So machst du A/B Tests für deinen WordPress Title

Hast du schon mal an A/B-Tests für deinen WordPress Title gedacht? Mit der A/B-Testbedingung kannst du bis zu vier Inhaltsversionen anwenden. So stellst du fest, welche deiner Varianten die effektivste ist. Für eine komplexere Analyse hast du auch die Möglichkeit, den dynamischen Inhalt mit Google Analytics zu synchronisieren.

Mit der A/B Testbedingung von If-So kannst du jeden Inhalt deiner Website anpassen. Dies gilt für Bilder, Titel, Texte, Schaltflächen und Handlungsaufforderungen. Durch die integrierte Analyse von If-So findest du heraus, welche Inhaltsversion am effektivsten ist.

Mit A/B-Tests wird ein Zufallsexperiment eingerichtet. Hiermit bekommen die Nutzer deiner Website unterschiedliche Versionen von Inhalten angezeigt. Diese hast du zuvor festgelegt. Der Sinn hierbei ist, dass du grundlegende Metriken (Ansichten und Conversions) verfolgen kannst.

Für die Anleitung in diesem Artikel benötigst du das WordPress-Plugin If-So.

Richte Split-Tests mit 2 oder mehr Versionen mit If-So ein

Wenn du einen A/B-Test einrichtest, musst du mindestens 2 Alternativen nutzen. Wie dies funktioniert, zeige ich dir nachfolgend in Punkt 1 und 2. Um mehrere Alternativen festzulegen, folgst du den Schritten 3 und 4.

1. Stelle Version A ein

Damit du einen A/B Test mit 2 Versionen einrichtest, musst du Version A für 50 Prozent der Sitzungen einstellen.

2. Stelle Version B ein

In diesem Schritt erstellst du die zweite Version. Diese legst du als Kontrollgruppe (Control Group) fest. (100 Prozent der Sitzungen). So wird Version B dann für die verbleibenden 50 Prozent der Sitzungen dargestellt.

3. Stelle Version C ein

Um 3 Alternativen zu erstellen, musst du in jeder einzelnen Version die Prozente verändern. Wie die Einstellungen sein müssen, erkennst du auf den vorstehenden Bildern.

4. Stelle Version D ein

Wie du siehst, musst du für 4 Alternativen auch wieder die Prozentzahl anpassen.

5. Aktiviere die Wiederholungsoption

Besonders wichtig ist, dass du die Wiederholungsoption aktivierst. Und zwar in jeder Version. Ganz gleich, ob du 2, 3 oder 4 Alternativen erstellst. So stellst du sicher, dass jedem Nutzer dieselbe Version auch angezeigt wird.

Was sind A/B-Tests und wie funktionieren sie?

A/B-Tests, auch Split-Tests genannt, dienen als Marketing-Experiment. Hiermit kannst du dein Publikum aufteilen, um verschiedene Versionen einer Kampagne zu testen. So kann festgestellt werden, welche Variante am besten abschneidet.

Was sind A/B-Tests?

Da sich die verschiedenen Zielgruppen unterschiedlich verhalten, gelten A/B-Tests als ein wertvolles Werkzeug. Denn was für das eine Unternehmen funktioniert, muss für das andere Unternehmen nicht genauso gut sein.

Deswegen sind Experten für die CRO (Conversionrate-Optimierung) auch nicht überzeugt von dem Begriff „Best Practice„. Denn die beste Praktik für Unternehmen X kann eventuell nicht die beste Praktik für dein Unternehmen sein.

So funktionieren A/B-Tests

Damit du A/B-Tests durchführen kannst, musst du mindestens zwei verschiedene Versionen eines Inhaltes erstellen. Wichtig hierbei sind die Änderungen an einer einzigen Variable. Im Anschluss zeigst du die beiden Versionen zwei verschiedenen Zielgruppen, die ähnlich groß sind.

Als Nächstes führst du über einen bestimmten Zeitraum eine entsprechende Analyse durch. Dieser Zeitraum sollte lang genug sein, damit du genaue Schlussfolgerungen zu deinen Ergebnissen ziehen kannst. So siehst du, welche Version besser abgeschnitten hat und kannst diese anwenden.

Um die Conversionrate deiner Website zu erhöhen, kannst du zum Beispiel die folgenden Arten von A/B-Tests durchführen:

• Benutzererfahrungstest
• Designtest

Mit diesen Arten kannst du zum einen feststellen, ob beispielsweise der CTA-Button (Call-to-Action-Button) eine neue Platzierung benötigt und zum anderen siehst du, ob eine Änderung der Farbe des CTA-Buttons die Klickrate erhöhen kann.

Welche Schritte solltest du vor den A/B-Tests durchführen?

Um mit den A/B-Tests zu beginnen, musst du einige Vorkehrungen treffen. Diese sind im Folgenden für dich beschrieben.

