SEO 拥有比以往更多的工具和数据。我们有能力衡量、跟踪和报告我们所做的很多事情——但我们是否充分利用了这一点？我不认为，而且我建议我们——作为一个行业——没有采用 SEO 测试思维方式来帮助我们进一步理解变化的影响并真正改进和迭代。
测试心态是一种不假设变化是积极或消极的心态。相反，它依靠数据来解释结果。具有测试心态的 SEO 不会测试一次并假设它已经“完成”。具有测试心态的人期望被证明是错误的，它为这种可能性做好准备，并在它发生时做出适当的反应。
但这一切在现实中意味着什么？
SEO原则
首先，您必须了解一些基本的 SEO 原则。这不仅仅是为了测试，而是在 SEO 中进行（和监控）任何类型的更改。
- 您所做的每项更改都有可能影响性能
- 并非每项更改都会对性能产生有意义或明显的影响
- 其他因素也在不断影响性能——算法更新、竞争对手的活动，甚至我们自己网站的抓取和索引。
- 我们对第 3 点背后的变化时间或幅度没有完全了解
最后两点使许多预测更加不可靠。但是，这并不意味着您不应该探索和测试某些更改。事实上，这意味着你应该更频繁、更认真地这样做。
您可以做出强有力的假设（稍后会详细介绍），但不相关的因素可能同时具有相等或更大（和相反的效果）的可能性不为零。因此，即使您的想法很好，也有可能仅在一次测试后结果就不会显示出来。
发生这种情况的几率是多少？嗯，相对较低，当然，但如果你认真掌握 SEO，那不是你可以忽略的事情。
清楚你在测试什么
在测试中，尺寸很重要。变更的规模/规模将严重影响您发现任何潜在利益的能力。这并不意味着小的变化不能给你带来显着的结果，但是测试小元素不太可能给你足够的有价值的数据。
您是否正在部署一些新的标题标签或迁移域？您可以测试其中任何一个，但监控这两个测试将有很大的不同。
如果您正在测试风险缓解，您希望收集尽可能多的知识。因此，出于两个原因，最好测试这些更大规模的更改。
- 效果更容易衡量
- 当你真的必须做出这些改变时——它们的风险要大得多
想想看，在没有测试数据的情况下盲目迁移域会对您网站的性能产生严重的负面影响。
此外，小的、高度孤立的更改有时会更难控制。如果您要更改标题标签并注意到您跟踪的排名有所增加，那会是决定性的吗？不见得。
但是，这是否意味着您不应该测试它们？一点也不。您只需要多次复制结果即可获得准确的数据。
如果计划正确，A/B 测试（下文会详细介绍）是控制一些使测试数据难以解释的外部因素的最佳方法。但是，如果有疑问，请尽可能少地更改一些内容，然后尝试一次又一次地复制测试结果。
SEO测试方法
采用测试思维的障碍很低，非常低。即使是进行复杂的测试也从未如此简单。
以下是关注这一点的一些关键方法。
- 根据关键指标跟踪/注释部署 – 测试的最低标准，并且仍然是很多人没有做的事情。作为最低要求，您需要注释您的可见性数据、Google Analytics 或单独的工作流电子表格，以突出显示何时进行更改。当天/周/月的结果提供了一个基准，您可以在将来恢复到这个基准。
- 基于时间的测试——如果您已经安装了 Google Search Console 或网络分析包，则基于时间的测试不需要任何更重要的工具/开销。您有效地将测试之前的时期与测试之后的时期进行比较（或运行同比比较）。这并不能很好地解释外部性，但如果后测与同类时期不同，这可以教给你一些东西。
- A/B（拆分测试） ——A/B 测试是测试的黄金标准，但可能需要额外的开销或计划。在这种情况下，您向 Google 提供两个不同版本的页面模板（跨测试/控制存储桶），并让它对差异进行索引和排名。
跟踪要报告的测试和指标
显然，我们都希望将收入提升作为拆分测试的直接结果，但仅将这些设置为测试指标会导致各种问题。
您需要一系列指标并了解它们如何相互影响以及如何受到测试的影响。
- 展示次数——虽然是部分虚荣指标，但展示次数是点击次数的领先指标。即使测试没有显着增加点击次数/流量，也可能暗示排名有所增加。
- 点击次数——点击次数的增加显然是一个关键指标，衡量这是你最重要的
- CTR（点击率）——CTR很有用，但需要特别注意。如果您正在跟踪 SERP 功能，那么了解 CTR 更改可能是关键。
- 排名——排名是另一个领先的绩效指标。如果您看到排名增加（或排名的可见度得分），这是积极的一面。人们经常犯的一个错误是假设排名与流量有直接关系。如果您不在第一页，他们不会，但这并不意味着测试没有成功！
- （自然）流量——这与点击类似（但不一样！），并且可能是企业最看重的指标之一。如果您可以在这里证明增加，那么这将是对该测试的最强烈认可。
- （有机）收入——这是指标集的奖品，但排名和收入之间的关系并不像人们想象的那样相互关联。如果您正在推动点击次数/流量，但由于库存不足（例如）或页面速度不佳而没有发生转化，那么您将看不到应得的收入增长。
您确实需要对这些指标有一种相称性/重要性的感觉。有些显然比其他的对业务更有用。但是，这些目标取决于您想要什么，因此我们无法告诉您如何衡量每个单独的指标。
我们可以说的是，如果您仅看到测试结果的展示次数有所提升，那么收益相对较低。但是，如果你能追踪到你的销售额上升了，那么你就有了一些值得庆祝的严肃事情。
创建测试假设
有很多方法可以得出一个检验假设，但改变以下陈述中的空白是一个很好的起点。
如果我 [进行此更改]，它将 [正面/负面] 对 [y 页] 的 [此/这些指标] 产生 [x%] 的影响，因为 _________
每次更改都需要写很多东西，但这样做会迫使您执行以下操作：
- 确保您确切知道更改是什么以及它将影响哪些页面
- 无论您认为更改是否有益，您都可以对您认为不利的更改执行此操作（！）
- 您必须计划主要的测量方法
- 您必须证实其影响——可能需要一些额外的研究才能可信地做到这一点
- 最后，您需要证明为什么您认为是这种情况。
您仍然需要收集和分析数据以充分得出有意义的结论，但该过程本身将使您的行动更加考虑，结果更容易报告/反映。
SEO测试课程
即使有测试的心态，搜索引擎优化也是一件复杂的事情。从表面上看，测试为一些“大”问题提供了一些答案，但这并不意味着你可以对测试为你提供的东西感到自满/懒惰。
- 运行测试很耗时，而且数据很容易不确定。因此，正确计划测试并首先获得支持。
- “解决争论”的测试并不能很好地利用任何人的时间，而且积极的结果并不总能得到你认为应得的关注。
- 负面测试可以提供很多学习
- 您拥有的流量越少，运行测试所需的时间就越长——在某些情况下会排除结果的有用性
- 如果您没有收到大量非品牌流量，“品牌”活动的影响可能很容易覆盖测试中的任何收益/损失。
- 如果您不运行拆分测试（即基于时间的测试），则需要考虑季节性因素。
- 测试为您提供在给定时间在给定环境中进行给定更改的结果。不要假设这些发现可以移植到其他所有场景并期望得到相同的结果。
那你还在等什么？制定您的假设并开始创建一个框架来测试您最近的 谷歌SEO 更改。如果您已经对此经验丰富，也许是时候考虑更高级的测试方法来准备业务案例，以便在您的业务中进行更大、更有意义的测试。
