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进行SEO拆分测试的时机

SEO过程中进行 A / B / N 的拆分测试,其目的是为了提高搜索引擎排名和关键词流量等绩效,但此过程所消耗的时间比我们想象的要长。

关于如何进行SEO的拆分测试,Moz早在2015年就有一篇探讨怎样的最佳实践文章。至于什么时候做SEO拆分,这是个时机问题。

因为常常伴随SEO项目紧迫性,我们常忽略的问题是:我们应该测试一下吗?

进行不必要的SEO拆分测试的风险

运行SEO拆分测试当然会存在一些潜在风险。

1,资源浪费

在页面上进行拆分测试(不是SEO拆分测试),我们容易及时获知对应绩效,变得更加敏捷。每月可以启动多个这样的测试,这无需花费大量资源。通过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结果。

进行SEO拆分测试则需要花很多时间、精力和人力资源来共同配合完成。

您实际上要做的是将现有模板拆分为两个(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”。一旦做出更改以损害自己的排名,要使其恢复正常就需要花费很长时间。

测试前的分析来预期需要运行多长时间才能达到统计显着性,这一点更为复杂,并且需要花费大量时间进行SEO拆分测试。这不是那么简单,“哪个会有更多的自然流量?” 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,您必须根据每个变体中存在的页面创建自然流量的预测,然后将实际数据与预测进行比较。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。

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。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,您需要确保以加大假设进行实验,并且与原始版本之间的差异要足够大,以使它们的性能有显着差异。您还需要确证指向成功的数据,因为仅凭自然流量与您的预测相比,其可靠性不足以对您的结果充满信心。

2,无法扩展结果

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

这会损害您从测试中学习的能力:是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法来回答这个问题。

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。如果您更专注于个人成果而不是学习,那对您来说可能没有太大的风险。

何时进行SEO拆分测试

A,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,拥有与用户意图相关性更高的关键字通常会带来更高的参与度。尽管如前所述,您的大多数测试都不会成为赢家。

例如一个轮胎零售行业的客户,他在自然排名结果中显示了各种“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短语“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。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来测试元数据中的大容量关键字。但是这种方法也不是确定的,值得首先进行测试。在更新标题中的元信息等之后,针对更常搜索的变体,可能的糟糕情况是:自然流量会下降多达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。

B,大型站点的概念验证和风险缓解

这是运行SEO拆分测试的最常见要求。我们会发现很多次是向客户建议在较小的页面或类别子集上进行尝试,因为这是“概念证明”,它非常有效。通过保持控制力,专注于趋势而非整数,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。

除操纵模板之外的替代测试策略: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。

如果您要实施影响成千上万页的更改,则需要运行拆分测试。Google的变化莫测,因此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。

如果您负责一个大型网站,而该网站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,不管更改的大小如何,都需要进行测试。在这种情况下,您不一定希望获得“胜利者”,而您的愿望应该是“不破坏任何东西”。

您可以利用拆分测试作为工具来证明较小的变更是合理的,而这些变更您很难获得以下方面的支持: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。

C,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)。此指标代表您期望变体与原始变体在性能上的百分比差异。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,达到统计显着性结果所需的流量就越多。反过来,MDE(提升)越高,所需的样本量越少。

例如,如果要重新设计产品页面模板的站点体系结构,则应考虑使其在视觉和后端(代码结构)角度上都与众不同。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,您想确保您的变异产生足够不同的结果,以使您确信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,所以它必须足够不同。

D,交流SEO拆分测试的实验

无论您是否是SEO的专业人士,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:您的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。对于不熟悉这一主题的人来说,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

这种期望尤其适用于SEO拆分测试,因为您将各种指标用作成功的间接信号。这有助于人们理解,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以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,除非您的涉众足够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。

如何知道您是否有足够的流量来进行测试: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带来的提升。

因此,如果您的网站访问量不正确,则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:实验的目的是通过潜在的性能改善来降低风险

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,那么不要指望在测试中会看到相同的结果。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。

小结

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。

您还需要在实验中传达实验与现实的期望。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。

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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