Le taux de rebond est-il un facteur de classement ?

Le taux de rebond est un indicateur qui mesure l’interaction d’un utilisateur avec une page. Si l’utilisateur visite une page et la quitte sans cliquer sur quoi que ce soit, alors il a quitté la page ou a “rebondi”.

Si tous les visiteurs quittent la page sans cliquer sur quoi que ce soit, le taux de rebond est de 100 %. Si tous les visiteurs de la page cliquent sur quelque chose, le taux de rebond est de 0 %.

Une hypothèse sur l’engagement de l’utilisateur est que si un utilisateur est intéressé par votre contenu, il cliquera plus loin dans votre site. Par conséquent, un faible taux de rebond est considéré comme souhaitable. La question est maintenant de savoir si un faible taux de rebond est un facteur de classement positif en soi ? Le fait d’avoir un faible taux de rebond signifie-t-il que vous obtiendrez également un classement élevé ?

Configuration du test

Pour ce test, 5 pages de test ont été créées et indexées, et la page de classement n°3 a été choisie comme page expérimentale.

Mechanical Turk a été utilisé pour ce test afin de créer le trafic vers ces pages et de manipuler le taux de rebond. Mechanical Turk est une plateforme où vous payez de vrais travailleurs pour effectuer des tâches en ligne.

Pour cette page expérimentale, les utilisateurs avaient pour instruction de se rendre sur la page de test, d’attendre 30 secondes, puis de cliquer sur le lien figurant sur la page. En cliquant sur le lien, l’objectif est de réduire le taux de rebond de la page à 0 %, ou aussi près que possible.

Pour les autres pages de test, les utilisateurs ont été invités à naviguer sur les pages, à attendre 30 secondes, puis à quitter la page. Sans aucun engagement dans d’autres actions, l’objectif est d’avoir la page de test aussi proche que possible de 100% de taux de rebond.

Nous nous lançons dans ce test en partant du principe que certains utilisateurs feront des erreurs et que tout outil utilisé pour surveiller le trafic sera un outil de mesure imparfait et pourra manquer certaines données. Cependant, si nous avons une page expérimentale dont le taux de rebond est aussi proche que possible de 0 % et d’autres pages de test dont le taux de rebond est aussi proche que possible de 100 %, nous prévoyons que la page dont le taux de rebond est de 0 % montera dans le classement si le taux de rebond est effectivement un facteur de classement.

Google Analytics a été configuré sur les pages pour surveiller le trafic et les taux de rebond.

Résultats du test

La page expérimentale est passée en première position, ce qui montre que le taux de rebond est un facteur de classement évident. Comme prévu, nous n’avons pas pu obtenir la page d’expérimentation à 0 % et la page de test à 100 %, mais il y a une marge nette entre le taux de rebond de la page d’expérimentation à 25 % et celui des pages de test entre 73 % et 87 %.

Un résultat très intéressant est que la page d’expérimentation a enregistré moins de visites dans Google Analytics que 3 des 4 pages de test. Il est extrêmement intéressant que la qualité de la visite soit plus importante que la quantité.

Comme l’environnement de test utilise un mot-clé qui n’est pas dans la base de données de Google, il est logique qu’un taux de rebond approprié et ciblé sur une niche n’ait pas encore été établi pour ce terme. Ainsi, le taux de rebond le plus bas sera considéré comme le meilleur.

Au fur et à mesure que Google rassemble des données sur un terme particulier, telles que les tendances de recherche des utilisateurs qui recherchent ce terme, il serait raisonnable de supposer que le taux de rebond approprié, c’est-à-dire le taux que Google utilise comme facteur de classement positif, évolue.

Si vous décidez de travailler sur vos taux de rebond, assurez-vous d’adopter une approche à long terme pour diminuer le taux de rebond en l’espace de quelques semaines, voire de quelques mois, plutôt qu’une baisse importante et soudaine. Déterminer un ” bon ” taux de rebond ou un taux de rebond cible est probablement plus délicat que de déterminer si le taux de rebond est un facteur de classement.

Il semble peu probable que si vous appelez les 10 premiers sites pour un terme de recherche particulier, ils partageront volontiers avec vous leurs données sur le taux de rebond.

Commencez par identifier le type de site que vous avez, puis faites des recherches sur les normes du secteur. Comparez ces normes à vos mesures actuelles et élaborez un plan d’action, si nécessaire.

Le retour d’expérience de Clint

Dans cette vidéo SIA, Clint discute de ce test et de son point de vue sur le taux de rebond.

Il s’agit du test numéro 43. Le taux de rebond est-il un facteur de classement ?

Je pense que nous devons être un peu plus clairs sur la façon dont le taux de rebond est mesuré. Et définir les différentes versions.

Si vous faites une recherche Google pour des tuyaux en bois, et que vous cliquez sur la page, et que vous revenez immédiatement en arrière, cela est appelé dans la communauté SEO est ping pong. Vous avez fait du ping-pong et êtes revenu immédiatement.

