A/B 測試會影響 SEO 嗎？ 如果你做對了
已發表: 2020-05-30
在決定網站搜索排名的 200 多個因素中，內容、鏈接和速度如何構成三個關鍵因素。
轉化率優化實驗（如個性化、拆分 URL 和 A/B 測試）可能會影響其中的每一個。
如果您有一個高流量的目標網頁，您會擔心使用它進行 A/B 測試，因為您不希望：
- 失去內容的搜索排名，或者更糟糕的是，被視為提供重複內容
- 用重定向偷偷摸摸
- 減慢您的頁面或網站的速度。 （事實：一些測試工具可以使您網站的加載時間最多增加4 秒！）
除此之外，您的網站在 Google 機器人 (Googlebot) 或其他搜索引擎機器人中的顯示方式對於 SEO 也很重要。 A/B 測試也會對此產生影響。
但是，如果您的目標網頁的轉化率不是 4.05%（這是各行業的平均轉化率），您可以做得更好。 對於 B2C 業務，該基線約為 2%+。
即使您的頁面在這些範圍內轉換，您仍然可以做得更好，因為行業中的頂級轉換頁面報告兩位數的轉換率。
總是有優化的空間，需要快速測試。 但好在連谷歌都說……
A/B 測試和 SEO 能很好地發揮作用嗎？
Google 不僅鼓勵網站測試，它還提供自己的 A/B 測試和實驗解決方案，稱為 Google Optimize。
Google 在其 A/B 測試指南中指出，如果做得好，A/B 測試根本不會影響 SEO：
小的變化，例如按鈕或圖像的大小、顏色或位置，或“號召性用語”（“加入購物車”與“立即購買！”）的文本，可能會對用戶產生驚人的影響' 與您的網頁的互動，但通常對該網頁的搜索結果片段或排名幾乎沒有影響。
清楚了這一點，現在讓我們看看一些最佳實踐，以確保 A/B 測試對您的頁面搜索排名的影響可以忽略不計。
在試驗時避免偽裝、頁面內容 SEO 和重複問題
A/B 測試的工作方式類似於偽裝，因為您本質上為用戶和搜索引擎提供不同的內容。
然而，這種內容交付並不構成偽裝。 如果您閱讀 Google 對偽裝的定義，就會清楚這一點：
偽裝是向搜索引擎展示與展示給用戶的版本不同的網頁版本的做法，其目的是欺騙搜索引擎並影響頁面在搜索索引中的排名。
優化器不這樣做。 所以，這個顧慮是不存在的。 但是，如果您對 Google 的 bot 進行編程以獲取特定版本，則可能會被認為正在執行此操作（更多內容請參見下文。）。
讓我們看看可能受到 A/B 測試和其他實驗方法影響的 SEO 的內容方面。
在 A/B 測試期間，您更改了頁面內容的某些部分。 這可能是您頁面的標題或其 CTA 按鈕副本或顏色。 如果此更改影響您的頁面搜索引擎優化，那麼它可能會成為一個問題。
例如，如果您正在對頁面標題進行 A/B 測試，那麼您也必須考慮 SEO 而不僅僅是轉換。
在這種情況下，您需要想出一些既適用於 SEO 又適用於轉換的方法，以免發生衝突。 如果變體優於原始版本，推出 A/B 測試標題根本不會影響 SEO。
此外，由於 Google 已經為您的靜態（或原始）頁面編制了索引，因此您通過 Javascript 通過實驗工具提供的內容不會影響您的頁面 SEO。 此外，Google 的機器人也可以讀取您基於 Javascript 的內容。
當您進行個性化時，平衡 A/B 測試和 SEO 的這一方面可能更具挑戰性，因為個性化變體中的內容重複和內容更改可能更高。 但即使在這裡，也不要忘記 Google 已經擁有您的靜態頁面的索引版本（您可以使用將原始頁面設置為規範版本並保持其 SEO 值；更多內容請參見下文）。
正如 Moz 的 Rand Fishkin 解釋的那樣，這裡要記住的另一件事是，您進行 A/B 測試的頁面很可能是轉換頁面，而不是關鍵的 SEO 支柱頁面。 此類頁面很少需要同時滿足 SEO 和轉換目標。 他詳細引用了 Moz 的定價頁面。 他說它的工作不是為“搜索引擎優化工具”排名。 相反，它是“為轉換而生的。 這是一個定價頁面——它會讓你選擇哪個價格。 它不需要定位任何搜索關鍵字。” 因此，頁面內容的 A/B 測試自然不會影響您的 SEO。
另請注意，此 ^ 不適用於 B2C 或電子商務業務。 因為在這些業務中，著陸頁也是轉化頁。
這可能並不總是那麼簡單，但你肯定會得到漂移。
正確設置重定向實驗
重定向實驗（也稱為拆分 URL 實驗）非常適合針對原始版本測試完全不同的版本。 例如，針對網站當前使用的內容測試完全重新設計的主頁。
當您創建重定向實驗時，您會將用戶和搜索引擎發送（或者更確切地說是重定向）到不同的 URL，而不是他們打算登陸的 URL。
您可以在下面看到在主頁上設置的重定向實驗，它將主頁流量重定向到兩個不同的 URL。 主頁流量被拆分並重定向到所有三個 URL（原始 + 兩個版本）：
當搜索引擎遇到重定向時，它們會使用您使用的標籤來了解正在發生的事情（如果您使用它們）。 因此，例如，如果您設置了 301 重定向，搜索引擎將知道您已將舊 URL 永久移動到新 URL。 從 SEO 的角度來看，這是最好的重定向，因為它保留了所有 SEO 汁液。
但是，由於實驗性重定向不是永久性重定向，因此請使用搜索引擎理解為臨時性質的 302 重定向。
