So führen Sie A/B-Tests im Marketing durch (Ein Comic-Leitfaden)

Funktioniert Ihr Marketing nicht so, wie Sie es sich wünschen?

Vielleicht drängen Sie so viel wie Sie können, aber Sie haben nur so viel Zeit oder Budget und Sie brauchen mehr Wirkung? Oder vielleicht haben Sie ein Budget für Anzeigen, aber Sie haben mit bezahltem Traffic zu kämpfen, da der Wettbewerb um Werbeflächen zunimmt und es Ihnen immer schwerer fällt, mitzuhalten?

Sie können lernen, Ihr Marketing viel effektiver zu machen, indem Sie es mit A/B-Tests verbessern!

Es spielt keine Rolle, ob Sie ein kleines Unternehmen oder ein Großunternehmen sind, A/B-Tests können Ihnen helfen, „mehr“ aus all Ihren Marketingbemühungen herauszuholen. Mehr Auftrieb, mehr Conversions, mehr Wirkung.

In diesem Artikel sehen wir uns 5 beliebte Marketingkanäle an und wie Sie Ihre Ergebnisse von jedem von ihnen testen und verbessern können.

Was ist A/B-Testing?

A/B-Testing ist der Prozess, bei dem ein „Ereignis“, das Ihr Publikum erlebt, genommen, seine Leistung gemessen und dann eine Variation dieser Erfahrung getestet wird, um zu sehen, welche am besten funktioniert.

Bei diesem Ereignis kann es sich um Besucher handeln, die mit Ihrer Verkaufsseite interagieren, aber es kann auch leicht auf sie zutreffen, wenn sie auf eine Anzeige klicken oder eine E-Mail öffnen und lesen. Welches Ereignis und Ziel Sie auch haben, Sie können testen, um die Aktion zu verbessern.

Wenn die neue Version nur eine Verbesserung von 1 % erzielt, summiert sich das alles und erhöht Ihre Leistung. (Einige Tests können Sprünge von 10-50 % Unterschied erkennen.)

Jeder Test, den Sie durchführen, hilft Ihnen, mehr zu lernen und sich zu verbessern oder potenzielle Fehler zu vermeiden. Aus diesem Grund lohnt es sich, jedes Element Ihres Unternehmens zu testen, um Verbesserungen zu finden, insbesondere Ihr Marketing …

Was sind A/B-Tests im digitalen Marketing?

Traditionell können Sie sich A/B-Tests als einfaches Testen von Elementen Ihrer Website vorstellen. Testen Sie vielleicht einen CTA auf einer Schaltfläche, um zu sehen, welche Version die meisten Klicks erhält.

Dies ist jedoch nur die Spitze des Eisbergs. Die Realität ist, dass Sie jede Veranstaltung, jeden Kanal oder jede Plattform testen können, die mit Ihrem Publikum interagiert, und versuchen, ihre Leistung zu verbessern.

• Anzeigen schalten ? Sie können mehrere A/B-Tests durchführen, um zu sehen, welche Version die höchste Klickrate erzielt. Alles vom Bild oder Video, der Kopie, der Platzierung und sogar der Zielgruppe.
• Haben Sie eine Zielseite ? Sie können testen, wie gut dieser Traffic auf dieser Seite konvertiert. Wie weit sie lesen, ob sie abspringen, ob sie stecken bleiben, ob sie konvertieren und wie sie es verbessern können. (Sie können diese Prinzipien sogar auf Ihr Content-Marketing anwenden.)
• E- Mails senden? Sie können Schlagzeilen auf Öffnungsraten, Tageszeiten zum Senden, CTAs zum Klicken usw. testen.

Es gibt keinen digitalen Marketingkanal, der nicht getestet und verbessert werden kann. Möglicherweise benötigen Sie ein anderes Tool, oder Sie haben diese Funktionen sogar in das, was Sie bereits verwenden, integriert und sind sich dessen nicht bewusst.

Der Schlüssel zu einer erfolgreichen digitalen Marketingkampagne sind nicht nur Trichter, Publikum und Messaging. Es sind Split-Tests und immer wieder Verbesserungen dieser Elemente.

A/B-Tests? Steigert das nicht die Conversions?

Ja und nein. A/B-Tests sind nur eine Methode des „Experimentierens“ , die Ihnen helfen soll, Ihre Interaktionen mit Ihrem Publikum zu verbessern.

In Wirklichkeit gehört es zu einer größeren Methodik namens CRO oder Conversion Rate Optimization. Aufgrund des Namens ist es leicht zu glauben, dass es bei CRO nur um Konversionen geht, aber die Realität ist, dass Konversionen lediglich ein Nebenprodukt des wissenschaftlichen Testens und Verbesserns aller Elemente sind, die dem Kunden helfen, zu kaufen.

Bei CRO geht es um:

• Verbesserung der Benutzererfahrung,
• Beseitigen von Fehlern im System, die ihre Erfahrung beeinträchtigen oder ihre Fähigkeit behindern, voranzukommen,
• Verstehen Sie Ihr Publikum, damit Sie die besten Angebote und Produkte anbieten können,
• Verwenden der Sprache und Interaktionen des Publikums, um sich mit dem zu verbinden, was es möchte,
• Verbesserung der Prozesse, um ihnen zu helfen, ihre Kaufentscheidung zu treffen.

Sicher, es gibt direkte Tests, die helfen können, mehr Conversions zu erzielen, wie z. B. das Ausführen von Tests auf Ihrer Verkaufsseite, aber durch die Verbesserung dieser Kernelemente werden Sie mehr Verkäufe sehen, einfach weil Sie den gesamten Verkaufs- und Marketingprozess beeinflussen und verbessern.

Wie können Marketingkampagnen von A/B-Tests profitieren?

A/B-Tests können in fast jedem Element Ihrer Marketingstrategie eingesetzt werden. Es spielt keine Rolle, ob es sich um einen neuen Start handelt oder sogar, ob es noch läuft. Es gibt Tests, die Sie durchführen können, um sich an fast jedem Punkt zu verbessern, an dem es mit Ihrem Publikum interagiert.

Angenommen, Sie haben ein neues Produkt.

Sie können A/B-Tests und CRO vor dem Start verwenden, um:

• Testen Sie das Produkt im Voraus mit der idealen Zielgruppe, um sicherzustellen, dass es ihren Wünschen entspricht.
• Testen Sie die für das Angebot verwendete Sprache, Preise und Bilder, bevor Sie es der Öffentlichkeit zugänglich machen, damit Sie herausfinden können, welche Versionen die meisten Aktionen erzielen.
• Führen Sie QA-Tests durch, um häufige Knackpunkte in der Kauferfahrung der Kunden zu finden, die sie davon abhalten, Ihr Produkt zu kaufen oder zu verwenden, und erstellen Sie dann Assets, um diese Probleme zu beseitigen.
• Führen Sie QA-Tests durch, um sicherzustellen, dass alles funktioniert!

Sobald das Produkt live ist, können Sie es weiter verbessern, indem Sie:

• Durchführung von Tests zu Design, Layout und Text der Produktseite, um die Wirkung zu erhöhen,
• Durchführen von Tests auf Verkehrskanälen, um die leistungsstärkste Kommunikation zu finden,
• Durchführung von Tests an Ihren Inhalten, um deren Leistung zu verbessern (Klicks, Rankings, Leads),
• Führen Sie Tests mit Ihren E-Mails durch, um höhere Öffnungsraten und mehr Klicks zu erzielen.
• Führen Sie weiterhin Tests mit jedem dieser Elemente durch, um weitere Verbesserungen zu erzielen.
• Führen Sie A/B-Tests für Marketing auf verschiedenen Plattformen durch,
• Oder führen Sie A/B-Tests für das Marketing an neue Zielgruppen durch…

… und so viel mehr!

Ein weit verbreiteter Irrglaube ist, dass A/B-Tests nur für die Zielseite sind, aber stellen Sie sich vor, Sie verbessern den gesamten Prozess in jeder Phase der Käuferreise um nur 1 %? Mehr Auftrieb am Frontend, mehr getroffene Touchpoints, mehr Leads, mehr Verkäufe, höhere Durchschnittsverkäufe und mehr Folgeverkäufe?

All dies kann getestet und verbessert werden, aber es geht auch nicht nur um Siege. Genauso wichtig ist es, herauszufinden, was nicht funktioniert, damit Sie nichts unternehmen, was Ihrem Unternehmen schaden könnte.

Im Jahr 2017 war Pepsi frustriert darüber, wie lange Agenturen brauchten, um Marketing-Assets zu erstellen, und beschloss, eine interne Agentur zu gründen, um schneller zu erstellen.

Das Ergebnis?

Sie erstellten eine Anzeige, die die Black Lives Matter-Bewegung trivialisierte, und mussten die Anzeige innerhalb von 48 Stunden aus der Luft ziehen …

Stellen Sie sich vor, sie hätten die Idee zuerst mit einer Fokusgruppe ihrer Kunden und nicht mit ihren Mitarbeitern getestet, bevor sie sie live geschaltet hätten? (Verdammt, noch bevor Sie die Anzeige erstellt haben!)

KPIs für A/B-Tests, um die sich Marketer kümmern sollten

Die KPIs hängen davon ab, welche Zielgruppeninteraktion Sie testen und was Ihr Ziel für diese Interaktion ist. Es könnte mehr Auftrieb, Zeit auf der Seite, Absprungrate, CTR, CVR, durchschnittlicher Verkauf sein, aber alles wird sich basierend auf dem, was Sie testen, ändern. (Ist es Inhalt? Eine Anzeige? Eine Webseite?)

Die wichtigsten Dinge, an die Sie sich erinnern sollten, sind:

• Haben Sie ein einzelnes Ziel , das Sie verbessern möchten , das für diese bestimmte Publikumsinteraktion relevant ist, und verwenden Sie es als KPI für diese Veranstaltung.
• Messen Sie seine aktuelle Leistung,
• Stellen Sie eine Hypothese auf, wie Sie es verbessern können,
• Testen und messen Sie dieses Ereignis mit der aktuellen Version,
• Und messen Sie dann, wie sich dies auf Ihr Endziel oder Ihre „Leitplankenkennzahlen“ auswirkt.

Warum es gegen Ihr Endziel testen?

Nehmen wir an, Sie schalten eine Anzeige und stellen fest, dass sie viel mehr Klicks auf Ihre Zielseite, aber viel weniger Verkäufe von dieser neuen Zielgruppe erzielt. Wenn Sie sich nur auf die CTR der Anzeigen konzentrieren würden, würde es wie ein Erfolg aussehen, aber in Wirklichkeit könnten Sie Geld verlieren.

5 Beispiele für A/B-Tests, die Sie umhauen werden

Werfen wir einen Blick auf einige Beispiele von 5 einzigartigen Fallstudien zu A/B-Tests, die sich auf die 4 wichtigsten Marketingkanäle beziehen, die wir in diesem Artikel behandeln werden.

1. Datasine verzeichnete eine Steigerung der CTR um 57,48 % durch A/B-Tests des Bildes auf seinen bezahlten Facebook-Anzeigen.
   
   

   

2. GrooveHQ verzeichnete eine 296-prozentige Steigerung beim vollständigen Durchlesen und eine 520-prozentige Steigerung der Zeit auf der Seite, indem es die Einleitung zu seinem Artikel testete.
   

   

3. Mailshake verzeichnete einen Anstieg der E-Mail-Antworten um 97 %, nachdem der Inhalt in seinen Outreach-E-Mails A/B-getestet wurde.
   

   

4. Data36.com verzeichnete einen Anstieg der Conversions auf seiner Zielseite um 96 %, indem es auf sein Publikum hörte und die Länge verlängerte, um mehr Kontext zu geben und Einwände zu beseitigen. (Die Lesezeit von 4 Minuten bis 16 Minuten + nehmen.)
   

   

5. AmpMyContent verzeichnete einen Anstieg der Leads um 127,4 %, als sie zweistufige Popup-Formulare implementierten.
   

   

Lassen Sie uns nun darauf eingehen, wie man A/B-Tests auf diesen Plattformen durchführt und auf welche häufigen Fehler Sie achten sollten…

11 A/B-Testing-Mythen und -Fehler, die Marketer vermeiden sollten

Wir haben bereits einige davon angedeutet, aber lassen Sie uns jeden Mythos aufschlüsseln und erklären, warum sie falsch sind, damit Sie die großen Fehler umgehen können, die die meisten Menschen machen.

