从监测到自愈：构建AI驱动的SEO测试系统

如您现在可能知道的那样，SEO 测试是对您的网站进行更改并衡量其对搜索性能影响的系统过程。

仔细想想，自从 SEO 成为一种实践以来，我们一直在进行 SEO 测试。我们会发现一些我们不满意的东西（流量、排名等），我们会在网站上更改一些东西并衡量结果。但随着新工具的发布，我们可以将 SEO 测试提升到一个全新的水平。

虽然传统的搜索引擎优化在很大程度上依赖于坚持最佳实践和做出有根据的猜测，但适当的测试使我们能够通过数据驱动的证据来验证我们的假设。

测试的重要性怎么强调都不为过。谷歌每年都会进行数千次算法更新，每隔几个月就会进行一次核心更新，从而极大地重塑了 SERP。六个月前有效的方法今天可能完全无效。此外，用户行为不断变化，竞争对手的策略也在迅速发展。如果没有测试，我们基本上就是盲目飞行，依赖假设而不是证据。

在本文中，我想讨论一些我们今天可以使用的高级 SEO 测试方法，如何衡量统计显着性以确保我们有足够的数据进行测试，并分享一些真实世界的案例研究。

先进的 SEO 测试方法

首先，让我们回顾一下当今可用的一些 SEO 测试方法。其中包括预/后测试、拆分测试和多变量测试。

前/后测试

前/后测试可能是我们工具集中目前可用的最常见的 SEO 测试形式。

这种类型的测试涉及在一段时间内跟踪一个页面（或一组页面）的性能，然后对此页面进行更改并在进行更改后跟踪页面的性能。

这种类型的测试适用于小型更新，例如内部链接添加、内容刷新、添加 Schema 等。

拆分测试和 A/B 测试

关于拆分测试和 a/b 测试存在一个常见的误解，尤其是从 SEO 的角度来看。

A/B 测试是指在同一页面创建两个版本，然后同时运行两个版本以查看哪个版本性能更好的做法。

这对于 CRO 测试非常有用！例如，您可以使用此测试类型来找出哪种号召性用语效果更好。但是在 SEO 测试方面，我们知道将用户发送到同一页面的两个版本可能会导致许多问题。

这就是拆分测试的用武之地。

拆分测试是指创建两个相同页面类型的组（例如同一内容集群中的电子商务 PDP 或博客文章），更改其中一组（您的测试变体）中的某些内容，然后针对对照组页面测试性能的过程。

这使您可以评估您的更改是否有效，而不会因重复内容或伪装而面临 Google 处罚的风险。

多变量测试

多变量测试是同时测试网站上的多个更改的过程。您无需测试单个更改（例如元描述更改），而是在一次测试中更改多个元素，然后随着时间的推移测量性能以查看会发生什么。

但是，这种测试类型有一个缺点。

如果您同时测试多个元素更改，您可能无法查看哪些更改对网站特别有效。

当谈到谷歌的算法时，我们知道它是一个黑匣子。我们在 SEO 测试方面的努力是找出网站上的哪些更改打开了该框，因此同时测试多个更改可能不是最好的主意。

SEO测试的技术实施

我现在想花一些时间谈谈如何实际设置可以在您的网站上顺利运行的 SEO 测试。这可以归结为以下步骤：

1. 选择要测试的页面
2. 关于创建测试组和对照组的说明（用于拆分测试）
3. 实施方法

选择适当的页面进行测试

设置任何成功的 SEO 测试的第一步是选择正确的页面进行测试。这通常归结为以下情况之一：

• 一个已经停滞了一段时间的页面。
• 性能不佳的页面。
• 一个在 Google 第 2 页上排名靠前的页面，快速获胜。
• 已执行数字公关活动的页面。
• 受 Google 核心更新之一影响的网页。

但是，当然，用于测试的正确页面将取决于您作为一家企业。例如，电子商务网站可能想要测试他们的一个产品类别页面，并尝试获得此排名以进行更多查询。SaaS 企业可能正在尝试提高其功能页面的用户参与度。

这就是 SEO 测试的美妙之处。对于您在网站上遇到的任何问题，通常可以执行一项测试，看看是否可以纠正它。

创建测试组和控制组（用于拆分测试）

如果您在网站上运行拆分对比测试，则需要设置对照组和测试组才能有效地运行拆分对比测试。设置这些组时，请确保遵循以下关键规则：

• 确保两组中的页面具有相似的流量水平。
• 确保它们是相同的页面类型（PDP、PLP、博客文章、功能页面等）
• 确保组内没有“异常值”，例如页面获得的点击份额要大得多。

