什么是SEO分割测试？
实验是数字营销的核心。无论是测试不同的广告格式，还是针对登陆页设计执行CRO， A/B测试都能让你验证大规模的改变，并增强你的转化漏斗。
A/B测试是通过设置控制和变化的方法，你可以在扩大变化之前测量估计的影响。但是当涉及到SEO时，它并不像听起来那么容易。
我们的统计SEO分裂测试发现，虽然绝大多数营销人员认为SEO对他们的业务“非常”或“至关重要”，但只有65%的人积极测试他们的策略。
在本指南中，我们将介绍SEO分离测试是什么，人们经常在SEO测试中犯的错误，以及如何运行自己的实验。
什么是SEO分割测试？
SEO测试和CRO的区别
运行SEO实验的好处
我的网站是否适合进行SEO拆分测试？
不同类型的SEO测试
如何运行SEO测试
什么是SEO分割测试？
A/B测试是对一组页面进行微小更改并监控其SEO影响的过程。
它的工作原理是将具有相似意图的页面拆分为Control组和Variant组，例如电子商务网站上的类别页面或市场站点上的供应商页面。
你可以对变体页面进行修改，比如在元描述中添加“免费”，并比较关键SEO指标的差异。目标是提高点击率、自然流量和变体组url上的关键字排名。
SEO测试vs. CRO
转化率优化（CRO）已经在市场营销中占据了一席之地。使用传统的CRO和用户体验测试，您可以通过创建页面/元素的多个版本并随机向您的受众展示其中一个版本来简单地对用户进行分离测试。然后，您可以收集结果并运行一个简单的卡方测试来度量和验证影响。
SEO测试通常被归为一类。但是对于搜索引擎优化，谷歌的机器人给这个等式增加了一层新的复杂性。您不能简单地将同一网页的两个版本呈现给谷歌进行索引。这被定义为“伪装”，违反了搜索引擎的指导方针。
我们必须得到一点更有创意的统计SEO测试。不要试图改变用户在页面上的行为（比如让人们转换）。相反，你专注于Googlebot。它不是针对读者看到的内容进行优化；这是搜索引擎机器人阅读的内容，用来决定页面的排名。
诚然，SEO和CRO是携手合作的。通过SEO测试访问你网站的人越多，你的CRO团队需要转化的流量就越多。但它们不是同一种活动。
为什么我应该分割测试我的SEO策略？
现在我们知道了SEO和CRO测试之间的区别，你可能会质疑它是否值得你花时间。毕竟，你的搜索引擎优化部门很忙——要求开发团队花时间运行测试？最好是值得的。
让我们来看看SEO拆分测试帮助解决的四大挑战。
向利益相关者证明SEO的价值
SEO以难以追踪而闻名。传统上，与电子邮件、点击付费和社交媒体相比，它也是最难以衡量的营销渠道。这就是为什么近三分之一的SEO人员表示，向利益相关者证明SEO的价值是他们最大的挑战。
SEO的另一个挑战是任何活动或测试结果的不确定性。虽然你的假设看起来很合理，但不能保证它是有效的。
例如，站点范围的更改可能会产生广泛的负面后果。这有可能降低你的知名度和点击率，使你的业务严重受挫，并浪费大量的时间和金钱。
所以，你必须像对待科学研究一样对待SEO——使用科学的方法来提出假设，测试它，分析结果，并从中做出明智的决定。
通过首先对期望的变化进行控制实验，我们可以将任何潜在的失败转化为被证明或被拒绝的假设，我们可以从中学习并使用它来修改我们的方法和对未来实验的期望。结果呢?能够证明SEO的投资回报率是一个有价值的媒体渠道。
竞争优势
说到展示结果的能力，五分之四的营销人员在SEO测试后看到了自然流量的增加。然而，我们的调查发现，在拥有100名以上员工的公司中，只有65%的公司在积极测试他们的SEO策略。
SEO测试被搁置的原因有很多，包括：
没有合适的工具（68%）
