SEO A/B TESTING – Durch Forschung zu Wettbewerbsvorteilen
Was ist A/B-Testing?
Unter dem A/B-Testing, auch split test genannt, versteht man eine wissenschaftliche Forschungsmethoden im Bereich des Online-Marketings, bei denen zwei Versionen eines bestimmten Testgegenstands miteinander verglichen werden. Gegenstand der Untersuchung sind oftmals Preise, Designs oder Werbemaßnahmen, welche nachweislich einen Einfluss auf die Reaktion und Interaktion des Nutzers haben. Das Ziel der Untersuchung ist es, die mögliche Variante zu finden, die den durch das Experiment erstrebten Effekt erzielt.
Wie funktioniert SEO A/B-Testing?
Im nachfolgenden Abschnitt erklären wir Ihnen, wie bei dem SEO A/B-Test vorgegangen wird.
1. Zielsetzung definieren und Maßnahmen auswählen
Um einen A/B Test durchzuführen ist es wichtig, ein klares Ziel des Vorhabens zu definieren. Möglich ist Beispielsweise die Behandlung bzw. Lösung eines vorliegenden Problems oder die Optimierung eines bestimmten Elements. Hierbei ist es wichtig, einen für die Zielsetzung geeigneten Untersuchungsgegenstand ausfindig zu machen.
Möchte ein Unternehmen Beispielsweise die Besucherzahl einer Landingpage erhöhen, muss dieses vorerst zwischen den möglichen Einflussfaktoren, welche die Besucherzahlen auf einer Webseite beeinflussen abwägen und eine Maßnahme bestimmen die getestet werden soll. Die Meta-Tags sind hierfür ein geeigneter Testgegenstand, da diese den ersten Touchpoint zu den Besuchern darstellen und einen signifikanten Einfluss darauf haben, ob eine Seite besucht wird oder nicht.
2. Geeignete KPI’s finden und Hypothese formulieren
Nachdem eine Maßnahme und ein Ziel festgelegt wurde, wird im Rahmen des A/B-Testing die KPI festgelegt, welche in Verbindung mit der Zielsetzung steht und dessen Veränderung im Rahmen des Tests überprüft werden soll. Durch die abschließende Formulierung einer Hypothese werden alle Parameter für den Test festgelegt und eine Annahme für den Testausgang gestellt, welche es zu prüfen gilt. Die Hypothese berücksichtigt hierbei die geplante Veränderung im Vergleich zur Ursprungsvariante.
Um die Besucherzahlen einer Landingpage messbar zu machen, empfiehlt es sich Beispielsweise die CTR der Landingpage zu betrachten, diese gibt Auskunft darüber, wie viel Prozent der Personen die Seite gesehen und geklickt haben. Nun lässt sich für das Unternehmen eine geeignete Hypothese ableiten:
“Durch die Verwendung von individuellen Meta-Tags und der Festlegung einer Meta Logik, verbessert sich die CTR unserer Landingpage.”
Click-Through-Rate (CTR)
Conversion Rate
Visitors (Unique Visits)
Page Impressions
Bounce Rate
Verweildauer
Leads
3. Geeignete Test- und Kontrollgruppe auswählen
Nachdem alle Ausgangsparameter für den Test festgelegt worden sind. Gilt es nun einen validen Test zu erstellen. Anhand einer Testgruppe (Gruppe A) und einer Kontrollgruppe (Gruppe B) soll die Aussagekraft des Tests gewährleistet werden. Für die Auswahl der einzelnen Testelemente empfiehlt sich in der Regel die Randomisierung. Hierbei ist es jedoch wichtig darauf zu achten, dass die unterschiedlichen Testgruppen sich hinsichtlich ihrer Gegebenheiten (z.B. Besucherzahlen, Aufrufe, o.ä.) nicht bzw. geringfügig unterscheiden, um eine gewisse Vergleichbarkeit zu gewährleisten.
Das Beispiel Unternehmen würde folglich die Besucherzahlen ihrer Landingpages überprüfen, und diese dann der Gruppe A bzw. Gruppe B zuordnen. Je größer der Umfang der Test- und der Kontrollgruppe ausfällt, desto höher ist die Signifikanz des Testergebnisses.
4. Änderungen Implementieren
Im nächsten Schritt kommt es zur operativen Umsetzung des Tests. Hierfür werden die Elemente der Testgruppe so abgeändert, wie es zuvor in der Hypothese formuliert wurde. Um eine Aussagekraft des Tests zu gewährleisten ist es wichtig, dass wirklich nur die Änderungen vorgenommen werden, die im Rahmen der Hypothese formuliert wurden. Andernfalls wird das Testergebnis verfälscht und die Aussagekraft des Tests geht verloren.
In dem konkreten Beispiel bedeutet dies, dass bis auf die Überarbeitung der Meta-Tags von der Testgruppe, keinerlei weitere Veränderungen vorgenommen werden. Die Anpassung der Meta-Tags muss hierbei für alle Elemente der Testgruppe fehlerfrei und in der gleichen Art und Weise erfolgen.
5. Reporting aufsetzen und Zeitraum eingrenzen
Mithilfe von Monitoring Tools können die Veränderungen der Elemente der Test- und Kontrollgruppe im Einzelnen und auf Gruppenebene betrachtet, analysiert und ausgewertet werden. Durch die Festlegung einer Durchführungsperiode kann sichergestellt werden, dass der Test sicher durchgeführt werden kann, ohne die Performance der gesamten Domain positiv oder negativ zu beeinflussen und trotzdem eindeutige Daten zu dem Test zu sammeln.
In diesem Schritt würde das Beispiel Unternehmen, das Monitoring für die Elemente der Test- und Kontrollgruppe erstellen und einen Durchführungszeitraum von einem Monat festlegen.
6. Reporting und Interpretation
Nach Ablauf des Durchführungszeitraums werden die Daten aus dem Monitoring in einem Report zusammengefasst. Dieser gibt am Ende des Experiments Auskunft über die Entwicklungen in der Test- und Kontrollgruppe und ermöglicht die Annahme oder Ablehnung der Hypothese. Durch die Interpretation der vorliegenden Ergebnisse aus dem Report können Gründe für den Testausgang formuliert werden und weitere Optimierungspotentiale abgeleitet werden.
Durch den Report erkennt das Beispielunternehmen einen deutlichen Anstieg der Besucherzahlen aus der Testgruppe und konnte somit einen Zusammenhang zwischen der steigenden Besucherzahl und der Einbindung von individuellen Meta-Tags feststellen. Aus diesem Grund entscheidet sich das Unternehmen, die Meta-Tag Logik für all ihre Unterseiten zu übernehmen. Nach ein paar Wochen freut sich das Unternehmen über die steigenden Besucherzahlen, bemerkt jedoch, dass die steigenden Besucherzahlen nicht zu mehr Abverkäufen führen. Aus diesem Grund plant das Beispiel Unternehmen einen neuen A/B-Test.
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