A/B-Tests = Geld

Gar nicht! Bei CRO und Tests geht es im Allgemeinen darum, Ihr Publikum zu verstehen und seine Erfahrung zu verbessern. Ja, Sie können Tests zu bestimmten Elementen durchführen, die sich unmittelbar auf Conversions und Einnahmen auswirken, aber Ihr Ziel ist es stattdessen, Ihr Publikum besser zu verstehen.

Umsatz ist nicht das Ziel von A/B-Tests. Es ist einfach ein Nebenprodukt der Verbesserung der Erfahrung unseres Publikums.

Ein Test ist nur so gut wie sein Effekt auf Ihre Conversion Rate!

Nicht bei jedem Test geht es um Conversions. Jedenfalls keine traditionelle „Umwandlung“.

Manchmal möchten wir einfach wissen, was funktioniert und was nicht. In anderen Fällen möchten wir, dass unsere Zielgruppe eine Aktion ausführt, die wir möglicherweise nicht als Conversion klassifizieren.

Ideen und Meinungen schlagen Daten

Wir können großartige Ideen haben, was funktioniert, aber wir müssen stattdessen die Daten testen und ihnen vertrauen.

Nicht jeder Test wird erfolgreich sein. Manchmal schneidet die Variante, die Sie für die schwächste halten, am besten ab. Manchmal ist es das Design.

Es spielt keine Rolle, ob es Ihre persönliche Meinung oder die der höchstbezahlten Person (HiPPO) ist, Sie müssen die Daten testen und ihnen vertrauen. So kommen Sie voran.

Wenn ein Test nicht gewinnt, ist CRO nichts für Sie

Bei CRO und Tests geht es nicht um Einnahmen oder Conversions, sondern darum, Ihr Publikum zu verstehen.

90 % der von Ihnen durchgeführten Tests werden fehlschlagen. Wir finden heraus, was nicht funktioniert, und erhalten Einblicke in das, was funktioniert. Selbst wenn wir einen Gewinner haben, kann er immer verbessert werden. Wir finden den Grund dafür und tauchen tiefer, testen erneut und bekommen mehr Auftrieb.

Wenn Sie möchten, dass sich Ihre Website und Ihr Marketing verbessern, müssen Sie der wissenschaftlichen Methode folgen. Nehmen Sie die Verluste an, anstatt zu versuchen, sie zu vermeiden!

Die Geschwindigkeit der Tests ist der wichtigste Faktor

Wenn wir wissen, dass 90 % der Tests fehlschlagen, sollten wir doch so viele Tests wie möglich durchführen, oder?

Ja, wir sollten darauf abzielen, mehr zu laufen, aber nicht, bevor wir von ihnen lernen.

Ein Test, bei dem eine Version fehlschlägt und die andere gewinnt, ist nur dann hilfreich, wenn wir verstehen, warum sie gewonnen hat und warum sie fehlgeschlagen ist. Ohne diese Einsicht zu einem weiteren Test zu eilen, ist Zeitverschwendung.

A/B-Tests liefern schnell Ergebnisse

Eigentlich nicht. Auch wenn Sie viel Verkehr haben und schnell Ergebnisse sehen können, müssen wir andere Faktoren berücksichtigen:

• Können wir darauf vertrauen, dass dieser Test weiterhin so abläuft, nachdem wir den Gewinner ermittelt haben?
• Gibt es andere externe Faktoren, die den Test beeinflusst haben könnten?

Die meisten Tests sollten für einen einzigen Verkaufszyklus durchgeführt werden (normalerweise einen Monat oder wie lange es in Ihrem Fall auch sein mag).

Aus diesem Grund ist es wichtig, die Ausfallzeiten zwischen den Tests zu verkürzen, aber wir sollten auch analysieren und lernen, bevor wir uns in den nächsten einmonatigen Test stürzen.

Selbst wenn Sie genug Traffic haben, um schnell statistische Signifikanz zu erreichen, sollten Sie Ihren Test lange genug durchführen, um einen genauen Überblick über das Verhalten Ihrer Zielgruppe zu erhalten.

Sie benötigen einen enormen Datenverkehr, um testen zu können

Um Ihren Testergebnissen vertrauen zu können, müssen Sie über genügend Daten verfügen, um Ihre Ergebnisse zu stützen, ODER Ihr Test muss gegenüber dem Original unglaublich gut abschneiden.

Ohne zu sehr in die Mathematik einzusteigen, es funktioniert so:

• Wenn Sie konsistent einen sehr großen Unterschied in den Ergebnissen sehen, sind weniger Datenpunkte erforderlich, um ihnen zu vertrauen.
• Wenn Sie jedoch nur eine kleinere Änderung in den Testergebnissen sehen, benötigen Sie mehr Verkehr, um den Ergebnissen vertrauen zu können.

Um einer kleinen Veränderung zu vertrauen, brauchen wir mehr Daten, aber um einer größeren Veränderung zu vertrauen, brauchen wir weniger. Als Faustregel bedeutet dies, dass Sie etwa 10.000 Besucher für Ihren speziellen Test oder etwa 500 Conversion-Events benötigen, aber es hängt wirklich davon ab, wie der Test abschneidet.

Andernfalls können wir falsch positive und falsch negative Ergebnisse erhalten.

Davon abgesehen können Sie einen Test so lange laufen lassen, wie Sie möchten, bis Sie diese Datengröße erreicht haben. Es kann nur sein, dass Sie länger brauchen, um dorthin zu gelangen.

Was für andere funktioniert hat, wird auch für Sie funktionieren

Nö! Denken Sie daran, dass wir alles testen müssen.

Wir können die Tests und Best Practices anderer Unternehmen verwenden, um Testideen zu finden, aber was für eine Website funktioniert hat, funktioniert möglicherweise nicht genau für Sie.

Anstatt sie direkt zu kopieren, verwenden Sie ihre Testideen, um Ihre eigenen zu entwickeln.

Testen, analysieren, verbessern.

Sie sollten alles testen

Sie müssen nicht alles auf Ihrer Website testen. Versuchen Sie stattdessen, die Dinge zu testen, von denen Sie glauben, dass sie die größte Wirkung haben werden, und arbeiten Sie sie zuerst durch.

Das Testen der CTA-Button-Farben ist großartig, aber nur, wenn Sie mit der Version, die Sie haben, keinen Auftrieb mehr erzielen können.

Sie können nur eine Sache auf einmal ändern

Die meisten Leute denken, dass man beim A/B-Testen immer nur eine Sache auf einmal testet, aber das stimmt nicht ganz. Stattdessen können Sie sogenannte radikale Tests durchführen. Anstatt nur eine neue Überschrift zu testen, könnten Sie ein radikal neues Design testen, das alles auf dieser Seite auf einmal ändert.

Sicher, Sie können nicht sofort sagen, welche Änderung die Auswirkungen hatte, aber Sie können diese Elemente später testen, um zu sehen, welche Änderungen die Reaktion des Publikums beeinflussen.

Warum sollten wir das tun?

Nun, wenn eine Seite oder ein Element eine niedrige Konversionsrate hat, wird es lange dauern, eine Sache nach der anderen für einen kleinen Anstieg zu optimieren. Das Durchführen eines radikalen Tests kann uns helfen, die große Veränderung zu finden, die eine große Rendite erzielen könnte.

Das Siegerergebnis wird immer schön aussehen

Genau wie eine Meinung müssen Sie testen und sehen, was funktioniert. Ich habe Anzeigen laufen lassen, bei denen das schlechteste Design das schickste übertrifft. Gleiches gilt für Landingpages.

Sie müssen testen und finden, was für Sie funktioniert!

Die wichtigsten A/B-Testfehler, auf die digitale Vermarkter achten sollten

Hier ist eine kurze Liste, was beim Ausführen von Tests zu tun ist, um diese häufigen Fehler zu vermeiden:

• Haben Sie immer ein einziges Ziel für einen Test. Ein Mangel an Fokus bedeutet einen Mangel an Ergebnissen.
• Messen Sie die aktuelle Leistung dieses Ereignisses. Sie müssen wissen, wie es jetzt funktioniert, bevor Sie es verbessern können.
• Stellen Sie eine Hypothese auf, warum dieses Ergebnis so ist, und versuchen Sie dann, eine Variation zu finden, die Sie ändern können. Der Schlüssel ist zu verstehen, warum es passiert, um es lösen zu können.
• Scheuen Sie sich nicht vor QA und Kundenforschung. Sehen Sie sich Bildschirmaufzeichnungen an und interviewen Sie sie sogar, um herauszufinden, was passiert, wenn möglich. Unsere Vermutungen können sich manchmal von dem unterscheiden, was im Kopf des Kunden vor sich geht.
• Richten Sie den Test ein und überprüfen Sie, ob alles funktioniert und funktioniert, bevor Sie etwas ausführen und auf mehreren Geräten testen. So viele Tests scheitern, weil die Leute zu früh loslegen.
• Lassen Sie den Test lange genug laufen, um genügend Daten und Conversions zu erhalten und einen ganzen Verkaufszyklus zu durchlaufen, damit Sie Ihren Ergebnissen vertrauen können.
• Ändern Sie während des Tests nichts.
• Analysieren Sie die Daten immer. Meinungen zählen nicht, Ergebnisse schon.
• Die meisten Tests werden fehlschlagen. Einige werden gewinnen. So oder so, erfahre warum und verbessere dich! Selbst wenn Sie einen Gewinner haben, versuchen Sie, ihn weiter zu verbessern.
• Verfolgen Sie Ihre Tests immer, um zu sehen, was Sie bisher getestet haben, was funktioniert hat, was fehlgeschlagen ist und wie weit Sie sich verbessert haben!

Eine kurze Einführung in A/B-Teststatistiken für Marketer

Reden wir also über Statistiken. Wir behandeln dieses Thema hier ausführlicher, aber es ist wichtig, die grundlegenden Konzepte zu verstehen, wenn Sie A/B-Tests in Ihrem Marketing durchführen möchten. Andernfalls könnten Sie Tests gewinnen, von denen Sie glauben, dass sie gescheitert sind, oder schlimmer noch, fehlgeschlagene Tests, die Sie live übertragen.

Das Ziel jeder Prüfung ist sowohl zu lernen als auch sich zu verbessern. Die Sache ist die, dass wir in der Lage sein müssen, den Daten aus unserem Test zu vertrauen. Gibt es uns genaue Ergebnisse oder ist es ein Zufall? Außerdem, wie genau ist es? Wie sehr können wir darauf vertrauen, dass es weiterhin so funktioniert?

Ich will ehrlich zu Ihnen sein, einige der Konzepte und Sprache in der Statistik sind etwas trocken und übermäßig kompliziert, also lassen Sie uns sie schön und einfach aufschlüsseln, damit Sie verstehen, was sie bedeuten und warum sie wichtig sind.

1. Beispiel : Dies bezieht sich auf die Datenquelle für Ihren Test. Normalerweise ist dies ein Segment Ihres Publikums, das die bestimmte Seite besucht/x Anzeige sieht.
2. Traffic-Verteilung: Dies bezieht sich darauf, wie der Traffic Ihrer Stichprobenzielgruppe in Ihrem Test verteilt wird. Idealerweise möchten Sie eine gleichmäßige Verteilung, sodass Version a 50 % des Datenverkehrs erhält und Version b ebenfalls 50 %. Auf diese Weise können wir genauere Daten erhalten.
3. Minimum Detectable Effect (MDE) : Bezieht sich auf die Empfindlichkeit Ihres Tests. Es ist eine Berechnung, die wir vor dem Test durchführen können, in der wir die kleinste Verbesserung angeben, die wir in unserem Test messen können möchten.
4. Hypothese: Einfach gesagt, das ist die Idee, die wir für unseren Test haben. Unser Ziel ist es, diese Theorie zu testen und hoffentlich Verbesserungen zu sehen.
5. Statistische Signifikanz : Sie bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeit, dass die Ergebnisse, die Sie in Ihrem Test erhalten haben, nicht auf Zufall zurückzuführen sind. Unser Ziel ist es, Tests mit genügend Daten und lange genug durchzuführen, um aussagekräftigere Ergebnisse zu erzielen und auf ihre Genauigkeit zu vertrauen.
6. Statistisches Vertrauen: Je mehr Besucher Ihr Test erhält, desto mehr steigt das statistische Vertrauen in Ihre Ergebnisse und desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass Sie einem falschen oder zufälligen Ergebnis nicht vertrauen. Die meisten Tests sind so eingestellt, dass sie mit einem Konfidenzniveau von 95 % ausgeführt werden. Das bedeutet, dass wir genügend Traffic von unserer Stichprobe erhalten müssen, damit eine Wahrscheinlichkeit von 95 % besteht, dass diese Ergebnisse korrekt sind.
7. Statistische Aussagekraft: Sie bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeit, dass Sie eine Auswirkung Ihrer Teständerungen in Ihren Testergebnissen feststellen.