没有时间进行SEO测试（68%）
没有为SEO测试分配预算（51%）
运行SEO测试会让你比那些公司更有优势。你很快就会在serp中找到超越他们的调整。
但是，虽然从统计SEO测试中获得积极的结果是很好的，但重要的不仅仅是积极的测试。一致的测试过程可以帮助您增加流量。你可以找出哪些调整坦克有机流量在你的变体页面推出之前，它的全站范围。
SEO是不可预测的
SEO可能很棘手。为了保持和提高其在搜索引擎市场的主导地位，b谷歌不断调整其算法——使搜索引擎优化的艺术成为不断调整的游戏。
在过去的一年里，有几个核心更新在行业中引起了巨大的反响。然而，现实情况是，谷歌平均每天对其搜索算法进行多次更改（每年总计数千次）。
搜索的这种动态特性使您追求更高的SERP可见性和点击率变得更加困难。你现在使用的策略可能在一年后就不起作用了。每个搜索市场和每个领域都是独一无二的。
因此，测试不同的元描述、标题格式、结构化数据和页面布局（仅举几例）对于发现优化方法是必要的。
不仅如此，SEO测试还可以帮助您保持领先地位。你将创建一个主动追求更高ROI的策略，而不是对算法变化做出压力反应。
我的网站是否适合进行SEO拆分测试？
准备好运行你的第一个SEO测试了吗？在你开始创建你的第一个（或下一个！）实验之前，确保你的网站足够大来运行一个实验是至关重要的。
在一个没有太多自然流量的小网站上运行SEO测试可能会导致不可靠的结果。将测试结果与外部因素隔离开来几乎是不可能的，比如搜索需求的波动，这会导致控制数据的变化。
一般来说，运行SEO测试的站点应该至少有300个模板化页面，例如类别或产品页面、博客页面或供应商页面。
每个模板化页面都应该驱动每月至少3万次有机会话（每次测试）。但是流量越大越好。您有更多的机会使用不受外部因素显著影响的数据运行可靠的测试。
不同类型的SEO测试
运行SEO测试有两种不同的方法。
基于时间的
基于时间的SEO测试顾名思义。当您对一组页面进行更改并允许在监视影响之前经过一段特定的时间时，就会发生这种情况。
使用这种类型的测试，您不需要将页面划分为Control组和Variant组。将控制期预测试的有机流量数据与时间过去后的流量数据进行比较。
A/B分割测试
当您将具有相似意图的页面划分为Control组和Variant组，并监视每个组之间的差异时，就会进行统计性SEO拆分测试。与基于时间的测试不同，您不必在分析结果之前等待一段特定的时间。你通常可以在14到42天内从数据中得出结论。
SEO分割测试是如何工作的？
你准备好进行你的第一个实验了吗？下面是运行统计SEO测试的三个简单步骤。
1. 选择要测试的元素
任何实验的第一步都是选择要测试的SEO元素。这并不总是需要背后的具体理论。有时，测试可以用来检验直觉是否正确。
一些选项包括：
从标题标签中删除品牌名称
在元描述中添加“免费送货”
实现登陆页面的评审模式标记
在图片的alt文本中使用关键字
缩短电子商务产品页面的面包屑
如果您不相信这些小的更改会产生有意义的结果，请考虑以下情况：一家在线酒类零售商在SEO测试中删除了面包屑的最后一部分。在21天的实验中，与没有变化的对照组相比，变体页面的有机流量增加了8.7%。
2. 划分页面并运行SEO测试
下一阶段是将模板化的页面划分为Control组和Variant组。使用客户端或服务器端代码在您的Variant页面上实现更改：
服务器端：这种类型的SEO测试发生在您要更改的元素基本上硬连接到页面本身的时候。虽然它确实提供了更好的用户体验，因为没有闪烁，但它更复杂，更具侵入性。您将需要依赖已经很忙的开发团队来实现变更。
