Ein Mann im Anzug betrachtet eine Animation, die Ergebnisse eines A/B-Tests zeigt.

A/B-Tests im Online-Marketing: eine einfache Anleitung

Lesedauer 8 Minuten

Wie können Sie Ihre Marketing-Maßnahmen effektiv optimieren und somit die Leistung steigern? Die Antwort liefern A/B-Tests. Mit diesen einfachen Testszenarios gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse, die sich schnell in besseren Ergebnissen niederschlagen.

Doch was ist A/B-Testing überhaupt und wie wird es erfolgreich umgesetzt? Wir erklären Ihnen den Begriff und liefern Ihnen eine Anleitung mit Beispielen zur Umsetzung. Holen auch Sie das Optimum aus Ihren Marketing-Maßnahmen heraus!

Was ist ein A/B-Test? Eine Definition

Grundsätzlich geht es bei einem A/B-Test darum, zwei unterschiedliche Varianten eines Systems gegeneinander zu testen. Ziel ist es dabei, die Version zu finden, die insgesamt anhand von vorher definierten KPIs besser performt.

Der Begriff wird zumeist im Bereich der Software, dem Webdesign und dem Online-Marketing angewendet. Im eigentlichen Sinne handelt es sich dabei um eine Art Marktforschung. Ein Produkt oder eine Maßnahme wird in zwei Versionen an einer Zielgruppe getestet.

Anhand der gewonnenen Erkenntnisse kann schließlich entschieden werden, welche Variante im A/B-Test besser abgeschnitten hat. Dies ermöglicht eine Optimierung des Produkts oder der Maßnahme und bietet wertvolles Know-how für zukünftige Tätigkeiten.

Wo werden A/B-Tests im Online-Marketing eingesetzt?

Wann immer es möglich ist, zwei Varianten zu erstellen und so Daten zu generieren, können A/B-Tests eingesetzt werden. Im Online-Marketing ist dies in vielen Bereichen möglich:

  • Webseite
  • Newsletter
  • Anzeigen
  • Apps
  • Social Media

Der Test kann sich dabei auf verschiedenste Elemente beziehen wie z. B.: Titel, Überschriften, Buttons, Bilder, Farben, Kontraste, Strukturen, Preise, Layout …

Im Suchmaschinenmarketing (SEA) ist es z. B. inzwischen Standard, dass Google selbst Tests durchführt. Das System kombiniert automatisch verschiedene Headlines und Textbausteine und ermittelt so die bestmögliche Kombination.

Insgesamt verfolgt Marketingkommunikation immer einen Zweck und das Ziel der Online-Marketer ist es, diesen Zweck mit maximaler Effizienz zu erreichen. Entsprechend sinnvoll ist A/B-Testing in fast allen Bereichen, denn es hilft und ermöglicht eine stetige Evaluation und Optimierung.

Die Vorteile von A/B-Testing im Online-Marketing

Grundsätzlich gibt es zwei klare Vorteile, die A/B-Tests im Online-Marketing bieten:

  1. Möglichkeit zur Optimierung einer konkreten Maßnahme.
  2. Fundierte Erkenntnisse aufbauen für zukünftige Maßnahmen.

Nehmen wir als Beispiel eine Werbekampagne: Wir schalten Social-Media-Anzeigen für eine Landingpage. Auf dieser Landingpage variieren wir die Farbe des Bestell-Buttons. Zunächst splitten wir das Budget und bewerben beide Landingpages mit derselben Anzeige.

Hier merken wir nun, dass der rote Button mehr Klicks generiert als der schwarze. Entsprechend schalten wir nun die Anzeigen für die Landingpage mit dem schwarzen Button ab und fokussieren unser Budget auf die Version mit dem roten Button.

Für diese konkrete Kampagne bedeutet das: Wir haben eine bessere Performance. (Optimierung der konkreten Maßnahme) Für die Zukunft heißt das: Wenn dieses Unternehmen für dieselbe Zielgruppe noch einmal Anzeigen schaltet, sollte es direkt eine Landingpage mit rotem Button nutzen. (Erkenntnisgewinn für zukünftige Maßnahmen)

3 Varianten von A/B-Tests

Ein Online-Marketer prüft am Smartphone die Ergebnisse vom A/B-Testing.

