Hvad er A/B-testning? Tips, værktøjer og virkelige eksempler

Der er gode marketingfolk, og så er der gode marketingfolk, der A/B-tester alt.

Det er dem, der får 40% højere åbningsrater for e-mails, mens du undrer dig over, hvorfor dine kampagner flopper.

De får kunder med mere end gennemsnitlige konverteringsrater der får din chef til at kigge to gange.

I mellemtiden må du gætte dig til, hvad der virker, og hvad der ikke gør.

Sagen er, at de ikke nødvendigvis er klogere end dig. De tester bare deres antagelser i stedet for at stole på deres mavefornemmelse.

A/B-test er ikke et komplekst datalogisk eksperiment, der er forbeholdt tech-giganter.

Det er en ligetil metode, som alle kan bruge til at træffe bedre beslutninger.

Hvis dine daglige opgaver består i at skrive emnelinjer til e-mails, designe landingssider eller lave opslag på sociale medier, så fjerner A/B-test gætteriet fra markedsføringen.

I dag gennemgår vi alt, hvad du har brug for at vide om A/B-test.

Vi gennemgår det grundlæggende, gennemgår virkelige eksempler og viser dig præcis, hvilke værktøjer du skal bruge.

Til sidst vil du vide, hvordan du opretter tests, der rent faktisk flytter nålen på dine forretningsmålinger.

---

Det vigtigste at tage med

• A/B-test sammenligner to versioner af indhold for at se, hvad der fungerer bedst.

• Statistisk signifikans betyder mere end mavefornemmelse, når man træffer beslutninger

• E-mail-emnelinjer, annoncetekster og landingssider har mest gavn af A/B-testning

• Der findes gratis testværktøjer, men betalte platforme tilbyder mere avancerede funktioner

• Testens varighed bør være mindst en hel konjunkturcyklus

• Små ændringer kan føre til massive forbedringer af konverteringsraten

---

Hvad er A/B-test?

A/B-test er som et kontrolleret eksperiment for din markedsføring.

Du laver to versioner af noget (version A og version B), viser dem til forskellige grupper af mennesker og markedsføringskanalerog så se, hvilken der klarer sig bedst.

Tænk på det som en direkte konkurrence mellem dine ideer. 

I stedet for at diskutere, hvilken overskrift der er mest fængende, eller hvilken knapfarve der konverterer bedst, lader du rigtige data afgøre det.

Processen er enkel: Opdel dit publikum tilfældigt, vis halvdelen af dem version A, vis den anden halvdel version B, og mål så resultaterne.

Den version, der vinder, bliver rullet ud til alle.

Men det er her, de fleste går galt i byen. De kører tests i tre dage, ser, at version B vinder med 2%, og erklærer sejr.

Ægte A/B-test kræver statistisk signifikans.

Det betyder, at man skal indsamle nok data til at bevise, at forskellen ikke bare er tilfældig.

A/B-testning virker, fordi den eliminerer Markedsføringsskævhed.

Dine personlige præferencer er ligegyldige. Din chefs meninger er ligegyldige. Det, der betyder noget, er, hvad der rent faktisk får folk til at klikke, købe eller engagere sig.

Hvorfor skal du A/B-teste?

Fordi antagelser dræber virksomheder.

Alle marketingfolk tror, at de ved, hvad der virker.

Vi har alle teorier om perfekte emnelinjer, ideelle knapfarver og overbevisende tekster. Problemet er bare, at vi tager fejl. Vi tager fejl omkring halvdelen af tiden.

A/B-testning sparer dig for dyre fejltagelser.

I stedet for at lancere en kampagne baseret på, hvad der "føles rigtigt", tester du først små partier. Hvis version A er en fiasko, har du kun spildt en brøkdel af dit budget.

Fordelene er enorme. Små forbedringer forværres over tid.

Et løft på 10% i e-mail-åbningsrater lyder ikke spændende, før du indser, at det betyder 10% flere leads hver måned resten af året.

A/B-test opbygger også organisatorisk tillid.

