SEO中的A/B测试是什么

– A/B 测试通过识别和解决痛点来帮助改善网站用户体验。

– 它通过向受众提供网站的最佳版本来降低跳出率。

– A/B 测试通过对网页进行微小更改而不是修改整个网页来实现低风险修改。

– A/B 测试允许您根据数据驱动的结果而不是“假设”来测试和启动新功能

– 它对于具有许多页面具有相同模板的高流量网站非常有用。

– A/B 测试有不同类型，包括 A 和 B 测试、分割 URL 测试、多变量测试和多页面测试。

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　　事实在于正确的SEO策略。SEO是工程。SEO 是科学。您运行实验、收集数据、分析数据并运行更多实验，直到获得最佳结果。A/B 测试就是这样一种实验，它可以帮助您缩小范围并了解优化实践的有效性。

　　A/B 测试可以用在 SEO 环境中吗？为什么它有用以及测试的要素是什么？本文晓得博客为你介绍SEO中的A/B测试是什么。

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SEO 中的 A/B 测试简介

　　很简单。您有样本 A 和样本 B。您将 A 提供给一组受众，将 B 提供给另一组受众。然后，您确定受众对 A 和 B 的反应。您可以使用两者之间更有效的样本进行营销。

　　SEO中的A/B测试是同时向不同用户部署网页的多个版本并检查前后效果以做出有数据支持的决策的过程。最终目标是提高搜索引擎结果页面的可见性并实现更高的排名并增加有机会话。

　　页面的不同版本可帮助您确定哪个版本对用户影响最大并带来更多流量。这是网站所有者了解他们所采用的优化方法是否有效的一种方式。然而，并非所有网站都适合 A/B 测试。A/B 测试的主要要求是：高流量网站，以及具有许多具有相同模板的页面的网站。

　　该测试需要网站的多个页面具有相同的模板和指标，这些页面可以分为两个或多个批次。这里，一批保持不变，称为控制页面，而其他批次则实现指标变化，称为变体页面。

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A/B 测试的类型

A 和 B 测试——这是最基本的 A/B 测试形式，您可以将单个页面与一个不同变体（分别表示为 A 和 B）的性能进行比较。该测试多用于规模较小的站点，比较容易实现。
分割 URL 测试——此测试涉及测试现有网页 URL 的全新版本，以进行性能比较分析。网络流量分为控制页面和变体页面，并测量每个页面的转化率，看看哪个页面表现更好。
多变量测试——该实验涉及同时测试多个页面变量的变化，以分析哪种变量组合效果最好。此类测试适合高级营销、产品和开发专业人员。
多页面测试——多页面测试包括跨多个页面测试特定元素的更改。

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为什么要考虑A/B测试

　　用户可能会出于各种原因访问您的网站。可能是为了更多地了解某个特定主题、浏览内容、了解您的产品或服务，甚至购买该产品或服务。在他们与您的网站互动的过程中，他们可能会在获取所需内容时遇到一些不便。例如，他们可能无法自由导航到所需的页面，或者可能无法找到 CTA 按钮。

　　这会导致糟糕的用户体验，他们往往会离开页面。这会影响您的转化率。通过 A/B 测试，您可以使用热图、Google Analytics 和网站调查等工具跟踪网页上的用户行为，以解决用户痛点。

降低跳出率

　　如果您想分析用户行为，跳出率是要跟踪的最重要的指标。您的网站出现高跳出率的原因有多种，例如未满足用户期望、可供选择的选项太多、您的网站导航混乱等等。

　　由于不同的网站有不同的目标并迎合不同类型的受众，因此没有单一的解决方案可以降低跳出率。您可以在此处使用 A/B 测试。通过测试网站上某个元素的多个变体以及变体的不同组合，您可以确定网站的最佳版本，从而为用户提供整体改进的版本。这使用户能够在您的网站上花费更多时间，并可能转化为客户。

提高投资回报率

　　无可否认，为网站获取优质流量的成本是巨大的。您可以使用 A/B 测试来充分利用现有流量并增加转化，而不是花费更多资金来获取新流量。即使对您的网站进行最微小的更改也可以带来显着的结果并提高整体业务转化率。

进行低风险修改

　　A/B 测试可帮助您利用资源以最少的修改获得最大产出，从而提高投资回报率。您可以使用 A/B 测试对网页进行细微更改，而不是更改整个页面，并降低危及当前转化率的风险。

　　您可以通过启动新功能作为 A/B 测试来分析用户对更改的反应。通过测试然后根据收集的数据进行更改，您可以使结果更加确定，而不是随机猜测。

实现数据驱动的结果

　　由于 A/B 测试完全基于数据，因此不涉及猜测。您可以根据纯粹的统计数据作为证据来确定什么有效，什么无效。您可以使用用户在页面上花费的时间、点击率、购物车放弃率等指标。

