Was ist A/B-Testing?

Beim A/B Testing erstellt man 2 (bei Multivariaten Tests auch mehr) verschiedene Versionen einer Webseite oder Landing Page, um zu testen, mit welcher Version man sein Ziel, also z.B. Produktverkäufe, Anmeldungen etc., besser erreicht. Sobald die verschiedenen Versionen erstellt sind, wird der Traffic (die Besucher der Webseite) über einen bestimmten Zeitraum per Zufall auf diese verteilt, um zu analysieren, welche zu der höheren Konversionsrate (Conversion-Rate) führt, also zu vergleichsweise mehr Verkäufen, einer niedrigeren Absprungrate… Die erfolgreichere Version wird dann dauerhaft implementiert um später eventuell erneut gegen eine weitere Variante getestet zu werden.

Ein Schaubild wie A/B-Testing funktioniert

Selbst scheinbar kleine Änderungen im Design und Aufbau einer Webseite können dabei zu großen Unterschieden und in Einzelfällen zu einer Steigerung z.B. der Conversion-Rate von über 100% führen. Ein weiterer Vorteil von A/B-Tests besteht darin, sich nicht mehr auf seinen subjektiven Geschmack verlassen zu müssen. Anstatt langer Diskussionen über persönliche Präferenzen, kann man die Entscheidung, mit welcher Landing Page man seine Ziele besser erreicht, anhand objektiver Zahlen treffen.

Was kann man testen?

Welche Änderungen man im Rahmen eines A/B-Tests auf der Webseite vornimmt, hängt natürlich von den eigenen Zielen ab. Will man beispielsweise die Zahl der Anmeldungen erhöhen, könnte man die Länge des Anmeldeformulars, die Art der Anmeldefelder, den „Anmelden-Button“, eine Verknüpfung mit Facebook, die Art wie die Datenschutzbestimmungen angezeigt werden etc. testen. Das Ziel von A/B-Testing wäre in diesem Fall herauszufinden, was die Besucher der Webseite davon abhält, sich anzumelden. Ist das Anmeldeformular zu lang, gibt es Bedenken bezüglich des Datenschutzes, oder wird für die Besucher einfach kein ausreichender Grund präsentiert, um sich anzumelden? All diese Fragen können eine nach der anderen beantwortet werden, indem man die entsprechenden Elemente der Webseite testet.

Einige der Dinge, die im Rahmen eines A/B-Tests am häufigsten getestet werden, sind die Folgenden: Wording, Länge, Farbe, Platzierung… des “call to action”, also der zentralen Handlungsaufforderung der Webseite (z.B. “Anmelde-Button”)

• Überschrift oder Produktbeschreibung
• Länge, Anzahl und Art von auszufüllenden Feldern
• Design und Layout
• Preise oder Rabatte
• Bilder, Grafiken oder Videos
• Die Menge des Textes (viel oder wenig).

Wie erstellt man einen A/B-Test?

Sobald man sich entschieden hat, was man testen will, geht es darum, sich für das richtige Tool zu entscheiden, um einen A/B-Test durchzuführen. Hier gibt es verschiedene Softwarelösungen. Eine der populärsten ist der Google Website Optimizer, der kostenlos genutzt werden kann, allerdings recht kompliziert in der Nutzung ist und zumindest fortgeschrittene Kenntnisse in HTML und möglichst auch JavaScript und CSS voraussetzt. Alternativ und deutlich einfacher in der Benutzung sind z.B. der Visual Website Optimizer oder Optimizely. Für beide sind fast keine Vorkenntnisse erforderlich, sie bieten viele zusätzliche Features und mit ihrer Hilfe lassen sich A/B-Tests sehr schnell erstellen. Nach einer kostenlosen Probephase sind diese Angebote allerdings kostenpflichtig (ab ca. 11 € / Monat).