Die verschiedenen Arten von Tests, die Vermarkter durchführen können, und ihre Auswirkungen auf Traffic, Engagement und Conversions

Obwohl wir in diesem Leitfaden über A/B-Tests sprechen, gibt es einige andere Arten von Tests, die Sie verwenden können, also lassen Sie uns sie schnell aufschlüsseln.

A/B-Tests

Dies ist der Test, den Sie in 99 % der Fälle verwenden werden. Sie lassen einfach eine Variante gegen Ihre aktuelle „Kontrolle“ laufen, um zu sehen, ob sie sich verbessert.

Da wir nur eine Variante testen, erfordert sie weniger Datenverkehr als andere Tests und liefert ohne viel Einrichtung schnell Ergebnisse. Es gibt ein paar verschiedene Arten von A/B-Testprozessen, aber fast jeder andere Test ist eine Art Variation dieser Idee.

Split-Tests

Ein Split-Test ist nur ein anderer Name für einen A/B-Test! Wir sagen im Grunde, dass wir den Datenverkehr bei diesem Test gleichmäßig zwischen der ursprünglichen (a) und der neuen Version (b) aufteilen werden.

A/B/n-Tests

Bei einem A/B/n-Test werden mehrere Varianten gegen die Kontrolle getestet.

Angenommen, Sie haben eine Überschrift, die Sie testen möchten, aber anstatt einen A/B-Test durchzuführen und nur eine Variante auszuführen, könnten Sie einen A/B/n-Test durchführen und so viele verschiedene Variationen dieser Überschrift testen, wie Sie möchten.

Das Limit hier ist die Verkehrsgröße und wie lange Sie auf Ergebnisse warten möchten. Da jede Variante etwa 10.000 Besucher benötigt, kann sich dies auf die Dauer der Testläufe auswirken.

Multivariate Tests

Sie erfordern ein sehr hohes Verkehrsaufkommen, ermöglichen es Ihnen jedoch, mehrere Variationen und Kombinationen zu testen.

Angenommen, Sie möchten Ihre Homepage verbessern und Ihre Überschrift und das Hero-Shot-Bild testen. Mit einem multivariaten Test können Sie nicht nur jede einzelne Schlagzeilenvariation auf einmal ausführen, sondern auch jede Bildvariation , sodass Sie die beste Kombination von Elementen in verschiedenen Versionen Ihrer Webseite finden .

(Vielleicht funktioniert Überschrift 1 alleine am besten mit dem aktuellen Bild, aber Überschrift 3 funktioniert am besten mit Bild 4 für die größte Steigerung. Ohne einen multivariaten Test haben Sie Überschrift 3 möglicherweise vollständig ignoriert.)

Es gibt natürlich einen Nachteil. Aufgrund all dieser Optionen und Kombinationen würde es bedeuten, dass Sie plötzlich möglicherweise 30 oder mehr Variationen gleichzeitig ausführen. Und da jeder Test genügend Datenverkehr benötigt, um seinen Ergebnissen zu vertrauen, bräuchten Sie ein unglaublich hohes Volumen, bevor Sie den Daten vertrauen könnten.

Multivariate Tests ermöglichen es Ihnen, die beste Gewinnkombination zu finden, aber ich würde die Finger davon lassen, es sei denn, Sie sehen monatlich 100.000 Besucher auf Ihrer Testseite oder mehr.

Mehrseitige Tests

Beim Multipage-Testen werden mehrere miteinander verbundene Seiten gleichzeitig getestet, um zu sehen, wie sie sich gegenseitig beeinflussen.

Angenommen, Sie haben eine Produktbibliothek, eine Produktseite und eine Checkout-Seite. Theoretisch könnten Sie A/B-Tests auf jeder dieser Seiten gleichzeitig durchführen.

Das Problem hierbei ist, dass das Ergebnis des Wechsels einer Seite auch die Website-Besucher beeinflussen kann, die zur nächsten Seite wechseln, und so weiter, was eine Kettenreaktion auslöst.

Was ist, wenn die erste Seite dazu führt, dass weniger Leute durchklicken? Was ist, wenn Änderungen an der Produktbeschreibung sie verwirren?

Dies würde der Checkout-Seite schaden, daher werden Multipage-Tests selten verwendet. Stattdessen würden sich die meisten Tester darauf konzentrieren, einen einzelnen A/B-Test auf der ersten Seite durchzuführen und diesen abzuschließen, bevor sie die nächste Seite testen.

Wie Sie sehen können, gibt es mehrere Testtypen, aber die meiste Zeit werden Sie A/B- oder A/B/n-Tests durchführen, einfach wegen der Geschwindigkeit der Implementierung und der jeweiligen Traffic- und Conversion-Anforderungen.

A/B-Tests und Datenschutz: Ein paar Dinge, die Marketer beim Sammeln von Daten beachten sollten

In letzter Zeit gab es viele Änderungen in Bezug auf Datenschutz und Kundendatenschutz. Wenn Sie also Marketingkampagnen oder Tests durchführen, bei denen Benutzerdaten gesammelt werden, müssen Sie sich der wichtigsten Änderungen bewusst sein – insbesondere, wenn Sie Benutzer verfolgen Daten in Ihren Analysen…

DSGVO, ePrivacy & Google Analytics

Wir haben einige Anleitungen zur Implementierung in den folgenden Links geschrieben, aber hier ist ein kurzer Überblick.

Stellen Sie sicher, dass Sie die DSGVO- und ePrivacy-Anforderungen in Ihren Analysen erfüllen, indem Sie:

• Eliminierung langer URLs/Parameter, die Benutzerdaten wie Standort oder E-Mail-Adresse nachverfolgen.
• Anonymisierung von Benutzer-IP-Adressen.
• Zustimmung zum Tracking von Cookies einholen.
• Eliminieren von nicht konformen Cookies.
• Sicherung Ihres GA-Kontos vor Drittanbietern. (Bußgelder für Datenschutzverletzungen sind hoch!)

Jetzt, da Ihre Analysen die Anforderungen erfüllen, lassen Sie uns mit einigen A/B-Tests beginnen…

Es gibt 4 Kernkanäle, die ich unten mit Ihnen verbessern möchte:

• Bezahlter Traffic (insbesondere Facebook-Anzeigen)
• Organischer Traffic in sozialen Medien
• E-Mail-Marketing und
• Inhaltsvermarktung.

Einige dieser Plattformen haben ihre eigenen integrierten A/B-Test-Tools oder Sie können Anbieter finden, die diese Funktionalität anbieten.

Wie man Landingpages A/B testet

Beginnen wir mit dem traditionellen Marketingkanal, an den Sie wahrscheinlich denken, wenn wir über A/B-Tests Ihrer Marketingressourcen sprechen: Zielseiten!

Es ist wichtig, Ihre Zielseiten zu testen und zu verbessern.

Wieso den?

Wegen 2 Kerndingen:

• Jeder Besucher einer Zielseite hat normalerweise eine hohe Absicht, d. h. es handelt sich um ein sehr herzliches Publikum, von dem Sie Conversions erhalten können.
• Und jede Seite wird immer einen direkten und messbaren Call-to-Action für Ihr Publikum haben.

Aus diesem Grund ist jede Steigerung, die wir von dieser Zielgruppe erhalten können, fast immer eine direkte Steigerung des unmittelbaren oder nachgelagerten ROI und Gewinns. Entweder von einem Lift in Subs, Trials oder Sales.

Aus diesem Grund ist Ihre Zielseite eines der ersten Dinge, die Sie in Ihren Marketingkampagnen testen und verbessern sollten (vorausgesetzt, Sie erhalten genügend Traffic auf der Seite).

Schauen wir uns vor diesem Hintergrund 3 einfache Möglichkeiten an, wie Sie Ihre eigenen Zielseiten verbessern können:

• Testen Sie den Heldenschuss, damit Sie ihre Aufmerksamkeit bekommen,
• Testen des Wertversprechens , das Ihr Publikum anspricht und es an Ihr Angebot bindet,
• Und das Testen der Formularfelder, die sie ausfüllen. Diese können eine Quelle des Widerstands sein, daher hilft die Rationalisierung sofort, die Leistung der Zielseite zu beeinflussen.

Und gute Nachrichten?

Das A/B-Testen dieser Elemente mit einem Testtool ist unglaublich einfach.

Wieso den?

Die Tests sind nicht nur super einfach einzurichten, sondern aufgrund der Funktionsweise dieser Tools können Sie direkte Änderungen in der App nativ vornehmen, ohne jemals etwas an der Kernseite ändern zu müssen.

Das stimmt. Sie können Tests durchführen, ohne dass ein Designer Änderungen an Ihrer Seite vornehmen muss!

Sie können einfach die Seiten-URL in die App laden und dann ziehen, ablegen und für das Element bearbeiten, das Sie testen möchten. Sobald Sie Ihren Test eingerichtet haben, zeigt die App diese Änderung auf Ihrer Testseite Ihrem Publikum an, ohne dass Sie jemals etwas auf der Seite selbst bearbeiten müssen.

Lassen Sie uns Sie nun durch drei empfohlene Änderungen führen, die Sie auf Ihren eigenen Zielseiten testen können.

Installieren Sie ein A/B-Test-Tool

Sofern Sie keinen bestimmten Landingpage-Builder mit integrierten Testfunktionen verwenden, benötigen Sie ein A/B-Testtool, um Tests durchzuführen.

Hier können Sie eine kostenlose Testversion der Convert Experiences-App herunterladen. Nachdem Sie ein Testkonto erstellt haben, können Sie den Code auf Ihrer Website installieren. Es ist super einfach zu machen. Du kannst es genau wie ein Facebook-Pixel installieren:

Klicken Sie einfach auf den Installationscode, um ihn zu kopieren.

Und dann installieren. Entweder in einem separaten Abschnitt in Ihrem CMS (einige haben Stellen zum Kopieren und Einfügen des Codes), in Ihrem Design-Header oder in Google Tag Manager.

Jetzt, da es installiert ist, können Sie die App laden und damit beginnen, Änderungen an Ihrer Zielseite vorzunehmen und Tests durchzuführen …

A/B-Tests Ihrer „Hero“-Bilder auf der Zielseite

Eine weitere Sache, die wir zum Testen empfehlen, ist das Hero-Image auf Ihrer Zielseite.

Dies ist das primäre Bild oben auf der Seite, das die Aufmerksamkeit des Publikums so schnell wie möglich erregen soll.

Wir testen dies, denn wenn wir ihre Aufmerksamkeit nicht erregen können, lesen sie unser Value Prop oder CTA möglicherweise nicht.

Nun, es gibt ein paar Dinge, die Sie tun könnten:

• Sie könnten versuchen, den Heldenschuss zu verschieben, den Sie haben. (Vielleicht ist es zu weit unten auf der Seite?)
• Sie könnten versuchen, neue Bilder und Blickwinkel zu testen. Vielleicht zeigen Sie anstelle des Benutzers auf dem Foto das Produkt oder das Endziel, das er erreicht?

Es ist schwer zu wissen, welches am besten funktioniert, weshalb wir dies mit unserem Testtool testen. Wir können jede Version ausprobieren und sehen, welche der Gewinner ist.

Lassen Sie uns Ihnen zeigen, wie einfach das geht.

Sobald Sie die Convert Experiences-App geladen haben, erstellen Sie ein neues Projekt, um alle Ihre Tests zu speichern.

Dann werden Sie Ihren ersten Test oder Ihre „Erfahrung“ erstellen.

