在網(wǎng)站優(yōu)化中，評估您的內容策略的有效性是提高您的有機可視性以及提高您的SEO技能的一個組成部分。預測等技術可以幫助您估計新內容或網(wǎng)站更改可能為您的業(yè)務帶來的價值，但如果無法記錄與這些更改相關的實際績效并將其與您的預測進行比較，則可能意味著您忽略了可用于改進未來計劃的收獲。

實驗可以幫助你找出什么最適合你的品牌及其受眾，但前提是你能夠確保實驗的完整性并克服與之相關的挑戰(zhàn)。

高水平的努力。預測需要高水平的努力、技能、舒適的分析和時間。您還必須確定要使用的模型，并制定確保一致性的方法。幸運的是，所付出的努力可能會隨著時間的推移而減少：“你可以在這方面做得更好，但這需要額外的時間，需要從行動中抽出時間，因此這是許多人必須面對的挑戰(zhàn)之一。

多個移動部件。大型站點通常也有許多人在整個站點上執(zhí)行不同的操作。例如，一個電子商務網(wǎng)站可能有不同的團隊專門負責商品銷售、庫存、更新定價和開發(fā)。因此，在大型網(wǎng)站上推斷司機可能非常具有挑戰(zhàn)性，確保準確記錄實際情況絕對至關重要。

時間為了準確地描述您的更改如何影響您的站點或業(yè)務，記錄您的發(fā)現(xiàn)是至關重要的。“你多久會報告一次事情？什么時候你最終會看到效果？”桑德斯問道，“我們在Merkle看到的解決方案之一是在不同的時間進行記錄，并在特定事件發(fā)生后15天、30天、60天、90天進行報告，并確保保持記錄。

搜索引擎的反應。搜索引擎如何回應你的內容也可能帶來意想不到的挑戰(zhàn)：“你可能認為你的內容是世界上最好的內容，”桑德斯說，“這可能會讓您的用戶滿意，但搜索引擎有權決定什么是實際的最佳結果……因此，我們在一定程度上無法控制該變量。”

數(shù)據(jù)基礎架構限制。“如果您對用戶是否單擊特定按鈕或通過特定路徑感興趣，并且您沒有實際記錄該信息，那么您將無法報告該信息。”對于那些面臨這些限制的人來說，有必要建立適當?shù)母櫤头治鰴C制，以便最終能夠比較數(shù)據(jù)。

Backburnerburn。由于SEO必須定期采取各種行動項目，因此在日程安排中留出一些時間來報告和溝通問題可能會很困難。不過，這是應該優(yōu)先考慮的事項：如果這是你正在做的工作，如果這是能讓你在組織中更有價值的事情，那么這是你的職業(yè)生涯和未來SEO應該優(yōu)先考慮的事情。

要確定觀眾對你的內容的看法，“我們最終必須依靠預測，因為這將是我們的假設。”。為此，她建議依賴歷史數(shù)據(jù)，如案例研究和競爭對手洞察，以及定性測試的結果，您可以對目標受眾樣本進行定性測試。

案例研究。企億推網(wǎng)站優(yōu)化建議保留您的內部案例研究記錄，并鏈接到有關案例研究的相關文章，以便您將來可能嘗試的計劃。積累所有這些信息將有助于您更好地了解建議內容的性能。“我們將關注的潛在KPI可能包括收入、流量、可視性指標，如印象、排名和用戶參與度指標，”她補充道。

競爭研究。競爭對手的排名、估計流量（可能與排名相關）和搜索量將是最有用的預測指標。Semrush、Ahrefs、BrightEdge、Conductor、AWR和Similarweb等工具可以讓您了解競爭對手的表現(xiàn)。如果你想做一項與競爭對手做的事情類似的具體計劃，這將非常有用。你可以看到他們目前的表現(xiàn)，然后根據(jù)你實際將要做的事情和你在該領域的權威級別，猜測你是否會在某些領域超越他們。

