谷歌站长去测试SEO结果

谷歌站长去测试SEO结果

大多数 SEO 都会习惯/熟悉使用 Google Search Console作为其SEO工具包的一部分。但是有一些很好的方法可以更好地利用这些数据,而不会给您的报告带来额外的成本或复杂性。

在本博客中,我们将介绍在进行基于时间的 SEO 测试时充分利用 Google Search Console 数据的提示和技巧。

为什么使用谷歌搜索控制台谷歌搜尋引擎優化

Google Search Console 是基本 SEO 数据的宝库,更重要的是 – 它是免费的!性能报告以及使用正则表达式过滤页面和 URL 的能力创建了一种快速比较/细分数据的引人注目的方式。

谷歌站长数据

在这里我们需要注意的一个警告是,如果您直接从用户界面使用数据,您将被限制为 1,000 行数据。 

谷歌站长搜索结果

这意味着数据的准确性和深度可能会受到影响。如果您正在运行相对较小的测试,这将是一个大问题。但是,您可以通过使用 Google Data Studio 并将其连接到 Google Search Console 来避开这些限制。

你的测试假设:谷歌SEO优化常犯的几个错误

当我们讨论测试时,我们希望看到在特定时间做出的特定更改对特定页面的影响。如果您还没有,那么是时候创建一个假设了。越详细越好,但它需要涵盖(至少)两个问题:

  • 您希望在哪些页面上看到影响? 
  • 这可以在 Google 搜索控制台中衡量吗?

如果您知道 URL 并且确信您会看到点击次数、展示次数或点击率 (CTR) 的影响,那么请记住这些信息,让我们开始测试吧!

基于时间的测试与拆分测试:谷歌页面SEO服务

有不同的方法来测试 SEO 中的变化。拆分测试通过测试 x2 个不同的页面桶来移除变量并在同一时间测量它们,而基于时间的测试将更改之前的时期(控制期)与之后的时期(测试期)进行比较。 

在许多情况下,拆分测试是可取的,但对页面数量、这些页面的流量以及通常用于促进更改本身的附加软件有更严格的要求。即使您进行拆分测试,有时您也需要运行基于时间的测试:

  • 当您没有足够多的页面选择来衡量拆分测试的影响时
  • 您的测试页面的每日访问量少于 1,000 次*
  • 您不能等待测试页面被编入索引并运行测试

基于时间的测试并不完美;季节性和外部因素(算法更新、线上活动)会显着影响结果。但是要快速测试部署的影响,您通常找不到更好的方法。

*您可以通过在 Google Data Studio 中提取数据来解决此问题

使用 Google Search Console 运行基于时间的测试:谷歌SEO优化进阶服务

选择测试窗口

测试何时部署以及谷歌索引大部分更改/页面需要多长时间。

例如,部署后 2-6 周应该是您的目标。然后,您可以将此与部署前的相同时间段进行比较。 

避免测试窗口过长;您监控的时间越长,您就越容易受到可能影响测试的其他因素的影响。

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接下来,查看此窗口中的性能数据,在测试期间是否发生了可能影响测试/报告的其他任何事情? 

控制这些元素几乎是不可能的,但意识到这一点可以让您对结果提出适当的警告并设定期望。您还可以使用页面组(和搜索查询)分段来帮助删除您知道会扰乱数据的部分流量。更多关于即将到来的!

创建正则表达式来细分页面组和查询:谷歌PPC优化服务

在监控对有限页面集的更改的影响时,Google Search Console 并不总是让事情变得简单。但是由于引入了 Regex 过滤器,您可以轻松过滤,因此您只需报告您感兴趣的那些 URL。

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页面上的正则表达式:谷歌SEO关键字排名

关键是要知道您正在测试哪些页面并创建一个仅匹配这些页面的正则表达式。这在很大程度上取决于您网站的 URL 结构和测试范围,但这里有一些您可以使用的示例:

  • .*keyword.* – 匹配任何包含关键字的内容
  • .*/directory-name/.* – 匹配任何包含特定目录的 URL
  • .*[0-9]{8}.* – 匹配任何带有 8 位字符串的 URL

请注意,您将受到过滤器中字符数的限制 – 因此,如果 URL 过长或您的 URL 太多,此方法可能不适合您。 

无论哪种方式,Regex 都非常强大,而且我还没有遇到过无法创建过滤器来帮助我报告所需内容的情况。

查询正则表达式

过滤掉关键字以消除品牌噪音 – 或者您知道不属于测试页面的关键字 – 就像使用正则表达式一样简单。

排除品牌影响和线上活动有时就像查看品牌趋势与非品牌趋势一样简单。假设品牌流量有显着差异(急剧上升),这将使您能够确定其他活动的可能影响。

在下面的示例中,我们将品牌正则表达式与非品牌正则表达式进行比较。这可以通过以下方式实现:

这将使您能够比较品牌/非品牌绩效,并且您会看到每个品牌对整体绩效的影响。

然后,您可以同时应用页面过滤器、查询过滤器和日期范围,这将帮助您开始了解特定更改的执行情况。

它不像您可以在 A/B 测试中运行的某些分析那样复杂,但通常,它可以识别不太可能由于测试本身而发生的变化。

比较性能:谷歌SEO

如果尽管进行了所有过滤和比较,您还是发现季节性因素太重要了——或者数据太嘈杂,还有另一个步骤。如果您想根据去年的预期测试您的更改,那么同比表现也将有所帮助。

GSC 已预先构建了逐年比较,或者您可以创建自己的比较。

使用日期比较时,您不能使用不同类型的比较(查询或页面),但您可以将数据下载到 CSV/Google 表格,然后将其过滤为电子表格。这通常更强大,但不太方便! 

因果影响(当基于时间的不工作时)

如果您很难看到 Google Search Console 数据的影响,那么这种分析方法对您不起作用。总会有因果关系。

谷歌开发了因果影响,无需太技术化,它可以帮助我们了解基于预期性能的变化是否是积极/消极的。如果您有兴趣,可以在这里阅读更多内容,但我们真正想要的是这个

在 Google Search Console 中应用您需要的页面过滤器,下载数据,将其上传到因果影响工具并设置日期范围。

输出看起来像这样 – 它预测更改后的性能应该是什么,然后将其与实际发生的情况进行比较。

再一次,不用太深入细节,我们真正需要的(至少)是查看最终图表。如果共享的蓝色区域都在虚线“0”的上方(或下方),则该检验具有统计显着性。高于该线意味着该变化导致了积极的结果,而低于该线可能是一个消极的结果。

如果阴影线不是一直高于或低于,那么我们正在查看一个看起来可能是阳性或阴性的测试,但它在统计上并不显着。

总结:谷歌分析一定要看的几个要点

如果您以前只使用过基本的搜索报告(没有过滤器),那么希望您可以使用几个新工具。因此,立即开始使用已经开放的数据并开始查询您的 SEO 更改背后的数据。

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