Wählen Sie „a/b“-Test und geben Sie dann die Informationen für Ihren Test ein.

Stellen Sie sicher, dass Sie hier die URL der Seite hinzufügen, die Sie testen möchten. Dadurch wird die Seite geladen, sodass Sie sie nativ in der Convert-App ändern können.

Notiz:

Wenn die Seite in der App geladen wird, wird sie auf der Registerkarte „Variation 1“ geladen.

Das bedeutet, dass Sie jetzt damit beginnen können, Änderungen an diesem Seitendesign vorzunehmen, und dennoch die Originalversion gespeichert haben, um sie zu testen und herauszufinden, welche für Sie und Ihre Website am besten geeignet ist.

Schauen wir uns also einige Optimierungen an, die wir an dieser Heldenaufnahme vornehmen können.

Ich kann einfach auf das Bild klicken und es an eine neue Position ziehen und das Seitenlayout ändern.

Oder ich kann das Bild gegen ein anderes austauschen.

Klicken Sie einfach auf das Bild, wählen Sie „Bearbeiten“ und laden Sie dann ein anderes Bild hoch.

Oder ich könnte es vollständig entfernen, indem ich das Element ausblende.

Einfach!

Jetzt, da ich mein bearbeitetes Bild habe, das ich testen möchte, muss ich den Test nur noch live übertragen.

Klicken Sie im Seiteneditor auf die blaue Schaltfläche „Speichern und fortfahren“, und die Seite mit den Testeinstellungen wird geladen.

Von hier aus können Sie einige Dinge angeben.

Das Testziel

Sie können ein bestimmtes Ziel auswählen, nach dem die App während des Tests suchen soll.

Dies kann eine niedrigere Absprungrate zwischen Seiten, eine höhere CTR oder sogar eine direkte Verknüpfung mit dem Umsatz sein, damit die App weiß, welche Version den höchsten Dollarwert erhält.

Das Zielpublikum

Hier können Sie entscheiden, wer genau Ihren Test sieht.

Sie können es 50/50 auf alle Seitenbesucher aufteilen oder es sogar segmentieren, um es nur bestimmten Personen, Demografien, Orten oder sogar UTM-Parametern anzuzeigen, von wo aus sie sich durchgeklickt haben!

Statistiken und Einstellungen

Schließlich können Sie auch angeben, wie genau der Test sein soll.

Für hochvolumige Websites oder Tests, bei denen Sie ein hohes Vertrauen in die Ergebnisse haben möchten, würden Sie dies normalerweise auf eine Vertrauensbewertung von 97 % setzen.

Wenn Sie schließlich mit diesen Einstellungen zufrieden sind, können Sie auf die blaue Schaltfläche „Erlebnis aktivieren“ klicken, um den Test live zu schalten.

Dann zeigt die App diese Variation Ihrer Zielgruppe und Größe an, ohne dass Sie etwas auf der Website selbst ändern müssen!

Ziemlich cool oder?

OK, lassen Sie uns Sie durch 2 weitere schnelle Änderungen führen, die Sie an Ihrer Zielseite vornehmen können…

A/B-Test Ihres Wertversprechens

So once you've tested the hero shot and got their attention, the next logical thing to look at on your landing page is your value proposition.

This is the text that helps hook your reader in, and it's usually to the side of the hero shot or overlaid on top of it.

The value prop is so important because it provides context and desire to click on your CTA and buy or optin.

There are a lot of ways to improve this text:

• You can try different angles or hook idea,
• Or you can research and interview your audience to listen to their needs and address that in your value prop,
• Or you can simply improve it further by adding more clarity to what you're trying to say. (Sometimes the angle idea is good, but the execution is bad)

Either way, implementing this in a test is super simple.

It's as easy as highlighting the text you want to change, and then clicking on edit.

Dann schreiben Sie einfach die neue Version und richten den Test genauso ein wie zuvor.

Einfach richtig?

Sehen wir uns also eine weitere Möglichkeit an, wie Sie die Leistung Ihrer Zielseite verbessern können.

A/B-Tests Ihrer Benutzerformularfelder

Wir haben dies hier bereits ausführlich behandelt, aber lassen Sie mich Ihnen eine kurze Zusammenfassung geben.

Die Formulare auf einer Opt-in-Seite sind unglaublich wichtig, da dies der letzte Schritt ist, um die Details des Publikums zu erhalten und sich zu einer Aktion zu verpflichten – sei es ein Abonnement, eine Testversion oder ein Verkauf.

Die Sache ist die, dass die Anzahl der Formulare, die sie ausfüllen müssen, oder das Layout einen gewissen Widerstand beim Benutzer hervorrufen können. Es ist eine wahrgenommene Anstrengung, die sie nicht immer durchhalten und vervollständigen können.

Jetzt können Sie dies umgehen, indem Sie:

• Bereitstellung einer guten UX,
• Staffelung der Formulardetailanfragen,
• Verbesserung der schriftlichen Kopie und Ausrichtung des Formulars und des CTA

Oder einfach nach weniger Informationen fragen. (Brauchen Sie wirklich ihren Namen und ihre Telefonnummer, nur damit sie sich anmelden können?)

Einfach, oder?

Und die gute Nachricht ist, dass das Testen all dessen in der Convert Experiences-App sehr einfach ist.

Sie können einfach auf das Formularelement klicken und den Text bearbeiten, den CTA bearbeiten, Formularabschnitte entfernen und vieles mehr, alles mit nur wenigen Klicks.

Nachdem wir nun einige einfache Tests zur Verbesserung Ihrer Zielseiten behandelt haben, schauen wir uns einige A/B-Tests an, die Sie auf den Kanälen durchführen können, die auch den Verkehr auf diese Seiten lenken können …

Wie A/B-Tests von Facebook-Werbung?

Es spielt keine Rolle, welche Paid Media-Plattform Sie verwenden, die Hauptelemente der Anzeigenleistung sind:

• Die Zielgruppe,
• Anzeigentext und Creative(s),
• Die Zielseite(n).

Richten Sie sich an die falsche Zielgruppe und die besten Anzeigen werden keinen Unterschied machen. Richten Sie sich an die richtigen Leute und haben Sie eine schlechte Anzeige, und sie wird nicht funktionieren. Haben Sie eine großartige Anzeige, aber eine schreckliche Seite, und die Klicks auf die Anzeige sind nutzlos.

Da wir gerade nicht an der Zielseite arbeiten, testen wir hauptsächlich die Zielgruppe und die Anzeige, damit wir die Sichtbarkeit, die Klickrate und idealerweise die Conversion-Rate verbessern können.

Das A/B-Testen einer Zielgruppe ist so einfach wie das Nehmen der Gewinneranzeige und das Schalten dieser für eine neue Zielgruppengruppe. Ich werde Ihnen jedoch eine bestimmte Methode mitteilen, die ich zum A/B-Testen von Facebook-Anzeigen verwende, die auch dann funktionieren sollte, wenn Sie beim Targeting ziemlich breit vorgehen, einfach aufgrund der KI von Facebook.

Es gibt verschiedene Arten von Facebook-Anzeigen und -Platzierungen. Bei einigen Anzeigen können Sie sogar direkt in der Facebook-App versuchen, einen Verkauf oder Lead zu erzielen. Aber der beliebteste Anzeigentyp auf Facebook ist Newsfeed, also werde ich mich hier auf diesen Typ konzentrieren.

Sie können dieselben Prinzipien und Ideologien anwenden, um andere Anzeigen auf Facebook oder anderen Plattformen zu verbessern.

Seien Sie bereit, Geld zu verlieren, um zu finden, was funktioniert

Das erste, was zu verstehen ist, ist, dass nur sehr wenige Tests als Gewinner starten, und dies gilt insbesondere für bezahlte Werbeflächen. Vor diesem Hintergrund müssen Sie sich an die Denkweise anpassen, dass Sie Geld ausgeben müssen, um die aktuelle Leistung Ihrer Anzeige zu ermitteln und sich dann von dort aus zu verbessern.

In diesem Beispiel werde ich 4 verschiedene Tests empfehlen, um das Bild, die Überschrift, den Fließtext und den CTA zu verbessern.

Ich empfehle jedoch, dass Sie mit nur einer Anzeige beginnen und sie profitabel machen, bevor Sie weitere Anzeigen hinzufügen. Der Grund dafür ist, dass Sie für jeden Test genügend Verkehr benötigen, um die Gewinnervariante zu finden.

Wenn Sie ein kleines Budget haben, schalten Sie zunächst nur eine Anzeige und führen Sie eine Reihe von A/B-Tests durch, bis Sie sie so weit verbessern, dass sie rentabel oder nahe daran ist. Machen Sie nicht den Fehler, mehrere Anzeigen gleichzeitig zu testen und das Budget zu erschöpfen, bevor Sie eine davon profitabel machen können!

Wie die KI von Facebook funktioniert und Probleme mit der Budgetierung

Die Werbeplattform von Facebook funktioniert über einen maschinellen Lernalgorithmus. ML ist eine Art von KI, die Muster in Datensätzen findet, wie Verbindungen in Ihrer Zielgruppe, an die Sie vielleicht nie denken würden, usw.

Aus diesem Grund können Sie Ihr Anzeigenziel festlegen und es kann die richtigen Personen für Sie finden, basierend darauf, wer am meisten zu Ihrem spezifischen Ziel konvertiert. Die Sache ist, das ist irgendwie fehlerhaft, besonders wenn Sie ein niedriges Budget haben.

Hier ist der Grund:

Facebook hat eine sogenannte „Lernphase“ für seine Anzeigen. Sein Ziel ist es, mehr über Ihre Zielgruppe zu erfahren, um dem ML zu helfen, die richtigen Personen anzusprechen, aber dazu sind mindestens 50 Conversion-Ereignisse während eines Zeitraums von 3 Tagen erforderlich. Wie Sie sich vorstellen können, benötigen Sie, wenn Sie eine Anzeige für Leads schalten und sie jeweils 2 $ kosten, ein Anzeigenbudget von mindestens 100 $, nur um die Mindestanforderungen an Conversions zu erfüllen, und das nur in den ersten 3 Tagen.

(Ganz zu schweigen vom Budget für jeden Tag danach, damit die Anzeige nicht ausgeschaltet wird).

So schalten Sie eine Anzeige mit einem niedrigeren Budget

Eine Möglichkeit, dies zu umgehen, besteht darin, ein Conversion-Ereignis von Ihrem Ziel weg zu verschieben. Dadurch sind sie in der Regel bei jedem Umzug deutlich günstiger.

Wenn wir uns potenzielle Conversion-Ereignisse ansehen, würden Verkäufe am meisten kosten, dann Leads, dann Klicks und dann Impressionen.

Theoretisch könnte das ML für Sie das beste Publikum und die beste Anzeige finden, aber NUR, wenn Sie es mit genügend Daten füttern können (was größere Budgets bedeutet). Wenn Sie das jedoch nicht haben, müssen Sie intelligenter testen. Hier ist wie.

Testen Sie mit einer Fokusgruppe einer idealen Zielgruppe und expandieren Sie dann

Anstatt die KI zu verwenden, um die richtige Zielgruppe zu finden und gleichzeitig Anzeigenversionen zu testen, werden wir einige Old-School-Direct-Response-Techniken verwenden und zuerst mit einer Fokusgruppe arbeiten.

Es ist so einfach wie eine Anzeige für Ihre wärmsten Fans zu schalten und zu testen, was bei ihnen am besten funktioniert.

Es kostet mehr, ihnen zu zeigen, weil wir ein schmales oder kleineres Publikum verwenden, aber wir werden nicht hier bleiben. Unser Ziel ist es, eine Anzeige zu erstellen, die eine Reaktion von unserer idealen Zielgruppe erhält, und sie dann zu erweitern. Wenn wir ein breiteres und günstigeres Publikum ansprechen, wissen wir auf diese Weise, dass die Anzeigentexte und -bilder bereits funktionieren.

Erst dann lassen wir die KI ihre Aufgabe erledigen, Menschen zu finden.

Wieso den?

Denn an dieser Stelle haben wir eine Anzeige, die bei unserer idealen Zielgruppe anspricht. Die KI von Facebook funktioniert, indem sie die Personen verfolgt, die konvertieren, und sie dann Personen zeigt, die ähnlich sind. Und weil wir dies von einer „Fokusgruppe“ getestet haben, bedeutet dies, dass das ideale Publikum darauf reagieren wird.

