SEO的A/B 测试与典型的 UX/CRO 测试不同。尽管搜索发展迅速且最佳实践不断变化，但有些更改在推出之前必须进行测试。

测试可以帮助证明进一步投资的合理性或者有助于防止潜在的负面影响。 

为什么我们需要测试SEO策略 

由于公司非常密切地关注营销（尤其是搜索引擎优化）的投资回报率，因此测试和证明策略比以往任何时候都更加重要。

决策者正在寻找方法来证明他们的支出是合理的。当谈到 SEO 时，投资回报率相当模糊。无论我们是试图预测我们的建议的影响，还是事后报告所产生的影响。  

作为 SEO，我们依赖诸如自然流量、自然话语权或排名等 KPI。但孤立地看待这些指标是没有意义。单一数据点无法反映我们的努力如何影响专业知识、权威性或可信度等事物的总体情况。

更糟糕的是，随着 GA4 和全新归因模型的推出，我们的数字和历史数据比以往更加复杂。 

在新的搜索时代，测试是获得确定性和信心的门票。

如何获得支持

令人不安的事实是，即使作为 SEO 专家，我们也并不总是知道什么是最好的。我们随口说出“最佳实践”之类的短语，而不是具体的术语或规则，这是有原因的。算法是秘密的，并且不断变化和发展。 

测试 SEO 策略和策略有助于防止失败，或者至少可以减轻潜在损害的风险。这意味着更少的工程支持请求和更少的部署和后续回滚。这为优化增长机会创造了更多时间。 

它还提供了大多数利益相关者想要的东西——有关我们影响的硬数据——这可以改善围绕 SEO 工作的沟通。 

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方法论和增长框架

一个典型的（公认的简化的）SEO流程可能看起来像这样：

• 推荐：根据最佳实践或过去经验提出建议。
• 实施：对实时站点实施变更。 
• 分析：如果可检测到影响，请报告。 

但 SEO 测试就是迭代。构思、优化、测试、改进。重复。

通过 SEO 拆分测试，该过程将演变成如下所示：

• 构思：创建一个要检验的假设。
• 组：对您的控制和变量页面集进行分类和定义。
• 实施：实施变量组中的更改。 
• 监控：监控随时间发生的变化和进展。
• 分析：评估测试的有效性。
• 细化：根据数据和分析，根据需要进一步细化和分析。 
• 实施：如果结果良好，则将变体推广到整个页面集。 

强调第二步很重要：分组。 

SEO A/B 测试不同于 CRO/UXO 测试，因为它需要一组页面。CRO 测试将用户分为一个页面的两个版本。您无法在单个页面上实施 SEO 的 A/B 测试。SEO 拆分测试需要将一整组模板化或极其相似的页面拆分为 A 组和 B 组。 

几乎任何页面元素都可以测试。这完全取决于您的具体业务和网站目标。如果您正在努力提高点击率、增加整体自然流量或积极影响网站上的用户体验，测试可能会发生变化。

简单的 SEO A/B 测试可能涉及测试可提高点击率的标题标签和元描述。或者可以测试 H1 或 CTA 以提高参与度和/或转化率。更高级的测试可能涉及更改页面布局或网站结构和内部链接等内容。甚至面包屑和产品过滤器或命名约定等内容也可以成为测试 SEO 效果的好东西。  

尽管如此，并非所有网站都适合进行 A/B 测试。您的网站需要大量流量和大量模板页面。许多工具要求每月超过 10 万次自然访问或每月 50 万次总访问。例如，电子商务网站非常适合进行测试，因为它有大量类别页面和产品特定页面。多地点网站是另一个很好的测试示例，假设有大量类似的特定地点页面。 