Unabhängig davon, für welche Software man sich entscheidet, gibt es generell 2 Möglichkeiten, einen A/B-Test aufzusetzen:

Die zu testenden Elemente austauschen, bevor die Webseite geladen wird
Wenn man ein einzelne Elemente auf einer Webseite testet, z.B. den Anmeldebutton, dann muss mit seiner A/B-Testing-Software Variationen dieses Buttons erstellen. Sobald der Test aktiv ist, wird die Software per Zufall auswählen, welche Button-Variante dem Besucher der Webseite angezeigt wird.

Umleitung auf eine andere Seite
Wenn sich der A/B-Test auf die komplette Seite beziehen soll, wenn man z.B. blau und gelb als Grundfarben vergleichen will, dann muss man eine neue Seite erstellen und online stellen. Wenn die zu testende Seite beispielsweise unter http://example.com/landingpage.html zu erreichen ist, könnte man die Variation unter http://www.example.com/landingpage1.html online stellen. Sobald der Test aktiviert ist, würde die A/B-Testing-Software dann die Besucher per Zufall auf die beiden Variationen verteilen.

Als Nächstes muss man dann seine Ziele festlegen. Oftmals passiert dies, indem man einen Schnipsel JavaScript-Code in die Seite integriert, auf der ein Besucher landen würde, sobald er die gewünschte Aktion durchgeführt hat (z.B. auf der Seite „Danke für Ihre Anmeldung“). Bei den genannten Anbietern von A/B-Testing-Software wie Visual Website Optimizer oder Optimizely reicht es in der Regel, wenn man eine individuelle Codezeile einmalig in den Header des Webseitentemplates/Webseitenthemes einbaut. Es muss dann nicht extra auf jeder Zielseite neu integriert werden und ist im Endeffekt auch nicht schwerer z.B. ein Youtube-Video einzubinden.
Sobald ein Besucher dann auf einer bestimmten Zielseite landet, rechnet die A/B-Testing-Software dies der entsprechenden Webseitenvariante zu. Sobald eine ausreichende Zahl an Besuchern und erreichten Zielen (Conversions) in den Test einbezogen wurden, können die Ergebnisse ausgewertet und die erfolgreichere Variante der Webseite ermittelt werden. Das war’s, so einfach kann ein A/B-Test sein!

Empfehlungen und Fallstricke

Auch wenn A/B-Testing eigentlich ganz einfach ist, gilt es doch, einige Sachen zu beachten, um keine falschen Schlüsse aus seinen Ergebnissen zu ziehen.

Fallstricke:

• Teste die Varianten Deiner Webseite oder Landingpage niemals nacheinander, sondern immer gleichzeitig. Wenn man in der einen Woche die eine Variante anzeigt und in der nächsten Woche die andere, können die Ergebnisse durch eine Vielzahl externer Faktoren beeinflusst sein, daher teste die Varianten immer gleichzeitig (Split-Testing).

• Ziehe Schlussfolgerungen nicht zu früh! Damit die Ergebnisse wirklich aussagekräftig sind, müssen sie statistisch signifikant sein. Dabei geht es einfach darum zu verhindern, dass man schon nach den ersten Klicks entscheidet, welche Variante besser ist, obwohl hier der Zufall noch eine zu große Rolle spielt. Um auszurechnen, ob die Ergebnisse statistisch signifikant und damit brauchbar sind, kann man sich dieses kostenlosen Online Rechners bedienen, der speziell für A/B-Tests ausgelegt ist.

• Verwirre nicht die “Stammkunden”. Wenn man einen zentralen Bestandteil seiner Webseite testet (z.B. die Startseite), sollte man nur neue Besucher in den Test einbeziehen, um regelmäßige Nutzer des eigenen Webangebotes nicht zu irritieren, insbesondere da die getesteten Varianten ja eventuell gar nicht dauerhaft implementiert werden.

• Lass Dich nicht von Gefühlen übermannen. Manchmal gelangt man durch einen A/B-Test zu unerwarteten Ergebnissen und das nach subjektivem Empfinden “schlechtere” Design führt zu mehr Anmeldungen, Verkäufen… Wenn Dein Ziel ist, eben diese zu erhöhen, dann lass Dich nicht von Deinem Geschmack davon abhalten auch das gefühlt hässlichere Design umzusetzen.