FB wird verfolgen, wer konvertiert und dann beginnen, es den richtigen Leuten zu zeigen, aber ohne uns mehr dafür zu berechnen.

Schlau oder?

Der Facebook A/B-Testprozess

Wir werden die 4 Hauptelemente einer schriftlichen Anzeige testen, basierend auf der Reihenfolge, in der die Leute darauf achten:

• Das Bild,
• Die Schlagzeile,
• Die Körperkopie,
• Der CTA.

Und da wir versuchen, die Anzeige, die unser Publikum anspricht, organisch zu finden und nicht auf Conversions einzustellen, führen wir die Anzeigentests nur als Impressionen durch. Auf diese Weise können wir die Kosten für die Anzeige der Anzeige senken und gleichzeitig genügend Datenpunkte für einen genauen Test erhalten.

Diese Methode ermöglicht es uns auch zu lernen, welche Elemente die CTR organisch verbessern, anstatt dass die KI die Leute für uns auswählt.

Sie möchten alle 4 Tests zu dieser Fokusgruppe nacheinander ausführen, beginnend mit dem Bild.

Bevor wir jedoch darauf eingehen, lassen Sie uns schnell unsere Testoptionen abdecken …

Sollten Sie „manuelle Tests“, dynamische Creatives, ein Drittanbieter-Tool oder das interne Facebook-Testtool verwenden?

Wir können ein Tool von Drittanbietern verwenden, um beim Testen zu helfen, aber wir müssen es nicht wirklich.

Ebenso verfügt Facebook über eine eigene interne A/B-Testoption, mit der Sie Testkampagnen, Creatives und Anzeigensätze aufteilen können.

Ich bin aus mehreren Gründen kein großer Fan davon:

• Es ist nicht das einfachste zu bedienen. Sie können von 3 verschiedenen Orten aus einsteigen und die UX ist fast jedes Mal anders. Ganz zu schweigen davon, dass nicht sofort klar ist, wie der Test aufgebaut wird. (Manchmal möchte es, dass Sie die Anzeigen bereits vor dem Test erstellt haben, manchmal möchte es, dass Sie sie erstellen, während Sie den Test einrichten).
• Die Option „Test vorzeitig beenden“, wenn ein Gewinner ermittelt wird, ist auf eine Konfidenzrate von 80 % statt auf 95 % oder 99 % eingestellt, was dem Industriestandard entspricht. (Bei einer Konfidenz von 80 % besteht eine Wahrscheinlichkeit von 20 % für einen Fehler in den Ergebnissen. Ich bin mir ziemlich sicher, dass sie diese Option eingestellt haben, da zum Testen auf dieser Genauigkeitsstufe weniger Datenverkehr erforderlich ist.)
• Es erlaubt nur A/B-Tests und keine A/B/n.
• Der Traffic wird jedoch gleichmäßig zwischen den einzelnen Tests aufgeteilt und der Traffic wird nicht zu früh von leistungsschwächeren Anzeigenoptionen umgeleitet.

Es gibt aber noch 2 andere Möglichkeiten.

A/B-Test mit dynamischem Creative

Sie können wie gewohnt eine einzelne Anzeige einrichten und dann „Dynamisches Creative“ auswählen. Auf diese Weise können Sie einen multivariaten Test durchführen, indem Sie mehrere Bild-, Überschriften- und Textoptionen eingeben können, und Facebook wird diese an Ihr Publikum liefern und die leistungsfähigste Kombination dieser Variablen finden.

Es gibt jedoch ein paar Fehler bei dieser Methode:

• Es kann Kombinationen zusammenstellen, die nicht immer sinnvoll sind, wie Bilder und Überschriften, die sich auf verschiedene Dinge beziehen.
• Dies erfordert auch mehr Verkehr für jede Variante, um einen genauen Test zu erhalten. Facebook umgeht diese Traffic-Anforderung, indem es frühe Gewinner vorhersagt und ihnen mehr Aufmerksamkeit schenkt, während es anderen Versionen Budget und Traffic wegnimmt.

A/B-Test mit manuellem Testen

Die letzte Möglichkeit besteht darin, einen „manuellen Test“ durchzuführen. Hier können Sie einfach eine Option A/B/n testen, die Anzeige innerhalb des Anzeigensatzes duplizieren und dann das einzelne Element wie das Bild oder die Überschrift usw. ändern.

Das Schöne daran ist, dass Sie wenig Traffic benötigen, da es weniger Versionen gibt UND der Traffic nicht aufgrund von maschinellem Lernen von einer Anzeige zur anderen umgeleitet wird. (Solange Sie nicht die Option zur Optimierung des Kampagnenbudgets verwenden).

Ich persönlich bin der Meinung, dass dies der beste Weg ist, um eine erfolgreiche Anzeige zu finden, wenn Sie nur über ein geringes Budget verfügen, und gleichzeitig die leistungsstärksten Elemente des Tests zu finden, ohne dass sie durch das ML optimiert werden oder ein riesiges Budget erfordern.

Lassen Sie uns Sie nun durch die Einrichtung der Tests führen…

Schritt Nr. 1: A/B-Testen Sie das Bild zuerst

Das Bild ist das erste, was die Aufmerksamkeit Ihres Publikums auf sich zieht. Abhängig von Ihrem Budget empfehle ich, 2-4 verschiedene Bilder zu erstellen, um sie gegeneinander zu testen.

Der Einrichtungsprozess ist recht einfach. Wählen Sie zunächst die Option „Traffic“ für die Anzeigenauswahl und geben Sie ihr einen Namen.

Stellen Sie sicher, dass Sie die "Kampagnenbudgetoptimierung" nicht aktiviert haben, da dies dazu führt, dass die verschiedenen Anzeigen nicht gleichmäßig geschaltet werden.

Klicken Sie sich dann zum Anzeigensatzabschnitt durch und wählen Sie das Ziel aus, an das Sie die Zielgruppe senden möchten (in diesem Fall Ihre Website).

Legen Sie ein Tagesbudget von etwa 10 bis 20 US-Dollar fest, damit es schnell Impressionen liefert und Sie eine große Datenmenge für Ihren Test erhalten.

Stellen Sie dann das Publikum als die idealste und wärmste Option ein, die Sie für das haben, wozu Sie sie drängen. (Wenn Sie den Traffic zu einer Verkaufsseite testen, testen Sie die Anzeige auf Leads, aber wenn Sie den Traffic zu Inhalten testen, zielen Sie auf Website-Besucher. Verwenden Sie dafür eine benutzerdefinierte Zielgruppe.)

In diesem Beispiel schalte ich Anzeigen für einen Artikel, also möchte ich mit all meinen Zielgruppen testen, um zu sehen, was bei ihnen ankommt, um sich durchzuklicken.

Als nächstes müssen Sie die Platzierung auswählen.

Ich persönlich teste Newsfeed-Anzeigen gerne vor allem anderen, da sie mir die größte Ansicht bieten, um die Aufmerksamkeit meines Publikums zu erregen. Sie können theoretisch jede Platzierung testen, aber wenn Sie versuchen, sie alle gleichzeitig zu testen, stellen Sie möglicherweise fest, dass Ihr Anzeigenbild in einer Platzierung gut und in einer anderen schlecht funktioniert. Seien Sie sich bewusst, dass eine solche Eingrenzung Ihnen beim anfänglichen Testen helfen wird, aber teurer sein wird. Sie werden später feststellen, dass die Kosten erheblich sinken, wenn Sie expandieren. Das Ziel ist es, die Anzeige zu finden, die die meisten organischen Klicks von der idealen Zielgruppe erhält.

Stellen Sie also die Platzierung auf manuell und wählen Sie die Option „Facebook News Feed“. Legen Sie zur Optimierung Impressionen fest.

Scrollen Sie nach unten zum Abschnitt „Optimierung und Bereitstellung“.

Obwohl wir eine Anzeige einrichten, um den Verkehr von Facebook abzulenken, möchten wir die Option „Impressionen“ auswählen. Auf diese Weise sieht unser Publikum die Anzeige günstig und alle Klicks basieren auf der kreativen Leistung im Vergleich zur KI.

Nachdem das Adset nun eingerichtet ist, ist es an der Zeit, die erste Anzeige für den Test zu erstellen.

Da wir einige Bildvariationen testen, müssen wir eine Anzeige erstellen und dann das Bild in den anderen Versionen duplizieren und ändern.

Laden Sie also die erste Ihrer Bildoptionen in die Anzeige hoch und füllen Sie dann alle Inhaltseinstellungen wie Überschrift, Text und CTA aus.

Sie werden diese in jeder Variation identisch halten und nur das Bild ändern .

Um eine Anzeige zu duplizieren, gehen Sie vor dem Klicken auf „Veröffentlichen“ zu den 3 Punkten im Menü auf der linken Seite und klicken Sie auf „Schnell duplizieren“. Stellen Sie nur sicher, dass Sie dies für die Anzeige und nicht für den Anzeigensatz oder die Kampagne tun.

Dadurch wird eine Kopie der Anzeige erstellt. Öffnen Sie es, benennen Sie es um, damit Sie wissen, dass es sich um eine Variante handelt, und tauschen Sie dann das Bild in dieser neuen Anzeige gegen ein anderes aus, das Sie testen möchten.

Sie möchten dies für so viele Bildvariationen tun, wie Sie verwenden möchten.

Wenn Sie das alles getan haben, klicken Sie auf „Veröffentlichen“!

Schritt Nr. 2: Führen Sie die Anzeige aus und testen Sie dann Ihre Ergebnisse

Da es eine Weile dauert, bis die Auslieferung von Facebook ausgeglichen ist und sichergestellt ist, dass jede Version gesehen wird, sollten Sie die Anzeige mindestens 24 Stunden lang laufen lassen, bevor Sie erneut einchecken, um zu sehen, wie sie funktioniert. Das Ziel ist es, das Bild zu finden, das die meisten organischen Klicks von Ihrer Fokusgruppe erhält.

Nur weil uns die Plattform die CTR jeder Version mitteilt, müssen wir genauer hinschauen und sicherstellen, dass wir über genügend Daten verfügen, um darauf zu vertrauen, dass diese Ergebnisse auch in Zukunft gleich bleiben. (Es könnte sein, dass eine Anzeige bei der anfänglichen Zielgruppe eine hervorragende Leistung erzielt, aber bei der Skalierung abfällt usw.).

Eine wirklich einfache Möglichkeit, um zu sehen, ob wir diesen Ergebnissen vertrauen können, ist die Verwendung eines statistischen Signifikanz-Tools.

Sie können die Impressionen und Klicks aus jeder Version einfach kopieren und einfügen und sie testen, um festzustellen, ob Sie über genügend Daten verfügen.

Sobald Sie es lange genug laufen lassen und das Gewinnerbild gefunden haben, pausieren Sie einfach die Anzeige, behalten Sie das Gewinnerbild und entfernen Sie dann die anderen Anzeigen, die die schwächeren Bilder zeigen.

Schritt Nr. 3: Wiederholen Sie dies für die nächsten Tests

Das nächste, was das Publikum überprüft, nachdem das Bild seine Aufmerksamkeit erregt hat, ist Ihre Überschrift. Dies bedeutet, dass es sich um die Änderung mit der zweitstärksten Auswirkung handelt, die wir testen können.

Glücklicherweise ist die ganze harte Arbeit bereits getan. Gehen Sie zurück in Ihren Anzeigeneditor und duplizieren Sie die erfolgreiche Bildanzeige wie zuvor und geben Sie jeder einen neuen Namen.

Lassen Sie das Gewinnerbild für jedes Duplikat gleich, aber beginnen Sie jetzt damit, unterschiedliche Schlagzeilen für jedes Duplikat zu schreiben, und klicken Sie dann auf „Veröffentlichen“.

Lassen Sie die Anzeige 24 Stunden lang laufen, sehen Sie dann erneut nach und verwenden Sie das Statistik-Sig-Tool, um Ihre Ergebnisse wie zuvor zu testen. Wenn es mehr Zeit oder einen größeren Stichprobenumfang pro Variation benötigt, lassen Sie es etwa einen weiteren Tag laufen.

