确定测试周期和样本量 在开始测试之前

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这是定义页面上发生的各种事件的因果关系的步骤。 例如）将自变量设置为标题的长度。将因变量设置为目标 SERP 中的平均发布排名。 3. 建立假设 这是根据通过指标了解到的信息建立假设的步骤。由于AB测试是一种利用数据来提高性能的方法，因此建议对所有假设进行量化。考虑证明或反驳假设是否会对您的业务有利也很重要。对业务的影响越大，测试的价值就越高。 例如）假设设定：随着标题长度的增加，目标 SERP 中的平均发帖排名将上升到第二或更高的有意义的数字。


4.设定目标，，选择一个基本指标并观察它。在此期间，您可能会发现产生有意义的影响的指标。这使您可以清楚地设定测试的目的。同样在这个阶段，必须确   WhatsApp 号码  定测试持续时间和样本大小。没有固定的标准，但应根据以前测量的测量项目选择合适的周期和大小。 例如）为了衡量标题标签对平均排名的影响，需要标题长度和平均排名作为指标。我们将通过 Google Search Console 衡量这两个指标。从以往的测量数据来看，该实验需要6个多月的实验时间，5000多个数据。 5. 根据假设创建变量 在某些情况下，您可能需要创建假设所需的变量。




大多数有意义的变量指标可以通过在线工具收集，但有时需要更复杂的变量。您还可以通过计算两个变量并创建一个新变量来使数据多样化。机器学习技术具有类似的过程，称为特征工程。虽然它们不是严格相同的概念，但如果您了解特征工程，您会更好地理解这一步。 例如）为了指定假设检验，创建一个名为{每标题字符数的平均位置=平均位置/标题字符数}的变量并将其添加为测量项目。 6. 运行测试 运行 AB 测试。在搜索引擎中进行AB测试的常见方法是修改现有页面或创建302重定向页面并将一些客户发送到修改后的页面。