A/B-Testing

Was ist A/B-Testing?

Bei einem A/B-Test werden zwei Systemvarianten miteinander verglichen, um herauszufinden, wann Nutzer eher das gewünschte Verhalten zeigen. Oft wird der Begriff split test synonym verwendet. AB Testing-Tools gelten als wichtige Elemente des Online-Marketings. Sie werden zudem in anderen Bereichen von Software und Webdesign verwendet.

Das passiert beim A/B-Testing

Für einen A/B-Test muss die Zielgruppe in zwei zufällige Gruppen aufgeteilt werden. Das zu testende Objekt wird in zwei Varianten produziert, die sich nur in einer Einzelkomponente unterscheiden. So wird klar, dass unterschiedliche Nutzerreaktionen an der fraglichen Komponente liegen. Im Marketing relevante Reaktionen sind etwa Bestellungen oder Anmeldungen. Daher sind die Ziele dieser Marketingmaßnahme eine Steigerung der Konversionsrate und ein verbessertes Nutzererlebnis auf der Website.

Strategie und mögliche Ergebnisse beim A/B-Testing

Ein A/B-Test kann nur sinnvolle Ergebnisse liefern, wenn die Gruppe der testenden Nutzer bzw. Besucher groß genug ist. Außerdem kann er nur dann als valide gelten, wenn im Voraus eine Hypothese und erwartete Ziele festgelegt wurden. Typische Test-Hypothesen besagen zum Beispiel, dass ein bereits bestehendes Element wie etwa ein veränderter Button die gewünschte Nutzerreaktion erbringt oder dass bislang unerprobte Elementänderungen zu einer besseren Reaktion führen. Im Ergebnis eines A/B-Tests kann sich eine Hypothese als wahr oder falsch herausstellen. Dazu muss jede These einzeln getestet werden.

Ein Ergebnis eines A/B-Tests kann auch sein, dass von zwei möglichen Designvarianten keine heraussticht. Das kann der Fall sein, wenn der Unterschied zwischen den Elementänderungen nicht groß genug war, der Test zu kurz dauerte oder die Änderung das Nutzerverhalten nicht beeinflusste.

Je nach konkretem Testszenario empfehlen sich verschiedene A/B-Testing-Tools. Diese helfen dabei, Daten übersichtlich und aussagekräftig aufzubereiten. Bei entsprechenden Online- oder E-Mail-Marketing-Tools legt man zunächst Kriterien fest, anhand derer getestet wird. Im Ergebnis wird klarer, welche Variante für weitere Marketingmaßnahmen verwendet werden sollte.

AB-Test auf Websites und SEO-Auswirkungen

Ein A/B-Test auf einer Homepage muss vorsichtig und sorgfältig integriert werden, damit vorherige SEO-Maßnahmen nicht zunichte gemacht werden. Dazu sollte man auch die alternative Website-Version des A/B-Tests von Suchmaschinen-Robots indexieren lassen. Legt man die Indexierung dagegen auf die Cookie-Version, kann dies zu schlechteren Rankings führen.
Manche Unternehmen hosten während des A/B-Testings die Cookies und die alternative Seite auf unterschiedlichen URLs und lassen lediglich die Originalversion indexieren. Dieses Vorgehen führt jedoch zu Duplicate Content. Besser ist die Nutzung des Link-Attributs rel=canonical. Dies funktioniert nur, wenn die Cookie-Seite und die Testseite unter der gleichen URL gehostet, die Seiteninhalte einander ähnlich und beide Versionen korrekt integriert sind.

Für wen lohnt sich Website-A/B-Testing?

Da sich ein A/B-Test manuell kaum sinnvoll umsetzen lässt, benötigt man A/B-Testing-Tools, welche häufig monatliche Kosten verursachen. Außerdem binden die Erstellung und Anpassung verschiedener zu testender Details Arbeitszeit. Daher sollte man vorab abwägen, ob A/B-Testing im konkreten Fall hilfreich ist.
Erfolgreiche Online-Marketing-Kampagnen bestehen meist aus einer Kombination mehrerer Maßnahmen zur Steigerung der Konversionsraten und ständiger Optimierung. Der A/B-Test sollte nur der Anfang einer Reihe von Messungen und Anpassungen sein. Unternehmen, die keine eigene Marketingabteilung oder spezialisierte Agentur über eine längere Zeit mit diesen Aufgaben betrauen möchten, werden von einem singulären A/B-Testing nicht wesentlich profitieren.
Es ist dann sinnvoll, A/B-Testing-Tools zu verwenden, wenn man genug Zeit und Geld dafür investieren kann. Zudem braucht die fragliche Website eine ausreichende Datenbasis: Für den Beginn sollten mindestens 10.000 Besucher oder 1.000 Conversions vorhanden sein.

In vielen Fällen ist es wichtiger, die User-Intents zu analysieren als mit A/B-Testing-Tools anzufangen. Eine grundlegende Web-Analyse des Benutzerverhaltens sollte dem A/B-Testing vorausgehen.

Welche Details umfasst ein A/B-Test?