Empfehlungen:

• Überlege genau, wie lange Du einen Test laufen lässt. Wenn Du ihn zu früh abbrichst, sind Deine Ergebnisse eventuell noch nicht aussagekräftig. Wenn Du ihn zu lange laufen lässt, dann verpasst Du eventuell weitere Anmeldungen oder Verkäufe, weil die schlechter abschneidende Variante noch immer angezeigt wird. Um auszurechnen wie lange ein A/B-Test laufen muss, damit er valide (statistisch signifikant) ist, kannst Du diesen kostenlosen Online-Rechner benutzen.

• Zeige wiederkehrenden Besuchern stets die gleiche Variante, so beugst Du unnötiger Verwirrung vor, welche auch die Testergebnisse beeinträchtigen könnten.

• Sorge für Konsistenz auf Deiner Webseite! Wenn Du z.B. Farbe, Form oder Text des Anmeldebutton änderst, sorge dafür, dass dieser überall auf Deiner Webseite gleich angezeigt wird, sonst verwirrst Du Deine Nutzer und beeinträchtigst die Ergebnisse.

• Testen, testen, testen… (und an die User denken)! Nicht jeder A/B-Test führt zu riesigen Sprüngen in der Anmelderate etc. Lass Dich davon nicht entmutigen, sondern teste weiter, bis aus vielen kleinen Verbesserungen spürbare Ergebnissteigerungen hervorgehen.

Ein A/B-Testing –Beispiel, welches zu einer 400% höheren Conversion-Rate führte

Die Webseite iCouponBlog versucht, Gutscheine an den Mann (und die Frau) zu bringen. Mit Hilfe eines AB-Test wollte man herausfinden, ob es durch einen sehr prominent platzierten “Sicher” (Secure) Banner auf der Landingpage möglich ist, die Klickzahlen auf den eigentlichen Gutschein-Button (Use Coupon) zu erhöhen.
AB-Test-BeispielEigentlich hatte man erwartet, dass dieses Banner das Vertrauen der Besucher der Webseite steigert und damit zu höheren Klickzahlen führen würde. Scheinbar hat das Banner aber eher abgelenkt und dazu geführt, dass die Conversion-Rate für die Version ohne Banner um 400% höher lag als für die Version mit Banner.

Der Test wurde mit der Hilfe des Visual Website Optimizers durchgeführt.

Tools & Software für A/B-Tests

Google Website Optimizer
Kostenlos, allerdings mit begrenztem Funktionsumfang und tendenziell komplizierter zu bedienen.

Visual Website Optimizer
Nach Ablauf der 30tägigen Testphase kostenpflichtig (ab ca. 39 € / Monat für 10.000 Webseitenbesucher), dafür sehr einfach in der Bedienung und mit vielen zusätzlichen Features ausgestattet (u.a. einem WYSIWYG-Editor, Heatmaps…).

Optimizely
Ebenfalls ein extrem einfach zu bedienendes A/B-Testing-Tool mit einem WYSIWYG-Editor, Echtzeitergebnissen… Nach Ablauf der “Probezeit” allerdings ebenfalls kostenpflichtig (im Rahmen eines 2-Jahres-Vertrags ab 11 € / Monat, bei monatlicher Kündigung ab 14 € / Monat für 2.000 Webseitenbesucher).

Darüber hinaus gibt es natürlich noch zahlreiche weitere Anbieter wie Omniture, Optimost oder Sitespect die aber tendenziell deutlich teurer und komplexer zu bedienen sind, ohne zwangsweise einen größeren Funktionsumfang zu bieten.

Weitere Tipps, Tricks und Inspiration

Die meisten Informationen und Fallstudien zum Thema A/B-Testing sind leider nur in englischer Sprache erhältlich. Wen das nicht abschreckt, dem seien die folgenden Seiten empfohlen:

Which Test Won?
Hier wird jede Woche eine Fallstudie mit zwei verschiedenen Varianten einer Webseite präsentiert. Bevor man erfährt, welcher Test „gewonnen“ hat, kann man selber einen Tipp abgeben und danach sehen, ob man richtig lag.

