So wenden Sie A/B-Tests auf soziale Medien an: Ihr Leitfaden

Wäre es nicht großartig, wenn wir alles testen könnten, bevor wir uns voll und ganz darauf festlegen?

Zum Beispiel, wenn Sie Eiscreme kaufen und Sie ein paar Geschmacksrichtungen probieren können, bevor Sie sich für die entscheiden, die Sie möchten. Oder wenn Sie ein neues Auto kaufen und ein paar Probefahrten machen können, bevor Sie auf dem Auto landen, das Sie mit nach Hause nehmen möchten.

Wieso den?

Weil es scheiße ist, ein Eis zu wählen, das gut klingt, aber schrecklich schmeckt. Und es nervt noch mehr, ein Auto zu kaufen, das ein schreckliches Fahrverhalten und schlechte Sicht hat.

Der Vergleich einer Eissorte oder einer Probefahrt mit einer anderen hilft Ihnen, die beste Entscheidung zu treffen.

Wenn Sie also soziale Medien für Ihr Unternehmen nutzen, ist es sinnvoll, Ihre Veröffentlichungen zu testen, bevor Sie eine ganze Kampagne oder einen Inhaltskalender voller Updates erstellen.

Glücklicherweise gibt es dafür einen speziellen Prozess: A/B-Tests.

Was ist Social Media A/B-Testing?

Im Allgemeinen ist A/B-Testen einfach eine Methode, bei der zwei Elemente gegeneinander getestet werden: Ihr „A“-Element (die Kontrolle) und Ihr „B“-Element (die Variation). Sie vergleichen dann die Ergebnisse und fahren mit einer Auswahl von entweder A oder B fort, je nachdem, wie gut jeder abgeschnitten hat.

Bei dieser Art von Tests konzentrieren Sie sich jeweils nur auf eine Änderung zwischen A und B, sodass Sie die Ergebnisse dieser spezifischen Änderung bestimmen können.

Bei der Anwendung auf soziale Medien beziehen sich A/B-Tests darauf, einen Kontrollposten A mit einem variablen Posten B zu vergleichen und festzustellen, wie sich die Änderung zwischen den beiden auf die Leistung auswirkt.

Wirkt sich die Änderung an Update B deutlich positiv auf die Leistung gegenüber Update A aus? Dann sieht es so aus, als würden Sie mit dem Format von Update B gegenüber dem von Update A vorankommen, wenn es darum geht, Ihre nächste Social-Media-Kampagne oder Ihren nächsten Content-Kalender zu planen.

Das Wichtigste zuerst: Richten Sie Ihre Analysen ein

Bevor Sie jedoch mit dem Testen beginnen, müssen Sie sicherstellen, dass Sie eine Analyseplattform eingerichtet haben, um die Leistung zu messen.

Einige Konten wie Twitter und Facebook bieten integrierte Analysen, die Sie basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen organisieren können.

Sie können auch eine Analyseplattform wie Google Analytics verwenden, um alle Konten abzudecken, die Sie für A/B-Tests verwenden.

Sie sind kein Analytics-Experte?

Kein Schweiß.

Es gibt Unmengen an großartigen Ressourcen, die Sie bei der Einrichtung Ihrer Konten anleiten können – und alles beschreiben, was Sie wissen müssen, wenn es um die Überprüfung und das Verständnis Ihrer Ergebnisse geht.

Hier sind nur einige, die einen guten Crashkurs anbieten:

• Tweet Analytics: Der definitive Leitfaden für A/B (Split) und multivariate Tests mit Twitter
• Ein Leitfaden für Anfänger zu Facebook Analytics und Insights
• Google Analytics für Anfänger

Sobald Sie Ihre Analysen in Ordnung gebracht haben, müssen Sie entscheiden, welche Elemente Ihrer Social-Media-Updates für Ihre A/B-Tests und für die beabsichtigten Ergebnisse geändert werden sollen.

Ideen für A/B-Tests

Dank der Flexibilität von Social Media gibt es viel Raum für Kreativität, wenn es um A/B-Tests geht.

Hier sind einige Testideen, die Sie auf Ihre Social-Media-Updates anwenden können, sowie die potenziellen Ergebnisse der einzelnen in Bezug auf die Leistung.

1. Mit/ohne Bild

Eine Idee für A/B-Tests bezieht sich auf die Verwendung von Bildern.

Bilder können die Tweet-Performance beeinflussen, indem sie ein höheres Maß an Engagement hervorrufen.

Dazu teilen Sie zunächst Ihr Steuerelement-Update (A) nur mit Text. Dann würden Sie die Variablenaktualisierung (B) mit einem Bild und dem gleichen Text teilen, der in Update A verwendet wurde.

Messen und vergleichen Sie schließlich das Maß an Engagement für jedes erhaltene Update.

2. Bild vs. Video

Eine andere Möglichkeit wäre zu testen, ob ein Video ein höheres Engagement erzielt als ein Bild.

Für diesen Test teilen Sie Ihr Kontrollupdate (A) mit einem Bild. Als Nächstes würden Sie Ihre Variablenaktualisierung (B) mit demselben Text teilen, aber das Bild durch ein Video ersetzen.

