Um neue Kunden zu gewinnen und relevant zu bleiben, muss sich ein Unternehmen weiterentwickeln. Ohne die Einführung neuer Ideen werden Projekte uninteressant und ineffektiv. Website-Redesign, Creatives oder Calls-to-Action in der Werbung ändern, das Sortiment erweitern, Aktionen oder Rabatte einführen – wie kann man verstehen, was das Ergebnis bringt?

Eine Art der Marktforschung sind A/B-Tests. Mit dieser Methode können Sie Hypothesen testen und die Reaktion der Verbraucher auf Veränderungen analysieren.

A/B-Tests (oder Split-Tests) sind eine Marketingforschungsmethode, bei der der Kern eines Experiments darin besteht, dass eine Kontrollgruppe von Artikeln mit einer Reihe von Testgruppen verglichen wird, in denen ein oder mehrere Artikel geändert wurden, um herauszufinden, welche Änderungen verbessern das Ziel. Daher werden beim Testen Option “A” und Option “B” verglichen, und das Ziel ist es, die beste der beiden getesteten Optionen zu ermitteln.

A/B-Tests in kontextbezogener Werbung

In der kontextbezogenen Werbung werden A/B-Tests verwendet, um Überschriften, Beschreibungen, visuelle Elemente wie Banner oder Videos zu analysieren. Bei der Durchführung einer Studie wird das experimentelle Element „B“ mit dem Hauptsetting „A“ verglichen. Das heißt, Sie können zwei Versionen desselben Objekts mit unterschiedlichen Elementen überprüfen, wobei andere Dinge in den Bedingungen gleich sind. Ziel dieser Studie ist es herauszufinden, welche Elemente die Effizienz steigern.

Split-Tests werden auch verwendet, um die verschiedenen Komponenten einer Werbung zu analysieren:

  • Anzeige. Sie können verschiedene Variationen von Titeln oder Beschreibungen testen: einen Call-to-Action, eine Anzeige mit oder ohne Preis und so weiter.
  • Gebotsstrategien. Normalerweise sind intelligente Gebotsstrategien am effektivsten, aber in einigen Fällen funktionieren manuelle Gebotsstrategien besser.
  • Startseiten. Sie können die Optionen zum Platzieren von Schaltflächen oder Produkten auf der Website und deren visuelles Design überprüfen
  • Banner. In diesem Fall gibt es fast keine Einschränkungen. Experimentieren Sie mit visuellen Inhalten, Farben, Textkomponenten und Schaltflächen.
  • Video. Sehen Sie sich Videos in verschiedenen Längen und Inhalten an.
  • Zusätzliche Links. Fügen Sie Ihrer Anzeige zusätzliche Links zu verschiedenen Abschnitten der Website hinzu: Blog, Kontaktinformationen, Produktkategorien, Aktionsseite und vergleichen Sie, wie sich die CTR ändert.
  • Klärung. Mit diesem Tool können Sie Ihre Anzeigen erweitern und auf Wettbewerbsvorteile hinweisen, die nicht in den Überschriften und Beschreibungen enthalten sind.
  • End-URL. Der Zielseitenlink stimmt möglicherweise nicht mit dem Link überein, den der Nutzer in der Anzeige sieht. Dies trägt dazu bei, Informationen darüber zu vermitteln, wohin der Besucher durch Klicken auf die Anzeige gehen wird. Daher können Sie verschiedene Linkoptionen testen und sehen, welche am besten funktioniert.

Nahezu jede Anzeige lässt sich verbessern, oft können bereits funktionierende Texte die Zielgruppe nicht mehr erreichen. Mit der A/B-Testing-Methode können Sie die Effektivität von Werbekampagnen steigern, ohne die Budgets zu erhöhen.

Beispiel eines A/B-Testes

Ziel: Steigerung der Anzeigen-CTR

Hypothese: Die Änderung des Call-to-Action erhöht die CTR der Anzeige

Objekt: Anzeige

Element: Call to Action

Für die aktuelle Kampagne in Google Ads starten wir ein Experiment mit einem modifizierten Call-to-Action im Anzeigentext für 50% des Tagesbudgets, Dauer – 1 Woche (oder bis genügend Statistiken gesammelt sind). Nach Abschluss des Experiments können wir feststellen, welche Anzeige besser anklickbar war.

Metriken zur Bewertung von A/B-Tests

Normalerweise gibt es 5 Hauptmetriken zur Bewertung von A/B-Tests in kontextbezogener Werbung.

