A/B-Test – Kurzerklärung

Ein A/B-Test ist ein Test, der beim laufenden Betrieb einer Website durchgeführt wird. Der Betreiber stellt mindestens zwei Versionen einer Internetseite ins Netz. Beide Fassungen erzielen in Bezug auf eine bestimmte Conversion unterschiedliche Ergebnisse. So lässt sich leicht feststellen, welche Alternative besser funktioniert. Auch für E-Mail-Kampagnen, Newsletter und Social-Media-Strategien lassen sich A/B-Tests einsetzen.

A/B-Tests für die Conversion Optimierung

A/B-Tests gelten heute als das Nonplusultra der Erfolgsmessung mit handfesten Ergebnissen. Das Prinzip wirkt unmittelbar einleuchtend:

  • Die Besucher einer Internetseite erhalten per Zufall unterschiedliche Darstellungen und Inhalte.
  • Es erfolgt eine automatische Messung einer bestimmten Conversion für beide Alternativen.
  • Die jeweils erfolgreiche Version wird ausgewählt und weiter optimiert.

So entsteht nach und nach eine immer effektivere Website. Vor allem bei Landingpages, die für eine ganz bestimmte Conversion erstellt werden, lässt sich das gewünschte Ergebnis leicht messen. Kommerziell ausgerichtete Internetseiten erhalten damit eine relativ sichere Möglichkeit, immer mehr User zum gewünschten Lead zu führen.

Was wird getestet?

Der Erfolg von Marketing-Kampagnen hängt von vielen Unsicherheiten ab. Oft ist es eine Struktur, ein einzelnes Wort oder auch nur eine bestimmte Farbe, die den Ausschlag dafür geben, ob die Werbung beim Kunden ankommt oder nicht. Beispiele für Eigenschaften, die mit A/B-Tests gemessen werden:

  • Design: Bei weitgehend identischen Inhalten unterscheiden sich die A- und B-Versionen einer Internetseite in puncto Struktur, Farbgebung, Schrift und anderen Merkmalen. So kann man beispielsweise messen, welche Farbe bei einem Call-to-Action-Button vorteilhaft ist.
  • Texte: Hier besteht der Unterschied in den Inhalten, die der User erhält, oder lediglich in den Formulierungen. Beispiel: Der Call-to-Action hat die alternativen Bezeichnungen „Jetzt kaufen!“ oder „Hier bestellen“.

Prinzipiell sind die Elemente einer Website oder von Marketingkampagnen, deren Erfolg mit A/B-Tests gemessen werden können, unbegrenzt.

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Für welche Projekte lohnen sich A/B-Tests?

Selbstverständlich eignen sich A/B-Tests vor allem für kommerziell ausgerichtete Webprojekte. Das gilt insbesondere für Landingpages, die von vornherein ein klar definiertes und damit leicht messbares Ziel haben. Das kann zum Beispiel der Klick auf einen Call-to-Action-Button sein. Marketing-Strategen setzen mit Tests auf messbare Erfolge, die sich konkret in Zahlen ausdrücken lassen. Denn teure Werbekampagnen, die auf Marktforschungsdaten beruhen, erweisen sich häufig als wenig wirksam.

Auch für kleinere Projekte lässt sich A/B-Testing gewinnbringend einsetzen. Allerdings setzt die gewünschte Signifikanz der Ergebnisse hier Grenzen. Wenn eine Page nur sehr wenige Besucher hat, können die Ergebnisse auch mit dem Zufall erklärt werden. Bei Webseiten mit relativ wenigen Besuchern ist ein Ergebnis nur dann signifikant, wenn der Unterschied bei den Messwerten sehr deutlich ist.

Tools für A/B-Tests

Es gibt ein großes Angebot an Software und Online-Tools für die Durchführung von A/B-Tests. Diese basieren zum Teil bereits auf Künstlicher Intelligenz.

Auch Google Analytics bietet die Möglichkeit von A/B-Tests an. Hier können bis zu zehn Versionen einer Website getestet werden. Der Test kann auf eine bestimmte Prozentzahl des gesamten Traffics begrenzt werden. Die Durchführung ist denkbar einfach:

  1. Angabe des Messwerts bzw. des Ziels.
  2. Festlegen der Seiten, die den Usern angeboten werden.
  3. Einfügen des Codes in die zu testenden Seiten.

Diese drei Schritte genügen, um beliebig komplexe A/B-Tests durchzuführen.

A/B-Tests – Fazit

Intelligente Marketing-Strategen setzen heute nicht mehr auf Spekulationen, sondern nutzen handfeste Daten für die Erfolgsmessung von Kampagnen. Hierfür sind A/B-Tests ideal. Die leistungsfähigsten Test-Tools setzen heute Künstliche Intelligenz ein. Damit wird die Aussagefähigkeit der Resultate während der laufenden Tests ständig optimiert.