通过SEO A/B测试或分割测试，你可以在网站执行之前验证几乎所有的SEO更改和优化。例如:
优化内容元素，如标题
通过页面标题或元描述优化SERP片段
添加内容
添加结构化数据
客户端呈现与服务器端呈现内容的影响
Web vital优化的影响（网站速度）
自b谷歌于2019年发布该功能以来，FAQPage结构化数据或“FAQ模式”一直是最受欢迎的丰富结果之一。它允许你直接在谷歌的搜索结果中显示问题和答案：
如您所见，这个代码片段提供了更全面的搜索结果。采用FAQPage结构化数据的最大SEO驱动因素通常是试图通过更多地脱颖而出并击败竞争对手（特别是在移动设备上）来产生更高的点击率（CTR）。
然而，我们从分离测试中得到的最显著的经验是，对一个网站有效的东西可能不适用于另一个网站。唯一确定的方法是运行测试，看看什么对你的网站有效。此外，分离测试可以帮助构建强大的业务案例，以获得快速进行更改所需的资源。
所以，如果你在这篇博客文章中没有SplitSignal这样的企业分裂测试工具，我们将引导你完成设置和分析自己的分裂测试的步骤。
如何设置分离测试
在SEO测试中，页面被分成（至少）两个具有相似特征的组。在变体组上进行SEO更改，而控制页面组保持不变。
通过SEO测试，我们想要测量用结构化FAQPage数据标记faq的有效性。你必须首先在你的网站上确定一个合适的页面模板来运行测试，例如，有常见问题解答的类别或产品页面。
一旦你有了要测试的页面列表，你需要把它们分成两组：
控制组：原始页面，保持不变；和
实验（变体）组：将在其上实现更改的测试页面。
创建两组页面，这两组页面代表具有相似自然流量的总页面组。当然，如果您非常了解您的测试组，您可以手动执行此操作。不过，还有更准确的方法，即确保你得到两组具有统计上相似特征的人。
例如，分层抽样就是一个很好的方法。如果需要帮助，可以使用scikit-learn库中的train_test_split模块。您甚至可以根据多个值拆分页面，例如总自然流量和平均每日自然流量。你希望最终有两组页面，其中包含高自然流量、中等流量和少量流量的页面，甚至更多。简而言之，这就是创建数据的概念。
动态生成FAQPage结构化数据
运行分离测试的最常见原因是能够在释放宝贵的开发或内容资源之前证明特定更改的附加价值。
理想情况下，您希望能够通过SplitSignal等专业工具轻松地更改您的变体页面组。但是对于分离测试，我们将向您展示如何临时使用现有资源来为变体组页面实现结构化数据。想想谷歌TagManager或其他标签管理或测试系统之类的工具，它们允许您插入自定义HTML或JavaScript。
设置测试
最有可能的是，你会有类似的常见问题解答标记，如下所示：
您可以为要测试的页面实现动态结构化数据脚本。因此，例如，如果您有200个不同的组页面共享相同的HTML模板，但每个页面有不同的faq，那么您可以使用一个脚本在所有这些页面上快速实现您想要的结构化数据。
只需要27行JavaScript代码，你就可以遍历所有的问题和答案，并生成一个JSON-LD脚本，它将被放置在HTML文档的
部分：您需要修改faq_element变量以匹配列出faq的容器。然后，可以指定包含问题的HTML元素和包含答案的HTML元素。然后脚本将遍历所有faq。
在做了必要的修改之后，你可以很容易地在浏览器的控制台中通过粘贴脚本来测试脚本：
按“enter”，可以运行脚本。现在你可以检查“ Elements ”选项卡来查看结构化数据是否被注入到HTML文档的部分：
最后，你可以复制HTML并将其传递给Schema Markup Validator：
您可以在这里获得示例代码模板。（是的，就是这么简单）。
最后一步是在您的变体页面组上启动脚本。例如，如果您使用谷歌TagManager，您可以轻松地使用url的正则表达式字符串设置触发器。
您可以查看谷歌自己的文档，了解通过Javascript实现结构化数据的更多信息。
如果一切正常，你就可以开始测试了。
如何分析分离测试
最后，我们可以使用谷歌发明的因果推理方法来分析和验证结果，以估计变化的影响。该工具允许您构建贝叶斯结构时间序列模型。该模型预测了在没有干预的情况下会发生的反事实反应，我们将其与实际数据进行比较。你可以在这里找到这个工具。
通过这种统计方法，您可以深入了解SEO更改的实际影响。使用具有统计相似特征的页面的控制组，该模型可以检测并过滤出趋势和其他外部影响（例如，季节影响或算法更新）。
您可以使用Search Console提供数据输入。对于变体页面和控制组页面，每天收集该组页面总数的自然点击数据（或会话或印象）。
对于这两组，您都需要至少100天的历史数据（测试开始前的数据），加上测试运行的所有天数。因此，如果测试运行了21天，则需要121天的数据。
上传测试数据后，可以选择开始日期。根据上面的例子，你的开始日期应该是第101天。
下面你可以看到一个如何提供数据输入的例子：
输入数据后，就可以运行分析了。测试的输出看起来像这样：
概述为您提供了有关SEO更改的计算影响、置信度以及更改对测试页面的绝对影响的信息。
默认情况下，该图包含两个图形：
第一张图表显示了数据和对变化后时期的反事实预测。每个测试都有一个干预前和干预后阶段。在干预前阶段，你想要一个很好的模型拟合，这意味着“预测点击”和“实际点击”应该非常接近。这确保了得出结论的可靠模型。
第二张图表将每日点击量的影响加起来，形成了一个累积效应图。当橙色阴影区域低于（负）或高于（正）x=0轴时，测试在所需的95%水平上具有统计学显著性。
要了解有关该工具如何工作以及如何提供数据输入的更多信息，请阅读文档。
最终的想法
毫无疑问，SEO分割测试对于理解谷歌如何解释（和排名）你的网站是至关重要的。通过测试页面组的小调整，您将开始发现哪些细微的调整会影响您的SEO策略。
有更简单、更高级、更集成的方法来设置和分析你自己的分割测试。SplitSignal这样的工具可以做很多跑腿的工作。这允许您快速行动并在短时间内运行多个测试，从而加快您的学习过程。
如果你不熟悉分割测试的概念，本指南有望帮助你探索统计SEO测试的令人兴奋的世界。