页面内容A/B测试对SEO的影响

网站测试是指您尝试网站的不同版本（或网站的一部分）并收集有关用户对每个版本的反应的数据。A/B 测试是增强网站功能、用户体验、转化率、点击率、页面停留时间、跳出率的绝佳工具。

然而，在进行 A/B 测试时，可能会无意中损害网站的SEO性能。

测试类型：

A/B 测试是指测试两个（或更多）变化。

多变量测试是指您一次测试多种类型的更改，寻找每种更改的影响以及更改之间的潜在协同作用。

测试方法：

1. 使用软件比较页面不同版本（页面的部分、整个页面或整个多页流程）的行为，并跟踪哪个版本对用户最有效。
2. 每个版本都有自己的网址：通过创建页面的多个版本来运行测试 – 每个版本都有自己的网址。当用户尝试访问原始网址时，可以将其中一些用户重定向到每个变体网址，然后比较用户的行为以查看哪个页面最有效。
3. 不更改URL：通过在页面上动态插入变体来运行测试而无需更改 URL。您可以使用 JavaScript 来决定显示哪个变体。

例如 一些细微变化可能会对用户与页面的互动产生意想不到的影响

• 在按钮上测试不同的字体，看是否可以增加按钮点击次数
• 为一个按钮使用几种字体，同时尝试更改（或不更改）页面其余部分的字体。新字体是否更易于阅读?
• 按钮字体看起来与页面其余部分不同，有助于吸引注意力？
• 图片的大小、颜色或位置，
• “号召性用语”的文字（“添加到购物车”与“立即购买！”）

测试实践：

1. 不伪装url：保障给谷歌展示的网址和对用户展示的网址是同一个，包括服务器逻辑、robots.txt，使用 Cookie 来控制测试， 还是其他任何方法进行伪装。
2. 使用rel=”canonical”链接：若需对多个网址进行测试，则可以在所有备用网址上使用rel=”canonical” link 属性 来表明原始网址是首选版本。
3. 使用302重定向：使用302重定向，而不是301重定向，告诉搜索引擎此重定向是临时的 – 仅在您运行实验期间才会有效 – 并且它们应该将原始网址保留在索引中
4. 优化页面速度并监控核心网络指标：避免在页面上添加不必要的脚本、代码和其他可能拖慢页面加载速度的杂乱内容。
5. 保持代码的简洁：保持简洁，同时注意实验代码的加载位置。这将有助于保持可接受的页面速度，最大限度地减少对核心 Web 指标的影响，并减少生产错误。
6. 完成测试后：在测试后需进行扫尾工作，使用所需的内容变体或获胜版本更新到网站，并尽快删除测试的所有元素，例如备用网址或测试脚本和标记。
7. 避免测试周期过长：如果测试周期过长，或者向很大一部分用户提供一种内容变体，被谷歌惩罚的可能性较大。
8. 测试会话数：要测试的页面组每月至少有 30,000 次自然会话。
9. 服务端渲染：将内容从客户端渲染移到服务器端会提升测试质量

对SEO的影响：

1. 谷歌会频繁地抓取您的网站以检测和索引您的实验，可能会在你完成实验后很快将你对网站所做的最终更新编入索引。
2. 根据测试的内容类型，细小的变化通常对该页面的搜索结果摘要或排名几乎没有影响，即使 Google 在测试期间抓取或索引您的某些内容变体，也可能无关紧要
3. 如果谷歌发现某个网站运行实验的时间过长，谷歌可能会将其解释为试图欺骗搜索引擎并采取相应措施。如果网站向很大一部分用户提供一种内容变体，则尤其如此。
4. AB测试页面中的内容的显著变化可能会破坏关键字相关性、主题权威性和整体页面优化工作。
5. AB测试页面对文本、标题或信息结构组织的修改可能会影响搜索引擎如何将页面与用户查询匹配。
6. AB测试页面淡化关键词或改变其上下文或页面焦点的变化可能会对目标关键词的排名产生不利影响。

谷歌的说法：

“从本质上讲，我们希望您的网站能够长期保持稳定，这样我们才能相信您提供的内容实际上也是您向用户展示的内容。

我不建议随意切换该版本，因为这会使我们很难正确地索引您的网页。

每次我们查看该页面时，我们都会看到不同版本的内容，这确实让我们很难理解：这个页面上的内容是否一直在发生重大变化，或者这基本上只是两个来回交换的版本？

因此，如果可能的话，我会尝试坚持使用一个版本。”– John Mueller，Google 网站站长 Hangout

AB测试的挑战:

• 影响页面加载时间：

A/B 和多变量测试，尤其是同时执行时，可能会添加过多的脚本或重量级代码，从而严重拖慢页面加载时间。页面速度是用户体验和核心网页指标的关键因素。

• 多个测试变量无法确定是哪个变量带来的正向因素

引入多个测试变量和一系列生产版本可能会使数据产生偏差，从而无法准确辨别哪些变化会影响点击率，转化率，用户体验，有机搜索流量和排名以及影响程度如何。

根据场地的大小以及实验的数量和性质，可能最好考虑：

• 使用 URL 参数、canonicals、noindex 标签。
• 将实验仅限制在登录的环境中。

总结：

A/B 测试通常是动态的和短期的。

SEO 策略运营则是长期的，需要时间才能反映在搜索排名中。

必须确保 A/B 测试带来的直接收益不会损害或危机长期SEO因素，当 A/B 测试和 SEO 协调一致时，它们可以协同工作，以提高网站性能和用户满意度。通过规避潜在陷阱并遵循最佳实践，可以最大限度地提高两者的投资回报率。

页面A/B Test 所需SEO需求：

技术SEO：

• 页面速度：AB测试尽量不影响页面的加载速度，注意实验代码的加载位置；这将有助于保持可接受的页面速度，最大限度地减少对核心 Web 指标的影响，并减少生产错误。
• 测试时间周期：AB测试时间尽量控制在一周以内，或30,000 次会话数, 可以得出明显的哪个版本更好时结束测试；如果测试周期过长，或者向很大一部分用户提供一种内容变体，被谷歌惩罚的可能性较大。
• 测试扫尾：得出哪个版本更好，需进行测试扫尾工作，使用获胜版本更新到网站；并删除测试的所有元素，例如备用网址或测试脚本和标记。
• 渲染：对使用的获胜版本第一时间进行服务端渲染；
• 不伪装url：保障给谷歌展示的网址和对用户展示的网址是同一个；包括服务器逻辑、robots.txt，使用 Cookie 来控制测试， 还是其他任何方法进行伪装。
• 使用rel=”canonical”链接：若需对多个网址进行测试，在所有备用网址上使用rel=”canonical” link 属性来表明原始网址是首选版本。

内容SEO：

1. 页面SEO TDK内容一致，保障主题词一致。
2. 页面上的文本内容尽量小幅变化；
3. 不淡化页面上的关键词及出现次数，保障AB页上的文本关键词一致，出现次数接近。

参考资料：

谷歌测试文档: https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/website-testing