核心概念二：干预与可识别性

核心概念三：倾向性评分与匹配 当随机分组🤔不🔥可行时，倾向性评分匹配是常用替代方法

核心概念一：潜在结果与反事实框架

反事实估计的常见🎵偏差 选择偏差 ✨：施加因素的页面本身可能已经具备排名优势，导致归因错误

如果无法同时满🌈足这些条件，实验结论就🎯需要谨慎解读

常见实验设计与执行建议 实验类型 适用场景 主要局限✅ 随机分桶实验 可控环境（如自身站内A/B测试） 站外变量无法完全控制 断点回归 因素存在阈值特征（如字数超过某值） 需要大量数据且阈值附近样本有限 差分法 有前后两期对照组数据 需满足平行趋势假设 因果推断的局限与建议 需要明确的是，即便使用了⚡因果推断方法，搜索引擎优化的实验仍面临诸多不确定性