A/B-Testing

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.