A/B-Tests: bessere Usability, mehr Conversions

AB Test Concept on Laptop Screen

Die Absprungrate der User auf Ihrer Website ist zu hoch? In Ihrem Onlineshop gehen zu wenige Einkäufe über die Bühne? Die Zahl der Newsletter-Abonnenten ist zu niedrig? Ihre Anzeige performt nicht wie gewünscht? Diese und andere Aspekte lassen sich im Online-Marketing mithilfe von A/B-Tests prüfen und optimieren.

Wir erklären, welches Prinzip hinter A/B-Tests steckt, wie sie durchgeführt werden, welche Tools es dafür gibt und welche Vorteile sich daraus ergeben.

Wo kommt das A/B-Testing zum Einsatz?

Der A/B-Test ist eine der wichtigsten Testmöglichkeiten im Online-Marketing. Damit können zwei Varianten eines Systems direkt miteinander zu vergleichen und herauszufinden, welche bei der Zielgruppe besser ankommt. Gerade im Webdesign und bei der Entwicklung von Software kommen die Tests zum Einsatz. Aber auch im Bereich des Paid Advertising, also bei der Suchmaschinenwerbung (SEA) oder bei Social Media Ads, werden A/B-Tests häufig genutzt.

Das Prinzip dahinter

Im Rahmen eines A/B-Tests sieht eine Gruppe Probanden eine Version einer Website, App oder Anzeige, die andere Gruppe eine andere. So lassen sich die verschiedenen Optionen auf bestimmte Fragestellungen hin untersuchen. Sie können unter anderem analysieren, wie potenzielle User auf unterschiedliche Aspekte Ihrer Website, App oder Anzeige reagieren. Das kann der Text sein, das Design oder bestimmte Features wie etwa Call-to-Action-Buttons. Eine Untersuchung dieser Art ist vor allem wichtig, um mehr Conversions zu erzielen, also von Kunden ausgeführte gewünschte Handlungen wie Käufe, Klicks, Anmeldungen oder Downloads. Auch die Usability und SEO-Maßnahmen können Sie so überprüfen.

Ein A/B-Test gibt Aufschluss darüber, wo Verbesserungsbedarf besteht. Erhöhen Sie beispielsweise die Qualität Ihrer Website, um die Absprungrate zu verringern und die Zielgruppe dazu zu motivieren, länger dort zu verweilen. Um die Conversion Rate zu erhöhen, können Sie mithilfe von A/B-Tests Landingpages und Lead-Formuliere optimieren. Dabei stehen verschiedene Testmethoden zur Verfügung, die wir Ihnen hier kurz vorstellen:

Der klassische A/B-Test

Beim klassischen A/B-Testing verändern Sie einen bestimmten Aspekt der Website und überprüfen danach die Reaktion der User.

Beispiel:

Sie betreiben einen Blog zum Thema Online-Marketing und verschicken einmal monatlich einen Newsletter. Bei der Überprüfung stellen Sie fest, dass dieser zu wenige Abonnenten hat. Um herauszufinden, wie Sie die Zahl der Newsletter-Abonnenten steigern können, lassen sich einzelne Aspekte des Anmeldevorgangs nacheinander mithilfe des A/B-Tests überprüfen.

So können Sie unter anderem die Farbe des Call-to-Action-Buttons (in diesem Fall der Anmelde-Button) verändern, um festzustellen, ob dieser dann öfter angeklickt wird und sich die Zahl der Abonnenten erhöht. Dabei erhält eine Probandengruppe die Originalversion A, die andere bekommt die modifizierte Version B. Nach Ablauf der Testphase vergleichen Sie die Reaktionen der zwei Testgruppen. Melden sich mehr User für den Newsletter an, wenn der Call-to-Action-Button die andere Farbe hat? Dann sollten Sie diese Veränderung übernehmen.

Split-URL-Testing

Bei dieser Methode gehen Sie nahezu identisch vor. Der einzige Unterschied: Beim Split-Testing besitzt die veränderte Version B eine andere URL als die der Originalversion A. Beim klassischen A/B-Test bleiben die jeweiligen URLs gleich.