Messen und vergleichen Sie das Engagement, das jeder verdient hat.

3. Änderungen am CTA

Sind Sie daran interessiert, mehr Klicks auf Ihre Updates und mehr Zugriffe auf Ihre Website zu erhalten?

Wenn Sie zwischen Update A und B Änderungen am Call-to-Action (CTA) vornehmen, können Sie feststellen, welche Kopie stärkere Ergebnisse erzielt.

4. Änderungen an dem/den Hashtag(s)

Das Testen unterschiedlicher Hashtags zwischen Update A und B kann das Engagement zwischen den beiden beeinflussen.

Dazu würden Sie Update A mit einem Hashtag teilen und dann B mit einem anderen Hashtag aktualisieren.

Eine andere Option für diesen Test wäre, Update A ohne Hashtag zu teilen und dann dieselbe Kopie zu verwenden, aber einen Hashtag einzufügen, wenn Update B geteilt wird.

5. Zitat vs. Blogtitel

Teilen Sie Updates, die auf Artikel oder Blog-Posts verlinken?

Versuchen Sie, Update A mit einer Kopie zu teilen, die ein Zitat aus dem Artikel + URL enthält, und dann Update B nur mit dem Titel des Artikels + URL zu teilen, um zu sehen, welches mehr Shares und Click-throughs erzielt.

6. Länge der Kopie

Bevorzugt Ihr Publikum längere oder kürzere Updates?

Sie können Update A mit ein paar längeren Sätzen + URL und Update B mit nur einem kurzen Satz Kopie + URL teilen und bestimmen, welches mehr Likes, Shares und Click-Throughs erhält.

Dies sind nur einige Ideen, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.

Wie Sie sehen können, bieten Ihnen soziale Medien die Freiheit, beim Posten von Updates alles und jeden auszuprobieren und dann die Leistung zu messen und zu bewerten.

Tipps und Best Practices für A/B-Tests

Eine letzte Sache…

Es gibt ein paar Best Practices, die Sie bei der Durchführung Ihrer A/B-Tests beachten sollten. Wenn Sie diese Richtlinien befolgen, erhalten Sie die genauesten Ergebnisse:

• Testen Sie mehr als einen Beitrag.
  Die besten Ergebnisse werden als Trend im Vergleich zu einem einzelnen Zeitpunkt gemessen. Indem Sie einige Updates mit A-Merkmalen und einige Updates mit B-Merkmalen testen, eliminieren Sie alle zufälligen, einmaligen Elemente, die die Leistung eines einzelnen Tweets im Laufe der Zeit beeinträchtigen können.
• Halten Sie die Postzeiten konsistent .
  Ihr Publikum kann zu bestimmten Tageszeiten mehr oder weniger aktiv sein. So finden Sie die beste Zeit zum Twittern. Das Posten von Update A zur gleichen Tageszeit wie Update B stellt sicher, dass Ihre Ergebnisse von der von Ihnen vorgenommenen Änderung und nicht von der von Ihnen geposteten Tageszeit beeinflusst werden. Wenn Sie vermeiden möchten, dass die Posting-Zeiten zu genau werden, testen Sie Gruppen von A-Posts und B-Posts alle zu zufälligen Zeiten. Die Chancen stehen gut, dass Sie mit dem Durchschnitt der Ergebnisse genaue Ergebnisse abrufen können.
• Bleiben Sie organisiert .
  Wenn Sie mehrere A/B-Tests durchführen, die aus mehreren Aktualisierungen bestehen, können die Dinge natürlich verwirrend werden. Ich empfehle, eine Tabelle zu führen, um alle Variationen Ihrer Aktualisierungen sowie Ihre Ergebnisse zu speichern und zu verfolgen. Indem Sie Ihre A/B-Tests auf diese Weise dokumentieren, sind Sie nicht nur besser in der Lage, die leistungsstärksten Beiträge jedes Tests zu organisieren, sondern Sie erstellen auch eine Aufzeichnung der Tests, die Sie ausprobiert haben. Dann verschwenden Sie keine Zeit damit, Tests immer wieder zu wiederholen.

Immer testen

Hoffentlich hilft Ihnen all das oben Gesagte dabei, nicht nur den Wert von A/B-Tests zu erkennen, sondern auch, dass es nicht übermäßig kompliziert oder schwierig zu implementieren ist.

Und das ist gut so.

Denn Ihr A/B-Testing endet nicht nach einem Durchlauf. Auf keinen Fall.

Wie Sie wissen, verändert sich die Welt der sozialen Medien ständig durch das Hinzufügen neuer Algorithmen, Plattformen, Post-Specs usw.

Sie müssen also Ihre A/B-Tests im Laufe der Zeit wiederholen und anpassen, um sicherzustellen, dass Ihre Post-Performance mit der Änderungsrate Schritt hält.

Aber das ist die gute Nachricht: Wenn Sie noch kein Testing- und Analytics-Experte sind, werden Sie es bald sein.
Die schlechten Nachrichten?

Keine Ausreden mehr für schlecht funktionierende Social-Media-Updates in Ihren Kampagnen und Kalendern.