A/B-Testen von Werbung

Inhalt

• Was ist A/B-Testing für Werbung?
• Ziele und Vorteile des A/B-Testings
• Was kann getestet werden?
• Wie man A/B-Testing durchführt

Was ist A/B-Testing für Werbung?

A/B-Testing, auch bekannt als Split-Testing, ist eine Forschungsmethode, die es ermöglicht, die Effektivität von zwei verschiedenen Werbevarianten zu vergleichen. Im Rahmen des Split-Testings wird die Zielgruppe in zwei Gruppen aufgeteilt: Gruppe A erhält die alte Version der Werbung, während Gruppe B die geänderte Variante sieht. Anschließend werden die Ergebnisse analysiert, und es wird festgestellt, welche der Varianten am erfolgreichsten war. Letztendlich wird die effektivere Anzeige der gesamten Zielgruppe angezeigt.

Die Anwendung von A/B-Testing ist nicht auf nur zwei Varianten beschränkt. Es gibt auch komplexere Tests wie A/B/C und A/B/C/D, bei denen drei oder vier Varianten der Werbung verglichen werden. Dieser Ansatz ermöglicht es, die Vorlieben der Zielgruppe tiefer zu untersuchen.

A/B-Testing kann für verschiedene Arten von Werbung angewendet werden, einschließlich gezielter, kontextbezogener und Bannerwerbung sowie kreativen Inhalten für soziale Netzwerke und mobile Anwendungen. Diese Funktion ist in den persönlichen Konten der meisten beliebten Werbenetzwerke verfügbar.

Ziele und Vorteile des A/B-Testings

Die Nutzung von A/B-Testing bietet die Möglichkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen, basierend auf Daten und nicht auf subjektiven Meinungen. Diese Methode löst mehrere Schlüsselaufgaben:

• Auswahl der besten Ideen: Wenn es mehrere Hypothesen gibt, ermöglicht das Split-Testing, jede von ihnen zu überprüfen.
• Suche nach gewinnbringenden Strategien: Jedes Testing erhöht die allgemeine Effektivität der Werbung und ermöglicht es, erfolgreiche Lösungen für zukünftige Kampagnen zu skalieren.
• Effektive Budgetnutzung: A/B-Testing hilft, die Variante mit der besten Conversion zu finden, ohne das Budget zu erhöhen.
• Nachweis der Wirksamkeit von Neuerungen: Studien ermöglichen es, die eigenen Ideen gegenüber Auftraggebern zu untermauern.
• Verständnis der Zielgruppe: Das Split-Testing gibt die Möglichkeit zu erfahren, wie verschiedene Segmente der Zielgruppe auf unterschiedliche Werbevarianten reagieren.

Somit trägt A/B-Testing zur Implementierung eines datenbasierten Ansatzes bei, der es ermöglicht, selbst kleine Elemente, wie verschiedene Varianten von Schnelllinks in kontextbezogener Werbung, zu optimieren.

Was kann getestet werden?

Es gibt viele Elemente, die im Rahmen des A/B-Testings getestet werden können:

• Inhalt: Überprüfung von Änderungen an Bildern, Überschriften oder dem Haupttext der Anzeige. Selbst kleine Anpassungen können die Reaktion erheblich beeinflussen.
• Zielgruppe: Das Testen ermöglicht es zu bestimmen, wie verschiedene Segmente auf dasselbe kreative Element reagieren, unter Berücksichtigung von Unterschieden in Regionen, Interessen und Demografie.
• Traffic-Quellen: Feststellung, wie Nutzer verschiedener Geräte (mobil und Desktop) auf die Werbung reagieren.
• Format: Untersuchung verschiedener Variationen von Elementen, wie der Form eines Buttons oder der Länge eines Links, um deren Effektivität zu bestimmen.
• Bezahlmodell: Bestimmung des vorteilhaftesten Bezahlmodells, z.B. CPC (Cost per Click), CPM (Cost per 1000 Impressions) und anderer.
• Auktionsstrategie: Auswahl zwischen manueller und automatischer Gebotsstrategie.
• Show-Zeitplan: Bestimmung der Tageszeit oder Wochentage, an denen die Werbung am effektivsten ist.

Wie man A/B-Testing durchführt

Der Prozess des A/B-Testings umfasst mehrere Schlüsselphasen:

1. Festlegung des Ziels: Es ist notwendig, ein messbares Ziel festzulegen, z.B. die Steigerung der Conversion oder die Senkung der Kosten pro Klick.
2. Aufteilung der Zielgruppe: Es ist wichtig, die Gruppen gleichmäßig nach Schlüsselmerkmalen zu verteilen, um den Einfluss externer Faktoren zu minimieren.
3. Erstellung der Anzeigen: Es sollte jeweils nur ein Element getestet werden, um dessen Einfluss auf die Ergebnisse genau zu bestimmen.
4. Start der Kampagne: Das Testing sollte mindestens 7 Tage dauern, um genügend Daten zu sammeln.
5. Analyse der Ergebnisse: Nach Abschluss des Tests müssen die statistische Signifikanz der Daten bewertet und Schlussfolgerungen gezogen werden.

Wenn der Unterschied zwischen den Varianten signifikant ist, wird die siegreiche Variante für die gesamte Zielgruppe angewendet. Eine korrekte Durchführung des A/B-Testings ermöglicht es, die Ergebnisse von Werbekampagnen erheblich zu verbessern, basierend auf tatsächlichen Daten.