  • CTR. Eine Erhöhung dieses Indikators wirkt sich auf die Qualität der Anzeige aus und senkt folglich die Kosten pro Klick.
  • Wechselkurs. Zeigt, wie die Zielgruppe von der Website angezogen wurde. Der Nachteil der Auswertung dieser Metrik besteht darin, dass der Nutzer während des Conversion-Prozesses von verschiedenen Faktoren (Produktpreis, Website) beeinflusst wird, die außerhalb der Verantwortung eines Spezialisten für kontextbezogene Werbung liegen.
  • CPA. Dieser Indikator kann davon geleitet werden, ob wir die Marginalität des Produkts verstehen und die Schwellenkosten einer Konvertierung bestimmen können, bei denen die Konvertierung für das Unternehmen wirtschaftlich vorteilhaft ist.
  • ROAS. Dieser Indikator wird in E-Commerce-Projekten verwendet. Ermöglicht Ihnen, Werbeausgaben und Produktumsätze zu vergleichen.
  • Impressionsbasierte Metriken (CPI, RPI). Sie helfen dabei, die Auswirkungen der Anzeigenschaltung auf die weitere Interaktion der Nutzer mit der Website zu analysieren.

A/B-Tests sollten kontinuierlich und regelmäßig durchgeführt werden. Es gibt keine perfekten Anzeigen, Zielseiten und Strategien. Es ist notwendig, ständig neue Theorien und Hypothesen zu generieren, nach Wegen zur Effizienzsteigerung zu suchen und Veränderungen zu testen.

Split-Tests in kontextbezogener Werbung

  1. Der Test sollte nicht für die gesamte Anzeigengruppe durchgeführt werden, sondern für jede Anzeige separat. Dies ist notwendig, um zu verstehen, welches Element das Testergebnis beeinflusst hat.
  2. Die Dauer des Experiments. Je länger die Testdauer, desto zuverlässiger das Ergebnis. Dies ist auf eine Änderung der Nachfrage nach den meisten Waren und Dienstleistungen zurückzuführen, die von Saisonalität, Wechselkursänderungen und Marktreaktionen auf bestimmte wichtige Ereignisse abhängen kann. Das Experiment sollte also so lange durchgeführt werden, bis ein klarer „Sieger“ feststeht.
  3. Heterogenität des Publikums. Zielgruppen zeigen Aktivität in unterschiedlichen Zeiträumen ungleichmäßig. Daher verlängert dieser Faktor auch die Versuchszeit.
  4. Fehlende statistische Daten für Anfragen mit geringer Häufigkeit. Zur Analyse des Experiments wird eine relevante Anzahl an Klicks auf eine Werbeanzeige benötigt. Einige Suchanfragen mit geringer Häufigkeit erzielen jedoch möglicherweise nur wenige Impressionen pro Woche. In diesem Fall kann sich die Versuchsdauer auf mehrere Monate erhöhen.

Wie wird der A/B-Test einer Anzeige durchgeführt?

Phasen des Experiments:

  1. Hypothesenbildung und Zielsetzung.
  2. KPI, durch die das Testergebnis bestimmt wird.
  3. Experiment starten und durchführen.
  4. Datenanalyse.
  5. Umsetzung der Veränderung.

Algorithmus zum Starten von A/B-Tests in Google Ads:

  • In dem Werbekonto auf die Registerkarte „Experimente“ gehen.
  • Einen neuen Test erstellen.
  • Eine Kampagne auswählen, Änderungen gemäß der Hypothese vornehmen, den Namen des Experiments, die Dauer und die Budgetverteilung zwischen Grund- und Experimentaleinstellungen festlegen.
  • Experiment durchführen.
  • Auf den Abschluss oder eine ausreichende Datenerfassung warten.
  • Daten analysieren.
  • Änderungen bei erfolgreichem Test anwenden. Das System fordert Sie auf, neue Einstellungen für die aktuelle Kampagne vorzunehmen oder eine neue zu starten.

Die daraus resultierenden Statistiken können nicht nur in kontextbezogener Werbung, sondern auch in anderen Bereichen des Internetmarketings verwendet werden: in den Texten von E-Mail-Newslettern, SEO-Metadaten und auf Landingpages. Durch regelmäßiges Testen und Experimentieren können Sie Ihre gesamte Marketingstrategie anpassen.

Checkliste für qualitative A/B-Tests

  • Die Anzeigenbereitstellung wird gleichmäßig angepasst.
  • Die Zielgruppe ist ziemlich groß, es gibt genügend Daten für die Analyse.
  • Die Testbedingungen sind für die Grund- und Versuchseinstellungen gleich. Sie sollten den Test nicht während saisonaler Schwankungen der Verbraucheraktivität durchführen.
  • Es wird nur ein Element getestet. Nur so lässt sich herausfinden, welche Änderung das Ergebnis beeinflusst hat.
  • Für jeden Test werden ein Ziel und eine Hypothese klar artikuliert.
  • Das Experiment sollte fortgesetzt werden, bis genügend Statistiken gesammelt wurden.

Wenn jedes Element der Anzeige optimal funktioniert, werden die Werbeausgaben reduziert und die Conversions erhöht. Wir bei Well Web Marketing führen regelmäßig A/B-Tests für alle Projekte durch. Wir freuen uns auf Zusammenarbeit mit Ihnen und bieten Ihnen gerne unsere Beratung oder Unterstützung bei der Durchführung von Werbemaßnahmen!