Đang tải bảng tin…
Medium0 Hot0 bình luận9 phút đọc
How Data Analysis Helps You Understand If an SEO Change Really Worked
When an SEO change appears to improve metrics like CTR or clicks, a simple before-and-after comparison is often not enough to confirm causation. Seasonality, ranking shifts, SERP changes, and brand demand can all move numbers independently of any change made. A more rigorous approach involves checking whether rankings changed simultaneously, separating brand from non-brand queries, and comparing changed pages against a control group of similar unchanged pages. Sample size also matters — a CTR jump on 100 impressions is far less trustworthy than the same jump on 100,000. The goal is to move from 'the metric improved' to 'the data gives sufficient evidence that the change caused the improvement,' enabling more defensible rollout, continuation, or rejection decisions.
Nguồn: https://medium.com/@trbseo1999/how-data-analysis-helps-you-understand-if-an-seo-change-really-worked-be76cd1ef2e0. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
freeCodeCamp1 Hot20 phútAI
Product Experimentation: Stop Early Without P-Hacking Using mSPRT and Sequential Testing in Python
Bài viết giới thiệu phương pháp mSPRT (mixture Sequential Probability Ratio Test) thay thế p-value bằng e-value để ngăn chặn tình trạng "p-hacking" khi theo dõi kết quả A/B test sớm, vốn làm tăng tỷ lệ dương tính giả từ 5% lên 30%. Triển khai bằng Python với bộ dữ liệu 50.000 người dùng, mSPRT cho phép dừng thử nghiệm sớm (ngày 25,9 thay vì 30) mà vẫn đảm bảo độ tin cậy, mặc dù có nhược điểm giảm power (49,3% so với 88,7% ở t-test cố định).
Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách áp dụng quy trình kiểm thử sản phẩm hiệu quả bằng cách tránh thông qua các phương pháp kiểm soát giả thuyết sớm như mSPRT, giúp tối ưu hóa quyết định phát triển dựa trên dữ liệu thực tế chứ không phải là kết quả giả định.
