A/B-Testing oder auch “Split-Testing” ist ein unverzichtbares Instrument, um deine Anzeigenkampagnen zu optimieren. Ziel dieser Vorgehensweise ist es, durch die gezielte Optimierung der Anzeigen die Performance zu steigern, die Conversion-Raten zu erhöhen, unnötige Kosten zu sparen und letztendlich eine höhere Rendite für die getätigte Investition zu erzielen. Auf dieser Seite erfährst du, wie das A/B-Testing funktioniert und wie du es erfolgreich anwenden kannst. Aufgrund der leichteren Darstellung fokussieren wir uns hier auf Google A/B-Testing. Die Erkenntnisse können natürlich auch auf jeder anderen Plattform angewendet werden.
Was ist A/B-Testing und wie hilft es mir, Werbeanzeigen zu optimieren?
A/B-Testing (Split-Testing) ist ein Experimentier Ansatz, bei dem zwei Versionen einer Anzeige (A und B) erstellt werden, um zu ermitteln, welche Version besser abschneidet. Durch das gleichzeitige Ausliefern der beiden Versionen kannst du analysieren, welche Version die besten Ergebnisse erzielt.
Neben Anzeigen kann das A-B Testing auch auf viele andere digitale Bereiche ausgeweitet werden. So können neben Anzeigen auch verschiedene Landingpage-Designs, Kontakt- oder Abschlussformulare und vieles mehr getestet werden.
Welche Vorteile bieten A/B-Tests für mein Unternehmen?
A/B-Tests bieten Unternehmen eine klare datengestützte Entscheidungsgrundlage und sind ein wirkungsvolles Mittel, um sich Schritt für Schritt der perfekten Werbeanzeige für ein Produkt oder eine Dienstleistung anzunähern.
Datengestützte Entscheidungen: Anstatt Vermutungen anzustellen, wieso eine bestimmte Kampagne oder Anzeige hinter den Erwartungen zurückbleibt, kann mit einem erfolgreichen A/B-Test eine Datengestützte Aussage getroffen werden, welche Elemente die Performance der Anzeigen drücken.
Optimierung der Conversion-Rate: Durch das Sammeln von Daten lassen sich genau die Elemente identifizieren, die die Conversion-Rate beeinflussen. Durch das Ersetzen dieser Elemente können Anzeigen punktgenau optimiert und bessere Ergebnisse erzielt werden.
Kosteneffiziente Werbekampagnen: Durch die stetige Optimierung von Anzeigen können die Zielvorgaben der Kampagne mit geringerem Kostenaufwand erreicht werden.
Vorgehensweise beim A/B-Testing - Die Schritt für Schritt Anleitung für erfolgreiche Split-Tests
Um erfolgreiche Split-Tests durchzuführen, solltest du einige Punkte beachten und die whitedot Best-Practices für A/B-Testing befolgen. Denn auch hier können Fehler gemacht werden, die deine gesammelten Daten und dadurch die Entscheidungsfindung negativ beeinflussen können.
Definiere klare Ziele: Bestimme, welche Zielvorhaben die Kampagne verfolgen soll, sei es der Verkauf von Produkten, das Sammeln von E-Mail-Adressen für das E-Mail-Marketing oder das erhöhen von Seitenaufrufen und der Verweildauer von Nutzern auf deiner Website.
Wähle ein Element zur Optimierung: Wähle ein Element aus, das getestet werden soll. Beispiele dafür sind Überschriften, Call-to-Action-Buttons, Anzeigenerweiterungen oder Formulierungen. Oft haben schon die kleinsten Änderungen unterschiedliche Wirkungen. Hast du schon einmal probiert, die gleiche Anzeige auszuliefern, bei der du den Nutzer lediglich einmal mit “Sie” und einmal mit “Du” ansprichst?
Erstellung von Variante A und B: Erstelle zwei Versionen der zu optimierenden Anzeige. Anzeige A (die ursprüngliche Version) und B (die modifizierte Version mit Änderungen).
Auswahl von Erfolgs-Metriken: Lege klare Metriken fest, die sich verbessern sollen. Bei E-Commerce Stores sind dies vermutlich Verkäufe. Je nach Kampagnenziel können aber auch Klickraten, Newsletter Anmeldungen oder der CPC (Cost-per-Click) als zu verbessernde Ziel-Metrik gewählt werden.
