Was ist A/B-Testing?
A/B-Testing ist eine Methode der Experimentierung, bei der ein Publikum in zwei Gruppen aufgeteilt wird. Jede Gruppe wird mit Variationen einer Marketingkampagne konfrontiert, um festzustellen, welche besser abschneidet.
Auch bekannt als Split- oder Bucket-Testing, bietet A/B-Testing-Software der Gruppe A eine Version eines Segments von Marketinginhalten. Dies ist typischerweise die Kontrollgruppe. Gruppe B, die Herausforderergruppe, wird mit denselben Inhalten konfrontiert, wobei ein Aspekt verändert wurde. Tester analysieren dann die Ergebnisse, um zu sehen, welche Gruppe eine höhere Konversionsrate aufweist.
Marketer nutzen A/B-Testing, um genauer zu verstehen, welche Auswirkungen kleine, messbare Änderungen am Design einer Website oder App haben, und um wichtige Daten über diese Änderungen zu sammeln. Das bedeutet, dass alle Aktualisierungen auf realen Audiodaten basieren, anstatt auf Vermutungen darüber, was gut funktionieren könnte.
Arten von A/B-Tests
Die meisten A/B-Tests werden an publikumsorientierten Marketinginhalten wie Webseiten, E-Mails oder bezahlten Anzeigen durchgeführt. Diese Experimente fallen typischerweise in eine von drei Testarten:
- Split-Testing ist die traditionellste Art des A/B-Tests, bei dem eine bestehende Webseite mit Änderungen an einer Variablen neu erstellt und dann zwei Zielgruppen präsentiert wird. Diese sind hilfreich vor einem Website-Redesign, um zu sehen, auf welche die Zielgruppen besser reagieren.
- Multivariate-Testing ändert Variablen auf einer Seite. Diese Tests ändern jedoch mehrere Variablen gleichzeitig und erstellen viel mehr Seitenversionen als bei einem Split-Test, manchmal bis zu 8 bis 12 Variationen. Das Ziel von Multivariate-Tests ist es, die gewinnende Kombination von Variablen für eine höhere Konversion zu finden.
- Multi-Page-Testing ändert oder fügt ein Element auf mehreren Seiten gleichzeitig hinzu. Zum Beispiel könnte ein Call-to-Action-Button auf der Startseite und mehreren Serviceseiten während dieser Experimente hinzugefügt werden.
Die meisten der Top A/B-Testing-Tools unterstützen all diese Arten von Tests.
Grundlegende Elemente, die in A/B-Tests geändert werden können
Marketer wählen eine Variable basierend auf der Art des Inhalts, den sie testen. Ob es sich um eine bezahlte Anzeige, eine E-Mail oder eine Landingpage handelt, experimentelle Variablen können umfassen:
- Überschriften und Unterüberschriften. Überschriften ziehen Aufmerksamkeit auf sich. Das Testen von Variationen von Überschriften und Unterüberschriften kann den Text in der Werbung verfeinern, der dann auf Landingpages für Konsistenz der Marketingbotschaft repliziert werden sollte. Es ist nicht nur der Wortlaut selbst, der getestet werden kann. Platzierung, Schriftart oder -größe und sogar die Ausrichtung der Überschrift können während des A/B-Testings verändert werden.
- Bilder. Wie Überschriften treiben Bilder den Verkehr von einer Anzeige oder verschwinden im Äther des Internets. Das Ausführen von Anzeigenvariationen mit unterschiedlichen Bildern oder Videos kann interessante Daten für zukünftige Marketingkampagnen generieren.
- Call-to-Action-Buttons. Marketingmaterialien sollen Benutzer dazu ermutigen, zu konvertieren und zahlende Kunden zu werden. Call-to-Action-Buttons und Links sind der beste Weg, um einem Website-Besucher ein gewünschtes Verhalten zu kommunizieren; Platzierung und Gestaltung dieser auf einer Landingpage oder in einer E-Mail sind entscheidend.
- Navigationsmenüs und Links. Alle Mittel, um Benutzer auf einer Website zu bewegen, sollten klar und einfach zu bedienen sein. Das Testen von Navigationsleisten und -feldern ist ein wichtiger Bestandteil jedes Website-Redesign-Prozesses, um sicherzustellen, dass die Benutzererfahrung so gut wie möglich ist.
