最基本的实验是这样的： 您做出一个假设（“将关键字添加到我的标题标签将提高排名”）。 。 您测量结果，看看您是否正确。 大多数 SEO 实验本质上都是“野外”。我们必须将我们的网站推向世界，并且我们经常必须使用已经很复杂且不断变化的现有网站。 优点 – 通过直接制定和检验假设，我们可以开始确定因果关系。
我们还可以重复这个过程
助验证我们所学到的知识。 缺点 – 使用野外现有站点会产生大量噪音。通常，我们的网站必 电话号码数据 须改变（即使在实验期间），而谷歌总是在改变。还有相当大的风险——如果我们改变我们的主要网站来测试 SEO 想法，那么错误可能会付出高昂的代价。 (5) 实验控制 这是经典的 SEO 体验，我们注册一个或多个新域名并从头开始构建网站。
我们甚至可以引入
一个对照组，将两个站点构建到 X 阶段，然后在此之后仅更改一个站点。然而，最好将这 衡量品牌知名度的策略 | 欢迎来到我们的新博客系列“品牌知名度快速指南”！ 些实验称为“名称控制”，因为谷歌的算法仍然可以改变，而且我们不能总是控制外部影响（例如有人错误地链接到某个网站）。 优点 – 这种方法是我们在控制方面能做到的最好方法，并且它隔离了许多混杂因素。
缺点 我们在这些实验
中设置的人工站点（通常使用无意义的单词）并不总是代表真实、复杂的站点。此外，这些实验 安圭拉讯息 通常仅在一个或一小部分站点样本上进行，以节省时间和金钱。实现统计显着性可能非常困难。 （六）证据对应关系 有时，要么我们无法隔离复杂情况中涉及的变量（例如 Google 在其排名模型中使用的 200 多个因素），要么直接实验是不可能或不道德的。
例如假设您想了解吸烟
如何影响死亡率。你不能让 1000 名 5 岁儿童强迫他们吸烟 70 年，然后将他们与 1000 名 5 岁不吸烟者进行比较。在这些情况下，您需要一个非常大的数据集并查看相关性。换句话说，如果我观察 1000 名吸烟者和 1000 名不吸烟者，每组在某个年龄死亡的概率是多少？相关性可以帮助您了解 X（在本例中为吸烟）的变化如何与 Y（死亡率）相关。