舉例來說，網站可針對同一頁面製作兩個版本，A 版使用較長的標題，B 版則使用具關鍵字的精簡標題。系統會將流量隨機分配給這兩個版本，觀察哪一版的點擊率與跳出率較佳。這種數據分析能協助 SEO 團隊做出更科學的優化決策。

需注意的是，A/B 測試對 SEO 有潛在風險，如內容重複或錯誤導向，因此應搭配 canonical 標籤及確保測試時間合理，避免影響搜尋排名。透過精準控制與資料分析，A/B 測試將成為提升網站自然流量的有力工具。