重新设计您的网站以增加未来收益

　　使用 A/B 测试确定网站的最佳版本后，您可以使用该版本重新设计您的网站。它可能是从对某些页面进行轻微的颜色更改到彻底改造您的网站。

　　这并不意味着您放弃测试。用户行为永远在演变，要了解实时变化，您需要不断测试不同的网页元素，以确保优化的用户体验。

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A/B 测试的最佳要素是什么？

　　SEO A/B 测试的复杂程度可能有所不同。我不会涵盖所有这些。我将讨论适合初学者的基本用例。一旦您熟悉了简单的测试元素，您就可以在这个SEO A/B 测试案例研究库中进一步探索。它可以是格式、写作风格、标题、副标题、设计和布局。

标题标签

　　从排名的角度来看，标题标签至关重要，因为它们直接影响点击率。它们吸引用户，迫使他们点击打开链接。谷歌已经为搜索中的预期点击率设定了标准，如果您的目标网页不符合这些标准，则会对您的排名机会产生负面影响。

元描述

　　元描述（如标题标签）直接影响点击率，改进元描述可以显着带来更多点击量和更好的排名。在 SERP 中具有关键词排名的网站已经获得了很多印象，对它们进行 A/B 测试元描述可能非常有益。

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结构化数据

　　网页的结构化数据或架构标记极大地有助于改善用户体验，并且是 A/B 测试的绝佳用例。

　　例如。FAQ 标记、面包屑标记和评论标记。

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内部链接

　　内部链接对于将网站架构传达给搜索引擎是必要的。添加足够的内部链接和正确的锚文本可以显着提高大型网站的关键字排名。您可以使用 A/B 测试来为您的内部链接找到合适的锚文本。

重新定位页面上的现有内容

　　好的内容总是对您的网站有益。以正确的方式呈现内容很重要，这样访问者就可以获得他们正在寻找的内容（甚至是他们不知道自己在寻找的内容）。A/B 测试使您能够衡量搜索引擎和用户是否对您的内容做出积极响应。

　　大多数努力和资源都投入到推动优质流量的转化上。您只能通过向目标受众提供他们想要的东西以及他们访问您的网站时的最佳体验来吸引他们。

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如何进行SEO A/B测试？

选择测试页面

　　首先必须选择一组具有相似模板的页面进行测试。页数越多，收集用于比较的数据就越多。

　　相似模板是什么意思？它们是具有相同布局、服务于相同目的的页面，例如销售不同产品的电子商务网站、酒店预订页面等。这些页面应该有相当长一段时间（最好是一年）的背景日期，以便您了解一年中的流量趋势。您可以使用此数据进行预测和分析。

为 A/B 测试创建假设

　　没有假设就没有实验。这是对实验结果的预测。根据您的目标为您的测试创建假设，并决定必须实现哪些结果。

　　您需要增加网页与搜索查询的相关性。为此，您必须改进页面内容，包括相关的关键字以及新的和多样化的内容，并添加相关的多媒体来检验您的假设。您还可以通过进行这些更改合理地估计您想要吸引什么样的流量。

将页面分为控制页面和变体页面

　　一旦你有了假设，你就可以将页面分为对照和变体。这种分离的标准取决于您。您必须参考之前的数据来了解页面的表现情况，并确保每组页面具有相同的流量并遵循相似的趋势。

　　同时，您必须牢记可能影响结果的外部因素。例如，如果您有一个服装零售网站。冬季服装和夏季服装会有季节性交通。您不能将两者作为对照和变体进行比较。您必须将冬季穿着与夏季穿着分开测试。

进行修改

　　接下来，您对变体页面进行修改，同时保持控制页面完整。您必须同时拥有两组具有两种不同格式的实时页面。它们必须是承载不同内容的不同页面。如果同一页面有不同版本，则会影响测试结果。

收集数据并分析结果

　　实施修改后，在开始分析结果之前给它一个合理的休息时间。然后，您可以衡量搜索点击次数和点击率，并比较控制页面和变体页面的结果。

　　您可以每天跟踪并检查所获得的流量是否满足您的预期。变体页面的流量趋势明显高于控制页面。变体页面的流量远高于您的预测。

　　如果您没有看到上述任何一种情况，那么请忘记更改并坚持原始设计，或者提出一个全新的策略。

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总结

　　以上是晓得博客为你介绍的SEO中的A/B测试是什么的全部内容，希望这篇文章能让您对 A/B 测试有一个公平的了解。最终目标是为访问者提供一个用户友好、易于访问、易于导航的网站，获得更多流量，并将其转化为增加销售额。 A/B 测试是实现这些结果的宝贵方法。最有利的优势是您可以根据数据做出决策，并减少猜测的空间。可以识别薄弱点并消除它们，并创建页面的最优化版本。