SEO的A/B测试有一些奇怪的地方-它与可能习惯运行的转化率测试完全不同。当测试绿色按钮是否比蓝色按钮转换得更好时，可以在几天甚至几周内获得结果。但是SEO测试呢？正在玩一个完全不同的东西。
挑战在于不是在用户上进行测试，而是在搜索引擎上进行测试。谷歌并没有完全填写满意度调查。这使得SEO A/B测试既非常强大（如果做得好），又非常复杂（当弄清楚它时）。那么SEO平台有哪些技术SEO的A/B测试的最佳实践？
了解技术SEO的A/B测试
让我们从基础开始。传统的A/B测试很简单：显示一半的访问者版本A，一半版本B，看看哪一个获胜。SEO A/B测试颠覆了这种模式。不是在测试用户行为，而是在测试搜索引擎对不同页面元素的反应。
这里真正的力量不在于找出用户是否更喜欢一个标题标签而不是另一个标题标签，而在于发现哪些技术变化实际上推动了排名。本质上是在逆向工程搜索引擎想要的东西，一次一个测试。
可以这样想：当更改标题标签、元描述或标题结构时，Google会注意到。有时它会奖励更好的排名。有时它不在乎。有时（这是可怕的部分）它实际上会惩罚我们。没有测试，就只是猜测。
做对了这一点的人把他们的网站当作实验室。他们将测试从URL结构到架构标记的所有内容，构建一个实际适用于其特定网站的规则。因为事情是这样的——对亚马逊有效的方法可能会降低排名。SEO A/B测试提供数据，根据自己的现实情况而不是其他人的案例研究做出决策。
SEO A/B测试独有的挑战
现在是有趣的部分-SEO测试可能出现偏差的所有方式。首先：搜索引擎速度很慢。真的很慢。当更改网站上的某些内容时，Google可能会在几天甚至几周内不会注意到。这完全扰乱了测试时间表。
想象一下：在周一启动了一项测试，更改了50页的标题标签。到了周五，就会疯狂地查看排名。什么都没有改变。恐慌开始了。测试失败了吗？谷歌在忽视我们吗？不-Google只是还没有重新索引页面。这种索引滞后是SEO测试失败的首要原因-不是因为更改不起作用，而是因为人们过早放弃。
然后是重复内容的噩梦。在常规的A/B测试中，显示一个页面的两个版本是可以的。在搜索引擎优化中？这是灾难的根源。谷歌看到重复的内容并感到困惑。它应该对哪个版本进行排名？也不？双？解决方案并不优雅，但它有效：使用规范标签和302重定向来告诉搜索引擎，这是暂时的，请不要惊慌。
但真正的问题在于，不能像传统测试那样随机化用户。为什么？因为不是在测试用户，相反，需要通过基于URL的随机化发挥创意。选择一组相似的页面，对一半应用更改，不理会另一半。它比基于cookie的拆分更混乱，但这是获得可靠数据的唯一方法。
有效SEO A/B测试的最佳实践
在运行了数十次这样的测试（并搞砸了不止几个）之后，以下是实际有效的方法。第一条规则：一次测试一件事。我知道一次更改标题、元描述和标题很诱人。不会知道到底是什么推动了这一变化。
SEO的社区经历了惨痛的教训。一个人一次改变了五件事，流量增加了30%，但不知道哪个变化值得称赞。这不是胜利——这是错失的学习机会。
这是一个好的测试的例子：
- 选择具有相似流量和排名的页面
- 更改一个元素（如标题标签格式）
- 运行测试至少4-6周
- 关注排名和流量
- 记录一切
样本量比想象的更重要。在10页上测试不会告诉任何信息。在100页上测试？现在正在到达某个地方。大多数A/B测试失败仅仅是因为它们太小。在SEO中，这个问题更糟，因为排名自然波动。
情况是…复杂。大多数A/B测试平台并不是为SEO而构建的。他们假设是在用户而不是搜索引擎上进行测试。如果没有合适的工具，基本上就是盲目去实验。
分析结果并将见解整合到SEO策略中
测试已经运行了六周。是时候弄清楚发生了什么。重要的指标：自然流量（显然），还有跳出率和转化率。增加流量但降低参与度的测试是变相的失败。
Google Analytics在这里成为最好的朋友。为测试页和控制页设置自定义细分。关注趋势，而不是每日波动。SEO很不稳定——有一天测试页面可能会上涨20%，第二天可能会下跌15%。
最大的错误？过早调用测试。我见过人们在两周后宣布胜利，在全站范围内实施更改，然后在一个月后看着它们的排名飙升。耐心不仅是SEO测试中的一种美德，而且是一种要求。统计需要时间，尤其是当处理搜索排名的混乱时。
关于使用哪种统计测试的争论仍在继续。有些人对曼-惠特尼U检验重视，但老实说呢？对于大多数SEO测试，简单的t检验效果很好。不要过度考虑统计数据-关注结果是否对业务有意义。
当开始将这些点连接起来时，真正的作用就会发生。将点击率提高15%的标题标签测试？将所学知识应用到整个网站。什么也没做的架构标记？别再浪费时间了。每个测试都会构建适合特定情况的版本。
聪明的公司将此转化为竞争优势。他们不断测试，不断学习，不断改进。虽然竞争对手难以猜测，但他们知道。虽然其他人遵循“最佳实践”，但他们遵循他们的数据。
最后的思考
SEO A/B测试并不容易。它很慢，有时令人沮丧，并且需要与传统测试不同的心态。但是当做对了呢？不再猜测谷歌想要什么——所知道的。
从小事做起。选择一个元素，正确测试它，从结果中学习。逐渐增强测试能力。不久之后，就会想知道如何在没有数据的情况下做出SEO决策。
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