Was ist A/B-Testing?
A/B-Testing (auch Split-Testing genannt) ist eine Methode zur datenbasierten Optimierung, bei der zwei Varianten (A und B) miteinander verglichen werden. Der Traffic wird zufällig auf beide Versionen aufgeteilt, und die Version mit besserer Performance (mehr Conversions, höhere Klickrate, etc.) gewinnt. A/B-Tests können für alles durchgeführt werden: Headlines, Button-Farben, Bilder, Anzeigentexte, E-Mail-Betreffzeilen, Preise. Wichtig ist statistische Signifikanz - der Test muss lang genug laufen, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Tools wie Google Optimize, Optimizely oder VWO ermöglichen A/B-Tests ohne Programmierung. Multivariate Tests testen mehrere Elemente gleichzeitig.
Wichtige Punkte
- Nur ein Element pro Test ändern
- Statistische Signifikanz abwarten (mind. 100 Conversions)
- Hypothese vor dem Test formulieren
- Traffic 50/50 auf beide Varianten aufteilen
- Gewinner-Variante als neue Baseline
- Kontinuierlich testen: Es gibt immer Optimierungspotenzial
Praxisbeispiel
“Durch A/B-Testing der Headline stieg die Conversion-Rate von 2,3% auf 3,8% - ein Uplift von 65%.”