01. Der klassische A/B-Test

Der klassische A/B-Test besteht aus zwei Varianten, bei denen jeweils nur eine einzelne Variable geändert wird. Das kann z. B. eine Headline sein, die Farbe des Buttons, das Titelmotiv oder auch der Call-to-action.

Wichtig ist, dass nur ein einzelnes Element verändert wird. Diese isolierte Betrachtung führt zu wissenschaftlich plausiblen Erkenntnissen darüber, was bei der konkreten Zielgruppe besser ankommt. Um das Beispiel von eben noch einmal aufzugreifen: Klickt die Zielgruppe eher auf den roten oder den schwarzen Button?

Durch diesen Fokus auf ein einzelnes Element gewinnen Sie wertvolles Wissen über Ihre Zielgruppe, das Sie auch auf andere Maßnahmen übertragen können.

Eine häufige Variation ist der A/B/n-Test, bei dem mehr als zwei Versionen getestet werden. Um bei den Buttons zu bleiben: Hier könnte es nun Landingpages mit roten, grünen, gelben und schwarzen Buttons geben.

02. Multivariantes Testing

Neben der Erhöhung der Variantenzahl können Sie natürlich auch mehrere Variablen gleichzeitig verändern. Beispielsweise könnte ein zweiter Newsletter nicht nur einen anderen Titel haben, sondern auch eine andere Verteilung der Themen oder unterschiedliche Bilder.

Für die konkrete Maßnahme hat das den Vorteil, dass unterschiedliche Ansätze einfacher gegeneinander getestet werden können. Allerdings schwächelt dieser Ansatz, wenn es darum geht, Erkenntnisse für zukünftige Maßnahmen abzuleiten.

Denn wenn mein Newsletter B mit anderen Bildern, anderem Layout und anderen Headlines besser performt als Newsletter A, dann weiß ich nicht genau an welchen dieser Elemente die Performance-Steigerung festzumachen ist.

Natürlich lerne ich grundsätzlich, wie der Newsletter besser auszurichten ist. Ob es nun aber die Struktur oder womöglich nur die Bilder waren, die zu besseren Ergebnissen geführt haben, weiß ich nicht. Die Erkenntnisse sind also nur bedingt übertragbar, besonders nicht auf andere Marketing-Formate.

03. Split-URL-Test

Eine Steigerung des multivarianten Testings ist der vollständige Test zweier unterschiedlicher Webseiten gegeneinander. Hier werden Besucherinnen und Besucher per Zufall von einer URL auf Version 1 oder Version 2 weitergeleitet.

Die Zufallsverteilung ist dabei so gestaltet, dass nachher 50 % der Besucherinnen und Besucher je Version 1 und Version 2 angezeigt bekommen haben.

Dadurch können Sie zwei vollständig unterschiedliche Website-Konzepte gegeneinander prüfen. Im Falle einer Landingpage können Sie z. B. den Aufbau nach Gutenberg-Diagram gegen ein Trichter-Modell testen. Doch auch vollständige Webseiten können gegeneinander getestet werden.

In 5 Schritten den eigenen A/B-Test durchführen

Eine Online-Marketing-Managerin prüft am Laptop die KPIs eines durchgeführten A/B-Tests.

01. Was möchten Sie optimieren?

Der erste Schritt eines A/B-Tests ist immer die Wahl der Maßnahme, die optimiert werden soll. Das kann die Webseite sein, aber auch der Newsletter oder Ihre Social-Media-Anzeigen.

Idealerweise überlegen Sie sich hier schon einmal, auf welche KPI Sie es besonders abgesehen haben. Soll Ihre Webseite mehr Conversions generieren? Oder der Newsletter zu mehr Klicks führen? Oder möchten Sie die Absprungrate minimieren?

All diese Vorüberlegungen müssen Sie treffen, bevor Sie sich an die Umsetzung begeben können.

02. Für wen optimieren Sie?

Damit Sie überhaupt etwas im Online-Marketing optimieren können, ist es immer wichtig, dass Sie genau wissen für wen Sie diese Maßnahme überhaupt umsetzen. Das Zauberwort lautet Zielgruppenanalyse.

