Was ist A/B Testing?

A/B Testing (auch Split-Testing genannt) ist eine Methode zum Vergleich zweier Varianten, um herauszufinden, welche besser performt. Die Originalversion (A) wird gegen eine Variation (B) getestet, indem Traffic zufällig auf beide verteilt wird und die Ergebnisse verglichen werden.

A/B Testing ersetzt Meinungen durch Daten. Statt zu diskutieren, ob ein roter oder grüner Button besser ist, lässt ein Test die Nutzer entscheiden. Diese wissenschaftliche Herangehensweise ist fundamental für Conversion Rate Optimization und datengetriebenes Marketing.

Wie A/B Testing funktioniert

1. Hypothese aufstellen: „Ein größerer CTA-Button wird die Klickrate erhöhen“
2. Varianten erstellen: Version A (Original), Version B (größerer Button)
3. Traffic aufteilen: 50% sehen A, 50% sehen B (zufällig)
4. Daten sammeln: Ausreichend Conversions für statistische Signifikanz
5. Auswerten: Welche Variante performte besser?
6. Implementieren: Gewinner wird Standard

Was man testen kann

Websites und Landing Pages

• Headlines und Texte
• Call-to-Action (Text, Farbe, Platzierung)
• Bilder und Videos
• Formulare (Länge, Felder, Layout)
• Seitenstruktur und Navigation
• Social Proof (Testimonials, Bewertungen)

E-Mails

• Betreffzeilen
• Absendername
• Versandzeitpunkt
• Content und Layout
• CTAs

Ads

• Anzeigentexte
• Bilder und Creative
• Zielgruppen
• Gebote und Budgets

Statistische Signifikanz

Ein Ergebnis ist statistisch signifikant, wenn es wahrscheinlich nicht durch Zufall entstanden ist. Standard: 95% Konfidenz – die Wahrscheinlichkeit, dass das Ergebnis echt ist, liegt bei 95%.

Faktoren für Signifikanz

• Sample Size: Mehr Besucher = schneller signifikant
• Effektgröße: Größere Unterschiede werden schneller signifikant
• Basis-Conversion-Rate: Höhere Raten brauchen weniger Traffic

Sample-Size-Rechner helfen, die nötige Testdauer zu schätzen.

Multivariate Testing

Testet mehrere Variablen gleichzeitig (z.B. Headline UND Button UND Bild). Erlaubt, Interaktionen zu erkennen, braucht aber deutlich mehr Traffic für Signifikanz. Für die meisten ist sequentielles A/B Testing praktikabler.

A/B Testing Best Practices

• Nur eine Variable testen: Sonst wissen Sie nicht, was den Unterschied machte
• Hypothesen dokumentieren: Was testen Sie und warum?
• Ausreichend Traffic: Nicht zu früh abbrechen
• Keine Änderungen während des Tests: Verfälscht Ergebnisse
• Saisonalität beachten: Verhalten ändert sich über Zeit
• Auch „Verlierer“ sind Lernerfolge: Jeder Test liefert Insights

Häufige Fehler

• Zu früh stoppen: Keine statistische Signifikanz erreicht
• Zu viel gleichzeitig testen: Multivariate ohne genug Traffic
• Keine Hypothese: Testen ohne Lernziel
• Nur Micro-Optimierungen: Button-Farben statt Value Proposition
• Ergebnisse ignorieren: Testen ohne zu implementieren

A/B Testing Tools

• Google Optimize: Kostenlos, gut für Einsteiger (wird eingestellt)
• VWO: Visueller Editor, gute Analytik
• Optimizely: Enterprise-Level, mächtig
• AB Tasty: Europäischer Anbieter, DSGVO-konform
• Unbounce: Landing Pages mit integriertem Testing

A/B Testing für KMU

Auch mit begrenztem Traffic möglich:

• Fokus auf High-Impact-Seiten (Homepage, wichtigste Landing Pages)
• Größere Änderungen testen (schneller signifikant)
• Qualitative Methoden ergänzen (User Testing, Surveys)
• E-Mail-Tests brauchen oft weniger Traffic als Web-Tests

Fazit: Daten statt Meinungen

A/B Testing ist die Grundlage für datengetriebene Optimierung. Statt auf Bauchgefühl zu vertrauen, lassen Sie Ihre Nutzer entscheiden. Der Prozess ist einfach, aber die konsequente Anwendung unterscheidet erfolgreiche von mittelmäßigen Unternehmen. Wer regelmäßig testet und lernt, baut nachhaltige Wettbewerbsvorteile auf.