运行手动测试的框架

要开始测试您决定测试的内容，请遵循以下可扩展的工作流程：

• 构思：将您的假设制定为可测试的陈述，但要保持简单。从三个关键要素的角度来思考这一点——如果 + 那么 + 因为。
• 组：定义具有相同模板、相同流量、相同用户行为的页面组。页面在格式和目的方面越相似越好。您拥有的历史数据越多，您的假设就越准确，结果就越成功。
  • 测试页面必须有足够的流量，并均匀分布在整个组中。例如，对于电子商务网站，测试中包含的所有产品页面每天的访问量至少应为 1,000 次，并均匀分布在整个组中。 
  • 根据业务目标和用户行为确定测试的关键领域。确定测试的优先顺序，以最大限度地提高影响并最大限度地降低风险。
• 定义方法：为测试的各个方面设定明确的期望，例如实施方法、持续时间、成功的定义等。将页面子集分为控制组和变体组。 
• 监控：使用 Google Data Studio 等工具设置跟踪仪表板。这是您的测试秘密武器 – 轻松访问您的数据使监控和分析您的测试变得轻松无阻。Google Data Studio 还具有轻松克隆和自定义每个数据集和测试的额外优势。
• 实施：对页面进行 SEO 改造并观察它们闪闪发光！
• 分析：任何更改的全部影响都需要一段时间才能实现。持续监控可能会让人觉得乏味，但这是值得的。确保测试至少运行几周，才能看到统计上显著的改进。SEO 测试不太可能立即产生影响——它需要时间。 
• 确定下一步：权衡结果与推出更新所需的努力和资源水平，并确定最佳行动方案。
  • 您可以通过展示测试对 SEO 性能和业务成果的影响来确定获胜者。变体是否比预测的更成功？变体是否比控制的实际情况更成功？ 
  • 不要害怕不断迭代以提高性能。 

深入挖掘：运行手动 SEO 测试的框架

使用 Google Ads 进行高级 SEO 测试

只需额外花费一点预算，SEO 人员就可以利用 Google Ads 快速有效地测试策略。 

元数据测试

标题标签和元描述本质上是有机广告文案。测试有机广告文案（元数据）历来是一个长期的过程。无论是在整个网站范围内实施最佳实践还是通过 A/B 测试，这都需要时间。使用付费搜索广告，我们可以加快这一过程。 

按照以下分步流程使用 Google Ads 测试元数据：

• 确定要测试的页面。进行此测试的一个好起点是确定在自然点击率或排名方面表现不佳的页面。 
• 确定要关注的页面后，您就可以开始测试了。使用自适应搜索广告，您可以测试不同的标题标签/标题变体和不同的描述/广告文案变体。每个广告的着陆页应该是您要测试优化的页面。
  • 为所有 SEO 测试创建一个有机沙盒广告系列，以便将它们集中在一起并易于管理。此元数据测试将是广告系列中的单个广告组。 
  • 您至少需要三个标题，但最多可以输入 15 个。您使用的数量取决于您的关键词主题有多广泛，但建议至少使用五个变体。每个标题标签/标题越独特越好。
    • 因为目标是测试特定的副本，所以避免在标题中使用动态关键字插入并避免固定位置。 
  • 您至少需要两个描述，但最多可以输入 4 个。为了进行更全面的测试，您应该使用所有四个可用的描述。 
  • 与 A/B 测试类似，这种方法往往更适用于高容量查询（以便广告展示），这通常意味着您针对高容量关键字的网站优先页面。  
• 据谷歌称，“随着时间的推移，Google Ads 将测试最有前景的广告组合，并了解哪些组合与不同的查询最相关。”
• 一旦找到获胜者，您就可以使用广告文案的关键元素来影响标题标签和元描述。哪些关键词在标题中表现更好？哪些描述性术语和消息在广告文案中表现更好？

使测试更容易的工具

有很多流行的 CRO 测试工具，但并非所有工具都同样适用于 SEO 测试。以下是一些专注于 SEO 考虑的优秀选项。

就 SEO 测试工具而言，SearchPilot 是我个人最喜欢的一款。与其他一些选项不同，SearchPilot 是专门为 SEO 测试而设计的。它们拥有易于实施的服务器端测试，无需工程或开发。它们还与几乎所有平台、CMS 或 CDN 集成。

SplitSignal 现在是 Semrush Enterprise 的一部分，但这是另一个专门为 SEO 创建的出色选择。它使 SEO A/B 测试变得简单，并且不需要开发或工程。它易于设置，并使用 Google 的因果影响模型来帮助分析结果并确定获胜者。

尽管 Optimizely 并非专门为 SEO 而设计，但它是 SEO A/B 测试的另一个可靠选择。使用 Optimizely Experiment，您可以运行专注于优化或个性化的测试。该工具的界面易于使用，并且几乎不需要开发或工程资源。

建立对你的 SEO 策略的信心

SEO 分割测试并不一定令人困惑和困难。

拥抱实验和迭代的文化意味着 SEO 可以更好地适应不断变化的趋势并验证策略。最后。我们可以采用这里概述的基本方法，并将其扩展到更高级的测试和技术 – 无论是否使用花哨的工具。我们可以为人们提供他们想要的东西：可靠的投资回报率数据。 

关于 SEO 的陈词滥调的答案“这取决于……”已经一去不复返了。 

今天，我们迎来了“我们的测试表明……”的新时代