Was ist A/B-Testing? Tipps, Tools und echte Beispiele

Es gibt großartige Vermarkter, und es gibt großartige Vermarkter, die alles in A/B-Tests testen.

Sie sind diejenigen, die 40% höhere E-Mail-Öffnungsraten erzielen, während Sie sich wundern, warum Ihre Kampagnen fehlschlagen.

Sie gewinnen Kunden mit mehr als dem durchschnittliche Umwandlungsraten die Ihren Chef zum Staunen bringen.

In der Zwischenzeit können Sie nur noch raten, was funktioniert und was nicht.

Die Sache ist die: Sie sind nicht unbedingt schlauer als Sie. Sie prüfen nur ihre Annahmen, anstatt ihrem Bauchgefühl zu vertrauen.

A/B-Tests sind keine komplexen datenwissenschaftlichen Experimente, die Tech-Giganten vorbehalten sind.

Es ist eine unkomplizierte Methode, die jeder anwenden kann, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Wenn zu Ihren täglichen Aufgaben das Schreiben von E-Mail-Betreffzeilen, das Entwerfen von Landing Pages oder das Verfassen von Beiträgen für soziale Medien gehört, nehmen A/B-Tests dem Marketing das Rätselraten ab.

Heute werden wir alles, was Sie über A/B-Tests wissen müssen, aufschlüsseln.

Wir behandeln die Grundlagen, gehen anhand von realen Beispielen vor und zeigen Ihnen genau, welche Tools Sie verwenden können.

Am Ende werden Sie wissen, wie Sie Tests einrichten, die Ihre Geschäftskennzahlen tatsächlich verbessern.

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Wichtigste Erkenntnisse

• Bei A/B-Tests werden zwei Inhaltsversionen miteinander verglichen, um festzustellen, welche besser abschneidet.

• Statistische Signifikanz zählt bei Entscheidungen mehr als das Bauchgefühl

• E-Mail-Betreffzeilen, Werbetexte und Landing Pages profitieren am meisten von A/B-Tests

• Es gibt kostenlose Testwerkzeuge, aber kostenpflichtige Plattformen bieten erweiterte Funktionen

• Die Testdauer sollte mindestens einen vollen Konjunkturzyklus betragen.

• Kleine Änderungen können zu massiven Verbesserungen der Konversionsraten führen

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Was ist A/B-Testing?

A/B-Tests sind wie ein kontrolliertes Experiment für Ihr Marketing.

Sie erstellen zwei Versionen von etwas (Version A und Version B), zeigen sie verschiedenen Gruppen von Menschen und Marketing-Kanäleund sehen Sie dann, welche davon besser abschneidet.

Betrachten Sie es als ein Kopf-an-Kopf-Rennen zwischen Ihren Ideen. 

Anstatt sich darüber zu streiten, welche Überschrift eingängiger ist oder welche Buttonfarbe besser konvertiert, lassen Sie echte Daten entscheiden.

Das Verfahren ist einfach: Teilen Sie Ihr Publikum nach dem Zufallsprinzip auf, zeigen Sie der einen Hälfte Version A und der anderen Hälfte Version B, und messen Sie dann die Ergebnisse.

Die Version, die den Zuschlag erhält, wird an alle verteilt.

Aber hier ist der Punkt, an dem es die meisten Leute vermasseln. Sie führen drei Tage lang Tests durch, sehen, dass Version B mit 2% gewinnt, und erklären den Sieg.

Echte A/B-Tests erfordern statistische Signifikanz.

Das bedeutet, dass genügend Daten gesammelt werden müssen, um zu beweisen, dass der Unterschied nicht nur zufällig ist.

A/B-Tests funktionieren, weil sie Folgendes eliminieren Marketingverzerrung.

Ihre persönlichen Vorlieben spielen keine Rolle. Die Meinung Ihres Chefs spielt keine Rolle. Es kommt darauf an, was die Menschen dazu bringt, zu klicken, zu kaufen oder sich zu engagieren.

Warum sollten Sie A/B-Tests durchführen?

Denn Annahmen töten Unternehmen.

Jeder Vermarkter denkt, dass er weiß, was funktioniert.

