我们使用 Distilled ODN 进行拆分测试的站点的流量水平非常高，我们尝试进行拆分测试的站点部分也是如此。在我们进行 SEO 拆分测试的过程中，我们得出了一个经验法则：如果网站中类似页面的每日总自然会话次数不足 1,000 次，那么就很难衡量拆 WhatsApp 数据 分测试带来的任何改进。如果您的流量少于所测试页面的流量，则任何正面或负面测试结果的信号都会因所涉及的不确定性程度而变得无关紧要。
一般而言，超过每天 1,000 次会话，流量越大，检测到的增长越少。到目前为止，我们用统计信心测量到的最小影响是百分之几。
除了确保网站某个部分拥有大量流量之
您还需要确保流量均匀分布在大量页面上。如 将 UTM 标签传输到 KeyCRM 和 KeepinCRM 果网站某个部分的自然流量有超过 50% 流向三到四个页面，则意味着您的测试在与测试无关的页面上遇到了性能波动。这可以让你得出结论，你正在测试的变化正在产生影响，而实际上它正受到不相关因素的影响。通过在整个网站上合理分配流量，您可以确保逐页波动能够自行平衡，并且您可以更有信心地确保所衡量的影响是真实的。
3. 随意对页面进行分组
在 CRO 测试中，最佳做法是将每个用户随机分配到对 电话号码业务线索 照组和不同的组。这样做可以确保两个组本质上是相同的，因为其中包含了大量用户。
在SEO分布测试中，我们需要更加重视这种方法。对于网站中页面数量非常多且流量分布均匀的部分，纯随机方法可以进行充分的记录，但大多数网站中有些页面的流量较大，有些页面的流量较小。同时，某些页面可能会出现不同的趋势和流量高峰，特别是当它们服务于特定的季节性目的时。
为了确保页面控件和不同组在统计上相似，我们以这样的方式创建它们：
- 总流量水平相似。
- 页面之间的流量分布相似
- 随时间推移的类似流量趋势
- 与一系列其他统计指标的相似性
4. 使用 JavaScript 运行 SEO 拆分测试
对于很多网站来说，做出改变是非常困难的，而且很难分发它们。许多网站使用的一个解决方案（我过去也推荐过）是使用基于 JavaScript 的工具（如 Google Tag Manager）来部署更改。
除了我们发现依赖 JavaScript 的页面整体表现较差之外，另一个问题是 Google 不会持续捕捉通过 JavaScript 实现的更改。主要有两个原因：
- 抓取、索引和呈现页面的过程是一个多阶段过程——一旦 Googlebot 发现一个页面，它首先会索引原始 HTML 中的内容，然后通常会有一段延迟，才会考虑任何依赖 JavaScript 的内容或更改。
- 即使 Googlebot 提供了该页面的 JavaScript 版本，它也有一个五秒的截止时间，之后它将停止处理任何 JavaScript。许多对网页的 JavaScript 更改，尤其是那些依赖第三方工具和插件的更改，需要超过五秒钟的时间，这意味着 Google 在这些更改有机会生效之前就已经停止关注了。