Conversion-Rate-Optimierung: Der A/B-Test versus MV-Testing
A/B-Testing oder doch lieber multivariates Testing? Diese beiden Methoden des Website-Testing sind in der Praxis sehr bewährt. Wir von den internetwarriors erklären Ihnen, wann Sie welches nutzen sollten und wie Sie beide Arten des Testings bei Google Analytics und AdWords anwenden können.
Die Conversion Rate bemisst, bei wie vielen Besuchern es einem Webseitenbetreiber gelingt, diese zu einer bestimmten Handlung zu veranlassen. Dabei ist es immer nur ein Ausschnitt des Gesamtpotentials der Besucher einer Website, der einer solchen Handlungsaufforderung auf der Website nachkommen. Eine Website, die eine Konvertierung eines Downloads oder einer Kaufabwicklung zum Ziel hat, sollte grundlegend auf das Ziel der Conversion ausgelegt sein und für die fokussierte Umsetzung optimierte Besucherflüsse nutzen.
Die Stellschraube der Conversion-Rate-Optimierung: Das Testing
Besuchererfolge bemessen sich in der Conversion Rate. Grundlegend braucht man bei der Optimierung der Conversion Rate Ausdauer und ein gutes Gespür. Unterschiedliche Varianten des Zusammenbauens einer Website ziehen auch einen unterschiedlichen Erfolgsfaktor nach sich und sollten daher vorab gut überlegt sein. Testverfahren helfen Webseitenbetreibern dabei verschiedene Varianten einer Landing Page auszuprobieren und sind somit unabdingbar für die Optimierung der Conversion Rate der Seite. Wird eine Variante von den Besuchern bevorzugt, dann sollte diese wiederum zur dauerhaften Variante auf der Website gemacht werden. Das A/B-Testing oder auch das multivariate Testing sind Stellschrauben zu einer gezielten Conversion-Rate-Optimierung. Das A/B-Testing vergleicht dabei zwei unterschiedliche Varianten einer Landing Page oder einer Anzeige miteinander, wohingegen bei multivariatem Testing einzelne Elemente einer einzigen Landing Page oder Anzeige getestet werden, z.B. der Button „Jetzt kaufen“ an unterschiedlichen Positionen und in unterschiedlichen Farben.
Der A/B-Test versus MV-Testing
Das A/B-Testing wird auch Split-Run-Test genannt und teilt während der Testphase die Zielgruppe in zwei Untergruppen, Gruppe A und Gruppe B, auf. Ebenso gibt es zwei Varianten der Landing Page, das Original und die Alternative. Während des Tests werden dann zeitglich 50% der Nutzer (Gruppe A) auf die Originalseite und 50% (Gruppe B) auf die Alternativseite gelenkt und die Reaktionen verglichen. Beispiele für ein A/B-Testing können eine alternative Navigation oder eine neue Suchfunktion sein. Der Test selbst passiert automatisch und kann je nach eingesetzter Test-Software soweit gehen, dass z.B. nur Besucher von Google oder nur Wiederkehrende Besucher für den Test und die Untergruppen berücksichtigt werden.
Die Vorteile eines A/B-Testings sind, dass diese sich schnell durchführen lassen und für ein geringes Besucheraufkommen geeignet sind, da nur eine Variable getestet wird. Gleichzeitig werden so die Betrachtungsweisen der Zielgruppe berücksichtigt.
Nachteile dieses Verfahren sind jedoch, dass zu große Veränderungen bei den Tests Bestandskunden abschrecken könnten. Ebenfalls gehen automatisch 50% der Informationen verloren, wenn man nach dem Test nur die Siegervariante weiter verfolgt.
Das multivariate Testing (MVT) überprüft mehrere mögliche Versionen einer einzelnen Landing Page um Schwachstellen der Webseite und Nutzerunzufriedenheiten zu identifizieren. Hierbei werden verschiedenste kleine Änderungen an einer Variante getestet, z.B. indem ein Text ausgetauscht wird, Bilder an andere Stelle platziert werden oder die gesamte Landing Page oder einzelne Buttons in unterschiedlichen Farben erscheinen. Da bei diesem Testverfahren mehrere Versionen der Landing Page gleichzeitig untersucht werden, ist ein deutlich höheres Trafficaufkommen nötig, um für jede getestete Version eine statistische Relevanz zu erreichen.
Durch den Einsatz von multivariatem Testing lassen sich genauere Aussagen über die Veränderung der Conversion- oder Bounce-Rate treffen. Allerdings werden diese Tests häufig nur bei Seiten mit hohem Besucheraufkommen genutzt, da es ansonsten zu lange dauert, um eine statistische Relevanz zu erreichen.
Ab und zu wird das A/B-Testing auch mit dem Multivariatem-Testing kombiniert, indem zunächst grobe Anpassungen durch A/B-Testing untersucht werden, bevor Feinheiten im Anschluss durch Multivariates-Testing überprüft werden.
Testen mit Google AdWords & Analytics
Sowohl Google AdWords als auch Google Analytics ermöglichen die Erstellung einer Testumgebung. Bei Google AdWords liegt der Fokus dabei allerdings auf den Anzeigen- und Kampagneneinstellungen.
Budgets, CPC-Gebote, Anzeigentexte aber auch unterschiedliche Ziel-URLs, und damit unterschiedliche Landingpages, lassen sich an einem wählbaren Anteil des eingekauften Traffics messen. Ziel eines AdWords-Tests sollte aber die Optimierung der Relevanzkette zwischen Anzeigentext und Landingpage sein. Findet der Nutzer auf dieser Seite, was man ihm in der Anzeige versprochen hat und führt dies schlussendlich zur Conversion?
Für den klassischen Landingpage-Test empfehlen wir allerdings die Nutzung von Analytics. Mitte 2012 ist der, ursprünglich in AdWords beheimatete, Google Website Optimizer in Analytics aufgegangen. Analytics ermöglicht sowohl A/B als auch multivariate Tests. Die Landingpagevarianten lassen sich auf Absprünge, Aufrufe und Sitzungsdauer oder die eingestellten Zielvorgaben testen. Im Gegensatz zum AdWords Test kann hier anschließend auf den gesamten Traffic zurückgegriffen werden. Ein kleines Manko ist, dass der Analytics Test den Einbau eines zusätzlichen Codesnippets auf der Website benötigt. Wir empfehlen daher auch hier die Nutzung des Google Tag Managers.
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