Wir alle haben Theorien über perfekte Betreffzeilen, ideale Schaltflächenfarben und überzeugende Texte. Das Problem dabei? Wir liegen etwa die Hälfte der Zeit falsch.

A/B-Tests bewahren Sie vor teure Fehler.

Anstatt eine Kampagne auf der Grundlage dessen zu starten, was sich "richtig anfühlt", testen Sie zunächst kleine Chargen. Wenn Version A floppt, haben Sie nur einen Bruchteil Ihres Budgets verschwendet.

Die Vorteile sind enorm. Kleine Verbesserungen summieren sich mit der Zeit.

Eine Steigerung der Öffnungsrate um 10% klingt nicht besonders aufregend, bis Sie erkennen, dass dies für den Rest des Jahres 10% mehr Leads pro Monat bedeutet.

A/B-Tests fördern auch das Vertrauen in die Organisation.

Wenn Sie beweisen können, dass Ihr roter Knopf den blauen mit 95% Sicherheit übertrifft, hören die Beteiligten auf, Ihre Entscheidungen in Frage zu stellen. Daten schlagen Meinungen jedes Mal.

Außerdem lernt man Dinge, die einen überraschen.

Die Überschrift, die Sie gehasst haben, könnte Ihr Top-Performer sein. Die E-Mail, die Sie für zu lang hielten, konvertiert vielleicht besser als Ihre "knackige" Version.

Wie funktioniert A/B-Testing? Schritt-für-Schritt

Die Durchführung eines A/B-Tests ist keine Raketenwissenschaft, aber es gibt eine richtige und eine falsche Vorgehensweise.

Schritt 1: Wählen Sie eine Sache zum Testen

Konzentrieren Sie sich auf eine einzige Variable. Wenn Sie sowohl die Überschrift als auch die Farbe der Schaltfläche ändern, können Sie nicht feststellen, welche Änderung die Verbesserung bewirkt hat. Testen Sie zuerst die Überschrift und dann die Farbe der Schaltfläche.

Schritt 2: Aufstellung einer Hypothese

Testen Sie nicht einfach irgendetwas. Stellen Sie eine Theorie auf, warum Version B besser sein könnte als Version A.

Vielleicht glauben Sie, dass kürzere Betreffzeilen besser funktionieren, oder dass rote Schaltflächen eine höhere Konversionsrate haben als blaue.

Schritt 3: Erstellen Sie Ihre Variationen

Erstellen Sie Version A (Ihre Kontrolle) und Version B (Ihren Test). Halten Sie alles andere identisch.

Wenn Sie E-Mail-Betreffzeilen testen, sollte der Inhalt der E-Mail genau derselbe sein.

Schritt 4: Teilen Sie Ihr Publikum nach dem Zufallsprinzip auf

Die meisten A/B-Testprogramme erledigen dies automatisch. Das Schlüsselwort ist "zufällig". Schicken Sie nicht Version A an Ihre besten Kunden und Version B an alle anderen.

Schritt 5: Entscheiden Sie sich für Erfolgsmetriken

Was messen Sie? Click-through-Raten? Konversionsraten? Umsatz pro Besucher?

Wählen Sie Ihre Messgröße aus, bevor Sie mit den Tests beginnen, und nicht erst, wenn Sie die Ergebnisse sehen.

Schritt 6: Bestimmung der Stichprobengröße

Verwenden Sie einen Stichprobengrößenrechner, um herauszufinden, wie viele Personen Sie für eine statistische Signifikanz benötigen.

Dies hängt von Ihrer aktuellen Konversionsrate ab und davon, wie groß der Anstieg ist, den Sie feststellen wollen.

Schritt 7: Führen Sie den Test durch

Lassen Sie den Test so lange laufen, bis Sie die angestrebte Stichprobengröße oder das angestrebte Konfidenzniveau erreicht haben. Schauen Sie sich die Ergebnisse nicht täglich an, und hören Sie nicht vorzeitig auf, nur weil eine Version gewinnt.

Schritt 8: Analysieren der Ergebnisse

Achten Sie auf statistische Signifikanz, in der Regel 95% Konfidenzniveau oder höher.