Denn nur, wenn Sie Ihre Zielgruppe genau kennen, können Sie entsprechende Hebel finden und in einem A/B-Test prüfen. Schließlich unterscheiden sich Zielgruppen, Erkenntnisse aus dem A/B-Testing für Männer über 50 haben nur bedingt Aussagekraft für Frauen zwischen 21–29 Jahren.

Tragen Sie also vorab so viel wie möglich über Ihre Zielgruppe zusammen. Idealerweise sollten Sie solche Erkenntnisse sowieso bereits zum Marktstart Ihres Produkts gesammelt und stets weiter verfeinert haben.

03. Was ist Ihre Hypothese?

Ein sauber ausgeführter A/B-Test ist eigentlich ein wissenschaftliches Experiment. Und Experimente dienen immer dazu, eine bestimmte Vermutung zu bestätigen oder zu widerlegen.

Hilfreich bei der Formulierung einer allgemeinen Hypothese ist ein Wenn-Dann-Modell. Also z. B.:

  • Wenn ich die Call-to-action ändere, dann ändert sich auch die Conversionrate.
  • Wenn ich die Farbe des Buttons verändere, dann ändert sich die Klickrate.
  • Wenn ich die Headline verändere, dann ändert sich die Absprungrate.

Hier haben Sie die Maßnahme direkt in Relation zur KPI gesetzt, die optimiert werden soll. Natürlich geht es Ihrem A/B-Test nun nicht darum, herauszufinden, ob diese allgemeine Hypothese stimmt. Das Ergebnis Ihres Tests soll schließlich nicht lauten: „Ja, die Farbe des Buttons beeinflusst die Klickrate!“

Vielmehr geht es darum, daraus abzuleiten, welche konkrete Version die bessere ist. Das können Sie natürlich bei der Formulierung berücksichtigen und diese spitzer formulieren:

  • Wenn ich den Call-to-action verändere, dann steigert sich die Conversionrate.
  • Wenn ich die Farbe rot für den Button wähle, dann steigert sich die Klickrate.
  • Wenn ich die Headline umschreibe, dann sinkt die Absprungrate.

Je nachdem bedeutet nun eine Bestätigung oder Ablehnung der Hypothese, dass Sie die Optimierung umsetzen oder verwerfen und eine neue Hypothese aufstellen können.

04. Wie setzen Sie den A/B-Test um?

Wie die konkrete Umsetzung aussieht, hängt nun vor allem davon ab, was Sie testen wollen. Ein A/B-Test für den Text oder das Visual einer Werbeanzeige lässt sich schließlich anders umsetzen als der Test zweier vollständig unterschiedlicher Webseiten.

Für die Umsetzung von A/B-Testing stehen auch unterschiedliche Tools zur Verfügung. Da sich die Umsetzungen deutlich unterscheiden, würde es den Rahmen sprengen, hier auf alle einzugehen.

Im Falle eines Newsletters können Sie z. B. die Abonnentinnen und Abonnenten in zwei Gruppen splitten und jeweils einen unterschiedlichen Newsletter versenden. Bei Websites eignet sich das Split-URL-Testing und bei Anzeigen können Sie oftmals zwei Varianten im System selbst einstellen.

Recherchieren Sie einfach die Umsetzungsmöglichkeit, die für Sie besonders einfach funktioniert.

05. Was haben Sie gelernt?

Der A/B-Test ist abgeschlossen? Dann ist es nun an der Zeit, das Gelernte zu betrachten und anzuwenden. Hat sich Ihre Hypothese bestätigt? Dann sollten Sie die Maßnahme entsprechend anpassen. Ihre Hypothese wurde widerlegt? Dann wird es wohl Zeit, eine neue Hypothese aufzustellen.

Falls Sie Erkenntnisse gewonnen haben, die sich auf andere Maßnahmen übertragen lassen (z. B. Gestaltung des CTA, Farbwahl, Tonalität …), sollten Sie auch diese Anpassungen vornehmen.

Und dann? Geht das Spiel wieder von vorne los! Denn die digitale Welt ist stetig im Wandel und A/B-Testing ist ein Prozess, der niemals abgeschlossen ist. Schließlich gibt es immer noch etwas zu optimieren und zu verbessern.

ABER: Natürlich dürfen Sie eine Landingpage, wenn die KPIs insgesamt sehr zufriedenstellend sind, auch einfach mal als fertig betrachten und nicht mehr anfassen. Denn irgendwann übersteigt der Aufwand des A/B-Tests den tatsächlichen Nutzen.