Im Prinzip kann man A/B-Testing auf jedes Element einer Marketingmaßnahme anwenden. Am einfachsten ist es bei Newsletterkampagnen, doch auch bei Landingpages und Social-Media-Anzeigen wird zunehmend auf diese Methode zurückgegriffen. Wichtig ist, sich auf ein Testelement pro Durchlauf zu beschränken, um mögliche Änderungen der Nutzerreaktionen besser rückverfolgen zu können. Beispiele für Content– und Gestaltungselemente, die sich für AB-Testing-Tools eignen, sind:

• Bilder auf einer Landingpage,
• die Form der Ansprache im Newsletter,
• ein Call-to-Action auf einer Landingpage,
• der Text einer Social-Media-Anzeige oder
• Produktbilder im Webshop.

A/B-Tests im Bereich Conversion Optimierung

A/B-Tests spielen eine zentrale Rolle bei der Conversion-Optimierung. Mit richtig angelegten A/B-Tests lassen sich wichtige Erkenntnisse erlangen:

1. Identifizierung von Verbesserungen: Durch A/B-Tests können Unternehmen herausfinden, welche Version einer Webseite oder einer App bei den Besuchern besser ankommt. Dies kann helfen, die Benutzererfahrung zu verbessern und die Conversion-Rate zu erhöhen.
2. Reduzierung von Risiken: Bevor größere Änderungen an einer Webseite oder App vorgenommen werden, können A/B-Tests durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass die Änderungen positiv sind und nicht zu einem Rückgang der Conversion-Rate führen.
3. Datengetriebene Entscheidungen: A/B-Tests ermöglichen es Unternehmen, Entscheidungen auf der Grundlage von echten Daten und nicht nur auf Vermutungen oder Meinungen zu treffen. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die getroffenen Entscheidungen erfolgreich sind.
4. Kostenersparnis: Durch die Identifizierung von effektiven Änderungen können Unternehmen Ressourcen sparen, die sonst für weniger effektive Strategien verschwendet worden wären.
5. Verständnis für die Zielgruppe: A/B-Tests können Aufschluss darüber geben, was die Zielgruppe anspricht und was nicht. Dieses Wissen kann dann verwendet werden, um zukünftige Marketingstrategien und Produktentwicklungen besser auf die Bedürfnisse der Kunden abzustimmen.
6. Kontinuierliche Optimierung: Die digitale Landschaft ändert sich ständig. Was heute funktioniert, funktioniert vielleicht morgen nicht mehr. A/B-Tests ermöglichen es Unternehmen, ständig zu testen und zu optimieren, um mit den sich ändernden Bedürfnissen und Erwartungen der Nutzer Schritt zu halten.

Was können A/B-Tests nicht und wo liegen die Grenzen dieser Methode?

A/B-Testing ist ein mächtiges Werkzeug, hat aber auch seine Grenzen. Hier sind einige der Einschränkungen und Grenzen von A/B-Tests:

• Nicht für komplexe Zusammenhänge geeignet: A/B-Tests vergleichen in der Regel zwei Versionen (A und B) miteinander. Wenn es viele Variablen oder Kombinationen von Variablen gibt, die getestet werden sollen, kann der Test kompliziert und unübersichtlich werden.
• Kurzfristige Ergebnisse: A/B-Tests können kurzfristige Veränderungen im Nutzerverhalten zeigen, aber sie sind nicht immer ein Indikator für langfristige Trends oder Vorlieben.
• Externe Faktoren: Es gibt viele externe Faktoren, die die Ergebnisse eines A/B-Tests beeinflussen können, wie z.B. saisonale Schwankungen, Marketingkampagnen oder Nachrichtenereignisse. Diese Faktoren können die Ergebnisse verzerren.
• Nicht immer statistisch signifikant: Für ein zuverlässiges Ergebnis benötigt man eine ausreichend große Stichprobe. Bei zu wenigen Teilnehmern können die Ergebnisse zufällig und nicht repräsentativ sein.
• Gefahr der Überoptimierung: Es besteht die Gefahr, dass man sich zu sehr auf kleine, inkrementelle Verbesserungen konzentriert und dabei den Blick für das große Ganze verliert.
• Nicht für alle Fragen geeignet: Einige Fragen oder Hypothesen lassen sich nicht einfach durch einen A/B-Test beantworten, insbesondere wenn es um qualitative statt quantitative Daten geht.
• Mögliche negative Auswirkungen: Eine schlecht konzipierte Variante B kann zu negativen Erfahrungen für die Nutzer führen, was wiederum den Ruf oder das Geschäft eines Unternehmens schädigen kann.
• Interaktionseffekte: Wenn gleichzeitig mehrere A/B-Tests auf derselben Webseite durchgeführt werden, können sich die Tests gegenseitig beeinflussen und die Ergebnisse verfälschen.
• Zeitaufwand: Das Einrichten, Durchführen und Analysieren von A/B-Tests kann zeitaufwändig sein, insbesondere wenn man die richtige Balance zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit finden möchte.