Wähle eine Variable zum Testen: So kannst du beurteilen, wie effektiv eine Änderung ist, solltest du für die Isolation einer unabhängigen Variablen sorgen. Dann misst du ihre Leistung. Andernfalls ist es dir nicht möglich, festzustellen, welche Variable für die Änderung der Leistung verantwortlich ist.

Identifiziere dein Ziel: Während eines Tests lassen sich mehrere Metriken messen. Dennoch solltest du eine primäre Metrik auswählen. Auf diese musst du dich dann konzentrieren, bevor du den Test ausführst.

Erstelle eine Kontrolle und einen Herausforderer: Nutze die bisher entstandenen Informationen, um die unveränderte Version als Kontrollszenario einzurichten. Willst du etwa eine Website testen, gilt diese als unveränderte Seite. Denn sie existiert bereits. Willst du Landing-Pages testen, wäre das beispielsweise Text und Design der Landing-Page, welche du im Normalfall anwenden würdest. Von dort aus erstellst du den Herausforderer. Das ist die veränderte Website, die du gegen die Kontrolle testen willst.

Teile vor den A/B-Tests Stichprobengruppen auf: Bei A/B-Tests, wo du mehr Kontrolle über dein Publikum hast, solltest du zwei oder mehr gleichberechtigte Zielgruppen testen. Nur so erhältst du schlüssige Ergebnisse.

Entscheide über die Aussagekraft deiner Ergebnisse: Hast du deine Zielmetrik ausgewählt, musst du genau überlegen, wie signifikant deine Ergebnisse sein müssen. So kannst du rechtfertigen, warum du eine Variante einer anderen vorziehst.

Führe je Kampagne nur einen Test gleichzeitig durch: Auch wenn es nicht um dasselbe Asset geht, solltest du nur eine Sache je Kampagne testen. Bei mehreren Tests werden die Ergebnisse nur verkompliziert.

Teste beide Varianten zur gleichen Zeit: Für gute Ergebnisse ist das richtige Timing unerlässlich. Daher musst du für die Tests beide Varianten gleichzeitig ausführen.

Tipps, um A/B-Tests durchzuführen

Gib dem A/B-Test ausreichend Zeit, damit nützliche Daten produziert werden: Je mehr Traffic du erhältst, umso kürzer ist die Dauer des A/B-Tests. Bekommt dein Unternehmen also noch nicht so viel Traffic, solltest du die A/B-Tests ein mehrere Tage oder sogar Wochen laufen lassen.

Hol dir Feedback von echten Nutzern ein: Dies kannst du zum Beispiel anhand einer Umfrage durchführen. So erhältst du klare Antworten, warum deine Nutzer beispielsweise nicht auf einen bestimmten CTA geklickt haben.

Das machst du nach den A/B-Tests

Es gibt einige Schritte, die du nach den A/B-Tests durchführen solltest:

1. Konzentriere dich auf die Zielmetrik.
2. Messe die Signifikanz deiner Ergebnisse.
3. Handel nach deinen Ergebnissen.
4. Plane deinen nächsten A/B-Test.

Wichtig ist allerdings, dass du deine A/B-Testberechnungen auch lesen kannst. Daher solltest du dir nach dem Test die Zielmetrik genau ansehen. Denn diese ist im Normalfall die Conversionrate. Anschließend vergleichst du deine Conversionraten.

Hierbei wirst du erkennen, dass eine Variante deutlich besser abgeschnitten hat als die andere. Zu guter Letzt schlüsselst du deine Ergebnisse nach Zielgruppensegmenten auf. So kannst du verstehen, wie jeder einzelne Schlüsselbereich auf deine Varianten reagiert hat.

Welche Vorteile haben A/B-Tests im Marketing?

Der größte Vorteil von A/B-Tests im Marketing ist, dass sie wenig Kosten, aber einen großen Nutzen bringen. Weitere Vorteile sind diese:

• Der Website-Traffic wird deutlich erhöht.
• Die Conversionrate steigt an.
• Die Absprungrate wird reduziert.
• Es kommt zu weniger Warenkorbabbrüchen.

Auch wenn ein A/B-Test einmal fehlschlagen sollte, sind die finanziellen Verluste sehr gering. Zudem kannst du den folgenden A/B-Test fundierter gestalten. Ist dieser erfolgreich und sorgt für steigende Einnahmen, hast du am Ende immer die Kosten für den Test drin.

Fazit – A/B-Tests

A/B-Tests sind hilfreiche Werkzeuge, um die Inhalte genau auf deine Nutzer anzupassen. Ganz gleich, ob du Titel, Texte, Handlungsaufforderungen, Schaltflächen oder Bilder anpassen willst. Starte am besten heute noch mit dem A/B-Test, um deine Conversionrate zu steigern.