你有做一项测试吗?何时进行SEO拆分测试

SEO工具包中进行A / B / n实验(也称为“拆分测试”)以提高搜索引擎排名的时间比许多人想象的要长。Moz实际上早在2015年就发表了一篇探讨该主题的文章,该摘要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拆分测试的正确时间,而不是您应该如何运行它们。

我在一家以SEO闻名的机构中执行CRO程序。SEO团队在准备进行SEO拆分测试时会带我进入,以确保我们在实验时遵循最佳实践。这使我有机会了解SEO当前如何进行拆分测试,以及我们可以在哪些方面进行改进。

在进行这些项目时,我最大的观察之一就是最紧迫且经常被忽略的问题:“我们应该测试一下吗?”

进行不必要的SEO拆分测试的风险

在下面,您会发现运行SEO拆分测试的一些潜在风险。您可能愿意承担其中的一些风险,而您肯定会想避免其他风险。

资源浪费

使用页面上的拆分测试(不是SEO拆分测试),您可以变得更加敏捷,每月可以启动多个测试,而无需花费大量资源。另外,通过我们的工具可轻松获得的计算器和公式,可以更轻松地执行测试前和测试后的分析。

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使用SEO拆分测试时,计划测试,实际设置和执行测试需要大量工作。

您实际上要做的是获取网站上相似页面的现有模板,并将其拆分为两个(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,因为如果情况不佳,您将无法简单地“关闭测试”。如您所知,一旦做出更改以损害排名,要使其恢

复正常就需要花费很长时间。

测试前的分析来预测需要运行多长时间才能达到统计显着性,这一点更加复杂,并且在SEO拆分测试中会花费大量时间。这不是那么简单,“哪个人会获得更多的自然流量?” 因为您测试的每个版本都具有独特的属性。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拆分测试,则每个版本中的实际产品都会对其性能产生影响。

因此,您必须基于每个变体中存在的页面为自然变体创建一个预测,然后将实际数据与您的预测进行比较。从本质上讲,将投影用作失败或成功的主要指标很危险,因为投影只是一种有根据的猜测,不一定反映现实情况。

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对于测试后分析,由于您要衡量自然流量与假设的预测,因此必须查看其他数据点才能确定成功。Portent的高级SEO策略师Evan Hall解释说:

“始终使用确凿的数据。查看相关的关键字排名,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)数字非常吻合,则可以放心使用。”

计划测试,在实际站点上进行开发,“结束”测试(如果需要)以及在事实都是艰巨的任务之后分析测试的时间。

因此,您需要确保以强假设进行实验,并且与原始版本之间的差异要足够大,以至于它们之间的性能会有显着差异。您还需要确证成功的数据,因为自然流量与您的预测相比还不够可靠,无法对您的结果充满信心。

无法扩展结果

有很多因素影响您的搜索引擎排名,这是您无法控制的。这些会导致大量外部变量,这些变量可能会影响您的测试结果并导致误报或误报。

这会损害您从测试中学习的能力:是因为我们的版本模板还是导致结果的其他外部因素?不幸的是,对于Google和其他搜索引擎,从来没有一种确定的方式来回答这个问题。

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如果没有验证和了解是您做出的确切更改导致了结果,您将无法将获胜的概念扩展到其他渠道或网站的各个部分。虽然,如果您将重点更多地放在个人成果而不是学习上,那么这对您来说可能没有太大的风险。

何时进行SEO拆分测试

关键字或查询性能的不确定性

如果您在特定类别的页面系列中有各种各样的关键字/查询供用户在寻找该主题时搜索,则可以安全地进行元标题或元描述SEO拆分测试。

从转换率的角度来看,与用户的意图相关性更高的关键字通常会导致更高的参与度。尽管如前所述,您的大多数测试都不是赢家。

例如,我们有一个轮胎零售行业的客户,他在SERP中显示了各种“轮胎”查询。这包括诸如冬季轮胎,季节性轮胎,高性能轮胎等之类的东西。我们假设,在冬季,在我们的元标题中包含更具体的词组“冬季”轮胎而不是“轮胎”将导致更

高的点击率和更多的自然流量从SERP。尽管我们的结果最终没有定论,但我们了解到更改此元标题不会损害自然流量或点击率,这为我们提供了进行后续测试的主要机会。

您还可以利用此策略在元数据中测试更大容量的关键字。但是这种方法也不是确定的,值得首先进行测试。正如Moz 在本周五的白板中所强调的那样,“他们发现,在更新标题等元信息以针对更常见的变体后,有机流量会下降多达20%以

上。”

换句话说,针对大批量的关键字看似轻而易举,但始终值得首先进行测试。

大型站点的概念证明和风险缓解

这是运行SEO拆分测试的最常见要求。因此,当这种情况变成进行测试的主要机会时,我们与一些专家取得了联系,以寻求帮助。

JLH Marketing总裁Jenny Halasz谈到使用SEO拆分测试来证明尚未被接受的概念或想法:

“我发现很多次是向客户建议他们尝试在较小的页面或类别子集上尝试某些东西,因为这是“概念证明”是非常有效的。通过保持控制力并专注于趋势而不是整数,我可以经常向客户展示更改模板如何对搜索和/或转化产生积极影响。”

她继续参考现有的示例,该示例强调了除操纵模板之外的替代测试策略:

“我现在正与客户进行测试,以查看产品子集中的某些智能内部链接(使用InLinks和OnCrawl的InRank)是否对他们有用。这项测试真的很有趣,因为更改实际上不是模板更改,而是类别中的导航更改。如果它能按我预期的那样工作,则可

能意味着对该客户进行了重新设计。”

Ian Laurie强调使用SEO拆分测试作为缓解风险的工具。他解释说:

“对我来说,这关乎规模。如果您要实施影响成千上万个页面的更改,则需要运行拆分测试。Google的变化莫测,并且更改许多页面可能会带来很大的不利影响。通过测试,您可以管理风险并在企业站点上获得客户(外部或内部)的支

持。”

如果您负责大型站点,而该站点很大程度上依赖于非品牌自然搜索,那么在发布模板更改之前,无论更改的大小如何,都需要进行测试。在这种情况下,您不一定希望获得“胜利者”。您的愿望应该是“不破坏任何东西”。

埃文·霍尔(Evan Hall)强调,您可以将拆分测试作为一种工具,用于证明您难以购买的较小变更的合理性:

“预算合理性是为了测试需要大量开发人员时间或编写大量代码的变更。一些电子商务网站可能希望在每个PLP上放一些文本,但这可能需要大量的写作才能保证不能正常工作。如果测试表明内容将提供1.5%的自然流量,那么编写所有这些

文本的努力是合理的。”

对模板进行重大更改

在实验中,有一个度量标准称为“最小可检测效果”(MDE)。此指标代表您期望该版本与原始版本所具有的性能差异百分比。原始版本和变体之间的更改越多且差异越大,则MDE应该越高。

下图强调,您的MDE(提升)越低,要达到具有统计意义的结果,您将需要越多的流量。反过来,MDE(提升)越高,所需的样本量越少。

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例如,如果要重新设计产品页面模板的站点体系结构,则应考虑使其从视觉和后端(代码结构)角度都明显不同。尽管用户研究或页面A / B测试可能导致了新的体系结构或设计,但尚不清楚提议的更改是否会影响排名。

这应该是运行SEO拆分测试的最常见原因。鉴于测试前和测试后分析的所有主观性,您希望确保您的变异产生足够不同的结果,以确信该变异确实会产生重大影响。当然,变化越大,风险就越大。

尽管较大的站点可以测试较小的对象,但是它们仍然受其猜测的影响。对于功能较弱的网站,如果您要对模板进行SEO拆分测试,则不仅要使用户的行为有所不同,而且Google还要对您的网页进行不同的评估和排名,它必须足够不同。

交流SEO拆分测试的实验

不管您的SEO专业知识如何,与利益相关者就实验进行交流都需要具备自己的技能。

对测试的期望非常不稳定。有人希望每项测试都能胜出。有些人希望您为他们提供更好的解决方案。不幸的是,这些都是错误的期望。为了避免这种情况,您需要尽早为经理,客户或进行分组测试的任何人建立切合实际的期望。

期望1:大多数测试都会失败

这种理解是所有成功的实验计划的基础。对于尚未接近主题的人来说,它也是吞咽最困难的药。您必须让他们接受这样一个事实,即测试的第一次迭代所花费的时间和精力很可能导致不确定的测试或失败的测试。

实验和拆分测试最有价值的方面是每次测试都要经历的迭代过程。无论是SEO拆分测试还是其他类型的测试,成功进行实验的真正结果是多种测试的结合,最终导致主要KPI逐渐增加。

期望2:您正在处理概率,而不是确定的事物

这种期望特别适用于SEO拆分测试,因为您将各种指标用作成功的间接信号。这可以帮助人们理解,即使您达到了99%的重要性,一旦实施获胜的变体,也无法保证结果。

该原理还为您提供了进行测试前和测试后分析的空间。这并不意味着您可以根据自己的喜好来操纵数据,而是意味着您不需要花费数小时来进行以经验为依据的数据驱动的预测。它还使您可以基于要分析的所有指标来利用主观专家意见来确

定成功。

期望3:您需要足够大的样本量

没有足够大的样本量,除非您的利益相关者有足够的耐心等待几个月的结果,否则您甚至不应该接受进行SEO拆分测试的想法。

SearchPilot and Distilled的顾问Sam Nenzer解释了如何知道您是否有足够的测试流量:

“在我们进行SEO拆分测试的过程中,我们已经产生了一条经验法则:如果网站的相似页面部分每天总共至少不会接受1000次自然训练,因此很难衡量拆分测试中的任何提升。”

因此,如果您的网站访问量不正确,您可能希望默认使用低风险的实施方式或竞争性研究来验证您的想法。

期望4:实验的目的是通过提高性能的潜力来降低风险

这里的关键术语是“潜在”的性能改进。如果您的测试产生了成功的变体,并且您在整个站点上都实施了该变体,那么不要期望会出现与测试期间相同的结果。所有测试的真正目标是向您的站点引入风险极低且具有改进指标潜力的新想法。

例如,如果您要更新PDP模板的体系结构或代码以适应Google算法的更改,则目标不一定是增加自然流量。目的是减少您可能从算法更改中看到的负面影响。

让您的利益相关者知道您还可以利用拆分测试来提高业务价值或内部效率。这包括发布用户从未见过的代码更新,或一次对一组页面或多个微型站点进行URL / CMS更新。

摘要

尽管尝试进行SEO拆分测试很重要,但了解它的内在风险至关重要,以确保从中获得真正的价值。这将帮助您通知该方案何时需要拆分测试或替代方法。您还需要从一开始就交流具有现实期望的实验。

使用CRO通常运行的页面测试不会看到SEO拆分测试的主要内在风险,包括浪费的资源和不可扩展的结果。

您应该自信地参与SEO拆分测试的某些情况包括不确定关键字和查询的性能,大型网站的概念验证和风险缓解,需要强大资源的想法的合理性,当您考虑对模板进行重大更改时。

请记住,实验的最大挑战之一就是正确地与他人交流。每个人对测试的期望都不同,因此您需要超越它并立即解决这些期望。

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