Wenn Sie die Signifikanz nicht erreichen, haben Sie keinen Gewinner. Führen Sie den Test länger durch oder akzeptieren Sie, dass es keinen signifikanten Unterschied gibt.

Schritt 9: Umsetzung des Gewinners

Führen Sie die siegreiche Version an Ihr gesamtes Publikum aus. Dokumentieren Sie, was Sie gelernt haben, und nutzen Sie diese Erkenntnisse für künftige Tests.

Schritt 10: Weiter testen

A/B-Tests sind ein Prozess, kein einmaliges Ereignis. Sobald Sie einen Gewinner gefunden haben, testen Sie ihn gegen einen neuen Herausforderer.

A/B-Tests im Marketing: Anwendungsfälle

A/B-Tests eignen sich für fast alle Arten von Marketinginhalten.

Hier sind die Bereiche, in denen Sie die größten Auswirkungen sehen werden:

1. E-Mail-Betreffzeilen und Aufforderungen zum Handeln

E-Mail ist ein Paradies für A/B-Tests. Sie können Betreffzeilen, Vorschautexte, Sendezeiten, Absendernamen und E-Mail-Inhalte testen. Die Betreffzeilen zeigen in der Regel die größten Unterschiede.

Testen Sie die Länge (kurz vs. lang), die Personalisierung (mit vs. ohne Vornamen), die Dringlichkeit (zeitlich begrenzt vs. immergrün) und den Ton (formell vs. leger).

Selbst kleine Verbesserungen bei den Öffnungsraten führen zu höheren Einnahmen.

Aufruf zum Handeln Schaltflächen sind eine weitere Goldgrube. Testen Sie verschiedene Farben, Texte, Größen und Positionen. "Jetzt kaufen" funktioniert vielleicht besser als "Jetzt loslegen" oder umgekehrt.

2. Werbematerialien und Beiträge in sozialen Medien

Soziale Medienplattformen verfügen über integrierte A/B-Tests für Anzeigen.

Sie können verschiedene Bilder, Videos, Überschriften und Beschreibungen testen, um herauszufinden, was bei Ihrer Zielgruppe ankommt.

Testen Sie bei organischen Posts verschiedene Posting-Zeiten, Hashtag-Strategien und Inhaltsformate.

Videos können für Ihr Publikum besser sein als Bilder, und Karussell-Beiträge können einzelne Bilder übertreffen.

Wenn Sie KI-generierte Inhalte für Anzeigen oder soziale Beiträge verwenden, sollten Sie Folgendes in Betracht ziehen Unauffindbarer AI Humanizer um Ihren Text zu verfeinern.

KI-verfassten Texten fehlt oft die menschliche Note, die das Engagement fördert, und eine Vermenschlichung kann die Leistung in Ihren A/B-Tests verbessern.

3. Landing Pages und Konversionsraten

Landing Pages bieten endlose Testmöglichkeiten.

Testen Sie Überschriften, Zwischenüberschriften, Bilder, Formulare, Testimonials und Seitenlayouts. Selbst kleine Änderungen können die Konversionsraten drastisch beeinflussen.

Konzentrieren Sie sich zuerst auf die Elemente oberhalb der Falz. Ihre Überschrift, Ihr Hauptbild und Ihre primäre Aufforderung zum Handeln erhalten die meiste Aufmerksamkeit.

Sobald Sie diese optimiert haben, gehen Sie zu den sekundären Elementen über.

4. Überschriften und SEO-Seiten

Unterschiedliche Überschriften können Ihre Klickraten in den Suchergebnissen verdoppeln oder verdreifachen.

Testen Sie emotionale vs. logische Appelle, Zahlen vs. keine Zahlen und verschiedene Keyword-Platzierungen.

Für SEO-Inhaltkönnen Sie Titel-Tags, Meta-Beschreibungen und On-Page-Überschriften testen.

Search Console-Daten zeigen, welche Seiten zwar viele Impressionen, aber nur wenige Klicks erhalten.

Was sind A/B-Tests für soziale Medien und Videoinhalte?

A/B-Tests in sozialen Medien gehen über Anzeigen hinaus.

