SEO 初学者链接建设指南和最佳 10 种链接建设技术

milar14578

提供实时数据。但是，我们还应该记住，估计和假设也适用于 A/B 测试，以便确定决策的测试基础。随后将这些假设与我们在测试结果后得到的结果进行比较，以获得最佳转化和销售。 3. 无需猜测，因为测试给出了可量化的结果数据- A/B 测试提供了准确的数据，可以告诉我们在测试过程中获得的转化、放弃和互动的确切数量。因此，结果是高度可量化的，并且在测试成功完成后不需要做出任何假设。 A/B 测试的缺点 A/B 测试实际上是一个令人惊叹的 Web 测试工具，但它有一定的局限性，这使得它容易受到一些负面结果的影响。不过，如果我们纠正 A/B 测试的一些基本事实，这些负面结果就可以最小化或避免。 1. A/B 测试可能会损害结果 - A/B 测试需要至少 95% 的




置信度才能成功实施。除非他/她确信对他/她来说有双赢的局面，否则不应应用此工具。我们进行 A/B 测试只是为 C级联系人列表 了确保我们的假设是正确的。因此，如果您确定执行修改可能会损害当前的转化率，那么最好暂时避免使用此工具。 如果出现问题，可能会降低网站的实际转化率和搜索引擎排名，从而严重损害网站的声誉。上述情况可能有任何原因导致其失败。可能是流量划分不当、提前结束测试、测试结果执行不当、置信度低等因素。 2. 无法回答基于“为什么”的问题- A/B 测试可以告诉您我们在测






试期间获得或损失了多少转化，但它无法告诉您访问者的行为。访问者可能出于任何给定原因点击链接，而 A/B 测试无法回答该原因。它没有回答问题的“为什么”因素。因此，为了避免这种情况，建议我们一次只测试单个变量。 3. 测试结束前不能透露任何事情- A/B 测试无疑是一个强大的 Web 测试工具，但除非完全执行，否则无法对其影响做出任何假设。这意味着，除非先完成测试，否则我们无法知道测试结果。在此之前，我们必须对测试含义做出自己的假设，直到时间测试成功完成。 例如，我们无法判断更改网页布局是否会带来更好的转化或降低现有的转化率，我们只能假设它最终会提高转化率。 4.需要实时流量才能执行，不能使