A/B-Testing

Im Online Marketing versuchen Marketer stetig ihre Maßnahmen zu optimieren. Von Newslettern über Werbeanzeigen bis Websites – es wird stets versucht, die jeweilige Online Marketing-Strategie zu verbessern und nutzerfreundlicher zu gestalten. So kann die Effektivität von Website-Layouts, Landing Pages, Call-to-Actions oder Werbekampagnen gesteigert werden. Das große Ziel dabei ist es, die Conversions zu erhöhen und so z.B. einen höheren Umsatz zu generieren (oder z.B. mehr Downloads oder Anrufe). Das A/B-Testing, auch als Split-Testing bekannt, hat sich dabei als zuverlässige Methode bewährt, Websites, Landingpages oder einzelne Seiten-Elemente nach und nach zu optimieren.

Bei einem A/B-Testing werden meistens zwei sich unterscheidende Versionen einer Website, einer Werbemaßnahme oder einzelner Funktionen verglichen, um zu prüfen, ob die neue Version die Conversion Rate bei gleichbleibendem Traffic erhöhen kann. Im Regelfall vergleicht man hierfür eine Originalversion mit einer veränderten Testvariante. Für den Vergleich teilt man eine Zielgruppe in zwei Gruppen auf. Den beiden Gruppen wird dann jeweils eine der Versionen gezeigt. Gruppe A wird Version A ausgespielt und der Gruppe B die Version B.

Im Vorfeld werden Hypothesen zu gewünschten Nutzerreaktion aufgestellt. Diese werden durch das A/B-Testing entweder bestätigt oder widerlegt. Dazu zählt beispielsweise, dass die neue Version einer Werbeanzeige eine erhöhte Klickrate oder Conversionrate hervorruft. Bei einer Landingpage könnte man die Anzahl der Newsletter-Anmeldungen oder Downloads testen. Oder ein A/B-Test soll zeigen, dass ein neu eingefügtes Element auf einer Webseite zu einer verbesserten Nutzererfahrung führt.

Die gemessenen Reaktionen der beiden Gruppen werden gegeneinander abgeglichen, um zu erkennen, welche der beiden Versionen die gewünschten Nutzerreaktionen hervorruft. Oder anders gesagt: Welche Version die vorher definierte Hypothese bestätigt. Wichtig ist, dass der Stichprobenumfang des Testings angemessen groß ausfällt. So wird eine statistische Signifikanz geschaffen. Die erhobenen Ergebnisse sind dementsprechend datengestützt und repräsentativ.

Im Onlinemarketing wird das A/B-Testing zur Websiteoptimierung eingesetzt. Dazu zählen verschiedenste Bereiche, die mit dem Split-Test verbessert werden. Es können Varianten (sogenannte Variationen) ganzer Seiten gegeneinander abgeglichen werden, aber auch nur einzelne Elemente, das Farbschema oder das Wording. Zur Verbesserung und Optimierung lassen sich Versionen folgender Bereiche gegenüberstellen und testen:

Beim A/B-Testing ist es wichtig, einem strategisch ausgelegten Plan zu folgen. Hierfür gibt es einen Leitfaden, an dem sich Marketer halten können, um einen idealen Split-Test durchzuführen.

Im ersten Schritt sollten immer ein Problem oder eine Schwachstelle erkannt und definiert werden, welche gelöst oder optimiert werden können, denn ohne eine Verbesserungsmöglichkeit lässt sich nicht optimieren. Mit der Identifikation der Probleme erfolgt dementsprechend auch die Zielsetzung. Hier werden die gewünschten Ergebnisse definiert, die der zu verbessernde Bereich erfüllen soll.

Das Aneignen von Hintergrundwissen und die Recherche bilden die Basis für das Aufstellen einer zu testenden Hypothese. Auf diese Weise können Möglichkeiten gefunden werden, mit denen sich die ausgewählten Bereiche verbessern lassen. Zudem erhält man Einblicke, welche Faktoren sich wie auf das Nutzerverhalten ausüben.

Im dritten Schritt werden auf Basis der Recherche Thesen gebildet, die durch den A/B-Test zu prüfen sind. Beispielsweise, dass ein grüner Anmeldebutton in der neuen Version mehr Newsletter-Abonnenten hervorruft als ein roter Button in der bestehenden Version.

Jetzt beginnt der eigentliche A/B-Test. Es werden zwei Versionen des Bereiches erstellt und gegeneinander ausgespielt. Dies kann zeitlich nacheinander passieren oder man spielt den Nutzergruppen die veränderten Versionen gleichzeitig über unterschiedliche URLs aus.

Sobald ein statistisch angemessener Stichprobenumfang erreicht wurde, beginnt die Auswertung der Ergebnisse. Bestätigt sich die Hypothese oder wird diese widerlegt?

