L’objectif de cette etude publiée par stephen JOb sur le blog Seo de Moz est d’étudier l’impact des mises en page et la conception des SERP de google sur le comportement de recherche des utilisateurs. Pour simuler le comportement naturel de recherche, l’ expert en UX et en biométrie Tom Pretty a réalisé une petite expérience sous forme de tests utilisateurs. Les participants ont été invités à effectuer un certain nombre de recherches sur Google autour d’une recherche produit : l’achat d’un téléphone mobile, l’iphone XS. L’un des objectifs était de capturer des données à chaque point du parcours client à l’aide d’outils de mesure biométrique.
Analyse de SERP à l’aide de tests biométriques
Qu’est-ce que la technologie biométrique et comment les spécialistes du marketing peuvent-ils l’utiliser? Cette techno mesure les caractéristiques physiques et comportementales. En combinant les données des dispositifs de suivi oculaire, de capteurs de manisfestations organiques (qui mesurent vos niveaux de sueur, nous permettant de mesurer les réactions subconscientes), ainsi qu’une application de reconnaissance faciale, nous pouvons obtenir un aperçu de modèles comportementaux face à une information.
La biométrie peut être utilisée dans un large éventail de paramètres, de tests UX pour les sites Web, à l’évaluation de l’engagement des consommateurs envers une marque, jusqu’ à la mesure de réponses émotionnelles face aux publicités télévisées. Dans ce test, Stephen Job a utilisé certains de ces tests afin de comprendre comment les internautes interagissent réellement avec les SERPs de Google , et fournir ainsi un modèle de comportement de recherche.
Plan des requêtes étudiées dans les serp de google
Les participants ont utilisé des termes de recherche spécifiques à divers stades de l’intention d’achat. Le fait d’imposer des termes de recherche spécifiques au comportement naturel est un parti pris de l’édude afin d’avoir des résultats cohérents pour l’échantillon des SERPs présentés .
Les tests ont été exécutés sur ordinateurs de bureau.
Les utilisateurs ont commencé chaque tâche sur la page d’accueil de Google. À partir de là, ils ont informé l’organisateur du test le moment où ils trouvaient l’information recherchée avant de passer à l’étape suivante.
Type de collecte de données
- Suivi des yeux
- Analyse de l’expression faciale
- Captation de manifestation épidermique (GSR)
4 Indicateurs statistiques pour chaque snippet
- TTFF
- Temps passé sur le bloc
- Ratio
- Volume de clics
Taille de l’échantillon de population
- 20 participants
4 Objectifs clés
- Comprendre le comportement du regard sur les SERP (où les gens regardent lors de la recherche)
- Comprendre le comportement d’engagement sur les SERP (où les gens cliquent lors de la recherche)
- Identifier les réactions émotionnelles aux SERP (que se passe-t-il lorsque les utilisateurs sont présentés avec des annonces?)
- Analyse d’interaction avec différents types de résultats (p. ex. annonces, shopping, packs local google my business, knowledge graph, extraits enrichies, autres questions posées, etc.).
Scénario et termes de recherche
L’intention d’ acheter un nouveau téléphone Iphone XS est la problématique de l’étude. Une liste de requêtes a été confiée et ou chacun s’est mis dans la peau d’un futur acheteur lors de l’achat d’un nouveau téléphone. L’utilisation des termes de recherche suggérés a été une consigne à suivre.
Les types de recherche ciblées :
- 1/ “taille et résolution iPhone XS”
- 2/ “iPhone XS temps de conversation”
- 3/ “iPhone XS avis”
- 4/ “Magasins de téléphone près de chez moi”
- 5/ “Les offres iPhone XS les moins chers”
- 6/ “Acheter iPhone XS utilisé”
Tom Pretty, consultant UX, Coast Digital précise pour ce test que ..
« Lors de la conception d’une étude, l’une des principales préoccupations est d’équilibrer les comportements naturels et de donner aux participants la liberté d’interagir naturellement, en veillant à avoir des retours d’expérience fiables nécessaires à la reflexion”
Les résultats des tests des SERPS selon les types de snippets (blocs de résultats)
Bloc des données structurées
C’est ce à quoi les SEO internes se sont intéressés le plus. Selon une étude d’Ahrefs, les featured snippets obtiennent 8,6% des clics tandis que 19,6% aux résultats de recherche naturelle juste en dessous.
quand il n’y a pas de featured snippets, 26% des clics vont au premier résultat.Donc en avoir un n’est pas terrible, de plus que maintenant, il n’y a plus de doublonnage de la position zéro sur les résultats seo.
Voit on cependant les SEOs dés-optimiser les pages avec extraits enrichis pour converver leur classement organique à la place ? L’expérience récente de Moz a montré une baisse de 12% du trafic aux pages qui perdent ce genre de résultat. Que peut-on en déduire sur le comportement des utilisateurs?
Les extraits enrichis présentés ont effectivement attiré le plus de fixation des regards. Ce sont les 1er éléments vus par les utilisateurs avec le plus de temps passé. Ce type de recherche sont les plus rapides, ce qui indique que les extraits réussissent à donner aux utilisateurs la réponse souhaitée rapidement et efficacement.
Tout cela indique que ces blocs sont des pilliers au sein d’un SERP (surtout si l’on cible des mots clés basés sur des questions en quête d’une solution rapide).
Sur les questions qui amène des réponses, l’extrait présenté a été le premier élément à être consulté (dans les deux secondes). Il a été zxaminé par le plus grand nombre de répondants (96 % fixés dans la région en moyenne), et a également été cliqué le plus de fois (66 % des utilisateurs ont cliqué en moyenne).