Neben dem Call-to-Action-Button gibt es weitere Aspekte, die Sie im Rahmen eines klassischen A/B-Tests oder dem Split-URL-Testing untersuchen können, z. B.:

  • die allgemeine Seitenstruktur
  • die Navigation der Website
  • Bilder
  • Textabschnitte
  • das Webdesign
  • Überschriften und Titel
  • Formulare
  • andere Buttons

Multivariate Tests

Enthält die veränderte Version mehrere modifizierte Aspekte, nennt sich die Vorgehensweise Multivarianten-Test. Dabei verändern Sie mehrere Merkmale zugleich, beispielsweise den Call-to-Action-Button, die Überschrift und einen Textabschnitt.

Vorteil Nachteil
Möglichkeit zum Testen unterschiedlicher Varianten, um die erfolgversprechendste zu ermitteln Sie können lediglich das Zusammenwirken der einzelnen Aspekte testen, nicht die individuelle Wirkung

Welche Vorteile bieten A/B-Tests?

Mit A/B-Tests können Sie wichtige Kennzahlen Ihrer Website, App oder Anzeigen untersuchen und optimieren. Das gezielte Testen einzelner Elemente oder einer Kombination aus mehreren bietet einige Vorteile:

  • Die Zielgruppe ist im Fokus.
  • Die Durchführung ist simpel; dank diverser Tools sind dafür keine technischen Vorkenntnisse notwendig.
  • Der Aufwand für Planung und Durchführung ist gering.
  • Der Test liefert ein eindeutiges Ergebnis, das sich schnell und einfach auswerten lässt.

Wie führt man A/B-Tests durch?

Einer der Gründe, warum A/B-Testing gut funktioniert, ist die Orientierung an festgelegten Schemata während der Planungsphase. Dadurch können Sie unnötige Fehler vermeiden und aussagekräftige Ergebnisse erzielen.

Gehen Sie bei der Durchführung wie folgt vor:

1. Identifizieren Sie das Problem

Zu wenig User klicken den Call-to-Action-Button Ihrer Website? Es gibt zu viele abgebrochene Käufe? Die Klick-Rate Ihrer Anzeige ist zu gering? Beziehen Sie Ihren A/B-Test auf die problematischen Aspekte, um diese zu optimieren.

2. Recherchieren Sie ausgiebig

Stellen Sie nicht blind Vermutungen darüber an, wieso die Besucher Ihrer Website diese schon nach kurzer Zeit wieder verlassen. Recherchieren Sie relevante Hintergrundinformationen, suchen Sie nach Studien, durchforsten Sie Praxistipps von Fachleuten – alles, was sich mit den Faktoren beschäftigt, die Sie optimieren möchten, kann helfen.

3. Stellen Sie eine fundierte Hypothese auf

Um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, sollten Sie im Vorfeld eine Hypothese aufstellen, die es zu belegen oder widerlegen gilt. Eine korrekte Hypothese unterliegt folgenden Regeln:

  • Sie hat mit einem klar definierten Problem zu tun und die Ursache lässt sich erahnen,
  • sie beinhaltet eine mögliche Lösung für das Problem und
  • sie weist auf das zu erwartende Ergebnis hin, das mit dem zu messenden KPI in Verbindung steht.

Eine korrekte Hypothese lautet also etwa:

„In Rot führt der Call-to-Action-Button ‚Jetzt kaufen!‘ zu mehr Conversions“.

Dahingehend bauen Sie anschließend Ihren A/B-Test auf.

4. Führen Sie den Test durch

Jetzt kommt der spannende Teil – die Durchführung des Tests. Erstellen Sie dafür eine veränderte Variante Ihrer Website/App/Anzeige. Um bei unserem Beispiel zu bleiben: Erstellen Sie Variante B mit einem roten Call-to-Action-Button, die Originalversion bleibt unverändert. Testen Sie nun beide Versionen im Vergleich.

5. Analysieren Sie die Ergebnisse

Nach der Durchführung folgt die Auswertung. Hat die Farbänderung zu einer besseren Conversion Rate geführt? Dann passen Sie Ihre Website dementsprechend an. Wenn nicht, testen Sie eine andere Farbe oder wenden sich weiteren Merkmalen zu.

Es ist ratsam, weitere Testdurchläufe zu planen, in denen Sie den Fokus auf andere Aspekte legen. Verweilen Besucher etwa länger auf Ihrer Website, wenn Sie das Wording der Texte verändern? Testen Sie es!