有在线工具可以做到这一点。例如，SEOTesting 在工具中有一个组配置器，可帮助您为测试创建测试组和控制组。Searchpilot 通过该软件为客户处理所有测试，这意味着该软件将为您选择正确的组。

当然，您也可以手动执行此作，查看来自 Google Search Console 等软件的数据或通过高级网络排名查看您的排名。这样做的唯一缺点是它需要更多时间，因此在手动进行测试时更难敏捷。但是，如果您不是在超大型网站上工作，这可能不是问题。

实现方法

您将用于 SEO 测试的实施方法将取决于您是否使用软件、您选择使用什么软件以及您网站的 CMS。

例如，如果您选择手动进行 SEO 测试，您的流程将如下所示：

1. 形成你的假设
2. 选择要测量的网站上的一个或多个页面
3. 收集 2-8 周的预测试数据
4. 在一个或多个页面上进行更改
5. 收集测试后 2-8 周的数据。

上面的示例使用前/后测试。请注意，如果您正在进行拆分测试，该方法的工作方式会略有不同。

如果您使用的是 SEO 测试软件，例如 SEOTesting 或 Searchpilot，那么您的流程可能如下所示：

1. 形成你的假设
2. 选择要衡量的网站上的一个或多个页面
3. 在您的网站上进行更改
4. 在您的 SEO 测试工具中设置测试
5. 等待测试完成

使用 SEO 测试工具当然是在运行 SEO 测试时节省时间的好方法，但如果您愿意，您仍然可以完全手动运行此过程。

测量统计显着性

我们尚未讨论的一个关键因素是统计显着性。我想借此机会详细讨论这个问题，因为如果您不确定，事情肯定会变得有点复杂。

让我们首先谈谈衡量统计显着性的两种主要方法，然后我将讨论哪些外部因素会影响您运行具有统计显着性的测试的机会。

频率论者与贝叶斯方法

频率论方法将概率定义为重复试验中事件的长期频率。它使用 p 值、置信区间和假设检验来衡量统计显着性。它仅根据观察到的数据得出结论，而不纳入先前的信念。

相比之下，贝叶斯方法将概率视为一种信念程度，可以随着新证据的出现而更新。它将先验知识与观察到的数据相结合，形成后验概率。

这两种方法都有优点，但我相信频率论方法为 SEO 测试提供了一些明显的优势。

它提供了不需要主观的先验信念的客观性，使结果更容易传达给利益相关者。

大多数 SEO 测试平台都是围绕频率论概念构建的，使实施变得简单明了。明确的决策阈值（例如，p < 0.05）有助于 SEO 就实施变更做出一致的选择。

此外，频率论方法往往提供更保守的估计，有助于防止可能损害网站性能的误报。

对于样本量大的高流量网站，与贝叶斯方法相比，频率论方法的计算简单性变得特别有价值。

处理算法波动性和噪声

由于以下原因，SEO 测试结果本质上是嘈杂的：

• 算法波动
• 季节变化
• 竞争对手的行动
• SERP 功能更改
• 爬网不一致

为了缓解这些挑战：

• 使用更长的测试持续时间来平滑波动性
• 实施保持不变的控制组
• 在测试期间监控全行业的 SERP 变化
• 考虑使用因果影响分析技术
• 在相对算法稳定期间进行测试

扩展企业网站的 SEO 测试

在企业网站上运行 SEO 测试需要与小型网站不同的方法。变革的规模、复杂性和潜在影响需要严格的方法和跨职能协调，以确保成功的结果。

企业级测试的挑战

以下是当您想开始在企业网站上进行测试时将面临的一些最大挑战。

复杂的基础设施

企业网站通常拥有技术基础设施，包括多个 CMS、开发环境、CDN，甚至是可能对 SEO 变化做出不同响应的专用平台。

这种复杂性可能会使在整个生态系统中实施一致的测试变得困难。

发布周期

这可能是我们在 SEOTesting 上看到的最常见问题之一。企业站点通常运行的发布周期可能与测试时间线不一致，这可能会导致延迟或迫使您在测试尚未完全完成时得出结论。

