顧名思義，對 SEO 成效進行 A/B 測試的目的就是為了驗證我們所做的優化操作是否有效，以及能多有效。通過 A/B 測試這個過程，獲取到第一手數據反饋，這樣才能方便我們下一步在關鍵詞排名、流量獲取、或者 On-Page 要素等方面采取下一步行動。

當然，這個測試過程中需要用到一些專業工具，比如 SEOTesting，或者 SearchPilot。除了這些專業工具外，還需要使用到我們耳熟能詳的 Google Analytics 與 GSC。

這里先以一個簡單案例說下手動進行 A/B 測試的邏輯，以及具體的步驟。

我想更改某個頁面的 Meta Desc，來看看是否這部分信息修改會對 SEO 表現產生影響。那第一步就是先通 GSC 導出當時的頁面數據，然后再去更改頁面的 Meta Desc 信息，重新請求搜索引擎收錄后，再去觀察一定周期內的數據變化。然后將 Meta Desc 信息修改前后的數據（注意時間周期）作對比，看看曝光、點擊、轉化各塊的數據表現差異，然后再決定下一步操作。

這就是一個很簡單的手動進行 SEO 成效測試的步驟，流程上其實不難。重點是需要我們做好數據監控，與測試過程中變量與不變量的把控。

那除了上面提到的手動測試方法外，其實還可以使用專業工具進行 A/B 測試，或分離測試。因為文章篇幅的原因，就大致說說實現邏輯，不貼實際案例了。

這種測試方法的大致邏輯就是，工具會幫助我們生成一個 B 頁面，我們可以對 B 頁面的相關信息進行修改。然后去觀察數據指標（曝光、點擊、轉化等等），看看我們所做的修改是否有效。這種測試邏輯就跟廣告投放的 A/B 測試邏輯一樣，只不過呈現方式不一樣罷了。

要說明的是，A/B 測試中，A 與 B 這兩個頁面會去相互競爭資源，是一種競爭關系。而分離測試則不然，工具會根據設定的規則，將流量均勻的分配給 A 與 B 這兩個頁面。至于具體要選擇哪種方式，就得根據業務實際情況而定了。

其實，這種測試方法的應用場景還蠻多的。

比如你對首頁單個頁面的信息修改，完全可以使用 A/B 測試，來觀察兩個版本頁面在各項指標上的優劣情況。有了第一手數據支撐后，才不至于拍著腦袋做決定。或者你想更換博客的頁面顯示樣式，則可以使用分離測試方法，來找到那個能最大限度調動用戶活躍度的版本。

說了這么多，還是想普及下這塊內容。因為我發現身邊很多 SEOer 雖然已經認識到了優質內容與高相關度外鏈的重要性，但是在做具體的內容更新決定時，還是唯經驗論，而非基于數據表現。如果下次還對內容更新，或者網站樣式猶豫不決時，不妨試試這種測試方法，用數據來支撐我們的優化決策。