Worauf Sie beim A/B-Testing achten sollten

Damit Ihr A/B-Test von Erfolg gekrönt ist und keine Zeitverschwendung wird, sollten Sie einige Punkte beachten:

  • Arbeiten Sie sich gut in die jeweilige Testing-Software die Technik ein oder beauftragen Sie dafür einen Experten.
  • Planen Sie ausreichend Zeit ein – und zwar für jeden Schritt des Testings: Zielfestlegung, Erstellen der Varianten, Durchführung, Auswertung der Ergebnisse.
  • Setzen Sie ausreichend Laufzeit ein, insbesondere bei Websites mit wenig Besuchern und Conversions, ansonsten droht eine Verfälschung des Ergebnisses. Ist die Gruppengröße zu gering, sind die Ergebnisse nicht valide.
  • Achten Sie auf die Anzahl der Varianten: Testen Sie lieber zu wenige als zu viele! Multivariate Tests sind aufwendig und komplex, daher nicht ideal.

Auf welchen Seiten sind A/B-Tests durchführbar?

Im Grunde profitieren alle Internetseiten von A/B-Tests, da jede Website ein Ziel besitzt, das messbar ist. Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich um einen Onlineshop, eine Leadgenerierungsseite oder eine andere  Seite handelt. Das übergeordnete Ziel ist es, die Conversion Rate zu verbessern. Einige Unterscheidungen gibt es dennoch:

Leadgenerierung

A/B-Tests lassen sich gut anwenden, um Umsätze zu steigern oder Neukunden zu gewinnen. In diesem Fall liefert der Test Ihnen Informationen über die Personen, die Sie kontaktieren, beispielsweise das Alter oder das Geschlecht. Aus einem Querschnitt der Ergebnisse lässt sich Ihre Zielgruppe filtern.

Nachrichtenseiten

Führen Sie A/B-Testing auf Seiten durch, die sich mit Medien und Inhalten beschäftigen, handelt es sich um redaktionelle Tests. Mit diesen können Sie herausfinden, ob Ihr Content die richtige Zielgruppe erreichen, und daraus den Erfolg in diesem Segment ableiten.

E-Commerce

Im Bereich des E-Commerce zielt der A/B-Test darauf ab, Conversions zu messen. Anhand der getätigten Verkäufe auf einer Website können Sie mithilfe des Tests überprüfen, welche Version die beste Leistung erzielt. Im Rahmen des A/B-Testings können Sie hier die Startseite, einzelne Produktseiten und auch den Bestellvorgang hinsichtlich einzelner Elemente – beispielsweise des Call-to-Action-Buttons oder des Contents – analysieren.

Welche Elemente sollten Sie testen?

Ein großer Vorteil für die Optimierung ist es, wenn Unternehmen wissen, wieso ihre Conversion Rate gut oder schlecht ist. Wenn Sie wissen, dass Besucher nicht auf Ihrer Website verweilen, weil ihnen die Hauptfarbe nicht gefällt, können Sie im Rahmen eines A/B-Tests prüfen, welche Farbe besser ankommt und so Ihre Conversion Rate erhöhen.

Zum Beispiel können Sie folgende Elemente testen:

  • Titel und Überschriften: Inhalt, Farbe, Schriftart etc.
  • Call-to-Action-Button: Platzierung, Farbe, Schrift etc.
  • Bilder: Produkte, Ästhetik, Stil, Größe etc.
  • Text: Inhalt, Länge, Stil etc.
  • Seitenlayout: Position der Bilder, Banner, Karussell hinzufügen, Produkte auf der Startseite etc.
  • Algorithmen: ähnliche Artikel, meistgesuchte Produkte etc.
  • Formulare: Klarheit, Platzierung von Feldern, Anordnung etc.
  • Navigation: Seitenfolgen, Conversion-Funnel etc.
  • Preise: Sparangebote mit weniger Optionen, andere Farbe/Form etc.
  • Geschäftsmodell: Aktionsplan überdenken, passende Produkte zu den angebotenen anzeigen, Dienstleistungen ins Portfolio aufnehmen etc.

Statistiken hinter A/B-Tests

Dem A/B-Testing liegen verschiedene statistische Methoden zugrunde, die sich je nach Einsatzgebiet unterscheiden: der Frequentist-Ansatz und der Bayesian-Ansatz.

