Y a-t-il une corrélation entre les notes par étoiles et les taux de conversion ? - Arobasenet.com




Y a-t-il une corrélation entre les notes par étoiles et les taux de conversion ?

D’après la définition de Google, les extraits enrichis permettent aux webmasters dont les sites présentent du contenu structuré (avis ou fiches d'entreprise) d'attribuer un libellé à chaque élément du texte, afin de classer le contenu selon le type de données (par exemple, un nom de restaurant, une adresse ou une note par étoile).

Y a-t-il une corrélation entre les notes par étoiles et les taux de conversion ?

L’Agence de marketing numérique Location3 a publié une nouvelle étude concernant justement l’efficacité de ces notes par étoiles dans le référencement du contenu.

Elle soutient, en conclusion de son étude, que plus de bonnes notes sous forme d'étoiles se traduit par des taux de conversion plus élevés dans le référencement payant (publicité internet).

Bien que cette constatation ait un sens intuitif, l'étude l'a documenté avec 16 mois de données de campagne SEM (marketing via les moteurs de recherche)

Les données proviennent de campagnes pour les marques nationales avec les magasins locaux.

Dans ce contexte, les “conversions” signifient des actions de consommation post-clics sur les pages de destination et les sites Web des marques. Elles incluent des remplissages de formulaires, des demandes de devis et d'autres actions.

Image via Location3.com

Location3 a constaté qu'une meilleure évaluation globale était corrélée avec une meilleure performance. Quand les notes avec étoiles augmentent, les conversions augmentent elles aussi :

  1. Les entreprises dans le groupe le plus bas avaient une notation moyenne de 3,31 étoiles sur 5 se traduisant en un taux de conversion moyen de 10,42%.

  2. Le groupe le mieux noté avait une notation moyenne de 4,96 étoiles sur 5, se traduisant en un taux de conversion de 12,83%.

Location3 a conclu que si les emplacements les moins notés pouvaient se convertir à des niveaux comparables au segment le plus performant, cela se traduirait effectivement par 13.000 autres leads de plus.

Un peu moins intuitive est la conclusion selon laquelle les taux de réponse aux avis locaux des entreprises améliorent également les performances des annonces sur les moteurs de recherche (SEM).

En d'autres termes, les entreprises locales qui ont répondu le plus souvent aux avis des clients ont également obtenu des taux de conversion plus élevés :

  1. Les entreprises ayant le taux de réponse le plus élevé (8,13%) ont connu un taux de conversion moyen de 13,86%.

  2. Les entreprises ayant le taux de réponse le plus bas (5,73%) ont connu un taux de conversion moyen de 10,42%.

Le rapport de Location3 conclut :



Bien que nous savons depuis longtemps que les réponses aux avis positifs et négatifs des clients, en tant que propriétaires d'entreprises, peuvent potentiellement améliorer l'expérience globale de l'utilisateur et mettre en évidence votre dévouement à un service de qualité, cette étude montre qu'engager avec les avis des clients a une corrélation positive avec avec l'amélioration des taux de conversion pour la publicité sur les moteurs de recherche.

Il est donc clair que les commentaires ou avis sont incroyablement importants pour des raisons multiples. Ils influent sur les classements lors des recherches locales.

Mais, plus important encore, ils peuvent impacter sensiblement le comportement d'achat des consommateurs.

Pour Google, il existe deux moyens d'améliorer vos résultats de recherche.

Vous pouvez opter pour l'une ou l'autre de ces solutions, ou les combiner, l'essentiel étant de choisir l'option la mieux adaptée à votre contenu :

  1. Utilisez des balises Meta pour signaler les informations clés dans vos documents.

  2. Intégrez le balisage d'extraits enrichis à votre code HTML. Cette option active également les extraits enrichis lors d'une recherche sur le Web Google.

  3. Ajoutez des données PageMap à votre page HTML. Vous pourrez alors insérer des actions (un lien "Télécharger", par exemple) ou des attributs personnalisés dans l'extrait.


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