A/B-Testing

Definition: Was ist A/B-Testing?

A/B-Testing (auch bekannt als Split-Testing oder Bucket-Testing) ist ein Begriff aus dem Online-Marketing und beschreibt eine Methode für den Test zweier unterschiedlicher Versionen von Webseiten, Apps und Newslettern. Ziel des A/B-Testings ist es, herauszufinden, welche Variante besser abschneidet. ne

Varianten des A/B-Testings

Man unterscheidet zwischen 3 verschiedenen A/B-Tests: Klassische A/B-Tests, multivariate Tests und Split-URL-Tests. Beim Split-Testing lassen sich ganze Landingpages gegeneinander testen, um zu ermitteln, welcher Aufbau, welches Design oder welcher Content besser funktioniert. Die klassischen Tests prüfen im Split Test eine oder mehrere Varianten gegen die originale Version, wobei immer nur eine veränderte Komponente zur gleichen Zeit getestet wird.

Bei multivariaten Tests kann man mehrere veränderte Variablen auf einer Webseite gleichzeitig testen. So überprüft man z.B., welche Kombination die bessere Conversion erzielt. Demnach kann man gleichzeitig die Farbe eines CTA-Buttons und das Wording ändern. Das A/B-Testing-Tool wertet dann die verschiedenen Variablen automatisch aus.

Inhalte des A/B-Tests

Prinzipiell kann man das A/B-Testing auf jedes Element einer Marketingmaßnahme anwenden. Am einfachsten ist es bei Newsletter-Kampagnen, doch auch bei Landingpages und Social-Media-Anzeigen greift man zunehmend auf diese Methode zurück. Dabei ist es wichtig, dass man sich auf ein Testelement pro Durchlauf beschränkt, um mögliche Änderungen der Nutzerreaktionen besser rückverfolgen zu können.

Beispiele für Content– und Gestaltungselemente, die sich für AB-Testing eignen:

• Bilder auf einer Landingpage
• die Form der Ansprache im Newsletter
• eine Call-to-Actionauf einer Landingpage oder im Newsletter
• der Text einer Social-Media-Anzeige
• Produktbilder im Webshop

Funktionsweise des A/B-Testing

Beim A/B-Testing werden verschiedene, aber gleich große Gruppen von Testpersonen bestimmt, denen jeweils eine Variante gezeigt wird. Kurzum: Usern werden nach einem Zufallsprinzip zwei Versionen einer Webseite gezeigt, um mithilfe einer statistischen Analyse zu ermitteln, welche Version bessere Ergebnisse für die Conversion erzielt. Das Testobjekt wird in zwei Varianten produziert, die sich nur in einer Einzelkomponente unterscheiden. Dadurch ist es eindeutiger, dass unterschiedliche Nutzerreaktionen aufgrund der jeweiligen Komponente stattfanden.

Bei Variante A steht beispielsweise auf einem Button in der E-Mail „Jetzt bestellen“ und bei Variante B „Unseren Shop besuchen“. Die Zielgruppe interagiert dann mit den Inhalten, wodurch Nutzerdaten gewonnen werden. Diese Daten können dann in einer Analyse ausgewertet werden. Die Ziele dieses Testverfahrens und der Marketingmaßnahme sind die Steigerung der Konversionsrate und eine Optimierung der User-Experience.

Strategie entwickeln für sinnvolle Testsituationen

Das A/B-Testing bietet Webseitenbetreibern und Unternehmen viele Vorteile, denn es steigert nicht nur die Konversionsrate und verbessert das Nutzererlebnis, sondern reduziert auch die Support-Anfragen und negative Feedbacks. Dadurch können Unternehmen wertvolle Zeit sparen, die sie für wichtigere Aufgaben nutzen können.

Ein A/B-Test kann aber nur dann sinnvolle Ergebnisse liefern, wenn die Gruppe der testenden Nutzer bzw. Besucher groß genug ist. Außerdem können Tests nur dann als valide gelten, wenn im Voraus eine Hypothese und die erwarteten Ziele festgelegt wurden.

Evaluation: Welche Ergebnisse erzielt das A/B-Testing?

Typische Test-Hypothesen besagen zum Beispiel, dass ein bereits bestehendes Element wie z.B. 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 und überprüft werden.

