A/B-Testing (Split-Testing)

Kurz erklärt: Eine Methode der Conversion-Optimierung, bei der zwei Varianten einer Seite gleichzeitig getestet werden, um herauszufinden, welche besser konvertiert.

Detail-Definition

Beim A/B-Test wird Traffic zufällig auf Variante A (Original) und Variante B (Änderung) aufgeteilt. Nach ausreichend Daten (statistische Signifikanz) zeigt sich, welche Variante mehr Conversions erzielt. Typische Testelemente: Headlines, Button-Farben, Formularlänge, Social-Proof-Platzierung, Pricing-Darstellung. Tools: Google Optimize (eingestellt), VWO, AB Tasty.

Wann ist A/B-Testing relevant?

  • Landing-Page-Headline testen.
  • CTA oder Formularlänge verbessern.
  • Preis-, Trust- oder Angebotsdarstellung vergleichen.

Typische Fehler

  • Tests mit zu wenig Traffic auswerten.
  • Mehrere große Änderungen gleichzeitig testen.
  • Nur Klicks statt qualifizierter Conversions messen.

Praxis-Checkliste

  1. Hypothese formulieren.
  2. Eine Hauptmetrik definieren.
  3. Testdauer und Mindestdaten festlegen.
  4. Ergebnis dokumentieren und Folgefrage ableiten.

Warum ist das für bayerische KMU wichtig?

A/B-Testing hilft, Änderungen nicht nach Geschmack, sondern nach Wirkung zu bewerten. Für KMU lohnt es sich besonders auf Seiten mit genug Traffic oder hohem Lead-Wert.

Unsere lokale Expertise direkt anwenden:

Verwandte Begriffe

  • Conversion-Optimierung — Conversion-Optimierung verbessert Websites so, dass mehr Besucher zu Leads, Kunden oder Käufern werden.
  • Landing Page — Eine speziell auf ein Ziel ausgerichtete Webseite, die Besucher zu einer konkreten Aktion führen soll — z.B. Anfrage, Kauf oder Anmeldung.
  • Conversion-Rate — Der Prozentsatz der Website-Besucher, die eine definierte gewünschte Aktion ausführen — z. B. eine Anfrage senden oder etwas kaufen.
  • Heatmap — Eine Heatmap visualisiert, welche Bereiche einer Website Nutzer besonders häufig ansehen, anklicken oder scrollen.
  • Call-to-Action — Ein Call-to-Action ist eine klare Handlungsaufforderung, die Nutzer zum nächsten Schritt führt.

Häufige Fragen zu A/B-Testing

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