Definition
Beim A/B-Test wird der Traffic zufällig auf zwei (oder mehr) Versionen einer Seite, Mail oder Anzeige aufgeteilt - Variante A gegen Variante B. Gemessen wird eine klar definierte Zielmetrik (Klick, Anmeldung, Kauf). Die Version mit dem signifikant besseren Ergebnis gewinnt.
Entscheidend ist die statistische Signifikanz: Ein Unterschied von 51 zu 49 bei 100 Besuchern ist Zufall, kein Ergebnis. Ein valider Test braucht ausreichend Stichprobe und Laufzeit, sonst werden Schwankungen als Erkenntnisse fehlinterpretiert - der häufigste Fehler in der Praxis.
A/B-Testing ist Kern der Conversion-Rate-Optimierung, aber kein Selbstzweck. Getestet wird, was eine Hypothese hat ('ein kürzeres Formular erhöht Abschlüsse'), nicht zufällige Button-Farben. Gute Teams testen wenige, gut begründete Varianten - nicht hundert beliebige.
Warum's zählt
A/B-Testing ersetzt Meinung durch Evidenz. Statt im Meeting über die bessere Headline zu streiten, entscheidet der Markt - und jede Verbesserung wirkt auf den gesamten künftigen Traffic.
In der Praxis
- 01Headline A 'Demo buchen' gegen B 'Kostenlos testen' - B steigert die Klickrate um 30 %.
- 02Zwei Betreffzeilen im E-Mail-Versand, der Gewinner geht an die restliche Liste.
- 03Bei 200 Besuchern ist fast nichts signifikant, bei 20.000 schon kleine Unterschiede.