Teilen der Zielgruppe: Die bisherige Empfänger Zielgruppe der Anzeigen muss für die Auslieferungen der A- und B-Version der Anzeige natürlich auch in 2 Gruppen aufgeteilt werden. Bei den meisten A/B-Testing Tools wird dies automatisch erledigt, dort muss dann lediglich nur noch die prozentuale Verteilung der Auslieferung eingestellt werden. Die Aufteilung kann auch von 50/50 Abweichen und 70/30 oder beliebig anders gewählt werden. Ein gutes Tool berechnet die Daten dann auf die gleiche Verteilung zurück. Für den einfachsten und effektivsten Anwendungsfall sollte eine 50/50 Aufteilung die besten Ergebnisse liefern.
Durchführen des Tests: Nun ist es an der Zeit, den Split-Test zu starten. Wähle einen ausreichend großen Zeitraum, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten. Eine perfekte Dauer dafür gibt es nicht. Je nach Tagesbudget für den Test kann die Dauer variieren, bis ausreichende Ergebnisse für die Analyse vorliegen. Wenn du unsicher über die Dauer des Tests bist, empfehlen wir eine Dauer von ca. 6 Wochen.
Analyse der Daten: Nachdem die Tests beendet sind, können die Daten ausgewertet werden. Betrachte die früher gewählte Ziel-Metrik und die prozentualen Unterschiede der beiden Versionen. Es kann sich auch lohnen, die Metriken zu vergleichen, die nicht direkt als zu optimierende Metrik gewählt wurden, um weitere Insights zu erhalten.
Schlussfolgerungen und Entscheidung: Basierend auf den gesammelten Daten kann nun entschieden werden, welche Version in Zukunft ausgeliefert wird. Ist nach Abschluss der Tests die Version A nach wie vor besser, kann dies daran liegen, dass das gewählte Ziel Element nicht das Element war, welches die Performance gedrückt hat. Wähle ein anderes Element und wiederholen den Test.
Best Practices für effektive A/B Tests
Nachdem du nun weißt, welche Schritte für einen erfolgreichen A/B Test benötigt werden, geben wir dir nun noch ein paar Best Practices an die Hand, um effektives A/B-Testing durchzuführen.
Änderungen Schrittweise durchführen: Teste nicht zu viele Elemente gleichzeitig. Am besten konzentrierst du dich auf ein einzelnes Element, um genaue Erkenntnisse zu gewinnen. Ohnehin kannst du beim Testen von mehreren Elementen gleichzeitig am Ende nicht sicher sagen, welches Element die Ursache für schlechte Performance war.
Große Stichprobengrößen: Stelle sicher, dass die Tests eine ausreichend große Menge an Daten sammeln können, damit sie statistisch relevante Ergebnisse und genauere Daten erhalten.
Geduld haben: Auch wenn du ein hohes Budget für den Test angesetzt hast und dieser bereits nach wenigen Tagen ausreichend Daten gesammelt hat, ist dies kein Grund, diesen vorzeitig zu beenden. Neben saisonalen Schwankungen können auch kleinere Faktoren wie der Wochentag oder das Wetter ausschlaggebend sein. Wird der Test aufgrund ausreichend vieler Daten schon nach wenigen Tagen abgebrochen, können diese Mikro Faktoren ins Gewicht fallen.
Mobile Optimierung: Die Darstellung der Anzeigen auf verschiedenen Geräten, besonders Mobilgeräten sollte berücksichtigt werden. Aufgrund der zunehmenden Nutzung von Smartphones sollte der Mobile-First-Ansatz berücksichtigt werden.
Lernen und Anpassen: Nutze die gewonnenen Erkenntnisse, um deine künftigen Anzeigen und Marketing Bemühungen zu verbessern.
A/B-Testing - Datenbasiert Schritt für Schritt zu besseren Werbeanzeigen
Mit der Schritt für Schritt Anleitung und den Best Practices für das Split-Testing bist du nun optimal vorbereitet, die Effektivität deiner Anzeigen nach und nach zu verbessern. Solltest du Hilfe bei der Umsetzung und Auswahl der Ziele und Metriken, sowie bei der Durchführung von A/B-Tests benötigen, stehen wir von whitedot dir als Partner gerne zur Seite.