Jetzt wiederholen Sie einfach den Vorgang für den Body Copy Test und schreiben verschiedene Versionen und finden einen Gewinner. Dann können Sie den CTA erneut testen, wenn Sie ihn noch weiter verbessern möchten.

Möglicherweise stellen Sie fest, dass Ihre Anzeige Sie technisch gesehen zu viel kostet, um rentabel zu sein, und das ist in Ordnung. Unser Ziel war es, die Anzeige einem A/B-Test zu unterziehen, um die Version mit der höchsten organischen CTR von Ihrer idealen Zielgruppe zu finden. An diesem Punkt können Sie sich jetzt auf ein kälteres Publikum ausdehnen und dies als neue Anzeige mit einem anderen Conversion-Ziel schalten und ML seine Magie wirken lassen!

Und das ist alles, was manuelles A/B-Testen auf Facebook mit einem geringen Budget ausmacht. Sie können die gleichen Prinzipien für alle ihre Anzeigentypen verwenden.

Wie führt man A/B-Tests in sozialen Medien durch?

Das Testen in sozialen Medien ist fast identisch mit dem Testen für bezahlte Anzeigen, da Sie das Bild, den Text und den CTA optimieren, um zu versuchen, Ihre Reaktion zu verbessern.

Ihr Ziel könnte sein, die CTR zu verbessern, wenn Sie den Verkehr an anderer Stelle steigern möchten, oder Sie könnten testen, um das Engagement zu verbessern. Es spielt keine Rolle, was Ihr Ziel ist, der Testprozess ist derselbe, da wir zuerst die Elemente mit der stärksten Auswirkung testen.

Wir tun das, weil:

• Wenn das Bild ihre Aufmerksamkeit nicht erregt, lesen sie den Fließtext nicht.
• Wenn sie den Fließtext nicht lesen, sehen sie den CTA nie.
• Und wenn der CTA schwach ist, werden sie nicht tun, was Sie von ihnen verlangen.

Die gute Nachricht ist, dass dies viel einfacher einzurichten ist, da wir uns keine Gedanken über maschinelles Lernen oder Anzeigenungleichgewichte machen müssen, wie dies bei bezahlten Anzeigen der Fall ist.

Es gibt jedoch einige wesentliche Unterschiede zwischen dem tatsächlichen Setup für A/B-Tests in sozialen Medien und bezahlten sozialen Netzwerken:

• Da Sie nicht dafür bezahlen, die Reichweite vor einem Publikum zu vergrößern, erhalten Sie möglicherweise keine große Datenmenge . Das Gesamtpublikum, mit dem Sie testen können, ist durch die Größe Ihrer Social-Fans begrenzt. Dies bedeutet, dass Ihre Ergebnisse möglicherweise nicht ganz genau sind oder eine Weile dauern, bis Sie eine ausreichend große Stichprobengröße erhalten.
• Es kann auch eine Weile dauern, bis sich die Traktion in verschiedenen Tests zeigt, da das Testen in sozialen Netzwerken funktioniert.

Der Testprozess

Das Schöne an bezahlten sozialen Tests ist, dass wir isolieren können, wer welche Version sieht. Auf diese Weise segmentieren wir unser Publikum, sodass es nur eine Version sieht und nicht alle.

Mit organischem Social können wir das nicht wirklich tun. Auch wenn nur etwa 10 % Ihres Publikums Ihren sozialen Beitrag ohne Boosting sehen werden, möchten wir dennoch versuchen, die potenzielle Unannehmlichkeit zu vermeiden, mehrere Variationen zu posten und Ihr Publikum alle auf einmal zu sehen, also verschieben wir ihre Veröffentlichung.

Wir veröffentlichen heute die erste Version für Ihr Publikum, später oder in ein paar Tagen eine weitere Version. Das Ziel ist es, herauszufinden, welche Version besser abschneidet, ohne dass sie mehrere Versionen desselben Beitrags hintereinander sehen. Das Problem ist natürlich, dass dies Ihren Test ein wenig verzögert.

Die gute Nachricht ist, dass der Vorgang dazu sehr einfach ist.

Sie können es auf 2 Arten tun. Sie können dies entweder manuell tun, indem Sie:

• Eine Idee für einen Beitrag entwickeln und dann verschiedene Bilder, Fließtexte und CTAs nachahmen.
• Erstellen von UTM-Links für jede Version, damit Sie die Klicks verfolgen können, die jede Version zu Ihrer Website führt.
• Veröffentlichung der ersten Version.
• Eine Bildvariation in etwa einer Woche automatisieren oder selbst posten.
• Eine weitere Woche warten und dann erneut auf das 3. Bild posten, dann eine Woche warten und das 4. posten.
• Abschließend die Leistung vergleichen und die beste Bildvariation finden.
• Wiederholen Sie den gleichen Vorgang für den Body-Copy-Test, den CTA usw.

Oder Sie können alles einrichten und automatisieren, indem Sie ein Planungstool für soziale Medien wie MeetEdgar verwenden.

Auf diese Weise können Sie die Posts mit den Variationen planen, die Sie ausführen möchten, die Ergebnisse aufzeichnen und die Linkklicks, das Engagement und die CTRs für Sie verfolgen.

Mit diesem Prozess können Sie:

• Richten Sie 4 Bildvariationstests ein,
• Lassen Sie es 14-30 Tage laufen, damit es jede Bildvariation testet,
• Finden Sie das Gewinnerbild mit der besten CTR,
• Und dann wiederholen Sie und finden Sie den besten Fließtext, den besten CTA usw. Alles, ohne dass Sie herumspielen müssen.

Top-Tipp für Social-Media-Beiträge und sogar Anzeigen?

Versuchen Sie, UGC oder „benutzergenerierte Inhalte“ zu erstellen.

Sie nehmen einfach Kundenreferenzen und formatieren sie als Post, fast so, als ob sie direkt von ihrem eigenen Social-Media-Konto geteilt würden. Das Bild sieht gut aus, aber die Kopie liest sich wie ein Freund, der eine Empfehlung in seinem Newsfeed abgibt.

Vertrauen Sie mir, diese Art von Anzeigen konvertieren!

Wie kann man E-Mails A/B-testen?

Wenn es um A/B-Tests im E-Mail-Marketing geht, kümmern wir uns um 3 Bereiche:

• Zustellung: Landet die E-Mail im Posteingang oder im Spam-Ordner?
• Öffnungsrate : Öffnen sie die E-Mail? Wenn nicht, ist der Rest sinnlos.
• CTR: Lesen Sie die E-Mail und klicken Sie dann auf den CTA?

Wenn es um die Lieferung geht, führen wir hier nicht wirklich A/B-Tests durch. Sie können verschiedene Anbieter ausprobieren, da es einige Theorien gibt, dass, wenn ein E-Mail-Automatisierungstool von einer Reihe von Spam-Unternehmen verwendet wird und Sie auch bei ihnen gehostet werden, dies auch Ihre Öffnungsrate beeinflussen kann. (Aus diesem Grund verwenden einige Unternehmen nur Tools, die bestimmten Branchen den Zugang verweigern).

Abgesehen davon ist es am besten, Ihre Liste sauber zu halten, konsistente ungeöffnete oder zurückgewiesene Adressen zu entfernen und darauf zu achten, was Sie in die E-Mail schreiben, damit sie nicht abgeholt wird Spam-Filter.

Es lohnt sich auch zu überprüfen, ob jede E-Mail, die Sie schreiben, tatsächlich auf verschiedene Geräte reagiert. Sie können manchmal eine schlechte CTR erhalten, einfach weil sie die E-Mail nicht lesen können oder die Schaltfläche oder der Link nicht auf dem Bildschirm angezeigt wird.

Ein letzter Gedanke zur Zustellung: Wenn Sie beginnen, Ihre E-Mails mithilfe des Testverfahrens zu verbessern, das wir Ihnen gleich mitteilen werden, werden Sie eine bessere Reaktion Ihrer Zielgruppe feststellen. Dies kann Ihnen helfen, sich von Spam-Ordnern fernzuhalten, da Ihr E-Mail-Anbieter sehen kann, dass Ihr Publikum die von Ihnen gesendeten E-Mails mag, und Sie nicht bestraft werden, also eine Win-Win-Situation!

Sehen wir uns nun diese A/B-Testmethode an.

Der E-Mail-Testprozess

Wie Sie der obigen Liste entnehmen können, gibt es beim A/B-Testen Ihrer E-Mails eine Prioritätsreihenfolge:

• Wir testen zuerst die E-Mail-Betreffzeilen, um sicherzustellen, dass die E-Mail geöffnet wird,
• Dann die Textkopie, um sicherzustellen, dass sie lesen und sich darum kümmern, was Sie sagen,
• Schließlich der CTA, um sicherzustellen, dass sie klicken.

(Wir können auch Tageszeiten für die beste Zustellung und andere Funktionen testen, aber es sind diese 3 Elemente, die den größten Unterschied in Ihren E-Mail-Ergebnissen ausmachen.)

Nicht jedes E-Mail-Tool verfügt über integrierte A/B-Tests, daher sollten Sie idealerweise eines verwenden, das über diese Funktionen verfügt. Persönlich verwende ich Active Campaign, da es Ihnen ermöglicht, verschiedene Elemente Ihrer E-Mails A/B und A/B/n zu testen.

Sie können Elemente testen wie:

• Die Betreffzeile,
• Von wem ist die E-Mail,
• Die Kopie des E-Mail-Texts,
• In die E-Mail eingebettete Bilder,
• Der CTA.

Noch besser ist, dass es eine einzigartige Funktion namens "Predictive Sending" hat, die die individuellen Öffnungszeiten für jeden Ihrer aktuellen Abonnenten verfolgt und die nächsten E-Mails basierend auf den besten Zeiten versendet.

Schauen wir uns also an, wie wir das machen würden …

Es gibt 2 gängige Arten von E-Mails:

• Immergrüne E-Mails, die Teil einer Automatisierung sein könnten.
• Senden Sie E-Mails, die Sie einmal an Ihre Liste senden, um möglicherweise ein Angebot zu bewerben.

Evergreen-E-Mails sind einfach zu testen und sinnvoll zu verbessern, da Sie sie immer automatisiert versenden. Jede Aufhellung hat hier im Laufe der Zeit einen sehr spürbaren Effekt.

Abgesehen davon können Sie Broadcast-E-Mails auch A/B-testen, aber der Prozess ist ein wenig anders. Der Grund dafür ist, dass Sie zuerst mit einem kleinen Teil Ihres Publikums testen, um die effektivste E-Mail-Version zu finden, und sie dann an den Rest der Liste senden.

Auf diese Weise erhält die Mehrheit die Version, die den meisten Auftrieb bietet. Es mag wie ein Overkill erscheinen, aber wenn Sie 2-10 % mehr CTR von einer Sendung bekommen können und Ihre Liste 100.000 Abonnenten hat, ist das ein RIESIGER Unterschied im Traffic von dieser einen E-Mail, und es lohnt sich, es zu testen. (Auch bei kleineren Listen.)

Lassen Sie mich Sie beide schnell durchgehen …

Die Einrichtung

Dieser Prozess ist dem, worüber wir bisher gesprochen haben, sehr ähnlich. Wir testen die Betreffzeile, den Fließtext und dann den CTA. Wir führen auch einen Test nach dem anderen durch, ermitteln den Gewinner und verwenden diesen dann als neue „Kontrolle“, wenn wir das nächste Element testen.

Beim Testen von Broadcast-E-Mails wird es etwas anders aussehen, aber ich werde erklären, wie es geht, wenn wir dazu kommen. Lassen Sie uns Ihnen also zeigen, wie Sie in Active Campaign arbeiten (Sie können übrigens jedes andere Tool verwenden).

Ärgerlicherweise können Sie im Automation Builder nur eine einzelne Variante A/B-testen und keinen A/B/n-Test durchführen.

Dies ist in Ordnung, wenn Sie nur eine Version testen möchten, aber wenn Sie bis zu 4 Varianten testen möchten, müssen Sie den Kampagnen-Builder verwenden, um die E-Mail zu testen, und sie dann kopieren und wieder in Ihre Automatisierung einfügen später.

Dies ist keine schlechte Sache, da Sie auf diese Weise auch Broadcast-E-Mails testen würden. Klicken Sie also auf eine neue Kampagne und wählen Sie dann die Split-Test-Option.