預讀。預讀是指當你要求代表目標受眾的小組對某一內容做出反應時。你可以采訪小組成員，征求他們的意見，或向他們提供調查。通過屏幕錄音進行采訪企億推網(wǎng)站優(yōu)化補充道：“如果你在瀏覽一個網(wǎng)站或一個功能，這可能特別有用，但你也可以將其用于內容。你要尋找的是：人們對事物有強烈的意見嗎？他們對一段內容有強烈的親和力嗎？閱讀這段內容的難易程度是什么？人們是否可以訪問？這些對于提供初始反饋和改進你對這段新內容的實際操作非常有用。

生物反應。如果你的內容涉及棘手的話題，觀察樣本受眾的生物反應，如眼球運動模式和汗水，也有助于測試你的內容策略。EyeQuant等工具可以幫助你記錄用戶對你內容的反應。

預測。點擊率曲線估計可以幫助你預測交通量增量。我們使用搜索量乘以預測排名點擊率減去當前排名。

預計交通量=搜索量x（預測排名的中心線-當前排名的中心線）

如果你試圖展示某些關鍵詞或關鍵詞集的排名潛力，或者如果你在看一大群關鍵詞，你可以說如果我們在所有這些關鍵詞上增加一個排名，我們的增量值會是多少。

趨勢數(shù)據(jù)。有時更新現(xiàn)有內容比從頭開始更有意義。在這種情況下，趨勢數(shù)據(jù)也可用于預測性能（除了上述點擊率曲線估計）。

為了利用歷史趨勢數(shù)據(jù)創(chuàng)建預測，“我們將采用某種模型——比如FacebookProphet，一種機器學習模型，無論是線性回歸、SARIMA模型、長/短期記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡機器模型——我們將通過向其提供我們目前擁有的任何度量的時間序列數(shù)據(jù)來使用它（收入、流量、印象，你想提供的任何東西）以及時間序列將投射到未來。這些預測可以與你的內部案例研究結果結合起來，讓你了解你的內容將如何表現(xiàn)。

拆分測試。在某些場景中，例如測試用戶體驗的變化，拆分測試可以幫助您找到最適合您的用戶和提高轉化率的方法。“對于SEO，一般來說，我們不希望有重復的內容，所以如果你要引入多個URL，你要做的是確保機器人程序獲得適當?shù)捏w驗，”她補充道，“或者根本不更改URL—最終，保留URL通常是最好的做法。”

如果搜索引擎機器人程序有可能找到您的另一個體驗URL，那么最好將302重定向到主URL，或者在短時間內排除該機器人程序。

在分析方面，用戶參與度指標可以告訴你用戶是否在采取你希望他們采取的行動，以及他們是否在有效地這樣做（與控制體驗相比）。谷歌分析等工具可以揭示你的新體驗在跳出率、頁面時間等方面的比較。

啟動并學習。這種方法聽起來很簡單——只需啟動提議的更改，看看會發(fā)生什么。

很多時候，當你啟動時，你基本上可以查看你記錄的任何指標。一些核心指標將是用戶參與度指標：用戶在您的網(wǎng)站上表現(xiàn)如何？他們是否完成了您希望他們完成的操作，如單擊按鈕、填寫表單，他們在網(wǎng)站上停留的時間是否相當長？

要查看的KPI包括收入、轉化率、流量、訪問會話、有機點擊和印象、排名信息等。社交媒體參與度還可以告訴您的受眾是否在參與某項內容。

給你的第一條建議是保持事件的準確記錄。重要的更新，無論是好是壞，對記錄來說都是絕對關鍵的——它讓我們對結果漠不關心，也讓我們能夠在以后量化風險。

同樣，記錄網(wǎng)站更新或網(wǎng)站上發(fā)生的任何可能影響性能的事件也很重要。行業(yè)新聞和季節(jié)性也是值得注意的因素，以及與搜索行業(yè)相關的新聞，如可能影響排名的核心算法更新。

在您進行實驗時，上述提示可以幫助您將發(fā)現(xiàn)轉化為案例研究，為您的團隊和利益相關者服務。