Glossar

A/B-Testing

Beim A/B-Testing werden zwei Varianten einer Seite gegeneinander getestet: Ein Teil der Besucher sieht Version A, der andere Version B. Gemessen wird, welche besser abschneidet.

Was ist A/B-Testing?

A/B-Testing ist eine Methode, um Entscheidungen im Webdesign auf Daten statt auf Bauchgefühl zu stützen. Dabei werden zwei Versionen einer Seite oder eines Elements erstellt, die sich in genau einem Punkt unterscheiden – etwa der Farbe eines Buttons oder der Formulierung einer Überschrift. Die Besucher werden zufällig auf beide Varianten verteilt.

Anschließend wird gemessen, welche Variante mehr Erfolg bringt, etwa mehr Anfragen oder Käufe. So lässt sich objektiv feststellen, was besser funktioniert. A/B-Testing ist damit ein Kernwerkzeug der Conversion-Optimierung.

Wie ein A/B-Test abläuft

Ein sauberer Test beginnt mit einer Hypothese: „Ein klarerer Call-to-Action erhöht die Anfragen.“ Daraus entsteht die Variante B, die gegen das Original A antritt. Wichtig ist, immer nur eine Sache auf einmal zu ändern, sonst lässt sich der Effekt nicht zuordnen.

Der Test läuft so lange, bis genügend Besucher teilgenommen haben, um ein verlässliches Ergebnis zu liefern. Erst dann wird die Gewinner-Variante übernommen. Zu früh abgebrochene Tests führen zu Fehlschlüssen.

Was sich testen lässt – und was nicht

Testen lassen sich Überschriften, Bilder, Buttontexte, Farben, Formularlängen oder ganze Landingpage-Aufbauten. Ergänzend liefern Werkzeuge wie eine Heatmap Hinweise darauf, wo es überhaupt hakt und welche Tests sich lohnen.

Wichtig: A/B-Testing braucht ausreichend Besucher, um aussagekräftig zu sein. Auf Seiten mit wenig Verkehr dauern Tests sehr lange oder bleiben unzuverlässig. Hier sind oft Nutzertests und gute UX-Praxis der sinnvollere Weg.

FAQ

A/B-Testing – häufige Fragen

Wie viele Besucher braucht ein A/B-Test?

Je mehr, desto verlässlicher. Bei wenig Verkehr dauert es lange, bis ein Ergebnis aussagekräftig ist. Für kleine Seiten sind Nutzertests oft praktikabler als A/B-Tests.

Darf ich mehrere Dinge gleichzeitig testen?

Im klassischen A/B-Test sollte nur eine Sache variiert werden, sonst lässt sich der Effekt nicht zuordnen. Für mehrere Änderungen gibt es aufwendigere Verfahren wie multivariate Tests.

Wann ist ein A/B-Test abgeschlossen?

Erst wenn genügend Daten vorliegen, um ein statistisch belastbares Ergebnis zu zeigen. Tests zu früh zu beenden, führt zu falschen Schlüssen.

Entscheidungen auf Daten statt Bauchgefühl?

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