Wählen Sie als Nächstes die Zielgruppe aus, an die Sie dies senden möchten. Hier unterscheidet sich der Test, je nachdem, ob Sie die Evergreen- oder Broadcast-E-Mails testen.

Wenn Sie eine immergrüne E-Mail testen möchten (z. B. eine Automatisierung, wenn sich jemand für Ihre Homepage anmeldet), wählen Sie diese Liste aus.

Wenn Sie jedoch eine Broadcast-E-Mail A/B-testen möchten, müssen Sie einige „Test“-Listen erstellen. Sie erstellen einfach ein paar Listen, die Segmente Ihrer aktuellen Abonnenten sind, mit denen Sie Ihre ersten „Fühlertests“ durchführen können (fast wie eine Fokusgruppe, die wir zuvor mit bezahlten Anzeigen gemacht haben).

Sie führen die Sendetests für diese Listen durch und verbessern die E-Mail, bevor Sie sie dann an den Rest Ihres Publikums senden.

Jetzt benötigen Sie eine Testliste für jedes Element, das Sie testen möchten. Auf diese Weise können Sie ihnen die Test-E-Mail senden und später kein Duplikat oder eine Variation senden.

Da ich empfehle, 3 Tests durchzuführen, müssen Sie mindestens 3 Testsegmente erstellen und Abonnenten in diese importieren, die am besten zu der Art von Inhalt passen, den Sie senden und testen möchten. (Idealerweise möchten Sie mindestens ein paar hundert Personen in jedem haben).

Auf diese Weise können Sie den Betreffzeilentest für Segment 1 ausführen und sehen, wie sie reagieren. Dann können Sie den Body-Copy-Test in Segment 2 ausführen, dann den CTA in Segment 3 und schließlich den Gewinner an alle anderen senden.

Sinn ergeben? Der Rest des Tests ab hier ist für beide E-Mail-Typen bis zum Ende identisch.

Sobald Sie die Liste ausgewählt haben, scrollen Sie zum Ende der Seite, um die Split-Test-Optionen zu finden, die Sie ausführen können. Wählen Sie die untere Option „Testen Sie verschiedene E-Mail-Betreffs, Informationen und/oder E-Mail-Inhalte“, da Sie damit jeden Test ausführen können, und klicken Sie auf „Weiter“, um den E-Mail-Editor zu laden und Ihre E-Mail zu schreiben.

Tun Sie dies wie gewohnt und klicken Sie dann auf die blaue Schaltfläche „Weiter“. Dadurch erscheint ein Popup mit der Option, die Betreffzeilen aufzuteilen.

Klicken Sie auf die Schaltfläche „Test“, um so viele Betreffzeilen zu erstellen, wie Sie testen möchten. Klicken Sie dann einfach auf jede einzelne und bearbeiten Sie die Betreffzeile.

Schreiben Sie Ihre verschiedenen Betreffzeilen auf. Ich empfehle, zu versuchen, aus verschiedenen Blickwinkeln zu überlegen, warum Ihr Publikum sich für den Inhalt der E-Mail interessieren würde. Ich würde vielleicht maximal 4 Variationen schreiben, um zu versuchen, die beste Version zu finden.

Klicken Sie dann auf „Weiter“, um zur letzten Seite zu gelangen und Ihre Angaben zu bestätigen. Hier sehen Sie den Verkehr in % zu jedem Test, der gleich sein sollte. Außerdem gibt es die Option „Gewinner nicht ermitteln“ und „Gewinner ermitteln“.

Nun, dieser Text ist etwas irreführend. Bei beiden Optionen erhalten Sie einen Bericht, nachdem Sie den Test ausgeführt haben, und teilen Ihnen die Ergebnisse mit. Die oberste Option beendet einfach den Test, was wir wollen, weil wir den Gewinner der Betreffzeile verwenden werden, um dann erneut auf den Textkörper usw. zu testen.

Die untere Option findet jedoch den Gewinner und verwendet diesen dann bei allen zukünftigen Anmeldungen zu dieser Liste. Wir müssen das nie wirklich so verwenden, als wäre es ein Dauerbrenner, den wir kopieren und wieder einfügen, und wenn es eine Sendung ist, werden wir die Gewinnerversion sowieso erneut an die verbleibenden Leute senden.

Klicken Sie vorerst einfach auf Senden und lassen Sie den Betreffzeilentest laufen.

Sobald Sie eine erfolgreiche Variante haben, gehen Sie zurück und richten Sie einen neuen Test ein und stellen Sie sicher, dass Sie die Option E-Mail-Inhalt auswählen („Testen Sie verschiedene E-Mail-Betreffs, Informationen und/oder E-Mail-Inhalte“), wenn Sie die Art Ihres Split-Tests auswählen laufen wollen.

Behalten Sie die Gewinner-Betreffzeile und die Original-E-Mail. Scrollen Sie dann die Seite im E-Mail-Editor nach unten und Sie sehen einige grün-weiße Testschaltflächen.

Sie können auf einen der Tests klicken, um den Textinhalt für diese bestimmte E-Mail zu bearbeiten. (Der grüne ist derjenige, den Sie gerade bearbeiten).

Testen Sie unser Schreiben in verschiedenen Körperabschnitten. Probieren Sie neue Winkel oder Haken aus, um das Interesse zu wecken. Versuchen Sie es mit einer kurzen oder langen Version.

Sobald Sie die Änderungen vorgenommen und die Variationen erstellt haben, senden Sie einfach wie zuvor. Schauen Sie später noch einmal vorbei, um zu sehen, welche Version gewonnen hat.

Sobald Sie den Gewinner haben, wiederholen Sie einfach den Vorgang, um den CTA zu testen, bis Sie die endgültige Version mit der leistungsstärksten Betreffzeile, dem Textkörper und dem CTA haben.

An diesem Punkt können Sie diese E-Mail entweder kopieren und wieder in Ihre Evergreen-Kampagnen einfügen oder, wenn Sie eine Broadcast-E-Mail an Segmente Ihres Publikums getestet haben, diese erfolgreiche Version einfach an den Rest Ihrer Liste senden (und sich dagegen entscheiden). senden Sie es an die Testsegmente).

Und da haben Sie es. Eine supereinfache Methode zum A/B-Testen Ihrer E-Mails für weitaus mehr Auftrieb.

E-Mail ist ein SEHR effektiver Kanal. Sie wären verrückt, wenn Sie nicht versuchen würden, jede E-Mail, die Sie senden, zu verbessern – insbesondere, weil dies dazu beiträgt, die Zustellung aller zukünftigen E-Mails zu verbessern!

Wie kann man Inhalte mit Engagement oder Konversion als KPI A/B-testen?

Es erstaunt mich, dass so wenige Leute dies tun, weil Ihr Inhalt genau wie eine Verkaufsseite ist. Sein Ziel ist es, ein bestimmtes Publikum anzuziehen und eine Art Konversionsereignis zu erzielen, sei es ein Lead, ein Klick, eine Freigabe oder sogar ein „Aha“-Moment, in dem sie dem Kauf näher kommen.

(Jeder scheint sich darauf zu konzentrieren, sie für SEO-Traffic zu testen und zu aktualisieren, aber es ist ihm egal, ob es seine Aufgabe erfüllt, wenn der Traffic dort ankommt …)

Die Testprozesse und -methoden sind unglaublich ähnlich und können einen großen Einfluss auf die Ergebnisse Ihrer Inhalte haben.

Es gibt 3 Hauptleistungselemente, die uns beim Content-Marketing wichtig sind:

• Sichtbarkeit . Finden die Leute es? Können sie es lesen?
• Verlobung . Lesen sie es? Springen sie? Wie viel lesen sie?
• CTA . Handeln sie? Sehen sie Ihren CTA? Fordern wir sie auf, Maßnahmen zu ergreifen …?

Schauen wir uns also jedes dieser Elemente und Bereiche an, in denen wir potenzielle A/B-Tests durchführen könnten.

Verbesserung der Sichtbarkeit von Inhalten

Ihr Publikum muss in der Lage sein, Ihre Inhalte zu lesen. Das heisst:

• Laden schnell genug, damit sie nicht wegspringen,
• Der Inhalt muss reaktionsschnell sein, damit sie den Inhalt sehen und auf jedem Gerät eine gute Erfahrung machen können.
• In Suchmaschinen finden.
• Und auf dieses Ergebnis klicken wollen.

Hier ist eine coole (aber unterschätzte) Möglichkeit, Ihre CTR aus dem Suchverkehr zu verbessern: Testen und Verbessern des Titel-Tags und der Meta-Beschreibung. Auf diese Weise können Sie viel mehr Traffic erhalten und Ihr Ranking verbessern. (Vor allem, wenn Sie feststellen, dass die meisten Websites nicht einmal eine überzeugende Meta-Beschreibung schreiben und WordPress stattdessen einfach das Intro aus ihrem Artikel ziehen lassen.)

Allied Pickfords, ein Möbeltransportunternehmen, beschloss, einen Test für seine Meta-Beschreibung für eine Seite durchzuführen, die etwa 6.600 Suchanfragen pro Monat erhält. Es gelang ihnen, mit nur ihrem anfänglichen Test für diese einzelne Seite eine Steigerung der Klicks um 36 % (von 2,8 % auf 3,9 %) zu erzielen (und sie testeten nur die Verbesserung der Meta-Beschreibung).

Dies war für eine Seite mit hoher Absicht, die sich direkt auf ihre Verkäufe auswirken würde, aber Sie könnten die gleiche Methode auf jeden Artikel anwenden, der Verkehr anzieht.

Wirklich cool ist, dass Google die CTR in den SERPs als untergeordneten Rankingfaktor verwendet. Der Grund dafür ist, dass, wenn Leute sich zu Inhalten durchklicken und es nicht einmal die erste Wahl auf der Seite ist, es gut sein muss und sie es belohnen, indem sie es höher in den Ergebnissen anzeigen.

Leider gibt es keine automatisierten Tools für diese Art von Test und es funktioniert nur, wenn Sie mit Ihrem Keyword auf den Seiten 1-3 sind, da das Publikum Sie in den SERPs finden muss, bevor es Ihre Beschreibung überhaupt sehen würde.

Davon abgesehen ist der Prozess zur Anwendung einfach:

1. Gehen Sie in die Google Search Console, überprüfen Sie den Traffic und die CTR für Ihre Testseite im letzten Monat.
2. Führen Sie einen Meta-Beschreibungstest durch, indem Sie die aktuelle Version bearbeiten, 14-30 Tage lang laufen lassen und die Ergebnisse verfolgen.
3. Gehen Sie zurück in die Google Search Console und vergleichen Sie die CTR und die Rankings für diese Seite vorher und nachher.
4. Verbessern Sie die Beschreibung weiter für weitere iterative und inkrementelle Verbesserungen.
5. Beginnen Sie mit dem Testen von Titeln, um zu sehen, ob das mehr Auftrieb bekommt.

Testen und Verbessern von Content-Engagement und CTAs

Wenn es um die Verbesserung von Engagement und CTA geht, konzentrieren wir uns auf folgende Hauptelemente:

Absprungraten

Idealerweise haben Sie bereits eine schnell ladende und reaktionsschnelle Seite, um offensichtlichen Absprungproblemen entgegenzuwirken, aber haben Sie überprüft, ob alles funktioniert?

Beschädigte Bilder und nicht zentrierter Text sorgen für eine schlechte Benutzererfahrung, die dazu führen kann, dass sie das Unternehmen verlassen.

Wenn die Seite funktioniert, ist es dann wirklich das, was die Besucher wollen?

Aus der Testperspektive können Sie sich konkurrierende Inhalte zu dem hochrangigen Thema ansehen und sehen, wie sie sich unterscheiden. Ist der Winkel anders? Decken sie Dinge ab, die Sie vermissen?

You can easily edit your article to better fit intent and measure the difference in Google Analytics and track the bounce rate before and after the changes.

Engagement

It doesn't matter if your content ranks if you lose visitors.

A simple test is to find drop-off points in your articles where you lose the audience. It's easy enough to set up some QA tests and track scroll depth by setting up goals in either your analytics or A/B testing tool and using that as an engagement tracking factor.

