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Post by account_disabled on Jan 29, 2024 1:42:05 GMT -5
作者的观点完全是他们自己的(不包括催眠这一不太可能发生的事件),并且可能并不总是反映 Moz 的观点。 本博客由 Tim Mehta 撰写,他是Portent, Inc.的前转化率优化策略师。 运行实验(又名“分割测试”)来提高搜索引擎排名在 SEO 工具包中的存在时间比许多人想象的要长。事实上,Moz早在 2015 年就发表了一篇文章来讨论这个主题,这篇文章很好地总结了如何运行这些测试。 我想在这里介绍的是了解运行 SEO 对比测试的正确时间,而不是应该如何运行它们。 我在一家以 SEO 闻名的机构负责 CRO 项目。SEO 团队在准备进行 SEO 对比测试时邀请我参与,以确保我们在实验时遵循最佳实践。这让我有机会了解 SEO 目前如何进行对比测试,以及我们可以在哪些方面改进该流程。 在从事这些项目时,我最大的观察之一是最紧迫且经常被忽视的问题:“我们应该测试它吗?” 运行不必要的 SEO 对比测试的风险 下面您将发现运行 SEO 对比测试的一些潜在风险。 您可能愿意承担其中一些风险,而您肯定想避免其他风险。 浪费资 目标电话号码或电话营销数据 源 通过页面拆分测试(不是 SEO 拆分测试),您可以更加敏捷,每月启动多个测试,而无需花费大量资源。此外,使用我们的工具中随时可用的计算器和公式,可以更轻松地执行测试前和测试后分析。 对于 SEO 对比测试,需要进行大量的工作来规划测试、实际设置测试,然后执行测试。 您实质上要做的就是采用网站上类似页面的现有模板,并将其分成两个(或更多)单独的模板。这需要大量的开发资源并带来更多的风险,因为如果事情进展不顺利,您不能简单地“关闭测试”。您可能知道,一旦您做出了影响排名的更改,想要恢复排名将是一场漫长的艰苦战斗。 用于预测需要运行测试多长时间才能达到统计显着性的预测试分析更加复杂,并且需要 SEO 对比测试花费大量时间。这并不像“哪一个获得更多自然流量?”那么简单。因为您测试的每个变体都有其独特的属性。例如,如果您选择对一半产品与另一半产品的产品页面模板进行对比测试,则每个变体中的实际产品都会对其性能产生影响。 因此,您必须根据其中存在的页面为每个变体创建有机流量的预测,然后将实际数据与您的预测进行比较。从本质上讲,使用你的预测作为失败或成功的主要指标是危险的,因为预测只是一种有根据的猜测,并不一定反映现实。 对于测试后分析,由于您正在测量自然流量与假设的预测,因此您必须查看其他数据点来确定成功。Portent 高级 SEO 策略师 Evan Hall 解释道: “始终使用确凿的数据。查看相关关键字排名、关键字点击次数和点击率(如果您信任 Google Search Console)。如果您发现 GSC 数据与您的 Google Analytics(分析)数据非常匹配,您就可以放心地信赖它。” 计划测试、在实时站点上开发测试、“结束”测试(如果需要)以及事后分析测试的时间都是艰巨的任务。 因此,您需要确保您运行的实验具有强有力的假设,并且变体与原始版本之间存在足够的差异,这样您就会看到它们的性能存在显着差异。您还需要证实表明成功的数据,因为自然流量与您的预测相比,不够可靠,不足以让您对结果充满信心。 无法缩放结果 有许多因素会影响您的搜索引擎排名,而这些因素是您无法控制的。
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