Bei einem A/B Test werden zwei Varianten einer Seite, Anzeige oder Mail gleichzeitig an zufällig aufgeteilte Gruppen ausgespielt, um herauszufinden, welche besser funktioniert. Statt zu raten, entscheiden echte Zahlen, etwa mehr Klicks oder mehr Anfragen.
Wie funktioniert ein A/B Test?
- Ziel festlegen: Was soll besser werden, etwa die Zahl der Anfragen?
- Hypothese formulieren: „Eine Überschrift mit konkretem Nutzen bringt mehr Anfragen als die bisherige.“
- Variante B erstellen: Nur ein Element ändern, damit klar ist, was die Wirkung verursacht.
- Verkehr aufteilen: Je die Hälfte der Besucher sieht A oder B.
- Laufen lassen: Bis genug Daten für ein verlässliches Ergebnis vorliegen.
- Auswerten und umsetzen: Die bessere Variante wird zum neuen Standard.
Was kann ich testen?
- Websites und Landingpages: Überschrift, Bilder, Aufbau, Call to Action, Länge des Formulars
- Anzeigen: Titel, Texte, Bilder, Handlungsaufforderung
- Mails und Newsletter: Betreffzeile, Absender, Zeitpunkt
- LinkedIn: Formate und Einstiege von Beiträgen, allerdings nur grob, weil die Bedingungen nie ganz gleich sind
Ein Beispiel
Ein Dienstleister testet zwei Varianten seiner Leistungsseite. Variante A hat ein Formular mit acht Feldern. Variante B zeigt nur Name, Mail und Nachricht und darüber gut sichtbar die Telefonnummer. Nach sechs Wochen und gut 2.000 Besuchern hat Variante B rund 40 Prozent mehr Anfragen gebracht. Die Qualität der Anfragen bleibt gleich. Die Entscheidung ist eindeutig, und sie beruht nicht auf Geschmack, sondern auf Zahlen.
Wann ist ein Ergebnis verlässlich?
Bei wenig Verkehr können Unterschiede reiner Zufall sein. Ein Ergebnis gilt als statistisch belastbar, wenn die Wahrscheinlichkeit für Zufall gering ist, üblich ist eine Sicherheit von 95 Prozent. Online Rechner für Signifikanz helfen dabei. Faustregeln:
- Mindestens ein bis zwei volle Wochen laufen lassen, damit Wochentage ausgeglichen sind
- Pro Variante möglichst einige Dutzend Conversions sammeln
- Den Test nicht vorzeitig beenden, nur weil eine Variante kurz vorne liegt
A/B Tests in Google Ads
In Google Ads gibt es Experimente, mit denen du eine Kampagne aufteilst und Änderungen gegen das Original testest, etwa eine neue Gebotsstrategie oder andere Zielseiten. Bei responsiven Suchanzeigen testet Google automatisch Kombinationen aus mehreren Überschriften und Texten. Für einen echten Vergleich zweier Botschaften lohnt es sich aber, getrennte Anzeigen anzulegen.
Werkzeuge für A/B Tests
Google Optimize wurde 2023 eingestellt. Heute gibt es Werkzeuge wie VWO, AB Tasty, Optimizely oder Varify, für einfache Tests auch Funktionen in Seitenbaukästen und Mailprogrammen. Bei kleinen Websites reicht manchmal auch ein Vorher Nachher Vergleich über einige Wochen, auch wenn er weniger genau ist.
Typische Fehler
- Mehrere Elemente gleichzeitig ändern
- Zu früh auswerten
- Bei sehr wenig Verkehr testen und Zufall für Erkenntnis halten
- Kleinigkeiten wie Knopffarben testen, während die Botschaft unklar ist
- Ergebnisse nicht dokumentieren
A/B Tests mit wenig Besuchern
Kleine Websites haben oft zu wenige Besucher für statistisch saubere Tests. Dann helfen andere Wege: größere Unterschiede testen statt kleiner Details, Tests länger laufen lassen, Anzeigen statt Seiten testen, weil sie mehr Daten liefern, oder einzelne Nutzer beim Bedienen der Seite beobachten. Auch Gespräche mit Kunden zeigen oft schneller, was auf einer Seite fehlt, als jeder Test.
Häufige Fragen zum A/B Test
Was ist der Unterschied zwischen A/B Test und multivariatem Test?
Beim A/B Test vergleichst du zwei Varianten. Beim multivariaten Test werden mehrere Elemente gleichzeitig in vielen Kombinationen getestet. Das braucht deutlich mehr Verkehr.
Schaden A/B Tests der SEO?
Nein, wenn du sie richtig umsetzt: kein Täuschen von Suchmaschinen, Weiterleitungen nur vorübergehend und ein Canonical Tag auf die Originalseite.
Wie viele Besucher brauche ich?
Das hängt vom Unterschied ab, den du nachweisen willst. Kleine Verbesserungen brauchen viele Tausend Besucher, große Unterschiede zeigen sich schneller.
Was teste ich zuerst?
Das Element mit dem größten Einfluss, meist die Hauptbotschaft oben auf der Seite oder den Weg zur Kontaktaufnahme.
Was ist ein multivariater Test?
Ein Test mit mehreren Änderungen gleichzeitig in verschiedenen Kombinationen. Er braucht deutlich mehr Besucher als ein A/B Test.
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