Was ist A/B-Testing?

A/B-Testing, auch als Split-Testing bezeichnet, ist eine Methode zur Optimierung von Websites, bei der zwei oder mehrere verschiedene Versionen einer Webseite (Version A und Version B) gleichzeitig ausgestellt werden, um herauszufinden, welche Version die besten Ergebnisse liefert.

Dies wird in der Regel durch den Vergleich von Metriken wie Klickrate, Absprungrate oder Conversion-Rate erreicht.

A/B-Testing ermöglicht es Unternehmen, ihre Webseiten-Designs, Schaltflächen, Texte, Bilder und andere Elemente auf ihre Wirksamkeit hin zu testen, um die Gesamtleistung der Seite zu verbessern und die Zufriedenheit der Benutzer zu maximieren.

Es ist ein wichtiger Bestandteil des Prozesses der Conversion-Optimierung und wird häufig in Verbindung mit anderen Methoden wie Heatmaps und User-Testing verwendet.

A-B Testing

Beispiele für A/B-Testing

Ein Beispiel für A/B-Testing könnte sein, dass ein Online-Einzelhändler die Schaltfläche „Jetzt kaufen“ auf seiner Produktseite testet. In Version A befindet sich die Schaltfläche in der Mitte der Seite, während sie in Version B am unteren Rand der Seite platziert ist. Der Einzelhändler kann dann die Klickrate auf die „Jetzt kaufen“-Schaltfläche in beiden Versionen vergleichen, um herauszufinden, welche Position am effektivsten ist. Wenn die Schaltfläche in der unteren Position eine höhere Klickrate aufweist, kann der Einzelhändler diese Position als die beste Wahl für die Schaltfläche auf allen Produktseiten verwenden.

Ein weiteres Beispiel für A/B-Testing könnte sein, dass ein Unternehmen testet, welcher Werbespot am besten auf seiner Zielgruppe funktioniert. Das Unternehmen schaltet zwei verschiedene Werbespots (Version A und Version B) und misst dann die Klickrate auf die Werbespots sowie die Anzahl der gekauften Produkte, die auf jeden der Werbespots zurückzuführen sind. Wenn ein Werbespot eine höhere Klickrate und eine höhere Anzahl von Verkäufen aufweist, wird dieser Werbespot als der bessere Werbespot angesehen und für zukünftige Kampagnen verwendet.

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