A/B-Testing
Was ist A/B-Testing?
A/B-Testing ist eine Methode, bei der zwei Varianten einer Webseite, App oder eines Elements miteinander verglichen werden.
Ziel ist es, herauszufinden, welche Version besser funktioniert. Nutzer werden dabei zufällig einer der beiden Versionen zugeordnet, sodass ihre Reaktionen direkt miteinander verglichen werden können.
Wofür wird A/B-Testing verwendet?
A/B-Testing wird eingesetzt, um gezielt einzelne Veränderungen auf Webseiten, in Apps oder bei Werbeanzeigen zu testen. T
ypische Anwendungsfälle sind die Optimierung von Überschriften, Call-to-Action-Buttons, Bildern oder ganzen Landingpages.
Unternehmen nutzen A/B-Tests, um die Conversion-Rate zu steigern, Nutzererfahrungen zu verbessern oder herauszufinden, welche Variante zu mehr Käufen, Anmeldungen oder Klicks führt.
Warum ist A/B-Testing wichtig?
A/B-Testing macht Marketing- und Design-Entscheidungen messbar. Statt auf Bauchgefühl zu setzen, liefert diese Methode klare Daten darüber, welche Variante erfolgreicher ist.
So lassen sich Webseiten und Kampagnen gezielt optimieren, Streuverluste vermeiden und Budgets effizienter einsetzen.
Schon kleine Änderungen, wie die Farbe eines Buttons, können messbare Effekte auf das Nutzerverhalten haben.
Wie wird A/B-Testing umgesetzt oder optimiert?
Ein A/B-Test läuft meist in fünf Schritten ab:
- Problem oder Optimierungspotenzial identifizieren (z. B. niedrige Klickrate).
- Hypothese aufstellen, was verbessert werden könnte (z. B. „Grüner Button erhöht Klicks“).
- Zwei Varianten erstellen: Original (A) und veränderte Version (B).
- Nutzer werden per Zufall einer Variante zugeordnet und ihre Reaktionen gemessen.
- Ergebnisse analysieren und die erfolgreichere Variante dauerhaft übernehmen.
Wichtig: Pro Test sollte nur eine Änderung vorgenommen werden, damit das Ergebnis eindeutig ist.
Was sind typische Fehler oder Herausforderungen bei A/B-Testing?
Häufige Fehler sind zu kleine Testgruppen, zu kurze Testzeiträume oder das gleichzeitige Testen mehrerer Änderungen.
Das kann zu falschen Ergebnissen führen. Auch fehlende oder unklare Zielsetzungen erschweren die Auswertung.
Tipp: Immer nur eine Variable testen und ausreichend viele Nutzer einbeziehen, damit die Ergebnisse statistisch belastbar sind.
Welche Tools unterstützen bei A/B-Testing?
Beliebte Tools sind Google Optimize, Optimizely, VWO, Adobe Target und Kameleoon. Diese Plattformen bieten einfache Möglichkeiten, Varianten zu erstellen, Nutzer zuzuordnen und Ergebnisse auszuwerten.
Welche Begriffe sind eng mit A/B-Testing verknüpft?
- Conversion Rate Optimierung (CRO)
- Split-Testing
- Multivariates Testing
- Hypothese
- Landingpage
- Call-to-Action (CTA)
- User Experience (UX)
- Statistik
- Webanalyse
- Testgruppe
Der A/B-Test (auch split test) ist eine Testmethode zur Bewertung zweier Varianten eines Systems, bei der die Originalversion gegen eine leicht veränderte Version getestet wird. Anwendung findet diese Methode hauptsächlich bei Software und im Webdesign mit dem Ziel, eine bestimmte Nutzeraktion oder Reaktionen zu steigern. Im Laufe der Jahre hat es sich zu einer der wichtigsten Testmethoden im Online-Marketing entwickelt. Mit dem A/B-Test werden aber auch Preise, Designs und Werbemaßnahmen verglichen.
Der A/B-Test ist eine Form eines randomisierten Experiments oder eines randomisiert kontrollierten Experiments, falls eine der A/B-Gruppen als Kontrollgruppe fungiert.