A/B-Test
Kurzdefinition
Ein A/B-Test zeigt Besuchern gleichzeitig zwei Versionen einer Seite oder Anzeige, um zu sehen, welche besser abschneidet.
Ein Teil der Besucher sieht Version A, der andere Version B; eine einzelne Variable wie Überschrift, Bild oder Buttontext wird geändert und anhand einer Kennzahl wie der Konversionsrate verglichen. Wird immer nur eine Variable getestet, ist klar erkennbar, welche Änderung das Ergebnis verursacht hat. Ändert man mehrere Dinge gleichzeitig, lässt sich hinterher nicht mehr sagen, welche Änderung wirklich zählte.
Damit ein Ergebnis als verlässlich gilt, braucht es genug Besucher und genug Zeit; eine wenig frequentierte Seite, über wenige Tage getestet, kann eine zufällige Schwankung für einen echten Unterschied halten. Entscheidungen sollten deshalb erst nach Prüfung der statistischen Signifikanz getroffen werden.
Ein A/B-Test ersetzt das Bauchgefühl durch Belege; statt zu fragen «sieht das schöner aus», fragt er «konvertiert das besser».
Warum es wichtig ist
Ohne A/B-Test bleibt die Wirkung einer Seitenänderung reine Annahme. Er macht den tatsächlichen Effekt einer kleinen Änderung zu einer Zahl und verhindert so Entscheidungen auf falscher Grundlage.
Beispielszenario
Als ein Bodenbelagshersteller den Buttontext seines Angebotsformulars von «Preis erhalten» zu «Kostenlose Besichtigung anfragen» per A/B-Test änderte, erzielte die zweite Version spürbar mehr Formulareinsendungen.
