给任何有 CRO 背景的读者的注意事项 — 我想您会在屏幕上尖叫，让测试时间太长来尝试达到显着性是不好的，并且您应该提前设定截止日期以使结果有效。使用标准统计模型测量的 CRO 测试是正确的。就 SEO 分割测试而言，我们使用贝叶斯统计方法来衡量显着性，这意味着继续测试直到达到显着性为止是有效的，此时您可以相信您的结果。
测试流量不够的页面
（或者以少量页面为主） 我们能够使用 Distilled ODN 运行分割测试的站点具有非 墨西哥手机号码 常高的流量水平，我们尝试运行分割测试的站点部分也是如此。根据我们在 SEO 对比测试方面的经验，我们制定了一条经验法则：如果类似页面的网站部分未收到至少 1,000 个每日有机会话，则很难衡量对比测试的任何改进。
如果您正在测试的页面上的流量较少
超过任何积极或消极测试结果的信号。 一般来说，每天超过 1,000 个会话时，您拥有 如何优化你的内容策略？ 的流量越多，您可以检测到的增长就越少。到目前为止，我们以统计置信度衡量的最小影响是几个百分点。 除了拥有大量的网站流量外，您还需要确保流量均匀分布在大量页面上。如果网站部分超过 50% 的自然流量流向三到四个页面，则意味着您的测试在与测试无关的页面上的性能出现波动。
这可能会让您得出这样的结论：
您正在测试的更改实际上受到不相关因素的影响，但它正在产生影响。通过 在短信中 在整个网站上良好地分配流量，您可以确保逐页波动均匀，并且可以更加确信您测量的影响是真实的。 3.任意分桶页面 在 CRO 测试中，最佳实践是将每个用户随机分配到一个对照组和不同的组。这可以确保这两个组本质上相同，因为包含大量用户。
在SEO分发测试中我们需要更加重视这种方法
对于网站中具有大量页面且流量分布均匀的部分，纯粹的随机方法可以实现足够的分桶，但大多数网站都有一些页面接收高流量，而另一些页面则接收较少流量。此外，某些页面可能有不同的趋势和流量峰值，特别是如果它们服务于特定的季节性目标。 为了确保页面控件和不同的组在统计上相似，我们以这样的方式构建它们： 类似的总流量水平。