Topics
Überschrift
- Cointelegraph Formula bietet 8 Millionen monatlichen Lesern in über 190 Ländern verschiedene Anzeigenformate an und nutzt dabei seinen vertrauenswürdigen Namen in Sachen Krypto.
Definition von A/B-Testing
A/B-Testing, auch bekannt als Split-Testing, ist ein kontrolliertes Experiment, bei dem zwei Versionen (A und B) eines digitalen Assets—wie einer Landingpage, Anzeigentexts oder E-Mail—verschiedenen Zielgruppensegmenten gezeigt werden, um zu bestimmen, welche besser funktioniert. Es ist eine grundlegende Praxis im Performance-Marketing und in der Conversion-Rate-Optimierung (CRO), die verwendet wird, um datengestützte Entscheidungen über Design-, Inhalts- oder Targeting-Variationen zu treffen.
Wie A/B-Testing Funktioniert
- Eine einzelne Variable zum Testen identifizieren (z.B. Überschrift, Call-to-Action, Bild).
- Zwei Versionen erstellen: das Original (A) und eine Variation (B).
- Traffic zufällig zwischen den beiden Versionen aufteilen.
- Leistungsdaten basierend auf einer Schlüsselmetrik sammeln (z.B. Klickrate, Formularübermittlung).
- Ergebnisse analysieren, um zu bestimmen, welche Version bessere Ergebnisse erzielt hat.
- Die gewinnende Variante implementieren und optional weitere Verfeinerungen testen.
Die meisten A/B-Tests werden mit Tools wie Google Optimize, VWO oder Blockchain-Ads durchgeführt und können je nach Plattform manuell oder automatisch eingerichtet werden.
Beispiel für A/B-Testing
Eine E-Commerce-Marke testet zwei Versionen einer Produktseite:
- Version A: Ein roter "Jetzt Kaufen"-Button
- Version B: Ein grüner "Jetzt Kaufen"-Button
Nach gleichmäßiger Traffic-Verteilung zeigt Version B eine 15% höhere Conversion-Rate. Die Marke verwendet dann grüne Buttons auf ihrer gesamten Website, um die Gesamtverkäufe zu steigern.
Warum A/B-Testing in der Werbung Wichtig ist
- Hilft Marketern, Kampagnen basierend auf echtem Nutzerverhalten zu optimieren
- Reduziert Vermutungen und stützt sich auf Daten für die Entscheidungsfindung
- Verbessert Conversion-Raten und ROI über alle Kanäle hinweg
- Verbessert die Nutzererfahrung durch Identifizierung effektiverer Botschaften oder Designs
Letztendlich ermöglicht A/B-Testing Werbetreibenden, die Kampagnenleistung kontinuierlich mit geringem Risiko und hoher strategischer Wirkung zu verbessern.