Sie können die Leistung organischer Inhalte testen, indem Sie verschiedene Ansätze ausprobieren und das Engagement messen.

Testen Sie für Videoinhalte Miniaturansichten, Titel, Videolängen und Veröffentlichungszeiten.

Die Algorithmen von YouTube und TikTok bevorzugen Inhalte, die von den Nutzern länger angeschaut werden, daher kann das Testen verschiedener Aufhänger und Inhaltsstrukturen Ihre Reichweite erhöhen.

Auf Instagram und Facebook können Sie Stories, Reels und normale Beiträge testen.

Probieren Sie verschiedene Beschriftungslängen, Hashtag-Strategien und visuelle Stile aus. Was auf einer Plattform funktioniert, kann auf einer anderen scheitern.

Video-Thumbnails verdienen besondere Aufmerksamkeit. Sie sind oft der entscheidende Faktor dafür, ob sich jemand Ihre Inhalte ansieht.

Testen Sie verschiedene Gesichtsausdrücke, Textüberlagerungen und Farbschemata.

LinkedIn-Inhalte haben eine andere Wirkung als Instagram-Inhalte. Professionelle Zielgruppen reagieren auf andere Auslöser als Zielgruppen, die sich auf Unterhaltung konzentrieren.

Testen Sie formelle und informelle Sprache, branchenspezifische und allgemeine Themen sowie verschiedene Inhaltsformate.

Tools für die Durchführung von A/B-Tests: Kostenlos & kostenpflichtig

Sie brauchen keine teure Unternehmenssoftware, um A/B-Tests durchzuführen.

Es gibt zahlreiche Tools für Unternehmen jeder Größe.

Alternativen zu Google Optimize (Sunset)

Google Optimize war das kostenlose A/B-Testing-Tool, bis Google es 2023 abschaltete.

Jetzt brauchen Sie Alternativen.

• Optimal ist die erste Wahl. Es ist leistungsstark, aber teuer und wurde für Unternehmen mit großen Testbudgets entwickelt. Die Benutzeroberfläche ist intuitiv, und die statistische Analyse ist solide.
• VWO (Visueller Website-Optimierer) liegt in der Mitte. Es ist erschwinglicher als Optimizely, hat aber mehr Funktionen als die Basis-Tools. Es eignet sich gut für wachsende Unternehmen, die zuverlässige Tests ohne Enterprise-Preise benötigen.
• Unbounce bietet integrierte A/B-Tests für Landing Pages. Wenn Sie es bereits für die Seitenerstellung verwenden, sind die Testfunktionen praktisch und effektiv.

E-Mail-Plattformen

Die meisten E-Mail-Plattformen bieten A/B-Testfunktionen. Hier ist unsere Auswahl: 

• Mailchimp können Sie Betreffzeilen, Sendezeiten und Inhalte für kostenlose Konten testen. Die Schnittstelle macht es einfach, Tests einzurichten und die Ergebnisse zu interpretieren.
• Kit (ehemals ConvertKit) konzentriert sich auf Erstellerunternehmen. Ihre A/B-Testfunktionen eignen sich gut für Newsletter, Kurseinführungen und Produktwerbung. Mit den Automatisierungsfunktionen können Sie laufende Tests einrichten.
• ActiveCampaign kombiniert E-Mail-Tests mit fortschrittlicher Automatisierung. Sie können E-Mail-Sequenzen testen, nicht nur einzelne E-Mails. Dies ist besonders leistungsstark für komplexe Verkaufstrichter.

Tools zum Testen von Landing Pages und Anzeigen

• Leadpages umfasst in den meisten Paketen A/B-Tests. Sie können verschiedene Seitenversionen testen und Konversionen ohne technische Einrichtung verfolgen.
• Facebook-Werbeanzeigen-Manager verfügt über integrierte A/B-Tests für Werbekampagnen. Sie können Zielgruppen, Kreative und Platzierung gleichzeitig testen. Die Schnittstelle ist nicht großartig, aber die Funktionalität funktioniert.
• Google-Anzeigen können Sie Anzeigentexte, Keywords und Landing Pages testen. Die statistischen Signifikanzfunktionen helfen Ihnen, sichere Entscheidungen zu treffen.