Bleiben wir bei unserem Beispiel mit dem Newsletter-Anmeldebutton in unterschiedlichen Farben: Das Ergebnis besagt nun, dass die Testvariante mit dem grünen Button eine höhere Klickrate aufweist und so mehr Anmeldungen hervorruft. Die zuvor aufgestellte These wurde damit also belegt. Die erfolgreichere Testvariante sollte von nun an als neue Standard-Version vorgezogen werden.

Ein erfolgreiches A/B-Testing bedeutet nicht, dass die Arbeit erledigt ist. Im Gegenteil: Die gewonnenen Erkenntnisse können ideal dazu genutzt werden, weitere Optimierungen durchzuführen. So kann in weiteren Testings beispielsweise die Position des Anmeldebuttons getestet und verbessert werden.

Es sollten Varianten von Titeln und Inhalten getestet werden, um zu erkennen, was den Leser mehr anspricht.

CTAs haben je nach Darstellung, Position und Wording einen großen Einfluss auf das Nutzerverhalten und somit auch auf die Conversion Rate. Call-to-Action-Elemente bieten sich also hervorragend für einen A/B-Test an.

Buttons auf deiner Website können nach Form, Farbe und Größe variieren. Teste verschiedene Versionen, um mehr Clicks zu generieren.

Grafische Elemente verbessern das Nutzererlebnis. Versuche verschiedene Bilder und deren Position aus. Welche Produktbilder sprechen den Nutzer mehr an? Welche Grafik ist verständlicher?

Deine Seite sollte einer verständlichen Struktur folgen. Der Nutzer sollte sich zurechtfinden können und wissen, in welcher Kategorie er sich befindet. Teste Banner oder URL-Formate, um die optimale Struktur zu finden.

Ein Formular sollte übersichtlich und verständlich gestaltet sein. Untersuche die Auswirkung von Varianten des Wortlauts, der optionalen Felder oder der Felder-Reihenfolge.

Teste verschiedene Varianten deiner Menüführung. Mit welcher kommt der Nutzer besser zurecht?

Teste Farbvarianten und Änderungen des Seitenlayouts, um zu erkennen, welche Version die Besucher mehr anspricht.

Zitate von Kunden oder Experten wirken sich positiv auf das Nutzerverhalten aus. Überprüfe, welche Testimonials ansprechend auf die Zielgruppe wirken.

A/B-Tests bieten viele Vorteile für das Onlinemarketing. Besonders der objektive Vergleich ist hier zu betonen. A/B-Testings konzentrieren sich auf die Interessen der Zielgruppe und verlassen sich nicht allein auf die eigene Unternehmens-Sichtweise. So können Probleme nicht durch subjektive Betriebsblindheit übersehen werden. Durch die zahlreichen Angebote an Tools können Online-Marketer auch ohne technisches Vorwissen A/B-Tests durchführen. Darüber hinaus sind die Testergebnisse direkt implementierbar.

Schwierig wird es allerdings, wenn man mehr als einen Aspekt bei dem Testing verändert. Die Auswertung wird dadurch ungenau und die Ergebnisse sind nicht mehr eindeutig. A/B-Tests sind nur bei dem Vergleich von einzelnen Elementen präzise auszuwerten.
Nimmt man Änderungen vor und macht diese wieder rückgängig, läuft man Gefahr, wiederkehrende Nutzer zu verwirren oder sogar abzuschrecken. Außerdem ist es für kleinere Websites schwieriger und langwieriger A/B-Tests durchzuführen, da diese weniger Traffic haben und so mehr Zeit benötigen, um eine signifikante Stichprobengröße zu erhalten.

Die Vor- und Nachteile von A/B-Tests im Überblick:

Soll eine Homepage einem A/B-Test unterliegen, so muss dieser mit großer Sorgfalt und Vorsicht durchgeführt werden. In anderen Fällen besteht die Gefahr, alle bisherigen SEO-Maßnahmen aufzuheben.

Eine wichtige Maßnahme beim A/B-Testing einer Website ist, die alternative Variante indexieren zu lassen. Lässt man hingegen die Cookie-Variante der Website indexieren, könnte das negative Auswirkungen auf das Ranking haben. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, beide Versionen während des A/B-Tests auf unterschiedlichen URLs zu hosten und nur die originale Version zu indexieren. Bei dieser Möglichkeit kann allerdings Duplicate Content entstehen.

Um dies zu vermeiden, bietet es sich an, alle alternativen URLs mit dem Linkattribut „rel=canonical“ (Canonical Tag) zu versehen. So wird die Ursprungs-URL als bevorzugte Version gekennzeichnet. Suchmaschinen erkennen bei der Indexierung, dass die Test-URLs Varianten der originalen URL sind. Beide Versionen sollen dementsprechend gruppiert als kanonische URL indexiert werden.

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