此外，不要試圖阻止搜索引擎索引原始頁面的變體（通過使用“noindex”標籤），而是使用它們中的規範屬性並鏈接到原始 URL。
當搜索引擎看到規範屬性時，他們會理解 SEO 方面，您的首選 URL 是原始頁面 URL，而不是您將流量重定向到的 URL。 這讓您消除了在將原始 URL 從索引中取出時將變體編入索引的可能性（如果它被意外地視為重複或出於任何原因）。
您的每個實驗變體都必須在其 <HEAD> 部分中包含一個具有屬性 rel=”canonical” 的 <LINK> 元素。
您還可以使用基於 Javascript 的重定向。
實驗結束後，在原始 URL 上發布獲勝版本。 發布其中，搜索引擎機器人自然會在適當的時候重新索引原始 URL 上的修改內容。
不影響速度和性能的 A/B 測試
速度直接鏈接到有機排名以及轉化。 因此 SEO 和轉換優化器都針對它進行了優化。
但不幸的是，運行實驗可能會導致一些滯後，因為 CRO 技術堆棧（即使是精益技術堆棧）在請求網站時會導致額外的請求，並且由此產生的來回需要時間。
例如，如果你想運行實驗，至少，你需要：
- 網絡分析工具：像谷歌分析這樣的工具，可以衡量並為您提供定量見解（例如關鍵頁面上的高流失率）並突出顯示轉化漏斗中的漏洞。 （這些工具可能會花費額外的請求；甚至 Google Analytics 也會增加 3 個 HTTP 請求。）
- 熱圖工具或用戶測試工具（或兩者兼有）：像 Hotjar 這樣的用戶行為分析工具，可以向您展示用戶在您的網站上的行為方式，通常會揭示數據分析工具背後的“原因”。 或者，像 UsabilityHub 這樣的用戶測試工具，可以讓您直接從用戶那裡獲得豐富的定性優化見解。
- A/B 測試工具或多變量工具：像 Convert 這樣的工具，可以提供您的實驗。 一些沒有針對性能流失進行優化的實驗工具會導致令人沮喪的多秒延遲。
儘管大多數 A/B 測試工具使用異步加載（針對速度進行了優化），但它們不能說是零影響。
第一次加載對速度的影響也更糟，因為在那之後，緩存使後續請求更快。
但是請注意，很多時候，最終用戶不會察覺到這些速度滯後，因為它們不會影響您網站的“英雄”元素的加載。 但是，確實會發生滯後。
確保 A/B 測試對速度的影響最小的一種方法是構建一個針對速度進行優化的優化堆棧。 正確配置工具也很重要，因為錯誤的設置會降低速度。
準時結束實驗
您瞄準的統計顯著性決定了您的 A/B 測試將運行多長時間。 如果您希望達到 95% 的統計標記（只有五分之一的實驗達到）並且您的流量有限，那麼您的 A/B 測試將需要更長的時間才能結束。
無論實驗是否達到統計顯著性，大多數優化器都會在一段時間後（通常是一兩週）結束它們。 並且僅實施獲獎版本或原始版本。
按時結束 A/B 測試並推出性能更好的版本很重要，因為它消除了 Google 機器人一直在您的網站上找到長期重定向或某個頁面的多個版本的可能性。
像普通用戶一樣對待搜索引擎機器人
阻止 Googlebot 抓取您的實驗版本或重定向或將其編入索引（這樣您可以避免重複內容問題）是一個壞主意。
Matt Cutt（谷歌網絡垃圾郵件的前負責人）建議優化器不要為谷歌機器人做任何特別的事情：
“像對待任何其他用戶一樣對待 Googlebot，不要對我們的用戶代理或 IP 地址進行硬編碼。”
重申同樣的建議，John Mueller (Google) 警告說，特殊外殼的 Googlebots 可能看起來很可疑：
“理想情況下，您會將 Googlebot 與您在測試中處理的任何其他用戶組一樣對待。 您不應該單獨對 Googlebot 進行特殊處理，否則會被視為偽裝。 ”
專注於正確快速地設置您的變體和重定向，並相信 Googlebot 和其他搜索引擎機器人能夠正確處理您的實驗。 他們不僅會正確地索引您的實驗，還會記錄您在推出獲獎版本時所做的最終更新。
CRO 對 SEO 不起作用； 這是 SEO 之後最自然的事情
有時，優化人員可能會假設似乎威脅到 SEO 的實驗。 想一想：嘗試使用簡短的主頁副本，而不是網站當前可能使用的性能良好的長篇 SEO 副本。
考慮到它們潛在的 SEO 影響，運行此類實驗可能會讓人感到壓力。
然而，優秀的優化器只會根據數據指向的洞察力來假設實驗。 只需一點創造力和協作，搜索和轉換優化器就可以充分利用這兩個學科。 隨著 Google 的頁面體驗更新於 2021 年推出，轉化和搜索優化器將必須協同工作，以確保為訪問者、排名和轉化提供更好的體驗。
此外，如果您運行的實驗不會帶來更多轉化，您可以返回到原始版本。 Googlebot（它會為您的實驗編制索引）會注意到您已恢復到原始版本。 您可能遇到的任何搜索流量下降也將通過重新索引恢復正常。 進行核心 SEO 實驗的團隊也報告了 SEO 排名和流量“正常化”後恢復到原始版本發布不成功的實驗。
因此，您最多可以將其視為實驗的一個小而臨時的副作用。
那你呢？ 對 SEO 排名下降的恐懼是否讓您遠離運行 A/B 測試？ 您是否嘗試過像 Convert 這樣的精簡、無閃爍工具？
