Поисковая оптимизация – это и искусство, и наука. Как и любая другая научная дисциплина, она требует тщательной проверки гипотез. Результаты должны быть воспроизводимыми, при этом следует применять характерный для экспериментов подход – не менять слишком много переменных сразу. В противном случае вы не сможете сказать, какие именно изменения привели к полученным результатам.
И несмотря на то, что вы можете почерпнуть огромный объем знаний (по лучшим практикам поисковой оптимизации, по последним тенденциям и тактикам) из блогов, форумов и электронных книг по поисковой оптимизации, вам будет трудно отделить зерна от плевел и с достаточной степенью уверенности сказать, что данное конкретное утверждение справедливо. Именно здесь начинается тестирование поисковой оптимизации – проверка того, что работает, а что нет.
В отличие от многопараметрического тестирования коэффициентов конвертации (при котором многие эксперименты можно выполнять параллельно), для тестирования поисковой оптимизации требуется последовательный подход. До того, как можно будет измерить полученный эффект, все должно пройти через поисковые движки. Это осложняется тем, что существует задержка между внесением изменений и просмотром этих новых страниц пауками поисковых движков, а также дополнительная задержка до того момента, когда просмотренный контент попадет в индекс и на страницы результатов поиска. Кроме того, полученные результаты зависят и от истории поиска пользователя, от центра обработки данных Google и от других переменных, постоянство которых вы обеспечить не можете.