Vorteile des A/B-Testings
Jedes Marketingexperiment benötigt Zeit, um abgeschlossen zu werden, aber A/B-Testing bringt mehrere Vorteile, die letztendlich Geld sparen und eine erhöhte Konversionsrate fördern können.
- Einblicke in eine Zielgruppe. Jeder interagiert anders mit Websites, aber A/B-Testing unterstützt Marketer dabei, Nutzungsmuster zu finden, die auf Probleme mit Inhalten oder Website-Design hinweisen. Dies gilt insbesondere, wenn Zielgruppen nach einem gemeinsamen Thema und nicht zufällig segmentiert werden. Tests können kritische Einblicke in Änderungen geben, die für eine bessere Benutzererfahrung erforderlich sind.
- Niedrigere Absprungrate der Website. Eine Absprungrate einer Website so niedrig wie möglich zu halten, ist sowohl für langfristige Konversionen als auch für Suchmaschinenoptimierung (SEO) am besten. Durch kontinuierliches Testen und Verbessern des Designs und der Benutzerfreundlichkeit einer Website sinkt die Absprungrate natürlich, da Benutzerprobleme behoben werden.
- Genauere Budgetierung. Werbung ist teuer, daher könnte das Testen von Anzeigenvariationen, um diejenige mit der höchsten Konversionsrate zu finden, Tausende an Designs sparen, die nicht für eine Zielgruppe geeignet sind.
- Datengetriebenes Verständnis. Die besten Marketingkampagnen basieren auf greifbaren Daten von echten Zielgruppen. Mit A/B-Testing können Änderungen schnell vorgenommen und in Echtzeit an Zielgruppen ausgerollt werden.
Best Practices im A/B-Testing
Fast jeder Aspekt einer Landingpage, E-Mail oder Anzeige kann A/B-Tests unterzogen werden. Es kann leicht passieren, dass man sich dazu hinreißen lässt, Hunderte von Änderungen auf einmal vorzunehmen. Dies verzerrt nicht nur die Daten, sondern macht es auch unmöglich zu verstehen, was tatsächlich zu besseren Ergebnissen geführt hat.
Indem man jedoch den Best Practices für A/B-Testing folgt, ist es einfacher, die Auswirkungen festgelegter Variablen zu identifizieren.
- Verstehen Sie aktuelle Benutzerprobleme. Es hat keinen Sinn, etwas zu reparieren, das nicht kaputt ist. Beginnen Sie mit der Überprüfung von Kundensupport und Umfrageinformationen sowie von Daten zum Benutzerverhalten auf der Website, um festzustellen, mit welchen Problemen Benutzer konfrontiert sind und wie diese angegangen werden können.
- Ändern Sie eine Variable nach der anderen. Es sei denn, es wird ein Multivariate-Testing für einen bestimmten Zweck durchgeführt, ist es am besten, mit traditionellem Split-Testing zu beginnen, bei dem nur eine Variable geändert und eine Kontrollgruppe eingerichtet wird, um den Unterschied auszugleichen. Die Isolierung dieser unabhängigen Variable macht die Ergebnisse viel klarer, sobald das Testen abgeschlossen ist.
- Entscheiden Sie sich für eine angemessene Stichprobengröße und Testzeit. Wie jede Form der Experimentierung erfordert das Testen Zeit, um aussagekräftige und nutzbare Daten zu sammeln. Um sicherzustellen, dass die Ergebnisse für zukünftige Marketingkampagnen relevant sind, ist es auch wichtig, dass die Testpopulation eine repräsentative Größe und Zusammensetzung in Bezug auf die übliche Zielgruppe für die getesteten Marketingmaterialien hat.
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Holly Landis
Holly Landis is a freelance writer for G2. She also specializes in being a digital marketing consultant, focusing in on-page SEO, copy, and content writing. She works with SMEs and creative businesses that want to be more intentional with their digital strategies and grow organically on channels they own. As a Brit now living in the USA, you'll usually find her drinking copious amounts of tea in her cherished Anne Boleyn mug while watching endless reruns of Parks and Rec.