A/B-Ideafox
Eine „Suchmaschine“ für A/B-Testing-Fallstudien

Beginner’s Guide to Landing Pages
Eine tolle Übersicht darüber, worauf man beim Erstellen von Landing Pages achten sollte (mit vielen Beispielen)

Effective A/B-Testing
Eine spannende Präsentation, die insbesondere noch mal auf das Problem der statistischen Signifikanz eingeht (wird in älteren Browsern eventuell nicht richtig angezeigt)

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24 Kommentare zu “Was ist A/B-Testing?”

  1. Sasscha 16. Mai 2011 at 12:49 #

    Hi,

    guter Artikel – nur eine kurze Anmerkung. Der Link “A/B-Ideafox” hat seine guten Tage gesehen… ;)

    Gruß
    Sascha

    • Basti 16. Mai 2011 at 13:24 #

      Besten Dank für den Hinweis, der Link sollte jetzt wieder klappen.

  2. Jens 16. November 2011 at 15:11 #

    Hallo Basti,
    danke für den tollen Artikel. War mir eine sehr große Hilfe.

    Wollte dich auf einen kleinen Schreibfehler hinweisen:”

    Testen, testen, testen… (und an die User denken)! Nicht jeder A/B-Test führt zu riesigen Sprüngen in der Anmelderate etc. Lass Dich davon nicht ermutigen, sondern…”

    Ich denke du meinst eher “entmutigen”, oder? :)

    Aber wie gesagt, toller Artikel! Danke!

    • Basti 16. November 2011 at 17:18 #

      Hallo Jens!

      Besten Dank für das Lob und den Hinweis auf den Fehler, habe ihn korrigiert.

  3. Eva 12. Mai 2012 at 11:10 #

    Hallo, tolle Übersicht. Ich habe auch die Erfahrung gemacht, dass nur langfristiges Testen hilft. Der Planungsprozess ist allerdings auch nicht zu unterschätzen (ein paar Tipps gibt es unter: http://www.omw-blog.com/conversion-optimierung-email-marketing/). Wenn man jedoch diese beiden Punkte beachtet, kann man einen großen Wissensschatz generieren, der durch nichts zu ersetzen ist.

  4. Daniel H. 11. September 2013 at 14:32 #

    Hey,

    kennt jemand vielleicht ein “Ranking” bzw. die meistgenutzten A/B-Testing Tools? Rein interessenhalber :)

    Grüße,

    Daniel

  5. Mark 21. März 2015 at 09:48 #

    Ergebnisse von A/B Tests sollten auch immer auf Signifikanz überprüft werden. Stellt ein Testingtool dies nicht bereit bzw. wenn die Auswertung sehr eingeschränkt ist, dann können erweiterte Auswertungen trotzdem durchgeführt werden.
    http://www.signifikanzrechner.de bietet hierzu beispielsweise zahlreiche Testmethoden an.

  6. Nico 23. Juli 2015 at 12:16 #

    Sehr umfangreich und klasse geschrieben. Besser kann man A/B Tests nicht beschreiben. Als Tipp für ein Tool kann ich noch Unbounce nennen (http://unbounce.com) und natürlich Stetic ;-)

    Wir haben in einem aktuellen Blog-Artikel auch einmal versucht das Thema A/B Tests mit unseren Worten für Einsteiger zu erklären. Evtl. ist er für den einen oder anderen auch interessant und hilfreich: https://www.stetic.com/blog/ab-test-optimierung-webseite.html

  7. Sandra 4. August 2015 at 13:10 #

    Ein sehr schöner und anschaulicher Artikel! :)
    Vielleicht noch eine kleine Ergänzung: Um sich nicht im Optimierungswahn zu verheddern, ist es immer sinnvoll beim Testen Prioritäten zu setzen – d.h. sich erstmal auf die Seiten mit hohem Verbesserungspotential zu konzentrieren. Das könnten bspw. Seiten mit besonders hohen Ausstiegsraten sein.
    Genauere Tipps hierzu haben findet ihr auch hier: http://www.treefish.de/blog/guide-ab-testing
    Grüße

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