优化SERP列表最常用的方法是遵循一系列最佳实践。这些最佳实践可能是由整个SEO行业定义的，也可能是由内部定义的，或者是两者的结合。虽然这是一个有用的方法，但它可能是有限的。
如果没有实验，我们就不可能发现在搜索结果中吸引注意力的更创新的方法。
出于这个原因，我们决定提供以下五个步骤，您可以使用它们在您的SERP列表上运行实验，并以其他方式优化它们。让我们开始吧。
1. 像转换率优化器（CRO）那样思考
cro的思维是科学的。他们通过A/B测试来测试他们的假设，这样他们就有了一个干净的控制组，并且可以通过统计分析清楚地确定哪个版本的页面转换效果最好。
不幸的是，对于SEO行业的我们来说，对标题标签、元描述和富结果标记进行分割测试是不可能的。但这并不意味着我们应该停止科学思考，或者我们不能使用数据来优化转化。如果天文学家和进化生物学家可以在很少或根本没有实验能力的情况下进行科学思考，我们也可以。
作为没有分离测试能力的CRO，我们需要能够：
定义能够提高转换率的假设。这种假设最关键的一点是它是可检验的。它可以用数据证明是错误的。
收集观察资料。我们通过更改我们的SERP列表来测试我们的假设。虽然没有单一的变化可以告诉我们影响是积极的还是消极的，但重复的结果可以让我们确定一种趋势，看看我们的假设是否经得起考验。
改进我们的方法。如果我们的假设成立，我们可以设计新的测试，看看同样的原理是否适用于其他地方。如果不行，我们就需要重新开始，想出一些新的办法来尝试。
这种科学的SERP列表优化方法使我们不会因为它们被认为是最佳实践而欺骗自己并进行更改，而事实上，对于任何给定的品牌，它们可能比其他任何东西都更迷信。
2. 定义一个清晰的变化
就像我们上面说的，它从一个假设开始。
例如，我们可能已经看到一项研究表明，列表帖子往往比其他类型的帖子获得更高的点击率。这个例子作为一个假设很有效，因为它有一个非常明确的定义，无论它是真的还是假的。如果改变标题标签以显示列表帖子并不能增加点击率，那么我们的假设就是错误的。
如果我们想让我们的测试告诉我们任何东西，我们的假设需要非常明确地定义，就像这样：
好：在其他条件相同的情况下，以数字开头的标题标签会比没有数字开头的标题标签产生更高的点击率。
缺点：列表帖子比其他帖子做得好。
上面第一个选项“好”的原因是，它准确地告诉我们需要对标题标签进行什么样的更改。特别是，这些更改可以以系统的方式复制到许多标题标签中。
如果我们测试“坏”选项，我们可能不会学到任何有用的东西，因为当我们更新标题标签时，我们可能会使用不一致的列表帖子定义，使结果变得模糊，并没有提供准确的信息。
3. 确定一个对照组
虽然我们不可能对标题标记或模式标记进行分离测试，但这并不意味着我们需要抛弃合理控制实验的想法。
我们可以更可靠地说，如果我们有一些没有改变的东西来与对照组进行比较，那么改变会产生影响；这是因为无数其他变量可能会产生影响。如果我们改变了标题标签，流量上升了，我们不一定知道这个改变是否有责任。
无论如何，流量完全有可能会增加，或者如果我们没有做出改变，流量会增加得更多。
拥有一个控制组意味着拥有一组未更改的页面，这样我们就可以看到更新的页面是受到积极、消极还是不显著的影响。
例如，如果我们要测试我们的列表帖子假设，我们需要选择一组将被更新以包含列表帖子标题标记的页面，以及一组不会被更新以包含列表帖子标题标记的页面。
我们应该像选择我们计划更改的页面一样仔细地选择对照组页面，否则我们的结果将没有意义。
请记住以下几点：
我们控制组的页面应该与我们“实验”组中的页面属于同一类别。运行我们的列表帖子示例，控制组中的所有页面都应该是可以更新为列表帖子的页面。否则，我们就有可能使结果产生偏差。
