A/B-Tests

Definition von A/B-Tests

A/B-Tests, auch als Split-Tests bekannt, sind kontrollierte Experimente, bei denen zwei Versionen (A und B) eines digitalen Assets — z. B. eine Landingpage, ein Anzeigentext oder eine E-Mail — verschiedenen Zielgruppensegmenten gezeigt werden, um festzustellen, welche Version besser abschneidet. Es handelt sich um eine grundlegende Praxis im Performance-Marketing und der Optimierung der Konversionsrate (CRO), mit der datengestützte Entscheidungen über Design, Inhalt oder Targeting-Varianten getroffen werden.

So funktionieren A/B-Tests

• Identifizieren Sie eine einzelne zu testende Variable (z. B. Überschrift, Handlungsaufforderung, Bild).
• Erstellen Sie zwei Versionen: die Originalversion (A) und eine Variante (B).
• Teilen Sie den Verkehr nach dem Zufallsprinzip zwischen den beiden Versionen auf.
• Erfassen Sie Leistungsdaten auf der Grundlage einer wichtigen Kennzahl (z. B. Klickrate, Einreichung von Formularen).
• Analysieren Sie die Ergebnisse, um festzustellen, welche Version bessere Ergebnisse erzielt hat.
• Implementieren Sie die Gewinnvariante und testen Sie optional weitere Verfeinerungen.

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-Tests

Eine E-Commerce-Marke testet zwei Versionen einer Produktseite:

• Variante A: Ein roter „Jetzt kaufen“ -Button
• Variante B: Ein grüner „Jetzt kaufen“ -Button
  Nachdem beide den gleichen Traffic erhalten haben, verzeichnet Version B eine um 15% höhere Konversionsrate. Die Marke verwendet dann auf ihrer Website grüne Buttons, um den Gesamtumsatz zu verbessern.

Warum A/B-Tests in der Werbung wichtig sind

• Hilft Marketern, Kampagnen auf der Grundlage des tatsächlichen Nutzerverhaltens zu optimieren
• Reduziert das Rätselraten und stützt sich bei der Entscheidungsfindung auf Daten
• Verbessert die Konversionsraten und den ROI auf allen Kanälen
• Verbessert die Benutzererfahrung, indem effektivere Botschaften oder Designs identifiziert werden
  Letztlich ermöglichen A/B-Tests es Werbetreibenden, die Kampagnenleistung mit geringem Risiko und hoher strategischer Wirkung kontinuierlich zu verbessern.