Lisa-Marie Unger • 24. Januar 2024

Google Ads - A/B Tests Tipps & Tricks

A/B-Tests sind zwar wirksam, jedoch gilt es, einige gängige Fallstricke zu vermeiden, um wirklich Vorteile daraus ziehen zu können.


Dieser Artikel beleuchtet die häufigsten Fehler, die zum Scheitern von Paid Ads-A/B-Tests führen können, und gibt praktische Tipps, um sicherzustellen, dass deine Tests aussagekräftige Ergebnisse liefern. 

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Nicht zu statistisch denken

Bei der Durchführung von A/B-Tests ist es entscheidend, mit einer klaren Hypothese zu beginnen. Dies bildet einen soliden Ausgangspunkt, wobei eine präzise Beschreibung des Testbereichs, der Kontroll- und Experimentierzellen, des Haupt-KPIs und der erwarteten Ergebnisse die Strukturierung und Analyse der Tests unterstützt.
Trotz dieser methodischen Herangehensweise geraten Marketingexperten oft in die Falle des Überanalysierens - der Erreichung statistischer Signifikanz. Dieser Punkt kann schnell zu Verwirrung führen.
Vorausgesetzt, du bist mit dem Begriff der statistischen Signifikanz vertraut, hast du vielleicht bereits einige typische Muster im Paid Ads-Geschäft identifiziert:
Was in der Regel funktioniert: Dringlichkeit, begrenzter Vorrat und exklusive Angebote.
Funktioniert nicht unbedingt: Ökologische und gesellschaftliche Botschaften.
Was in der Regel funktioniert: Platzierung des Lead-Formulars in der oberen Hälfte deiner Landing Page.
Funktioniert nicht unbedingt: Komplexe, lange Lead-Formulare.
Wenn du also zu 99 % davon überzeugt bist, dass du sofort positive Ergebnisse erzielen kannst, solltest du es einfach umsetzen. Es ist nicht immer notwendig, alles mit A/B-Tests und statistischen Ergebnissen zu belegen.

Die Zielgruppenanalyse

Für den Bereich Google Ads bedeutet eine Zielgruppenanalyse, dass du bei der Entwicklung von A/B-Tests zunächst deine Zielgruppe genau kennen solltest. Handelt es sich um 10 Personen oder 1 Million? Je nachdem, weisst du, woran du bist: Bei A/B-Tests führen mehr Daten zu höherer Genauigkeit.

Kritische Segmente

Auch unter den meisten Vermarktern ist bekannt, dass mobile Geräte sich grundlegend von ihren Desktop-Pendants unterscheiden. Warum also solltest du Desktop- und mobile Daten in deinem A/B-Test mischen?
Gleiches gilt für geografische Daten - das Vergleichen von Daten aus den USA mit Daten aus Frankreich oder Indien sollte vermieden werden. Warum?
  • Der Wettbewerb unterscheidet sich.
  • Die CPMs (Cost per Mille) variieren erheblich.
  • Die Produkt-Markt-Anpassung ist nicht identisch.

Stelle sicher, dass du deine Tests so weit wie möglich "lokalisierst".
Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Berücksichtigung von Saisonalität.
Es ist bekannt, dass dein durchschnittlicher Kunde nicht derselbe ist wie dein Kunde am Black Friday, im Sommer oder am Muttertag, es sei denn, du betreibst eine Art "Always-on-Promo"-Geschäft. Es ist ratsam, nicht alle diese A/B-Tests in einen einzigen zu packen.

Fazit

Das Verständnis dieser Schlüsselaspekte ist entscheidend, um rigorose A/B-Tests zu entwickeln, die tatsächlich deine wichtigsten Kennzahlen verbessern können. Durch einige Anpassungen an deinem Prozess werden sich die investierte Zeit und Mühe in deinen Tests definitiv auszahlen.
Quelle: Searchengineland.com 

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Über die Autorin

Eine Frau mit lockigem Haar trägt ein weißes Hemd und lächelt.

Lisa-Marie Unger

Lisa-Marie hat 2018 Publizistik und Kommunikationswissenschaften abgeschlossen und arbeitet bei netpulse AG als Projektleiterin für Google Ads. Sie informiert über SEO und führt Schulungen durch.


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