确定实验的持续时间，可以是访问次数，也可以是特定时间段。
在这两种情况下，它都必须足够大才能收集后续指标分析所需的数据。
运行测试，将每个页面的两个版本的访问量随机分为 50%。
并根据与该页面关联的指标分别记录用户行为。
停止实验并分析每个页面两个版本的指标，以确的影响和范围。
一旦我们达到了规定的访问次数或实验持续时间，就会发生这种情况。
实验不应该无限期地进行。
google 支持 a/b 测试，但列出了一些建议和使用条件。
鉴于其重要性，在后面的部分我们将更详细地了解 a/b 测试 比利时 WhatsApp 数据 对seo的可能影响。
a/b 测试完成后，如果您看到页面变体中所选指标的值有更好的变化，那么恭喜您！您已经成功改进了您的网站。
但不要满足于现状：这个过程并没有就此结束，但它为继续进行更多的 a/b 测试打开了大门。
这次，关于页面的新版本，从而继续改进它的其他方面，针对相同或其他指标。
另一方面，如果变化指标变得更糟，也不要难过，因为你已经学到了一个重要的教训：什么无法吸引或取悦你的观众。
而且，这可能会激发他们喜欢或吸引的其他变化。
即使 a/b 测试的结果并未反映出目标指标的改善，它们也能帮助我们更好地了解我们的受众。