+45 44 40 40 63A/A-test er et begreb inden for søgemaskineoptimering (SEO) og webanalyse, der refererer til en kontrolmetode brugt til at bekræfte validiteten af en A/B-splittest. Den primære funktion af en A/A-test er at sikre, at testmiljøet og værktøjerne fungerer korrekt, før man går videre til den egentlige A/B-test.
Ved en A/B-test sammenligner man varianter af en webside for at vurdere, hvilken der yder bedst i forhold til et givet mål eller konvertering.
I SEO-sammenhæng kan en A/A-test anvendes til at kontrollere korrektheden af den data, man indsamler via forskellige SEO-værktøjer og analytics-platforme. Det kan for eksempel være i forbindelse med tracking af brugeradfærd, konverteringsrater og andre centrale målepunkter, der er afgørende for en vellykket SEO-strategi.
Gennemførelse
For at gennemføre en A/A-test opretter man to identiske grupper (heraf navnet “A/A”), og viser begge grupper den samme version af en webside eller et element. Herefter måler man, om der er statistisk signifikant forskel mellem gruppernes interaktioner med siden. I et fejlfrit testmiljø skal resultaterne være ensartede eller tilnærmelsesvis ens, da der ikke er nogen ændringer mellem de to versioner. Hvis betingelserne for testen er overholdt, indikerer det, at enhver form for variation i den data som identificeres i efterfølgende A/B-test, skyldes de ændringer, der er testet, og ikke en fejl i selve testmiljøet eller testværktøjerne.
Betydning for SEO-arbejde
En A/A-test er væsentlig i SEO-arbejde, fordi man ønsker at sikre sig, at de ændringer man foretager sig på en webside, har en reel og målbar effekt. Ved at anvende A/A-tests kan SEO-specialister og marketingteams eliminere fejlkilder og opnå større tillid til den data, de anvender til at træffe beslutninger baseret på A/B-testing.
Til at udføre A/A-testen kan SEO-specialister anvende diverse værktøjer som Google Analytics, Google Optimize eller andre platforme, som specialiserer sig i brugeradfærdsanalyse og A/B-split testing. Vælg et værktøj der tillader nem opsætning af test, detaljeret datavisualisering og dybdegående analysemuligheder for at understøtte de mest præcise resultater.
