在你开始之前：如果你不熟悉统计SEO分裂测试的原理和SplitSignal是如何工作的，我们建议你从这里开始或要求SplitSignal的演示。
首先，我们让我们的推特粉丝投票：
以下是其他SEO专业人士对这个测试的分享：
Soft Road Apps高级项目经理Vladimir Gertner：
如果负面评论增加了点击率，我会感到惊讶。把它去掉应该是件好事。
Bostjan Tanko， APOLLO保险公司SEO专家：
点击率是肯定的！但不是SEO本身也因为它降低排名！
通过阅读这个测试的完整分析，看看我们的追随者是否正确。
星级评级丰富的结果是许多seo最抢手的SERP功能之一。这样做的主要原因是，如果你被列为一个丰富的结果，搜索者会更注意到你，因为你从其他搜索结果中脱颖而出。这可以带来更高的点击率（CTR）。通过向用户提供有关实体（例如产品）的附加信息，用户还可以直接从搜索结果中做出更好的判断。这意味着您的富结果需要达到标准，否则可能会适得其反，但稍后会详细介绍。
大多数富结果都是使用结构化数据生成的。虽然结构化数据还有其他重要的用例，但富结果是采用结构化数据的最大驱动因素之一。评论片段是一个简短的评价片段，例如一个产品。当谷歌找到有效的评论或评级标记时，它可能会显示包含星级的丰富结果。
您在SERP中看到的最常见评级是使用aggregateating属性的嵌套聚合评级。
如前所述，如果你的评论没有达到标准，用户可能不会从搜索结果中点击到网站。OrangeValley想为荷兰最大的电子商务公司之一进行测试。
假设
有问题的网站用结构化的产品数据标记了他们所有的产品页面。如果一个产品有评论，那么不管评论分数是正面的还是负面的，它们都会被包含在标记中。
该网站销售超过50万件商品，因此评价分数低的商品是不可避免的。然而，这也意味着一些搜索结果并不是很吸引人去点击：
我们假设低评级会对点击率产生负面影响，从而对网站的自然流量产生负面影响。因此，我们想要验证，如果我们在标记中不包含评级值低于3（总分5）的产品的aggregateRating属性（及其嵌套对象和值），会发生什么情况。
通过这样做，我们希望增加用户访问网站了解产品所有信息的可能性，而不依赖于产品的评论分数。此外，如果用户已经在网站上，他们可能正在访问网站上的其他（相关）产品页面，而不是继续在谷歌上导航。
测试
我们使用SplitSignal来设置和分析测试。所有评分值低于3分的产品页面被选为变体或对照。我们开始测试并运行了21天。我们能够确定Googlebot访问了98%的测试页面。
结果
删除评级值低于3（总分5分）的产品的聚合属性（及其嵌套对象和值）会导致点击量增加21% ！
仅仅6天之后，我们就能确定我们看到的这种增长是显著的。当蓝色阴影区域低于或高于y=0轴时，测试在95%水平上具有统计学显著性。这意味着我们可以确信，我们看到的增长是由于我们所做的改变，而不是其他（外部）因素。
请注意，我们不是将实际的控制组页面与我们的变体页面进行比较，而是基于历史数据的预测。我们将其与实际数据进行比较。我们使用一组控制页面为模型提供趋势和外部影响的上下文。如果在我们的测试过程中有其他变化（例如，季节性），模型将检测并考虑到它。通过过滤这些外部因素，我们可以深入了解SEO变化的真正影响。
结果分析（为什么？）
这个测试表明，丰富的结果本身并不是成功的公式，在搜索结果中显示低评级分数会引起错误的注意。我们还可以假设，当选择从搜索结果中点击进入网站时，其他用户的意见也被认为是重要的。所以作为一个SEO，你必须仔细考虑你想在搜索结果中直接给用户什么信息。
正如假设的那样，测试产品页面的点击率显著增加。但是，虽然这个测试的结果是非常积极的，但低评分的产品页面总数相对较少。这意味着，与吸引更多流量的页面或模板的其他可能的SEO更改相比，对流量的绝对影响可能没有那么大。分割测试不仅可以帮助我们的客户发现他们可以提高自然流量的方法，还可以通过在开发队列中优先考虑它们来帮助证明SEO变化的影响。
通过分割测试获得额外的自然流量可以帮助SEO构建强大的商业案例来推动他们的SEO变化。
我们看到这个网站流量的增加是非常有价值的，因为这也让他们对目标受众关心什么有了新的认识。记住，对一个网站有用的东西可能对另一个网站不起作用。唯一确定的方法是测试什么适合你！
让OrangeValley机构分析你的下一个SEO分离测试。