A/B-Test bezeichnet ein Verfahren, bei dem zwei Varianten einer Website oder eines Elements parallel gegen Besucher ausgespielt werden, um zu messen, welche besser funktioniert. Variante A ist meist die bestehende Version, Variante B die Änderung. Besucher werden zufällig auf beide Varianten verteilt, anschließend wird verglichen, welche Variante mehr Klicks, Anfragen oder Käufe erzeugt.
Was sich testen lässt
- Headlines: Unterschiedliche Überschriften auf der Startseite oder Landingpage
- Call-to-Action: Buttontext, Farbe, Position
- Layout: Reihenfolge von Sektionen, Bild- versus Text-Lastigkeit
- Formulare: Anzahl der Felder, Pflichtangaben, Anordnung
- Preisdarstellung: Brutto vs. Netto, monatlich vs. jährlich
- Bilder: Stockfotos vs. echte Aufnahmen vom Team
Worauf es bei aussagekräftigen Tests ankommt
- Genug Traffic: Bei wenigen Besuchern dauert ein Test schnell Monate
- Nur eine Variable ändern: Sonst lässt sich nicht sagen, welche Änderung den Unterschied gemacht hat
- Statistische Signifikanz: Erst beenden, wenn die Daten eindeutig sind, nicht nach Gefühl
- Klares Erfolgskriterium: Vorher festlegen, was als Erfolg gilt, etwa Anfragen pro Besucher
- Dokumentation: Hypothese, Ergebnis und Learnings festhalten, damit Tests aufeinander aufbauen
Typische Tools
Google Optimize wurde 2023 eingestellt. Heute sind Tools wie VWO, Convert, Optimizely oder Hotjar gängig. Für kleinere Websites lohnen sich oft erstmal qualitative Methoden wie Heatmaps und Session Recordings, bevor ein klassischer A/B-Test sinnvoll ist.
Wie A/B-Tests in eine Conversion-Strategie eingebettet werden, steht im Artikel Conversion-Rate-Optimierung.