가설이였으며 비용 또한 저렴하여 시행할 것이다.
불확실한 가설 / 낮은 비용
가설이 미약하지만 여전히 낮은 비용이라면, 유지해 볼 필요도 있다.
해당 부분은 한번 더 생각해야 하는 부분이다.
확실한 가설 / 높은 비용
확실한 가설 포인트가 있는 반면 높은 비용이 있다면, 수익률을 따져야한다.
예상 수익을 계산하는 경우 투자 수익에서 얻을 수 있는 이점을 저울질 해야한다.
불확실한 가설 / 낮은 비용
불확실한 가설과 비용이 많이 드는 경우 통계적으로 유의한 경우에만 시행하는 것이 좋다.
4. 결론 도출
가설을 테스트 할 때, 우리가 하는 모든 것이 가설을 테스트 한다는 것을 명심해야한다.
95% 신뢰 구간이 가설을 수락하거나 기각할 수 있으며 데이터는 노이즈가 아니다.
신뢰도가 95% 미만이면 과학적 테스트에서와 같은 방식으로 무언가를 배웠다고 주장할 수 는 없다.
그러나 긍정적인 결과를 가졀올 것이라는 희망은 있다.
오늘 내용을 정리하면 아래와 같다.
- 가설을 세운다.
- 데이터를 수집한다.
- 가설을 바탕으로 한 데이터를 분석한다.
- 결론을 도출한다.
결론
가설을 세우는 이유는 SERP를 포함해 다른 사람들보다 경쟁 우위를 제공하는 것을 목표로 하기 때문이다.
가설을 공식화하고 부정적인 변화를 피하며, GA 데이터 등 사용하여 트래픽을 높이거나 더 나은 아이디어를 얻을 수 있다.
그것이 전부이다.
<참조: Moz: Hypothesis Testing in SEO & Statistical Significance>
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- 에스이오 홈페이지 : 검색엔진 최적화(SEO) FACT만 제공하는 콘텐츠 페이지.