Was ist ein A/B Test? Einfache Antwort: Welche Version einer Webseite ist besser? A oder B? Und wie prüft man das?  Diese Antwort ist nicht ganz so einfach aber ein gutes Stück einfacher, seit Google Analytics A/B Tests im Programm hat. Heute zeige ich an einem Beispiel-A/B-Test, den ich gerade hier im Blog laufen habe, wie das Ganze funktioniert.

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So richtet man in Google Analytics einen A/B Test ein

Testen, testen, testen ist eine der täglichen Aufgaben für alle, die mit ihren Webseiten Geld verdienen wollen. Oft sind es auch nur Kleinigkeiten, die den Webseitebesucher dazu verleiten, länger auf der Seite zu verweilen oder eine gewisse Aktion zu tätigen. Was macht man also? Mehrere Versionen einer Seite erstellen, diese über einen gewissen Zeitraum den Besuchern abwechselnd präsentieren und messen, welche der beiden Seiten besser konvertiert, d.h. auf welcher der beiden Seiten macht der Besucher eher das, was wir uns wünschen.

Das Vorgehen ist wie folgt:

  1. Wir suchen uns Seite A aus, die wir verbessern wollen. Seite A ist schon online.
  2. Wir erstellen eine Seite B, die etwas von Seite A abweicht aber vielleicht besser konvertiert.  Diese Seite soll erst einmal für den Test nicht bei den Suchmaschinen in den Suchergebnissen erscheinen, denn wir wollen keinen doppelten Content produzieren. Also setzen wir diese auf noindex, nofollow. Einfach geht das mit einem Plugin wie wpseo. Wir verlinken diese Seite auch von nirgendwo. Ist das ein Artikel, den man verbessern möchte, dann nehmen wir diesen aus dem normalen Fluss heraus, denn so mancher Leser würde sich da wundern, warum der Artikel „doppelt“ drin ist. Ich nutze dafür ein Plugin und zwar WP Hide Post.
  3. Wir legen das Testziel fest, z.B. Besucher schließt einen Kauf ab oder bestellt sich den Newsletter, abonniert den Newsfeed oder was auch immer wir mit der Seite erreichen wollen.

Hier erst einmal mein Beispiel:

  1. Seite A ist bei mir der Artikel zum Codestyling Localization Plugin. Hier habe ich oben rechts einen Banner von Genesis, einem bekannten WordPress Theme Anbieter und im Text  einen Link zu meiner Landing Page Premium WordPress Themes.
  2. Ich erstelle eine Seite B, wo ich den Banner durch einen anderen ersetze, der auf meiner Landing Page Premium WordPress Themes führt, der Link im Text zu dieser Seite bleibt.
  3. Das Testziel: Ich möchte wissen, ob eine der beiden Varianten die Besucher häufiger auf die oben genannte Landing Page führt. (Der Sinn des Tests steht hier nicht zur Debatte, es soll nur ein einfaches Beispiel sein :-))

Jetzt kommt Google Analytics ins Spiel. Bei den Standardberichten gibt es unter „Content“ den Punkt „Test“, wo wir einen neuen Test erstellen können und eine Übersicht aller laufenden Tests bekommen. Wir gehen auf „Test erstellen“ und geben dort als erstes die URL des Originals an, also die der Seite A. Dann geht es weiter in 4 Schritten:

  1. Testseiten auswählen: Hier werden die URLs der verschiedenen Varianten angegeben und je ein Name für die einzelnen Varianten vergeben.
  2. Testoptionen festlegen: Als erstes wählen wir ein Ziel aus. Ziele lassen sich in Google Analytics unter „Verwaltung“ festlegen. Dort das entsprechende Profil auswählen und auf den Tab „Ziele“ gehen. Ich habe für mein Beispiel ein URL-Ziel festgelegt mit der oben genannten Landingpage als URL. Auf die Ziele in Analytics möchte ich heute nicht genauer eingehen. Bei den Testoptionen kann man noch mehr einstellen, z.B. welcher Anteil der Besucher in den Test mit einbezogen werden soll oder wie lange der Test laufen soll.
  3. Testcode hinzufügen: Hier liefert Analytics ein Stück Code, der in die Originalseite eingebaut werden muss.
  4. Test überprüfen: Analytics prüft für uns, ob der Code richtig eingebaut wurde.
A/B-Test einrichten

Einrichtung eines A/B Tests in Google Analytics

Sobald Daten vorhanden sind, erstellt Analytics eine Statistik über den Verlauf des Tests, so dass wir am Ende entscheiden können, ob eine der Varianten sich mehr lohnt als die andere(n). Hier die Statistik für meinen noch laufenden Test.

A/B Test Auswertung

Auswertung des A/B Tests durch Google Analytics

Fleißiges Testen lohnt sich, denn oft sind es nur Kleinigkeiten, die zur Verbesserung der Seite beitragen und die Tests sind mit Analytics einfach zu realisieren.

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