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从玄学到科学| SEO AB 测试介绍以及策略分享

SEO技术流 | 2022-09-21 | 分享至:

继爬虫优化之后,我再分享个 seo AB 测试系统。要注意,这里的 AB 测试并不是常规的对流量进行分桶,而是根据 SEO 渠道的特性专门对页面进行分桶,这样通过不同页面分桶的效果能准确判断出 SEO 策略的真实效果。SEO AB 测试系统在阿里巴巴国际站有实现,虽说还没带来成规模的增量,但测试下来几个实验结论还是有沉淀的价值,并且帮助 SEO 从“玄学”到“科学”的转变

SEO 为什么要做 AB 测试

之前 SEO 效果主要通过时间轴纵向来看,也就是说上线前后的变化。比如说某频道新加了内容模块,然后 3 周后观测其收录和流量的数据情况。不过这个方式有个很严重的问题,就是很容易被挑战,即并不是严格的实验和结论。比如这个内容模块上线后,从曲线上看大概有 5% 的提升,那么挑战来了: 怎么确定现在的增长是这个策略带来的,而不是行业、品牌等外部因素的影响 ?即便从理论上解释了这个模块可以让页面内容更加丰富,但还是解答不了这个问题。

所以,急需一个类似转化上的 AB 测试系统,来清晰又准确的解决这个问题。SEO AB 测试就这么诞生了。

SEO AB 测试说明

对流量进行分桶?

有些朋友又有疑问了,如果针对流量做了分桶,那搜索引擎爬虫来访问时,一会是参与优化策略的实验桶,一会是什么都没做的参考桶,搜索引擎判断时也会困惑,那最后的效果也不能完全反映这个策略的效果吧。

我想说的是,如果针对流量去做分桶,确实会有这个情况。爬虫第一次抓取时页面有内容模块,第二次来的时候又没有了。那最后的效果无法说明是这个模块的效果。那有什么解决方案呢?其实就是针对网页进行分桶,这也是 SEO AB 测试最大的不同。

SEO AB 测试是什么

SEO AB 测试,就是针对网页进行分桶。这样可以保证搜索引擎爬虫在访问时一直是在某种固定的方案下,保证最后效果的可靠性。比如有 30% 网页参与了实验,添加了内容模块,另外的 70% 什么都没做,属于参考桶。那么大概在 2、 3 周后看这两个桶的数据曲线能得到实验结论。

有了这个 SEO AB 测试系统,就能保证每个策略都能产生科学、可靠的实验结论。比如列表页添加了内容模块后,是否有比参考桶更上扬的流量曲线。

SEO AB 测试的几个注意事项

SEO AB 测试还有几个注意事项:

  1. 一定要随机分桶。随机分桶才能保证每个桶的样本足够均匀,产生的结论也更可靠;

  2. 页面分桶的维度有很多,比如按照余数分桶,首字母分桶等;还可以多维分桶,同时做多个实验;

  3. AB 测试的功能更适合大中型网站,因为这样价值会更明显(3%的提升就很可观),而且样本足够大,结论更可信。

后续希望实现的功能

仍有一些功能一直未实现,也挺遗憾的,主要有下面 2 个:

  • 产品化,主要是运营可以人工进行分桶、模块的配置、以及对应数据报表的生成;这样运营可以自助的在线上配置 SEO 实验,调整分桶比例,并自动生成对应的数据报表;

  • 策略沉淀。能够将之前的策略和数据结论沉淀下来,作为长期价值而存在。

SEO AB 测试最终效果

SEO AB 测试刚上线时,我报的期望比较高,以为每年主要做 10 个正向实验,每个涨幅在 3%~5%,那妥妥的 30~50% 的增长啊。但我们做了几轮实验后发现,整体的效果并没有那么明显,主要是效果 3%+ 的策略太少了,大多数都是没有效果,还有一些是负向效果

所以,我觉得 SEO AB 测试的价值可能是每年增长 10%~20%,并且能准确验证一些策略的科学效果

分享几个实验的效果

最后也分享几个有效果、没效果的实验吧:

  • 【无效】Title 上加 emoji 国旗:本来以为 title 上添加 emoji 能增加 CTR,结果发现 Google 会忽略掉 emoji,可能是担心 emoji 被滥用

  • 【有效,3%~5%】列表页添加内容模块:跟 Google 同学确认过,在列表页添加内容模块,内容会更加丰富,排名会有领先优势

  • 【有效,1%】Description 用带有数字的具体文案:Description 更具体,会导致用户的 CTR 有提升(提升幅度看文案的质量);另外,Google 的 SERP 也会采用更具体的文案,而替代掉 Google 算法识别的文案

上图是模拟一个实验的曲线,仅供参考

最后

最后,也不是说只有这个实验方式才算科学,其实上线前后看数据也能反馈很多问题。框架这个实验系统其实比较重,更适合中大型网站。

另外,也欢迎各位朋友也分享一些有结果的策略,正向和负向都有价值;也可以分享一些想法,我可以来安排做实验测试下~

(来源:SEO技术流)

(来源:SEO技术流)

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