Améliorez le taux de rebond avec l’A/B testing

Dans votre quête d’un meilleur référencement naturel sur les moteurs de recherche, il est très important d’améliorer votre taux de rebond. Si votre principale objectif était jusqu’alors d’avoir de l’audience, nous allons désormais comprendre comment la garder dans vos filets. Pour cela, la technique de l’A/B testing a fait ses preuves. Entrons sans plus attendre dans le vif du sujet et essayons d’analyser notre visiteur !

Qu’est-ce que le taux de rebond ?

Le taux de rebond (ou Bounce Rate) est un indice permettant de calculer le nombre de visiteurs qui n’ont fait aucune action après être entrée sur votre site Internet. Autrement dit, vous avez su les attirer mais pour une raison quelconque, ils n’ont pas continué leur navigation dans vos pages. Ces raisons peuvent-être variées :

– Ils sont satisfaits et estiment que l’information est suffisamment pertinente (exemple : fermeture de la fenêtre).
– La page ne répond pas aux attentes, ils partent (exemples : retour en arrière, nouvelle recherche).
– Ils cliquent sur un lien externe (exemples : depuis votre site web, dans leurs favoris ou dans l’historique).
– La page est restée ouverte trop longtemps, la session expire.

Améliorez votre taux de rebond SEO grâce à l'A/B testing

Méthodes pour baisser le taux de rebond des utilisateurs satisfaits

Il est fondamental de bien comprendre qu’un taux de rebond élevé peut vouloir dire quantité de choses et, parmi elles, celle de la satisfaction. Cela peut sembler ironique à première vue, mais si vous avez réussi à contenter votre visiteur, il est logique qu’il veuille partir. Dès lors, il existe plusieurs méthodes pour l’encourager à continuer sa visite, comme les contenus similaires. Qui n’a jamais terminé de lire un article ou de regarder des photos puis, dans un encart, a été tenté d’aller vers d’autres informations au contenu proche ? Il en est de même pour les commentaires et toutes les techniques visant à donner du pouvoir. Inciter à interagir est la meilleure méthode pour capitaliser une audience.

Conseils pour baisser le taux de rebond des utilisateurs insatisfaits

Nous l’avons vu précédemment, beaucoup de facteurs peuvent faire partir un visiteur. Le premier d’entre-eux est le chargement. Il est important que votre site Internet soit clair et rapide. Le temps c’est de l’argent. Qui plus est, la première impression est souvent la bonne. S’il faut plus de 2 secondes pour charger les pages de votre site web, c’est déjà mauvais signe. Commencez par optimiser les performances. Place ensuite à la navigation. L’expérience de l’utilisateur est prépondérante, et parmi les nombreuses variables, il y a le confort. S’il faut plus de 2 secondes pour comprendre comment ça marche, vous avez perdu. Ensuite, en troisième facteur, arrive le contenu. Le contenu que vous proposez est-il en adéquation avec ce que le visiteur recherche ? Si oui, l’utilisateur sera satisfait. Si non, améliorez-le. Il est peut-être ambiguë, pas assez documenté, mal écrit, dépassé… Bref, revoyez votre copie.

Si malgré tous ces conseils, votre taux de rebond ne descend pas, c’est qu’il existe un/des facteur(s) bloquant(s). C’est à ce moment qu’intervient l’A/B testing. (Notez bien que vous pouvez quand même utiliser des tests A/B sans avoir de facteurs bloquants, c’est même vivement conseillé pour sans cesse améliorer vos résultats.)

A/B testing : améliorer l’efficacité de son webmarketing

Il existe de nombreux facteurs bloquants dans le milieu du web (et pas que !), qui sont fonction de plusieurs paramètres raisonnés (le secteur d’activité, le type d’audience, la technique, etc.) et subjectifs (couleurs, formes, sentiments, etc.). C’est pourquoi l’A/B testing est si efficace. En proposant des variantes de votre page web, vous allez analyser quels changements peut faire la différence et mieux attirer l’œil. Ce qu’il faut bien comprendre, c’est qu’à partir d’un certain niveau d’optimisation de votre contenu, le cognitif prend le pas. Pourquoi l’Homme préfère-t-il certaines formes et pas d’autres ? Pourquoi un produit se vend mieux lorsqu’il est présenté différemment ? Parce que l’inconscient perçoit les choses autrement et influe sur le comportement final.

Un exemple de changement de couleur en test A/B

Prenons un exemple concret pour démontrer la puissance de l’A/B testing. Nous sommes en 2012. Barack Obama, alors Président des États-Unis, souhaite briguer un second mandat et se met en campagne. Comme à l’accoutumée, un site Internet est mis en place, noyé dans un matraquage médiatique sans commune mesure. Parmi les intervenants dans sa communication se trouve un homme, Kyle Rush. Principal contributeur à cette future réussite, il met notamment en place tout un panel d’échantillons visant à collecter toujours plus de fonds pour la campagne. En l’espace de quelques semaines, et 500 tests A/B plus tard, il fait augmenter les donations de 49% et les inscriptions de 161%, portant le total des recettes à 690 millions de dollars uniquement sur la partie en ligne.

Un exemple d'AB testing durant la campagne présidentielle de Barack Obama en 2012

Parmi ces 2 échantillons, l’image de droite a eu un meilleur impact car jugée plus chaleureuse. (en 2012)

Comment ? Il a joué sur la perception et le biais cognitif. Chaque A/B test proposait de petites variations de couleurs, d’images, des titres et textes différents, etc. Pourtant, ils avaient tous le même but : vous proposer une donation. En analysant les statistiques, ils ont fini par trouver des modèles qui généraient plus de revenus que les autres. Ils les ont alors déployé pour tout le monde. Ne vous y trompez pas : ce qui a été fait en 2012 a aussi été fait en 2007 (par Dan Siroker) lors de la campagne pour son premier mandat (avec tout autant de succès).

Un exemple d'AB testing durant la campagne présidentielle de Barack Obama en 2007

Parmi plusieurs échantillons, l’image de droite a eu un meilleur impact car jugée plus protectrice. (en 2007)

En conclusion

Vous venez de le voir, l’A/B testing peut être une solution très puissante pour contourner un point bloquant ou mettre en évidence une information. Il existe beaucoup d’autres techniques webmarketing qui jouent sur le comportement. Nous en reparlerons peut-être dans un prochain article. Cependant, pour revenir au taux de rebond, il est important que vous utilisiez cette solution pour améliorer la perception qu’a le visiteur de votre site web. Au-delà du contenu, est-ce qu’une autre disposition pourrait l’inciter à agir différemment ? Pour cela, n’hésitez pas à mettre en place de nombreux échantillons. Définissez le temps imparti puis analysez soigneusement les résultats. Pour plus d’informations sur le sujet, nous vous conseillons cet article : Qu’est-ce que l’A/B testing, tout ce que vous avez besoin de savoir.

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