  • Unter dem Frequentist-Ansatz versteht man einen „Ansatz der Entscheidungshäufigkeit“. Dieser basiert auf Beobachtungen – er ist also experimental oder induktiv und beruft sich allein auf die Daten des Tests mit strikten Bedingungen für die einzelnen Versionen.
    Beispiel: Wenn fünf User auf den blauen Button klicken und zehn auf den roten, ist der rote die bessere Wahl. Daher eignet sich dieser Ansatz optimal für A/B-Tests.
  • Der Bayesian-Ansatz kombiniert erhobene Daten mit Erkenntnissen aus vorherigen Studien, um so zum Ergebnis zu gelangen. Dieser Ansatz ist unter anderem beim Identifizieren von Spam hilfreich. Dank vergangener Experimente lassen sich bestimmte Wörter als „spamtypisch“ definieren und entsprechende Nachrichten so besser filtern. Bei A/B-Tests kann sie zum Einsatz kommen, wenn perfekt gleichwertige Experimente vorliegen. Ändern sich jedoch die Bedingungen (zum Beispiel saisonbedingt), können die Ergebnisse schlechter verglichen werden.

A/B-Tests im Bereich Paid Advertising

Im Bereich Paid Advertising – ob SEA oder Social Media Ads – eignen sich A/B-Tests, um einzelne Kampagnen zu prüfen. Es gibt viele Faktoren, die Einfluss auf die Rentabilität einer Kampagne haben können. Daher ist es sinnvoll, unterschiedliche Szenarien auszutesten, um die bestmögliche Lösung herauszufiltern.

Bei Google Ads finden Sie dafür beispielsweise eine Testumgebung, in der Werbetreibende während eines Wunschzeitraums verschiedene mögliche Szenarien testen können. Auf Wunsch können Sie dann zufriedenstellende Ergebnisse auf die ursprüngliche Kampagne übertragen. Das können unter anderem folgende Änderungen sein:

  • Landingpage
  • Positionierung eines Störers
  • Wording
  • Ansprache
  • Call-to-Action-Button

Wie funktionieren die A/B-Tests bei Anzeigen?

Mithilfe eines A/B-Test können Sie zwei Varianten einer Kampagne testen, ohne am Original eine Veränderung vornehmen zu müssen. Diese sollten Sie parallel testen, nicht nacheinander. Ein Vergleich, der Schwankungen von Saisonalität, Wettbewerb oder Suchvolumen unterliegt, ist nicht sinnvoll. Die wichtigsten Kriterien bei einem A/B-Test im Paid Advertising sind:

  1. Landingpages
  2. Anzeigentexte
  3. Gebotsstrategien

Alle drei wirken sich auf die Leistung aus und sollten daher optimiert werden, um die Rentabilität der Kampagne zu erhöhen. Mit klassischen A/B-Tests können Sie Anzeigentexte sowie Landingpages gut überprüfen. Bei Gebotsstrategien bietet sich Split-URL-Testing an.

A/B-Testing-Tools

Zahlreiche Programme helfen Ihnen dabei, verschiedene Varianten zu erstellen, diese zu überwachen und zu vergleichen. Erstellen Sie wirkungsvolle A/B-Tests und vereinfachen Sie die Durchführung mithilfe verschiedener Tools:

  AB Tasty Kameleoon Google Optimize Visual Website Optimizer (VWO) Optimizely Adobe Target
KI und Automatisierung inbegriffen Ja Ja Visueller Editor Visueller Editor Ja Ja
A/B-Testing und multivariate Tests möglich Ja Ja Ja Ja Ja Ja
Kostenfrei nutzbar? Bei bis zu 2.500 Website-Besuchern Ja

 

Fazit

A/B-Tests sind eine gute Methode, um herauszufinden, was Sie optimieren müssen, um mehr Conversions zu erzielen. Durch gezieltes Testen unterschiedlicher Varianten erhalten Sie ein aussagekräftiges Ergebnis. Wenn Sie die Verweildauer der User auf Ihrer Website optimieren möchten oder die Absprungrate zu hoch ist, sollten Sie zunächst an der Usability arbeiten und herausfinden, wie man die User Experience verbessern kann. Ein A/B-Test kann dabei helfen.

Als Experten im Online-Marketing verfügen wir über langjährige Erfahrungen und umfassendes Know-how. Wir unterstützen Sie dabei, A/B-Tests durchzuführen – ob auf Ihrer Website oder im Bereich Paid Advertising. Wenden Sie sich gleich an uns, um sich ausführlich beraten zu lassen. Wir freuen uns auf Ihre Anfrage!

 

Bilder: Tashatuvango / stock.adobe.com; K3Star / stock.adobe.com; Fairrank; ribkhan / stock.adobe.com; Oliver Le Moal / stock.adobe.com; bestforbest / stock.adobe.com

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