Für die Erstellung von Inhalten können Sie Folgendes verwenden SEO Writer von Undetectable AI wenn Sie mehrere Versionen von SEO-optimierten Inhalten für Tests benötigen.

Wenn Sie plattformspezifische Tests durchführen, Der AI Stealth Writer von Undetectable AI stellt sicher, dass Ihre Testvariationen die KI-Erkennungstools passieren.

Beste A/B-Testing-Ressourcen für Einsteiger

Das Erlernen von A/B-Tests erfordert sowohl Theorie als auch Praxis.

Diese Ressourcen werden Sie auf den richtigen Weg bringen.

• ConversionXL-Blog behandelt die Grundlagen von A/B-Tests mit echten Fallstudien. In den Artikeln werden komplexe statistische Konzepte in praktische Ratschläge umgewandelt.
• Der Blog von Optimizely enthält Testideen und Fallstudien von großen Marken. Selbst wenn Sie das Tool nicht verwenden, ist der Inhalt wertvoll, um zu lernen, was man testen sollte.
• CXL-Institut bietet Kurse zur Konversionsoptimierung und zu A/B-Tests an. Der Inhalt ist fortgeschritten, aber die Investition lohnt sich, wenn Sie es mit dem Testen ernst meinen.
• Blog von Neil Patel bietet einsteigerfreundliche Anleitungen für A/B-Tests. Der Inhalt ist weniger technisch, sondern eher für kleine Unternehmen geeignet.
• HubSpot-Akademie bietet kostenlose Kurse zu A/B-Tests und Konversionsoptimierung an. Die Zertifikate sind nicht sehr aussagekräftig, aber der Inhalt ist solide.
• VWOs Blog veröffentlicht Fallstudien mit Vorher/Nachher-Ergebnissen aus echten Tests. Diese Beispiele helfen Ihnen zu verstehen, welche Art von Verbesserungen realistisch sind.

Für statistische Signifikanzberechnungen verwenden Sie Tools wie Evan Millers A/B-Test-Rechner oder den Signifikanz-Rechner des VWO.

Diese helfen Ihnen, den Stichprobenumfang zu bestimmen und die Ergebnisse richtig zu interpretieren.

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FAQs über A/B-Tests

Wir vertrauen auf Daten

A/B-Tests verwandeln Vermutungen in Wissen. Anstatt sich zu fragen, ob Ihr Marketing funktioniert, erhalten Sie definitive, datengestützte Antworten.

Der Prozess ist nicht kompliziert, aber er erfordert Disziplin.

Sie müssen eine Variable nach der anderen testen, die Tests lange genug laufen lassen, um Signifikanz zu erreichen, und dem Drang widerstehen, die Gewinner zu früh zu erklären.

Wählen Sie ein Element Ihres Marketings, über das Sie sich schon immer gewundert haben. Vielleicht sind es Ihre E-Mail-Betreffzeilen oder die Überschrift Ihrer Landing Page.

Richten Sie einen einfachen Test ein, lassen Sie ihn ordnungsgemäß ablaufen, und sehen Sie, was passiert.

Die Ergebnisse könnten Sie überraschen. Die Version, von der Sie dachten, sie würde verlieren, könnte ganz groß gewinnen.

Die Änderung, die Sie für unbedeutend hielten, kann sich erheblich auswirken.

Die meisten Unternehmen lassen Geld auf dem Tisch liegen, weil sie nicht testen.

Sie bleiben bei der ersten Version, die funktioniert, anstatt die Version zu finden, die am besten funktioniert.

Ihre Konkurrenten raten wahrscheinlich schon. Und während sie in Meetings über die Farben von Schaltflächen diskutieren, können Sie sie testen.

Während sie sich über Schlagzeilen streiten, können Sie sie messen.

Und das Beste daran? Sie müssen es nicht allein herausfinden.

Nicht nachweisbare KI bietet Werkzeuge die Ihren Testprozess unterstützen, egal ob Sie Texte verfassen, Ideen entwickeln oder analysieren, was funktioniert hat.