Når du kan bevise, at din røde knap klarede sig bedre end den blå med 95% sikkerhed, holder interessenterne op med at sætte spørgsmålstegn ved dine beslutninger. Data slår meninger hver gang.

Og man lærer ting, der overrasker en.

Den overskrift, du hadede, er måske din bedste. Den e-mail, du syntes var for lang, konverterer måske bedre end din "slagkraftige" version.

Hvordan fungerer A/B-test? Trin for trin

At køre en A/B-test er ikke raketvidenskab, men der er en rigtig og en forkert måde at gøre det på.

Trin 1: Vælg én ting at teste

Fokuser på en enkelt variabel. Hvis du ændrer både overskriften og knapfarven, ved du ikke, hvilken ændring der har forårsaget forbedringen. Test overskriften først, og test derefter knapfarven.

Trin 2: Formuler en hypotese

Test ikke bare tilfældige ting. Hav en teori om, hvorfor version B måske klarer sig bedre end version A.

Måske synes du, at kortere emnelinjer virker bedre, eller måske konverterer røde knapper bedre end blå.

Trin 3: Skab dine variationer

Byg version A (din kontrol) og version B (din test). Hold alt andet identisk.

Hvis du tester e-mail-emnelinjer, skal e-mail-indholdet være nøjagtigt det samme.

Trin 4: Opdel din målgruppe tilfældigt

De fleste A/B-testværktøjer håndterer dette automatisk. Nøgleordet er "tilfældigt". Send ikke version A til dine bedste kunder og version B til alle andre.

Trin 5: Beslut dig for succesmålinger

Hvad er det, du måler? Klikfrekvenser? Konverteringsrater? Omsætning pr. besøgende?

Vælg din metrik, før du begynder at teste, ikke når du har set resultaterne.

Trin 6: Bestem stikprøvens størrelse

Brug en stikprøvestørrelsesberegner til at finde ud af, hvor mange personer du skal bruge for at opnå statistisk signifikans.

Det afhænger af din nuværende konverteringsrate, og hvor stort et løft du ønsker at registrere.

Trin 7: Kør testen

Lad det køre, indtil du rammer din målstørrelse eller dit konfidensniveau. Kig ikke på resultaterne hver dag, og stop ikke før tid, bare fordi én version vinder.

Trin 8: Analyser resultaterne

Se efter statistisk signifikans, normalt 95% konfidens eller højere.

Hvis du ikke rammer signifikans, har du ikke en vinder. Kør testen længere, eller accepter, at der ikke er nogen meningsfuld forskel.

Trin 9: Implementer vinderen

Rul den vindende version ud til hele din målgruppe. Dokumenter, hvad du har lært, og brug indsigterne til fremtidige tests.

Trin 10: Bliv ved med at teste

A/B-test er en proces, ikke en engangsforeteelse. Når du har fundet en vinder, skal du teste den mod en ny udfordrer.

A/B-test i marketing: Brug af cases

A/B-test fungerer til næsten alle typer marketingindhold.

Her er de områder, hvor du vil se den største effekt:

1. E-mail-emnelinjer og opfordringer til handling

E-mail er et paradis for A/B-test. Du kan teste emnelinjer, preview-tekst, afsendelsestidspunkter, fra-navne og e-mail-indhold. Emnelinjer viser normalt de største forskelle.

Prøv at teste længde (kort vs. lang), personalisering (med vs. uden fornavne), hastværk (begrænset tid vs. evergreen) og tone (formel vs. afslappet).

Selv små forbedringer i åbningsraten betyder større indtægter.

Opfordring til handling knapper er en anden guldgrube. Test forskellige farver, tekster, størrelser og placeringer. "Køb nu" fungerer måske bedre end "Kom i gang" eller omvendt.

2. Reklamer og indlæg på sociale medier

Sociale medieplatforme har indbygget A/B-testning af annoncer.

Du kan teste forskellige billeder, videoer, overskrifter og beskrivelser for at se, hvad der vækker genklang hos dit publikum.

For organiske opslag kan du prøve at teste forskellige opslagstidspunkter, hashtag-strategier og indholdsformater.

Video kan være bedre end billeder for dit publikum, og karruselindlæg kan være bedre end enkeltbilleder.

