A/B-Tests (Anzeigen)

A/B-Testing in der Werbung bedeutet, zwei Varianten – ein Anzeigen-Creative, eine Headline oder eine Landing Page – unter denselben Bedingungen gegeneinander laufen zu lassen, um zu messen, welche bei einer definierten Metrik besser abschneidet. Der Name kommt von der Bezeichnung der beiden Versionen mit A und B; alles andere – Targeting, Budget, Timing – bleibt konstant, damit die Unterschiede in den Ergebnissen auf die eine geänderte Sache zurückgeführt werden können.

Die Kernanforderung: eine Variable gleichzeitig#

Ein sauberer A/B-Test ändert genau ein Element zwischen den Varianten. Gleichzeitig eine neue Headline, ein neues Bild und einen neuen Creative Angle zu testen, zeigt Ihnen, ob die Kombination funktioniert hat oder nicht, aber nicht, welche spezifische Änderung das Ergebnis verursacht hat. Das Testing nativer Anzeigen in der Praxis wird oft unübersichtlicher als in der Lehrbuchversion, weil Werbetreibende schnell vorankommen wollen, aber das klarste Signal kommt immer noch von der Isolierung einer einzelnen Variable.

Welche Metrik entscheidet über den Gewinner#

Welche Metrik wichtig ist, hängt vom Ziel ab. Ein Test, der nur auf CTR optimiert, kann einen Gewinner auswählen, der Klicks erhält, aber keine Conversions bringt. Daher gewichten die meisten erfahrenen Werbetreibenden die Conversion Rate oder den CPA stärker als das reine Klickvolumen. Creative-Testing ist die breitere Praxis, in die dies eingebettet ist; A/B-Testing ist die spezifische Methode, genau zwei Varianten gleichzeitig zu vergleichen, im Gegensatz zum gleichzeitigen Laufen vieler Varianten in einem multivariaten Test.

Falsche Gewinner vermeiden#

Der häufigste Fehler ist, einen Gewinner zu erklären, bevor die Stichprobengröße groß genug für statistische Zuverlässigkeit ist – das bedeutet, die beobachtete Differenz könnte leicht zufälliges Rauschen und kein echter Unterschied sein. Eine Variante, die nach vierzig Klicks „gewinnt“, kann sich nach vierhundert Klicks leicht umkehren. Auf genügend Volumen zu warten und den Test idealerweise über mehr als einen Tag laufen zu lassen, um Tag-der-Woche-Effekte auszugleichen, schützt davor, Budget auf einen Zufallstreffer zu skalieren.

Speziell im Native Advertising#

Native Netzwerke wie Taboola, Outbrain und MGID führen typischerweise A/B-Tests auf der Creative-Ebene innerhalb einer einzelnen Kampagne durch und lassen den eigenen Algorithmus der Plattform automatisch mehr Impressionen an die besser performende Variante vergeben, sobald eine ausreichende Stichprobengröße erreicht ist. Werbetreibende, die recherchieren, wie Taboola-Anzeigen funktionieren oder wie man auf Taboola wirbt, stoßen direkt in der Werbeplattform auf diese eingebaute Testschicht, zusätzlich zu jedem manuellen Testing, das sie selbst durchführen.

Zu sehen, welche Creative-Varianten ein Wettbewerber nebeneinander laufen lässt, ist eines der klarsten Live-Signale für einen laufenden A/B-Test. OpenAdLibrary's Ad Intelligence Platform zeigt jede aktive Variante für eine Marke an, sodass Sie beobachten können, welche überlebt.

Ein schneller Plausibilitätscheck, bevor Sie starten#

Bevor Sie einen A/B-Test starten, vergewissern Sie sich, dass die Stichprobenrechnung grob für Ihr tägliches Budget und Ihre Offer-Conversion-Rate Sinn ergibt. Ein Test, der bei der aktuellen Ausgabenhöhe sechs Wochen bräuchte, um eine zuverlässige Stichprobe zu erreichen, benötigt wahrscheinlich eine größere Budgetzuweisung oder einen längeren geplanten Testzeitraum im Voraus – und keine mitten im Test aus Ungeduld getroffene Entscheidung.