A/B Testing
Eine Testmethode, bei der zwei Varianten gegeneinander getestet werden, um die bessere Performance zu ermitteln.
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Definition & Erklärung
Eine Testmethode, bei der zwei Varianten gegeneinander getestet werden, um die bessere Performance zu ermitteln.
A/B Testing (auch Split Testing) ist eine experimentelle Methode, bei der zwei Varianten eines Elements gegeneinander getestet werden, um zu ermitteln, welche Variante besser performt. Im Online Marketing werden typischerweise Landing Pages, E-Mail-Betreffzeilen, Anzeigentexte, Call-to-Action-Buttons oder ganze Website-Layouts getestet.
Der Ablauf eines A/B Tests folgt einem strukturierten Prozess: Hypothese aufstellen, Variante erstellen, Traffic aufteilen (A-Variante vs. B-Variante), Daten sammeln, statistische Signifikanz prüfen und Ergebnisse auswerten. Wichtig ist, dass pro Test nur eine Variable geändert wird, um klare Kausalzusammenhänge herstellen zu können. Bei multivariaten Tests werden mehrere Variablen gleichzeitig getestet.
Moderne A/B-Testing-Tools wie Google Optimize, VWO oder Optimizely nutzen zunehmend KI, um Tests schneller auszuwerten, den Traffic automatisch zur besseren Variante umzuleiten (Multi-Armed Bandit) und Personalisierungsmöglichkeiten zu identifizieren. KI kann auch bei der Generierung von Testhypothesen helfen, indem sie Nutzerverhaltensdaten analysiert und Optimierungspotenziale aufdeckt.
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41 Speaker:innen aus dem OMKI-Netzwerk führen A/B Testing als Themenschwerpunkt — eine Auswahl:
Maximilian Steudel
Dr. Oetker
Niels Dahnke Semrush
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Patrik Wollgarten
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Yvonne Richter
Deutsche Post DHL
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