Hvis du bruger AI-genereret indhold til annoncer eller sociale opslag, skal du overveje at bruge Uopdagelig AI-humanizer for at finpudse din tekst.

AI-skrevet tekst mangler ofte det menneskelige præg, der skaber engagement, og ved at menneskeliggøre den kan du forbedre resultaterne i dine A/B-tests.

3. Landingssider og konverteringsrater

Landingssider giver uendelige testmuligheder.

Test overskrifter, underoverskrifter, billeder, formularer, udtalelser og sidelayout. Selv små ændringer kan påvirke konverteringsraten dramatisk.

Fokuser først på elementer over folden. Din overskrift, dit hero-billede og din primære opfordring til handling får mest opmærksomhed.

Når du har optimeret dem, kan du gå videre til de sekundære elementer.

4. Overskrifter og SEO-sider

Forskellige overskrifter kan fordoble eller tredoble dine klikrater fra søgeresultaterne.

Test følelsesmæssige vs. logiske appeller, tal vs. ingen tal og forskellige placeringer af søgeord.

For SEO-indholdkan du teste title tags, metabeskrivelser og overskrifter på siden.

Search Console-data viser, hvilke sider der får visninger, men få klik, hvilket gør dem til perfekte kandidater til overskriftstests.

Hvad er A/B-test i sociale medier og videoindhold?

A/B-test på sociale medier er mere end bare annoncer.

Du kan teste det organiske indholds resultater ved at prøve forskellige tilgange og måle engagementet.

For videoindhold skal du teste thumbnails, titler, videolængder og udgivelsestidspunkter.

YouTube- og TikTok-algoritmerne favoriserer indhold, der får folk til at se med, så ved at teste forskellige kroge og indholdsstrukturer kan du øge din rækkevidde.

Instagram og Facebook giver dig mulighed for at teste Stories, Reels og almindelige opslag.

Prøv forskellige billedtekstlængder, hashtag-strategier og visuelle stilarter. Det, der fungerer på én platform, kan være en fiasko på en anden.

Videominiaturebilleder fortjener særlig opmærksomhed. De er ofte den afgørende faktor for, om nogen ser dit indhold.

Test forskellige ansigtsudtryk, tekstoverlejringer og farveskemaer.

LinkedIn-indhold fungerer anderledes end Instagram-indhold. Professionelle målgrupper reagerer på andre triggere end målgrupper med fokus på underholdning.

Test formelt vs. uformelt sprog, branchespecifikke vs. generelle emner og forskellige indholdsformater.

Værktøjer til at køre A/B-test: Gratis og betalt

Du behøver ikke dyr virksomhedssoftware for at begynde at A/B-teste.

Masser af værktøjer fungerer for virksomheder i alle størrelser.

Alternativer til Google Optimize (Sunset)

Google Optimize var det gratis A/B-testværktøj, indtil Google lukkede det ned i 2023.

Nu har du brug for alternativer.

• Optimizely er det bedste valg. Det er kraftfuldt, men dyrt, og designet til virksomheder med store testbudgetter. Brugerfladen er intuitiv, og den statistiske analyse er solid.
• VWO (Visual Website Optimizer) ligger i midten. Det er mere overkommeligt end Optimizely, men mere funktionsrigt end de grundlæggende værktøjer. Det er godt for virksomheder i vækst, der har brug for pålidelig testning uden virksomhedspriser.
• Unbounce tilbyder indbygget A/B-test til landingssider. Hvis du allerede bruger det til sideopbygning, er testfunktionerne praktiske og effektive.

E-mail-platforme

De fleste e-mailplatforme indeholder A/B-testfunktioner. Her er vores valg: 

• Mailchimp giver dig mulighed for at teste emnelinjer, afsendelsestidspunkter og indhold for gratis konti. Deres interface gør det nemt at opsætte tests og fortolke resultater.
• Kit (tidligere ConvertKit) fokuserer på skabende virksomheder. Deres A/B-testfunktioner fungerer godt til nyhedsbreve, kursuslanceringer og produktkampagner. Automatiseringsfunktionerne giver dig mulighed for at opsætte løbende tests.
• AktivKampagne kombinerer e-mailtest med avanceret automatisering. Du kan teste e-mail-sekvenser, ikke kun individuelle e-mails. Det er effektivt til komplekse salgstragte.

