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做你自己SEO分裂测试工具与因果影响

什么是SEO分裂测试?
SEO拆分测试是您在特定页面模板的子集上对您的网站进行更改,以查看这些页面对另一半的执行方式有何不同。

例如,您可以在50%的产品页面上更改标题标签,并查看它们与另一半相比的表现。

这与CRO拆分测试不同,后者向用户显示不同版本的SAME页面。

一些快速定义的时间

变体 - 这是带有变化的页面集。在我们的示例中,更改了标题标记。

控制 - 这是我们没有做任何更改的页面集。

你需要什么才能使用这个工具
你需要运行(或正在运行)一个SEO分裂测试(参见“如何对SEO进行A / B测试工作?”在 这篇文章中寻求帮助)。您需要将页面分成两组,对其中的一部分进行更改,然后将总有机流量下载到两个存储桶中的每一个。

(使用GA执行此操作的一种方法是发送包含“控件”或“变体”的命中级别自定义维度,然后测量有机入口,或者您也可以通过下载每个单独页面的数据然后匹配来执行此操作它们是你的控制和变种桶。)

具体你需要的是:

每日总有机入口(或会话),用于控制页面总和。

每天的有机入口(或会话)总计您的变体页面总和。

对于这两个组,在测试开始之前,您需要100天的这些数据,加上您的测试运行了很多天。

因此,如果您的测试已运行14天,则需要114天的数据。

为什么100天的历史数据?简而言之,这就是允许这背后的数学正确工作的原因。

想要查看示例数据集?这里有一个我们在谷歌片放在一起。

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你如何使用它?
您可以在框中输入控制和变量数据,选择测试的开始日期并单击运行。

(该工具知道您的测试开始100天,因此开始日期输入纯粹是为了正确设置轴。)

然后,该工具将使用因果影响模型对照控件绘制变体,开始日期将在图表上突出显示,您可以看到它们相对于彼此的表现。

如果红线为正,那么您的变化是好的。如果蓝线较高,则您的更改很糟糕。

您还可以下载CSV格式的数据,以计算它们的效果。

这个怎么用?
我们即将进入精彩的数学世界,所以要为自己做好准备。

这个工具使用谷歌因果影响模型(你可以在这里找到学术论文,如果你不是数学倾向,那么就没有太多的写作,尽管我认为这篇文章比其他一些更好)。

它是回归模型的一种形式,有点像这样(简化前提)。

因果影响使您可以将时间序列数据(日常数据)分解为其组成部分,即:季节性,行业影响和潜在趋势。)

您通过数据提供因果影响来模拟这些影响(季节性,行业需求等),然后使用这些输入和时间序列数据创建模型。通过隔离其他效果,它可以让你看到它们之下的真实表现。

那么在这种情况下它是如何工作的呢?

好吧,我们的时间序列数据是变体集。我们想知道如果没有变化,那组页面将如何执行,因此我们可以使用因果影响模型来模仿它。

我们提供时间变量(您永远不会看到这个)和一组控制数据(您输入的内容),然后帮助模型解决任何应该同时影响控件和变量的销售或Google更新等变数。这使我们能够分离和比较变体和模型控制,这将控制季节性和场地波动。

为什么不直接比较控制和变体?我们不能直接比较它们,因为变体和对照组可能存在差异,最明显的例子是两组可能是不同的大小,具体取决于页面的排序方式。

例如,您的变体每天平均有5,000个有机会话,您可以控制每天平均有4,000个有机会话,因此我们无法比较两个部分的绝对波动。

除此之外还有更多,但这是最容易遵循的例子。

为什么我们不显示统计学意义?
统计意义是一个重要的概念。任何类型的统计建模都会出现一个错误带。

然而,随着时间的推移观察预测,这会变得有点复杂。如果我们只是比较两天,我们可能会说A> B这样的数量,结果具有统计显着性。

但是,如果我们比较两次系列,那么重要的是随着时间的推移而不是一次性的表现。如果一个人的表现总是优于另一个,那么重要的是总会话,而不是任何一个单独的日子。所有个别日子都可能在误差范围内,但总数会使其显着增加。

这基本上使日复一日的意义误导,这就是图表所显示的内容。相反,您需要计算总聚合会话的重要性,即控制的总会话数与变体的总会话数,您需要使用任何标准重要性工具手动完成。

为什么我们制作这个工具?
我们完全买了分裂测试。我们认为这是SEO的未来和行业的发展方向。我们甚至围绕它构建了一个完整的平台 - DistilledODN。

但我们也认识到并非每个人都能负担得起大型企业工具,因此我们希望为每个人提供基本数学,并鼓励进行更多的行业测试。

虽然这里的数学是我们在DistilledODN中使用的更简单的版本(我们不能投入相同规模的资源来测试此工具中的不同模型,因为我们可以在完整的软件中),但基数(因果影响)是在我们的ODN中,我们必须拥有适用于任何人和任何地方的通用数学集合,自己测试和计算数字的能力意味着您可以进行平台无法调整的调整。例如,如果您知道自己在网站的某个部分进行了销售,这种情况与规范不符,则可以在向工具提供数字时将其排除在外。

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