Autres questions posées
L’élément « Les gens demandent aussi » (PAA) est un endroit idéal pour trouver des réponses aux termes en mode “questions” que les gens recherchent activement le plus souvent, mais les utilisateurs interagissent-ils avec ce genre de bloc de réponses ?
Autres questions posees serp
À partir donc de la serp “taille et solution de l’iphone xs” les internautes saute ce bloc pour aller directement sur les résultats organiques standard. Les participants font un léger retour en arrière sur ces “People also ask”, mais les clics sont extrêmement faibles, montrant ainsi un engagement limité. Ce comportement souligne qu’ils ne sont pas perturbés par ce snippet “Autres questions posées” dans leur recherche sur la SERP.
Knowledge graph
Je rappel que ce bloc remonte des résultats de type “encyclopédique” et “universitaire” provenant de sources à forte autorité.
Alors quel taux d’interaction, et à quel endroit avec le KG ?
L’équipe de Stephen Job indiquent que lorsqu’une recherche porte une intention d’achat (p. ex. « vente »), ce snippet attire l’attention très tôt, sans doute à cause des prix affichés.
En introduisant également la collecte d’information des cartes de chaleur,la zone de tarification du Kg sur la droite a attiré une grosse part des regards, sans omettre ceux sur les résultats organiques.
Essentiellement, cela montre un intérêt pour ce bloc mais pour autant ne perturbe pas l’attention sur la colonne de la SERP principale. Les utilisateurs ont toujours recours aux messagex des annonces payantes et aux annonces organiques pour compléter leur recherche.
Recherches de proximité : “Magasins de téléphone près de chez moi”
Dans les termes remontés par google sur la Search Console l’intention de trouver des solutions de prestataires proches de chez soi sont fréquents , ils sont légitimes d’ailleurs ! Il va donc de soi quant au fait qu’il faille les optimiser. D’un point de vue SEA , cela reste aussi valable ! En introduisant un tel terme de recherche dans l’étude, Stephen Job a souhaité faire remonter ce genre de résultats.
D’après les données d’eye tracking, la plupart de l’attention est consacrée aux résultats locaux plus qu’à la carte de google map ou aux résulats seo.
Cependant, dans une serp différente, l’ajout de google shopping a conduit les utilisateurs à passer plus de temps à examiner cette SERP et à exprimer un sentiment négatif . Ce snippet shopping influence le regard,et àmène à intéragir avec ce bloc , plutôt que de consulter directement les résultats locaux (comme dans la recherche précédente).
Cette présentation des résultats jugés non pertinent ou moins importante par l’internaute est sans doute la principale cause de ce sentiment négatif et, plus largement indique une frustration précoce à avoir devoir passer ce genre d’information et de scroller pour aller sur les résultats locaux directement.
Requêtes d’intention d’achat
A cette étape de l’étude, les participants ont taper des requetes intentionnelle d’achat.
Pour les recherches basées sur le « achat », le snippet shopping fonctionne efficacement, captant un bon engagement et des clics. Les utilisateurs se sont toutefois concentrés sur les blocs seo avant de retourner au bloc shopping.
Dans l’ensemble le KG pour ce genre de demande n’a pas réellement d’impact sur les internautes en terme d’engagement.
Ces résultats indiquent que les résultats d’achat présentés en haut de la page jouent un rôle utile . Cependant, dans les deux variantes de serp, celle montrant des résultats traditionnels (sans shopping) avec du sea classique reste très efficace à ce stade du parcours client.
Ressenti corporel selon les résultats
Si l’on examine ce type de comportement Stephen Job constate une correllation entre ce qui est reporté naturellement comme étant “difficile” et l’augmentation de cet indicateur.
reactions physiologiques serp google
Pour la requête «temps de conversation» (batterie) en particulier, le type de résultat qui présente des informations pour l’iPhone XS Max, et non pas le modèle iPhone XS, est la cause de la réaction négative ou les participants ont dû passer plus de temps à creuser les résultats parmi de réponses multiples.
Quelles sont les requêtes les plus pénibles ?
Sans doute celle pour la SERP « temps de conversation » emporte le pompon !
Recherches les moins agreables
Que peut-on en conclure selon Stephen Job ?
Malheureusement, Stephen Job reconnait que ce n’est pas la plus grande étude au monde ! Mais elle a le mérite d’exister.
Enseignements à retirer de ce test selon Stephen Job
- La nature de la recherche modifie considérablement le comportement d’engagement, même lorsque des mises en page SERP similaires sont affichées. C’est probablement pourquoi les études sont A/B testés.
- Les rich snippets sont très efficaces pour la recherche pure d’information. Bien que 33% des utilisateurs choisissent de ne pas donner suite au site après avoir trouvé la réponse, les deux tiers cliquent sur le lien vers le site .
- Les annonces locales (surtout lorsqu’elles sont servies sans shopping) sont engageantes et donnent aux utilisateurs des informations essentielles.
- Même avec l’ajout de Knowledge Graph, “People also ask”, et en “en vedette”, les annonces PPC plus traditionnelles et les annonces SEO jouent toujours un grand rôle dans le comportement de recherche.
- Les rich snippets sont selon Stephen Job pas la pire chose dans le monde (contrairement à la réaction du landernau seo !). Sur des recherches purement informationnelles ou sur de la connaissance, elles sont très utiles pour l’internaute. Les mesures montrent une attention concentrée pendant une période assez longue, 66% cliquent . Cependant, on note aussi un sentiment de rejet lorsque ces informations sont non pertinentes ou incorrectes. Ces résultats soulignent encore l’importance du contexte dans la recherche et l’adéquation d’un contenu relié au parcours de recherche dans la résolution de sa problématique.