客户端：当您要更改的元素使用Javascript代码时，就会发生这种情况。页面的新旧版本之间有轻微的闪烁，但这是最简单的SEO测试类型。代码更容易安装和删除；代码不需要硬连接，也不需要开发人员的外部帮助。
你可以手动或使用SEO测试软件。
手动SEO测试
在我们进入运行SEO测试的战壕之前，您需要预先了解一些事情-特别是您将严重依赖开发和数据科学团队。
根据您正在运行的测试，您将需要开发输入来安装和删除每个页面上的代码。您还需要数据科学团队划分页面并分析数据。
搞定那两个资源了吗？运行手动SEO a /B测试的第一步是划分页面。使用历史数据来确定要测试的模板化页面的类型（在数据科学团队的支持下）。
接下来，请您的开发或工程团队创建更改Variant页面上元素的代码。
最后，给测试足够的时间得出结论；如果使用因果影响模型，则为3至4周，如果使用其他分析方法，则为4至6个月。
阅读更多：使用谷歌搜索控制台来更好地测试SEO变化
SEO测试软件
并非所有的SEO测试都必须从头开始创建。您可以使用几个测试工具来运行SEO实验，每个工具都将您的页面划分为Control和Variant组，实现更改并测量结果。
对您的业务来说，正确的方法取决于您的站点的大小、度量模型以及您通过客户端或服务器端代码测试的元素。
使用SplitSignal进行SEO测试是拥有大量自然流量的大型网站的最佳选择。它将使用历史数据将页面划分为Control组和Variant组。它使用客户端测试，所以seo可以控制他们的测试，而不依赖于繁忙的开发团队。Javascript代码可以在几分钟内创建、上传并准备好进行测试。
SplitSignal还代表您解释数据。在比较无穷无尽的数据行时，不会有困惑的表情——工具会比较两组的结果，并清楚地说明这是一个阳性还是阴性的测试。
3. 测量结果
运行SEO测试的最后阶段是测量结果。尽管这是最重要的一步，但也是最大的挑战；51%的SEO不知道如何为他们的SEO实验确定一个明确的结果。
您可以使用各种模型来确定SEO实验的结果：
前/后分析：如果你正在运行手动SEO测试，你可能会使用前/后模型。虽然这绝对比没有好，并帮助您验证您的SEO决策，但它确实有问题。首先，由于没有对照组，误差范围要大得多。此外，出现假阳性/阴性测试的可能性也更高，这将导致你基于不准确的数据制定SEO策略。
因果影响：这是SplitSignal使用的。它比较来自Control组的真实流量和来自Variant组的流量。如果差异足够大，则该检验具有统计显著性。
运行统计SEO测试与SplitSignal
b谷歌排名算法的改变是不可避免的，增加自然流量也没有秘方。
这就是为什么实验是SEO的必要元素；通过在进行全站更改之前运行实验，可以避免潜在的破坏性流量/点击下降，同时也允许你测试更多的变化。
不成功的测试也没关系。事实上，它们是科学方法的核心。被拒绝的假设不是失败；这是一个结论——我们可以从中学习并利用它来构建未来的迭代。然而，如果没有一种简单的方法来简化这个实验，就会浪费大量的时间和资源。
使用SplitSignal，您可以简化网站上的实验，减轻大规模更改的潜在风险，并为您的有机流量和可见性发现一些重大胜利。
对浪费资源的恐惧在多大程度上阻止了你在营销策略上冒险？在不确定其影响的情况下，您如何证明对站点进行资源繁重更改的投资是合理的？
有了SplitSignal，你可以让你的创造力流没有任何焦虑，把你的搜索引擎优化到一个新的水平。不要让对损失的厌恶限制了你品牌的市场潜力。
准备好开始测试了吗？今天开始与SplitSignal试点。