Darüber hinaus kann ein Testergebnis auch anzeigen, dass von zwei möglichen Varianten keine signifikant heraussticht. Dies kann der Fall sein, wenn der Unterschied zwischen den Elementänderungen nicht groß genug ist, der Test zu kurz war oder die vorgenommene Änderung das Nutzerverhalten nicht beeinflussen konnte. Deswegen empfehlen sich, je nach konkretem Testszenario, verschiedene A/B-Testing-Tools. Diese helfen Ihnen dabei, Daten übersichtlich und aussagekräftig aufzubereiten. Bei entsprechenden Online- oder E-Mail-Marketing-Tools legt man zunächst Kriterien fest, die getestet werden sollen. Im Ergebnis wird deutlich, welche Variante für weitere Marketingmaßnahmen verwendet werden sollte.

Anwendungsbereiche: So können Sie A/B-Testing nutzen

A/B-Testing kann überall da genutzt werden, wo es möglich ist, zwei unterschiedliche Varianten zu erstellen und zu testen. Zudem sollten diese Varianten auch Daten generieren, die miteinander vergleichbar sind. Sie können zum Beispiel verschiedene Buttons, Titel, Überschriften, Bilder, Farben, Designs, Seitenstrukturen und Navigationsleisten, unterschiedlich programmierte Algorithmen, Preise und Geschäftsmodelle vergleichen und testen. Dies ist für ein Unternehmen sehr wichtig, um mit relativ kostengünstigen Mitteln und wenig Aufwand herauszufinden, wie es seine Angebote zielgruppengerecht darstellen und platzieren kann.

Beispiel: A/B-Testing für Ihren Onlineshop

Angenommen, Sie verkaufen Notizbücher in einem Onlineshop und stellen fest, dass Sie zwar viele Besucher auf der Seite haben, aber kaum Verkäufe erzielen. Diese Erkenntnis ist wichtig, um die Daten zu nutzen und das Problem zu beheben. Anschließend erstellen Sie zwei Varianten, wobei eine Variante die Beschreibung „Notizbuch mit Blumen“ erhält und die zweite Variante „Notizbuch für kreative Gedanken“ oder „Das Gartentagebuch“. Somit können Sie schauen, ob dies einen Einfluss auf das Kaufverhalten hat. Ebenso könnten Sie bei einer Variante zu jedem Notizbuch ähnliche Artikel anzeigen lassen – und bei der anderen Variante nicht.

Wer sollte A/B-Testing nutzen?

Nichtsdestotrotz sind A/B-Tests manuell kaum sinnvoll umsetzbar, daher benötigt man A/B-Testing-Tools, welche oft monatliche Kosten verursachen. Erfolgreiche Online-Marketing-Kampagnen bestehen meist aus einer Kombination mehrerer Maßnahmen zur Steigerung der Konversionsraten. 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.

Ferner braucht die Website eine ausreichende Datenbasis: Für den Beginn sollten mindestens 10.000 Besucher oder 1.000 Conversions vorhanden sein. Unter Umständen kann es daher sinnvoller sein, zunächst die User-Intents zu analysieren, anstatt mit A/B-Testing-Tools anzufangen. Eine grundlegende Web-Analyse des Benutzerverhaltens sollte dem A/B-Testing vorausgehen.

Bedeutung von A/B-Tests für die Conversion

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 effektiver Änderungen sparen Unternehmen Ressourcen, welche man ansonsten für weniger effektive Strategien verschwendet hätte.
5. Verständnis für die Zielgruppe: A/B-Tests können Aufschluss darüber geben, was die Zielgruppe anspricht und was nicht. Dieses Wissen kann man dann verwenden, 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.

AB-Test auf Websites und SEO-Auswirkungen

A/B-Tests muss man vorsichtig und sorgfältig auf einer Webseite integrieren, um vorherige SEO-Maßnahmen nicht zunichtezumachen. 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 ähneln und beide Versionen korrekt integriert sind.

Grenzen der A/B-Tests – was sie nicht können

A/B-Testing gilt als mächtiges Werkzeug, kommt aber auch an seine Grenzen. Hier sind einige der Einschränkungen 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 zu testende Variablen oder Variablenkombinationen gibt, 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 anstatt 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.