A/B-Test
Ein A/B-Test vergleicht zwei Varianten eines Inhalts oder Elements, etwa zwei Betreffzeilen, Überschriften oder Buttons. Die Zielgruppe wird zufällig aufgeteilt: Eine Gruppe sieht Variante A, die andere Variante B. Anhand einer vorher festgelegten Kennzahl zeigt sich, welche Variante besser abschneidet.
Werden mehrere Elemente gleichzeitig variiert, spricht man von multivariaten Tests.
Warum das für euch zählt
A/B-Tests ersetzen Meinungen durch Daten. Statt im Team darüber zu diskutieren, welche Überschrift besser ist, entscheidet das Verhalten der Zielgruppe. Mit KI lassen sich Varianten schnell erzeugen, der Test zeigt, welche davon wirklich wirkt.
Einordnung
Ein sauberer A/B-Test verändert nur ein Element, legt die Erfolgskennzahl vorher fest und läuft lange genug, damit das Ergebnis nicht auf Zufall beruht. Wie viele Kontakte nötig sind, hängt vom Unterschied zwischen den Varianten und von der Ausgangsrate ab.
Typische Einsatzfelder sind Newsletter-Betreffzeilen, Landingpages, Call-to-Actions, Anzeigen und Social-Media-Beiträge.
Wie führt ihr einen A/B-Test durch?
In fünf Schritten:
- Hypothese formulieren: Was soll sich warum verbessern?
- Ein Element verändern und zwei Varianten erstellen.
- Erfolgskennzahl und Laufzeit festlegen.
- Zielgruppe zufällig aufteilen und den Test starten.
- Auswerten, die bessere Variante übernehmen und das Ergebnis dokumentieren.
Was eignet sich im Content Marketing für A/B-Tests?
Gut geeignet sind:
- Betreffzeilen und Versandzeiten von Newslettern
- Überschriften und Teaser
- Call-to-Actions und Buttons
- Bilder in Anzeigen und Social-Media-Beiträgen
- Aufbau von Landingpages
Ein Marketingteam testet zwei Betreffzeilen für seinen Newsletter an je zehn Prozent der Empfängerliste. Nach einigen Stunden geht die Variante mit der höheren Öffnungsrate an die übrigen achtzig Prozent.
Typische Fehler
- Mehrere Änderungen gleichzeitig: Dann bleibt unklar, was den Unterschied gemacht hat.
- Zu früh auswerten: Kleine Stichproben liefern Zufallsergebnisse.
- Kennzahl nachträglich wählen: Die Erfolgsgröße gehört vor den Start.
Häufige Fragen
Was ist ein A/B-Test?
Ein Vergleich zweier Varianten eines Inhalts mit zufällig aufgeteilten Gruppen, um anhand einer Kennzahl zu messen, welche Variante besser wirkt.
Wie lange sollte ein A/B-Test laufen?
Bis genug Daten für ein belastbares Ergebnis vorliegen. Auf Websites ist mindestens eine volle Woche sinnvoll, damit Wochentagseffekte ausgeglichen werden. Bei Newslettern reichen oft wenige Stunden.
Was ist der Unterschied zwischen A/B-Test und multivariatem Test?
Ein A/B-Test verändert ein Element in zwei Varianten. Ein multivariater Test verändert mehrere Elemente gleichzeitig und braucht deutlich mehr Daten.