Værktøjer til test af landingssider og annoncer

• Leadpages inkluderer A/B-test i de fleste abonnementer. Du kan teste forskellige sideversioner og spore konverteringer uden teknisk opsætning.
• Facebook Ads Manager har indbygget A/B-test til annoncekampagner. Du kan teste målgrupper, kreativitet og placering samtidigt. Grænsefladen er ikke fantastisk, men funktionaliteten fungerer.
• Google-annoncer giver dig mulighed for at teste annoncetekster, søgeord og landingssider. De statistiske signifikansfunktioner hjælper dig med at træffe sikre beslutninger.

Til at skabe indhold kan du overveje at bruge Uopdagelig AI's SEO-skribent når du har brug for flere versioner af SEO-optimeret indhold til test.

Når du kører platformsspecifikke tests, Undetectable AI's AI Stealth Writer sikrer, at dine testvariationer passerer AI-detektionsværktøjer.

De bedste A/B-testressourcer for begyndere

At lære A/B-test kræver både teori og praksis.

Disse ressourcer vil hjælpe dig på rette vej.

• ConversionXL-blog dækker grundlæggende A/B-test med virkelige casestudier. Deres artikler nedbryder komplekse statistiske begreber til praktiske råd.
• Optimizely's blog indeholder testideer og casestudier fra store brands. Selv hvis du ikke bruger deres værktøj, er indholdet værdifuldt til at lære, hvad du skal teste.
• CXL-instituttet tilbyder kurser i konverteringsoptimering og A/B-test. Indholdet er avanceret, men investeringen værd, hvis du er seriøs omkring testning.
• Neil Patels blog har begyndervenlige A/B-testguider. Indholdet er mindre teknisk, men mere handlingsorienteret for små virksomheder.
• HubSpot Academy har gratis kurser om A/B-test og konverteringsoptimering. Certifikaterne betyder ikke meget, men indholdet er solidt.
• VWO's blog udgiver casestudier, der viser før/efter-resultater fra virkelige tests. Disse eksempler hjælper dig med at forstå, hvilke slags forbedringer der er realistiske.

Til beregning af statistisk signifikans kan du bruge værktøjer som Evan Millers beregner til A/B-testning eller VWO's signifikansberegner.

De hjælper dig med at bestemme stikprøvestørrelser og fortolke resultaterne korrekt.

Få adgang til vores pålidelige AI Detector og Humanizer ved hjælp af widgetten nedenfor.

Ofte stillede spørgsmål om A/B-test

Vi stoler på data

A/B-test forvandler gætteri til viden. I stedet for at spekulere på, om din markedsføring virker, får du endelige svar understøttet af data.

Processen er ikke kompliceret, men den kræver disciplin.

Du skal teste én variabel ad gangen, køre testene længe nok til at opnå signifikans og modstå trangen til at udråbe vindere for tidligt.

Vælg et element i din markedsføring, som du altid har undret dig over. Måske er det din e-mail-emnelinje eller overskriften på din landingsside.

Sæt en simpel test op, lad den køre ordentligt, og se, hvad der sker.

Resultaterne kan overraske dig. Den version, du troede ville tabe, vinder måske stort.

Den ændring, du troede var lille, kan flytte nålen betydeligt.

De fleste virksomheder smider penge på bordet, fordi de ikke tester.

De holder sig til den første version, der fungerer, i stedet for at finde den version, der fungerer bedst.

Dine konkurrenter gætter sikkert også. Og mens de diskuterer knapfarver på møder, kan du teste dem.

Mens de skændes om overskrifter, kan du måle dem.

Og det bedste af det hele? Du behøver ikke at finde ud af det alene.

Uopdaget AI tilbyder værktøjer der understøtter din testproces, uanset om du udarbejder tekster, genererer ideer eller analyserer, hvad der virkede.