Or, you can take it a step further and use a tool like Hotjar to track heatmaps of your articles along with user recordings, so you can track your user behavior and see exactly what they are doing on the page and where you lose them.

You can even survey or interview your audience to find out why they are leaving. I know it seems like overkill for a blog post but every article should not just attract but also convert in some way.

Apropos…

Konvertierungen

Do you have a call to action for visitors to take?

Maybe a trial, an opt-in, or a social share? A lot of blog posts forget to ask the audience to do anything. You put the work in and got the traffic so you should at least try and get some measured response from it!

If you do have a CTA, does it work? Have you tested the buttons or links lately? Can the audience see the CTA? Do they scroll far enough to even see it? Is it even clear that it's a CTA? Sometimes hyperlinks are the same color as site branding. Other times buttons are not clear that they can be clicked. Or perhaps the language on the CTA isn't compelling enough.

All you need is the right A/B testing tools to do this. With that in mind, here is a list of specific A/B testing software and tools you can use to test out your content, site, and much more!

Top 7 Marketer-freundliche A/B-Test-Tools

I've based this shortlist on a few criteria that I, as a marketer, find crucial:

• The price!
• Does the tool have a WYSIWYG editor to visualize the changes and not need a coder or developer to implement them?
• Does it provide adequate support when setting up and running tests?
• Does it provide real-time results on tests (and not delayed by x days)?
• Does the test also connect to guardrail metrics (ie can you see revenue generated from each variation or test live)?
• Can it connect with an analytics tool for easy reporting?

So let's show you some options…

Nr. 1: Konvertieren Sie Erfahrungen

So let me try to be impartial, seeing as it's Convert writing this guide.

Here at Convert, our focus is on providing the best tool we can, for you to run CRO experiments, while providing unparalleled support and customer service.

We're the tool of choice for a lot of CRO agencies, even when they have a suite of them available. Our clients usually pick us when they're looking to move away from single tests and start scaling out their testing programs.

We're also a forward-focused company. We care about customer and audience privacy and built our tool to meet GDPR and other regulatory requirements, and are constantly looking for ways to provide better, focusing on data privacy and security.

We also care about our impact on the world and work with multiple charities and tree planting campaigns. Good tool, good service, good people, doing good :D.

WYSIWYG editor: Yes.

Preise : Ab 699 US-Dollar pro Monat, danach 199 US-Dollar pro 100.000 Besucher.

Does it provide support and help when setting up and running tests? Ja, gleich zu Beginn des Prozesses. That's right, we also offer a 15-day free trial, no card needed! Welche Art? Live-Chat, Blog und Wissensdatenbank, weitere werden folgen.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? Ja.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? Ja.

Can it connect with your analytics software? Ja. GA and others.

#2: AB Lecker

A/B Tasty is another entry to mid-level tool, for those companies looking to move past basic experimentation and start scaling their testing programs.

It features a clean-to-use interface, simple test set up, and even has machine learning features to help sites with large traffic run more sophisticated personalization and data tracking. (Apparently, 33% of their team is dedicated to R+D for new features).

The reporting function could do with being updated as it is quite simple and uses bar graphs instead of plotting data points, but overall a great tool.

WYSIWYG editor: Yes.

Pricing: Starts at $1900 per month for 400k monthly tested visitors for the Essentials plan. Der Wachstumsplan kostet 3800 $/Monat, während der Elite-Plan bei 5700 $/Monat beginnt.

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? Ja. Sie haben eine Wissensdatenbank und einen Live-Chat.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? Ja.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? Ja.

Can it connect with your analytics software? Ja.

#3: Optimiert

Optimizely ist sehr unternehmensorientiert. Their goal seems to be to deliver the best testing product they can, for sites with very high traffic volume that are trying to become more data driven.

They have all the features you would expect, along with a machine learning element. (Again, ML works best with large traffic sites so this makes sense.)

Rather than just a testing tool, Optimizely also offers a content CMS for building a blog and an e-commerce site platform ala Shopify and similar under their 'Digital Experience Platform'.

WYSIWYG editor: Yes.

Preisgestaltung : Sie verwenden ein benutzerdefiniertes Preismodell. But Splitbase predicts they cost at least $36,000 per year (3k per month.) Pricing varies if using other tools also.

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? Ja. Sie verfügen über eine Reihe von Ressourcen, die Benutzern helfen, aus der Klemme zu kommen, und Telefonnummern, unter denen sie rund um die Uhr Hilfe rufen können.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? Ja.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? Ja.

Can it connect with analytics software? Ja.

Der erste Schritt, um Ihre am besten passende Optimizely-Alternative zu finden

Buchen Sie eine Demo mit Convert und sehen Sie, wie das Testen genauer und profitabler sein kann.

Demo buchen

Durchgeführt von Converts Success Manager George Crewe

#4: Kameleon

Kameleoon is a French-based A/B testing platform used by teams around the world.

Praised for its UI, personalization settings, Shopify (and other 3rd party tool) integrations, it's also the tool of choice for Healthcare and Fintech, thanks to its focus on privacy and data protection.

WYSIWYG editor: Yes.

Pricing : Customized according to your requirements, but roughly starts at around $30k per year. Sie erhalten Ihren einzigartigen Preis, indem Sie sich an das Verkaufsteam wenden.

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? Ja. Sie können sogar einen dedizierten Account Manager bekommen, der Sie bei komplizierten Projekten unterstützt.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? Ja.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? Ja.

Can it connect with your analytics software? Ja.

Nr. 5: VWO-Tests

VWO is another entry tool for those looking to start out in the A/B testing space and is actually quite popular with marketers who are just getting started with testing.

Not only does it offer a suite of tools that also support many marketing efforts, but the UI to set up a test is very intuitive.

Sie bieten die wichtigsten A/B-Testfunktionen, die Sie vielleicht erwarten, zusammen mit der Möglichkeit, Heatmaps, Klickaufzeichnungen, On-Page-Umfragen, Full-Funnel-Tracking, Full-Stack-Tracking (für Apps und Tools) auszuführen und sogar einen Warenkorb anzubieten Abbruch-Marketing-Funktionen wie Integrationen mit Facebook Messenger, Push-Benachrichtigungen und automatisierte E-Mails!

Ein weiterer intelligenter Aspekt ist die Funktion "Bereitstellen", mit der Sie den WYSIWYG-Editor verwenden können, um Änderungen an Ihrer Website vorzunehmen und sie live zu übertragen, unabhängig von einem Test (obwohl ich dringend empfehle, Website-Änderungen zuerst zu testen). Das Schlaue an dieser Funktion ist, dass die meisten A/B-Testing-Tools dies können, aber sie sind die einzigen, die dafür werben, was ich als Marketingkollege respektieren kann!

Der einzige Nachteil ist, dass der WYSIWYG-Editor manchmal kaputt gehen kann, indem er den Code löscht und das Setup testet, bevor er live geht, also stellen Sie sicher, dass Sie eine Kopie des Codes speichern, bevor Sie auf „Veröffentlichen“ klicken.

WYSIWYG-Redakteur: Ja.

Preise : Es ist nicht auf der Website, aber wenn Sie sich über eine kostenlose Testversion bei der App anmelden, können Sie die Starterpreise sehen. 10.000/Monat Einzelbesucher beginnen bei 199 $ pro Monat und steigen auf 284 $ pro Monat für 30.000 Besucher und dann auf 354 $ pro Monat für bis zu 50.000 Besucher. (Danach ändert sich der Preis).

Bietet es Unterstützung und Hilfe beim Einrichten und Ausführen von Tests? Wenn ja, welche? Ja, Sie können sie anrufen, wenn Sie Hilfe benötigen. Oder konsultieren Sie ihre Ressourcenseite.

Liefert es Echtzeit-Ergebnisse? (und nicht um x Tage verzögert) Ja.

Hat der Test auch eine Verbindung zu Ihren Leitplankenmetriken? Ja.

Zeigt der Test den Umsatz pro Variation in Berichten an? Ja.

Kann es sich mit Ihrer Analysesoftware verbinden? Ja.

#6: OmniConvert

In erster Linie ein Testtool für E-Commerce, was nicht heißt, dass Sie es nicht auch für andere Geschäftsarten und Websites verwenden können.

OmniConvert bietet nicht nur ein quantitatives Tool, sondern auch eine Reihe von 3 weiteren komplementären Tools, Explore, die A/B-Testplattform, Reveal, ein Kundenbindungs- und Churn-Tracker, Adapt, eine automatisierte CRO-Plattform, und Survey, ein Feedback Werkzeug zur qualitativen Analyse. (Alle zu separaten Preisen).

WYSIWYG-Redakteur: Ja.

Preise : $320 pro Monat ist der Startpreis für 50.000 Besucher (oder $167 bei jährlicher Zahlung). Dann weitere Kosten, wenn Sie ihre anderen Tools verwenden.

Bietet es Unterstützung und Hilfe beim Einrichten und Ausführen von Tests? Ja. Welche Art? Sie verfügen über eine Reihe von Ressourcen, die Benutzern helfen, aus der Klemme zu kommen, Chat-Support, E-Mail-Support und Telefonnummern, um Hilfe anzurufen.

Liefert es Echtzeit-Ergebnisse? (und nicht um x Tage verzögert) Ja.

Hat der Test auch eine Verbindung zu Ihren Leitplankenmetriken? Ja.

Zeigt der Test den Umsatz pro Variation in Berichten an? Ja. Als E-Commerce-orientiertes Tool verfolgen sie auch den CLV und andere Attribute, je nachdem, welches Tool Sie verwenden.

Kann es sich mit Ihrer Analysesoftware verbinden? Ja. GA und andere.

#7: ABLyft

Sie haben vielleicht noch nie von ABLyft gehört, aber lassen Sie sich davon nicht beirren. Sie sind eine großartige Plattform, die fleißig an ihrem Tool und mit Kunden gearbeitet hat, aber noch nicht wirklich Marketing betrieben hat, um ihr Geschäft auszubauen.

Ihr Hauptaugenmerk scheint auf der direkten Zusammenarbeit mit Webentwicklern gelegen zu haben, die benutzerdefinierte Tests einrichten und dann ihr Tool um diese Funktionen und Anforderungen herum aufbauen. Das bedeutete, dass sie für eine Weile nie einen WYSIWYG-Editor hatten, aber seitdem haben sie begonnen, sich an anfängerfreundlichere Benutzer zu wenden.

Dies könnte ein großartiges Tool in der Preisklasse für diejenigen sein, die etwas Besseres als ein kostenloses Tool wollen.

WYSIWYG-Redakteur: Ja.

Preise : Auf Anfrage erhältlich. Ich habe ein älteres Dokument gefunden, in dem sie begrenzte kostenlose Tests für 5.000 Benutzer anboten, danach 329 $ pro Monat (279 $ pro Monat bei jährlicher Zahlung).

Bietet es Unterstützung und Hilfe beim Einrichten und Ausführen von Tests? Ja. Welche Art? Bieten sie Kundensupport an? Ja. Sie haben eine grundlegende Wissensdatenbank und Live-Chat-Optionen, die zu bestimmten Tageszeiten verfügbar sind.

Liefert es Echtzeit-Ergebnisse? (und nicht um x Tage verzögert) Ja.

Hat der Test auch eine Verbindung zu Ihren Leitplankenmetriken? Ja.

Zeigt der Test den Umsatz pro Variation in Berichten an? Ja. Vorausgesetzt, Sie setzen im Testaufbau das Ziel Umsatz-Tracking.

Kann es sich mit Ihrer Analysesoftware verbinden? Ja. GA und andere.

Fazit

Da haben Sie es, unseren ausführlichen Leitfaden zum A/B-Testen von Marketingkampagnen über 4 wichtige Verkehrskanäle.

Wir haben die Arten von Tests, Fallstudien zu enormen Steigerungen, vier Hauptkanäle, auf denen Sie A/B-Tests durchführen können, und die 7 besten A/B-Testtools behandelt, die Marketingspezialisten verwenden können, damit sie kompetente Website-Optimierer werden können. Und denken Sie daran, dass ein Gut nur so gut ist wie die Person, die es verwendet – also können Sie Ihr Testtool so hart wie möglich für sich arbeiten lassen.

Also, worauf wartest Du?

Beginnen Sie noch heute mit der Verbesserung Ihres Marketings und sehen Sie Verbesserungen auf ganzer Linie!