A/B-Tests in der Praxis: ein Anglershop als fiktives Beispiel

Ein Angler angelt an einem See im Sonnenuntergang.

Stellen Sie sich einmal vor, dass Sie ein Unternehmen für Anglerbedarf betreiben. Sie wollen eine neue Angel vermarkten und planen dazu eine umfassende Kampagne mit Social-Media-Anzeigen, einer Landingpage und einem Newsletter. Offline-Maßnahmen wie Plakate sollen noch folgen.

Hier haben Sie für Ihren A/B-Test nun eine Vielzahl von Ansatzmöglichkeiten. Beginnen wir bei den Social-Media-Ads. Sie wollen eigentlich bloß Ihre Angel zeigen, haben aber gehört, dass Motive mit Menschen noch besser funktionieren. Diese Hypothese möchten Sie testen.

Sie setzen also zwei Anzeigen auf, die jeweils ein Produktmotiv und ein generelles Angelmotiv zeigen. Nachdem die Anzeigen einen gewissen Zeitraum laufen, sehen Sie die Hypothese als bestätigt an und verschieben das gesamte Budget auf die Anzeige mit Menschen.

Nun möchten Sie die Landingpage optimieren. Hier profitieren Sie bereits von der Erkenntnis aus den Social-Media-Ads und setzen als Titelmotiv auf ein emotionales Menschen-Motiv. Anschließend prüfen Sie in A/B-Tests verschiedene Varianten an Headlines, Call-to-action und Farben, bis die KPIs für Sie perfekt passen.

Diese gesammelten Erkenntnisse übertragen Sie auf den Newsletter. Hier nutzen Sie die bereits erprobte Tonalität, die optimierten Visuals und auch die perfekt gestalteten CTAs.

Ebenso gehen Sie bei der Offline-Kampagne vor und greifen hier das Motiv auf, das bei den Social-Media-Ads besonders gut performt hat. So übertragen Sie Erkenntnisse auf andere Werbeformen und steigern insgesamt die Performance Ihrer Kampagne.

Achtung: Natürlich ist das nur ein fiktives Beispiel. Vor einem groß angelegten Produktlaunch sollte die Ansprache etc. bereits durch Marktforschung im Vorfeld erprobt sein, sodass beim Ausrollen alles bereits perfekt auf den Punkt ist und nur noch kleinere Optimierungen vorgenommen werden.

Dennoch zeigt dieses fiktive Beispiel gut, welche Möglichkeiten A/B-Tests bieten und wie Sie die Erkenntnisse aus einer Teildisziplin für andere Bereiche nutzen können – sofern die Tests richtig umgesetzt wurden.

Fazit: A/B-Testing ist im Marketing unverzichtbar

Wenn Sie erfolgreich Online-Marketing betreiben möchten, kommen Sie an A/B-Tests nicht vorbei. Schließlich sind sie die beste Möglichkeit, um Ihre Maßnahmen effektiv zu optimieren und somit den Erfolg zu maximieren.

Dank der Möglichkeiten der digitalen Welt lassen sich solche Tests relativ leicht umsetzen. Daher eignen sie sich für eine Vielzahl an Maßnahmen – von der einfachen Werbeanzeige bis hin zur kompletten Webseite.

Sie haben noch kein A/B-Testing ausprobiert? Dann fangen Sie doch einfach mal im Kleinen mit einer einzelnen Anzeige an. Schnell werden Sie sehen, dass sich die Mühe lohnt und in deutlich besseren Ergebnissen niederschlägt.

forty-four Multimedia ist Ihre Full-Service Digitalagentur aus Koblenz

Seit über 25 Jahren begleiten wir mittelständische Unternehmen auf der Reise durch die Welt des Online-Marketings. Als Full-Service Digitalagentur bedienen wir die gesamte Online-Klaviatur und verzahnen verschiedene Maßnahmen zu einem erfolgreichen Gesamtauftritt, der Ihre Zielgruppe überzeugt. Dabei gehört es zu unserem Tagesgeschäft, Maßnahmen stetig zu evaluieren und weiter zu optimieren, um die maximale Performance mit Ihrem Budget zu erreichen. Erfahren Sie mehr über die Möglichkeiten des Online-Marketings!