A/B, или сплит-тест в SEO: как не уснуть со скуки
Цель A/B теста достаточно проста – определить наилучший вариант из двух или нескольких возможных. После этой фразы обычно идет описание инструментов тестирования, примеры на английском, анализ данных... Я тоже раньше скептически относилась к данным тестам, пока наконец не разобрала суть и плюсы данного метода.
Я бы сказал, что сплит-тесты в SEO в целом сильно осложняются тем, что тот же Яндекс работает апдейтами - текстовыми, поведенческими и т.п., и очень сложно контролировать причинно-следственную связь. Ну для примера: вот я внёс правки в тайтлы, спустя неделю сайт вырос - это тайтлы сработали или наконец-то Яша отрендерил js-контент и ему понравилось? А потом рухнуло - потому что с ПФ нарисовались траблы, или запрос по корпусу сместился?
В общем, тема перспективная, но я её баюс.
Яндекс в js не умеет