企业开发日历通常提前几个月计划，这使得将 SEO 测试与开发人员资源协调起来具有挑战性。

难以隔离变量

在企业开发中工作时，可能很难隔离起作用（和不起作用）的变量，并且经常遇到这种挑战。当多个团队同时对您的网站进行更改时，确定哪些更改产生了什么影响就变得有点问题。

更高的赌注和收入影响

企业网站通常比小型网站带来更多的流量（更重要的是，收入）。这可能会使获得测试的支持成为一项极其困难的任务，因为您的利益相关者担心测试会导致流量和收入下降。

SEO 测试中的损失厌恶是真实存在的。我写了 LinkedIn 如果您有兴趣了解更多关于它如何影响您的 SEO 测试的信息。

多个团队

在企业环境中进行 SEO 测试有时会变得更加困难，纯粹是由于在网站上工作的团队数量。如果一个团队（例如用户体验）进行了更改，这可能会影响 SEO 团队正在运行的测试。这也以相反的方式工作。SEO 团队可能会开始 SEO 测试，然后更改 UX 团队正在处理的内容。

有效企业测试的策略

但是，每个挑战都有一种解决方法。在本节中，我想讨论我们在 SEOTesting 看到的一些在企业测试中发挥作用的事情。

通信

克服企业 SEO 测试中可能遇到的一些问题的最佳方法之一是围绕测试发展一种沟通文化。

从较小的测试开始，向外部团队传达这些测试正在进行，并确保分享成功的 SEO 测试产生的积极影响。这将建立一种对 SEO 测试的支持文化，从而在将来创建和执行 SEO 测试时更容易获得团队同意。

单变体测试

如果可能，请确保您一次只在您的网站上测试一件事。这可以解决无法识别真正为您的网站带来影响的一个变量的常见问题。

是的，这种方法需要更多时间，但要创建测试文化，您可以将其描述为“必要的罪恶”，因为您必须这样做才能从团队中获得更多支持，以便将来进行测试。

在页面子集上进行测试

当您担心推出可能对流量和收入产生负面影响的更改时，首先将测试推广到价值较低的页面的较小子集始终是值得的。

这使您可以测试影响，并且您可以更有信心将更改推广到更广泛的页面不会对流量产生负面影响。

拆分测试对此非常有用。您可以在一小部分网页上推出更改并测试其影响，然后再将其推广到网站的其余网页。

测试数据库

建立已完成测试的数据库是一项任务，可以帮助您克服我们看到的“损失厌恶”文化。

使用这样的数据库，您可以回到过去，查看某些测试和实验的推出时间及其影响。因此，当你将来从事类似类型的工作时，你可以做出有根据的猜测，这是有数据支持的，关于结果可能是什么。

常见陷阱

与任何 SEO 策略一样，测试也有其陷阱。在本节中，我将讨论其中一些陷阱以及如何避免它们。

误报和误导性结果

有几个因素可能导致误导性测试结果：

• 测试持续时间不足
• 样本量不足
• 季节性波动被误认为是测试效果
• 数据解释中的确认偏差
• 忽略影响性能的外部因素

为了减轻这些风险，请实施强大的统计方法，在测试前建立明确的成功指标，并严格记录测试条件和外部事件。

实验期间的 Google 更新

测试期间的算法更新可能会使结果完全无效。在测试过程中发生重大更新时：

• 记录更新时间和性质
• 分析更新是否针对与测试相关的元素
• 如有必要，延长测试持续时间
• 查找测试组和对照组之间的性能变化模式
• 考虑在 SERP 波动性消退后重新启动测试

若要确定因果关系与相关性，请检查性能更改是否与实现时间线或已知算法更新一致。与来自 Semrush Sensor 或 Mozcast 等工具的行业影响数据进行交叉参考。

超越排名的测试

仅靠排名就能提供 SEO 成功的完整图景。全面的测试框架应包括：

• 点击率分析
• 转化率影响
• 收入和交易指标
• 用户参与度信号（网站停留时间、每次会话的页面数）
• 回访率

某些测试可能没有显示排名提高，但仍通过增强的用户体验指标或转化改进提供显着的商业价值。

最后

高级 SEO 测试代表了从基于意见的优化到数据驱动决策的演变。通过实施严格的测试方法，SEO 专业人员可以验证假设、量化影响并建立机构知识，了解什么真正适合其特定网站和受众。

随着搜索算法的复杂性不断发展，竞争优势将越来越多地转移到拥有复杂测试框架的组织身上，这些框架可以快速识别和利用有效的优化策略，同时避免在无法提供结果的方法上投入资源。

最成功的 SEO 计划将平衡技术专长与科学测试方法，创建一个由经验证据而不是传统智慧或猜测驱动的持续改进循环。