Definition A/B-Test (Split-Run-Test)

Ein A/B-Test, auch Split-Test genannt, ist eine Methode, bei der zwei oder mehr Versionen einer Webseite, einer App oder eines Werbemittels miteinander verglichen werden, um herauszufinden, welche Version die bessere Leistung erzielt. Dabei wird der Traffic (z. B. die Besucher) zufällig auf die Version A (das Original) und die Version B (die Variante) aufgeteilt.

Ein A/B-Test läuft in der Regel in folgenden Schritten ab:

1. Hypothese aufstellen: Sie formulieren eine Annahme darüber, welche Änderung eine Verbesserung bewirken könnte (z. B. "Ein grüner 'Jetzt kaufen'-Button führt zu mehr Klicks als ein roter").
2. Varianten erstellen: Sie erstellen die Version B, die sich nur in der zu testenden Eigenschaft von Version A unterscheidet.
3. Traffic aufteilen: Die Hälfte der Besucher sieht Version A, die andere Hälfte Version B.
4. Daten sammeln: Ein Test-Tool misst das Verhalten der Nutzer in beiden Versionen (z. B. Klicks, Anmeldungen, Käufe).
5. Ergebnisse analysieren: Nach dem Testzeitraum wird geprüft, ob die Daten einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den Versionen zeigen.
6. Entscheidung treffen: Wenn Version B besser abschneidet, wird sie zur neuen Standard-Version.

A/B-Tests ermöglichen datengestützte Entscheidungen. Anstatt sich auf Vermutungen oder Meinungen zu verlassen, können Unternehmen genau sehen, welche Elemente auf ihrer Seite oder in ihrer Werbung am besten funktionieren. Das führt zu einer kontinuierlichen Optimierung der Conversion-Rate, höheren Umsätzen und einem besseren Verständnis des Nutzerverhaltens.

Praktisch jedes Element einer Webseite oder einer Anzeige kann getestet werden:

• Headlines und Texte: Welcher Titel oder Slogan ist am überzeugendsten?
• Call-to-Action (CTA): Welche Farbe, welcher Text oder welche Platzierung des Buttons führt zu mehr Klicks?
• Bilder und Videos: Welche visuellen Elemente sprechen die Zielgruppe am besten an?
• Layout und Design: Führt eine andere Anordnung der Elemente zu besseren Ergebnissen?
• Preise und Angebote: Welcher Preis oder welches Angebot generiert mehr Verkäufe?

Ein A/B-Test vergleicht eine einzige Änderung (z. B. eine andere Button-Farbe) zwischen zwei Versionen. Ein multivariater Test (MVT) hingegen testet mehrere Änderungen gleichzeitig in verschiedenen Kombinationen. Er ist komplexer und benötigt deutlich mehr Traffic, liefert aber detailliertere Einblicke, welche Elemente in Kombination am besten funktionieren.