例如，适合更改为列表帖子的页面可能比其他页面长，因此这些页面的流量变化可能是谷歌查看较长页面的方式发生变化的结果，而不是我们对标题标记所做的更改。换句话说，实验组和控制组中的所有页面都应该适合更改。
在选择哪些页面适合进行更改之后理想情况下，他们中的哪些人进入对照组，哪些人进入实验组应该是随机选择的，或者至少是任意选择的。同样，如果我们不这样做，我们就有可能使结果产生偏差。
例如，我们选择更新哪些页面的一种糟糕的方式可能是更新性能最高的页面，并将它们与性能最低的页面进行比较。已经运行良好的页面将对不正常的更改做出不同的响应，因此我们不必从这个“测试”中学到任何有意义的东西。
在b谷歌Analytics中，您可以使用Content Groups分别跟踪两个组。您可以从Admin > View > Content Grouping中设置它们，然后选择“+ New Content Grouping”按钮，然后使用跟踪代码、提取或规则定义来定义哪些页面属于您的实验组和控制组。
4. 分别监控排名和流量
除了谷歌搜索控制台（其数据非常可疑）之外，我们没有任何方法可以直接测量我们SERP列表的点击率。而不是直接测量它，我们需要确保我们分别监控我们的排名和我们的流量。
原因如下。
如果，就像我们的列表帖子的例子，更新标题标签与搜索流量的整体下降相一致，我们不一定知道这是因为它对点击率产生了负面影响。在标题标签的开头添加一个数字可能会使关键词远离标签的前面，导致这些关键词的排名下降。
总的来说，点击率可能有所提高，但排名却有所下降，导致搜索流量总体下降。
导致搜索流量整体下降的策略并不是我们想要继续研究的，但如果我们将其归因于点击率，我们将吸取错误的教训。只有在排名保持不变的情况下，才能将其归因于点击率。
你可以使用SEMrush来监控你控制的每个页面的排名，以及“关键词计数”下拉菜单中的实验组：
5. 分析与迭代
为了评估你的SERP列表测试的结果，你需要给搜索引擎足够的时间来更新你的SERP，也需要给你足够的时间来收集足够的流量数据来获得有意义的结果。
因为这不是正式的a /B测试，所以不可能通过使用与CRO相同的数学方法来比较控制组和实验组的流量来获得统计意义。如果您恰好有一位统计学家，则可以应用更高级的时间序列分析和准实验设计，但实际上，仅仅比较是否观察到具有实际意义的影响通常是可以接受的。
在大多数情况下，我们并不试图了解设置SERP列表的两种不同方式之间是否存在任何差异。一般来说，我们更关心的是是否存在有意义的差异。
如何定义这个取决于你，但一般来说，如果对照组和实验组之间的流量差异小于5%，如果我们处理的访问总数超过500左右，我们可以说没有实际影响。在这种情况下，我们了解到我们需要回到绘图板，思考将产生更大影响的策略。
负面影响
另一方面，如果我们看到对流量的显著负面影响，虽然这不是好消息，但在某些方面，这是更好的，因为我们从结果中学到了更多。例如，如果我们发现列表帖子对结果有负面影响，这将教会我们一些关于我们的受众的东西。根据这些信息，我们可以集思广益，提出新的假设，比如我们的用户是否更容易受到情感诉求的影响，而不是容易消化的内容。
成功
如果这个实验是“成功的”，我们也可以学到更多的东西，而不是明显的暗示，即改变应该在所有地方进行。在我们的例子中，如果列表帖子的表现优于对照组，这可能会导致我们需要测试其他假设，例如我们的受众是否对数字更感兴趣。我们可以测试在标题中添加不适合列表的数字和百分比，或者更新元描述以包含更多定量数据。
测试之所以如此有价值，是因为它不仅仅是任何单独的测试都可以提高我们的SERP点击率。而是我们能够了解用户，并基于结果去测试新的，更普遍的理念；这使我们能够磨练我们的过程并获得越来越积极的结果。