Je pense que Google peut le mesurer, car lorsque vous le faites, surtout de nos jours, vous cliquez sur un lien, vous allez sur la page, vous revenez en arrière, et Google fait apparaître des recherches connexes sous la liste sur laquelle vous avez cliqué. Il est évident qu’il peut voir que vous faites cela. Donc le ping-pong, en tant que théorie, est en fait assez solide.

Et puis il y a le taux de rebond.

On dit que plus votre taux de rebond est élevé, plus votre page sera mal référencée. Mais que faire si vous avez une page de destination. Si vous avez une page de renvoi et que vous avez un formulaire, ils remplissent le formulaire et ça va dans leurs systèmes. Vous aurez un taux de rebond de 100% sur une très, très bonne page de destination.

Un très bon site Web qui génère des appels téléphoniques peut avoir un taux de rebond de 80 à 100 %.

La façon dont Google Analytics mesure le taux de rebond est la suivante : vous allez sur un site Web, vous le lisez, puis vous allez sur une autre page, ce qui affecte votre taux de rebond. Si vous allez sur un site Web, restez sur cette page et ne déclenchez aucun autre événement dans Google Analytics, vous pourriez très bien avoir un taux de rebond de 100 %.

Donc maintenant, il faut déclencher d’autres événements. Qu’est-ce qu’on fait avec ça ? Vous pouvez en fait abaisser votre taux de rebond dans les 2% si vous avez assez d’événements qui se déclenchent.

Est-ce que tout ça compte ? Et est-ce que ça marche ? C’est une sorte de test, qui suggère que le taux de rebond est une chose. Et si vous manipulez votre taux de rebond, vous obtiendrez des classements plus élevés, et alors il sera considéré comme un facteur de classement.

Honnêtement, même avec ce test, je ne suis pas vraiment convaincu, juste à cause de la façon dont il a été mis en place. Il y a cinq pages de test identiques qui ont été créées. La troisième était la page d’expérimentation. Puis ils ont envoyé des projets Mechanical Turk sur les pages web pour manipuler le taux de rebond.

Ce qui n’est pas clair dans les rapports… Et c’est pour ça qu’on fait beaucoup de tests, parce qu’on veut s’améliorer dans les rapports et tout ça…

Premièrement, y avait-il un ensemble de tâches qu’ils devaient faire ? Y avait-il une limite de temps où ils pouvaient être sur la page ? Est-ce qu’ils vont juste sur la page et s’assoient ? Y avait-il d’autres déclencheurs mis en place pour manipuler le taux de rebond ? Faire défiler la page pourrait être un déclencheur et cela manipule le taux de rebond.

Comment cela se passe-t-il ? Et ensuite, est-ce que le même nombre de personnes a été envoyé sur chacune des pages d’expérimentation ? Disons que les cinq pages et l’une d’entre elles était une page de test, les quatre autres étaient les contrôles… les quatre autres ont eu la moitié du trafic de la page de test.

Disons que ça arrive. Cela pourrait manipuler les résultats du test parce que la page test a manifestement obtenu plus de trafic et peut-être que c’est le signal de trafic qui a abouti au numéro un.

C’est un excellent exemple de la raison pour laquelle la rédaction d’un test doit être claire. Pourquoi vous devez avoir les spécifications complètes. Pourquoi vous voyez ce qui se passe dans le test, et comment cela a été mis en place. Et c’est certainement la voie vers laquelle nous nous dirigeons dans les résultats des tests de 2021, en étant un peu plus clairs sur l’ensemble de la configuration et les différents facteurs qui la font bouger.

Honnêtement, je ne pense pas que le taux de rebond soit un facteur de classement. Je peux garder le mien à 45%. Et cela ne signifie pas que je vais être mieux ou moins bien classé que n’importe qui d’autre.

Je vois cela comme un outil de conversion. Je suis plus inquiet de l’effet ping-pong. Ils viennent sur le site, puis partent et retournent directement sur Google. Et c’est un peu plus difficile de mesurer cela autrement qu’en ouvrant le site et en ne faisant rien.

Ils ne créent pas non plus les déclencheurs et ils ferment le site. Je pourrais probablement supposer que c’est un ping pong.

Alors ça pourrait foutre en l’air mon taux de rebond. Ne le gardez pas près de 100%. Donc quand je vois ça, je sais que j’ai un problème de conversion et pas nécessairement un problème de référencement.

Je suis probablement classé pour des mots-clés qui ne sont pas nécessairement le sujet de ma page. Et j’ai en quelque sorte optimisé pour ceux-ci. Ou j’ai envoyé les mauvais signaux à Google et j’obtiens le mauvais type de trafic. Cela arrive bien plus souvent que nous ne voulons l’admettre.

Le taux de rebond est-il un facteur de classement ? Les tests disent oui. L’expérience dit non. C’est certainement quelque chose que nous devons réexaminer.