什么是A/B测试？
A/B测试（A/B testing），也叫拆分测试，SEO中的A/B测试是用来判断网页性能优劣的一种测试方法。一般是通过将两个版本的页面元素呈现给同类用户，获取转化效果最好的元素版本的方法，一般会将当前版本作为对照组。
并不是所有网站都适合做A/B测试的，我们的网站需要具有以下特点才适合进行拆分测试：
- 足够的网站会话。测试需要足够的样本量，只有满足最小样本量的测试才是有意义的。
- 网站流量稳定。节日或者季节性流量可能会影响测试结果。
- 被测试的页面类似页面足够多。足够多的类似页面才能收集更多数据，排除异常。
A/B测试与SEO
A/B测试和SEO往往同时发生在我们的网站上，尽管他们的的目的是一样的，都是为了更好的优化网站，提升用户体验，但他们有时候也会相互影响。事实上，A/B测试很用可能造成SEO的风险：
- 伪装：A/B测试时，两个版本差异过大，而搜索引擎看到的版本和用户看到的版本不一样时，就会被视为伪装。伪装是违反Google的站长指南的，可能导致谷歌对你进行排名降级，更甚至删除索引。
- 重复页面： A/B测试时，如果不对测试版本做重定向处理，可能导致谷歌收录重复页面，在GSC中出现索引编制问题。重复内容也会影响谷歌判断规范页面。
- 重定向问题：A/B测试时，不同的用户访问不同的版本，需要我们提前做好页面重定向。一般我们使用302临时重定向。如果你一旦使用301重定向，就是告知搜索引擎你的原始版本永久失效，你的原始版本页面就是失去索引。
Google搜索中心给了我们一份解决影响的文档可以访问这里查看：Minimize A/B testing impact in Google Search。需要一提的是，不同的搜索引擎对于A/B测试时，我们的规范操作有不同的见解，在做测试前，先明确好这一点。
最后
可能对于很多网站来说，并不会进行A/B测试，毕竟没有那么大的数据支持，另外，A/B测试的结果并不完全可信，需要满足一定的置信水平才算有效。一般常用的置信水平为95%，95% 的置信水平意味着每次进行测试时，即使选件之间实际没有差异，也有5% 的概率检测到具有统计意义的提升度。