A/B-Tests, auch Split-Tests genannt, haben sich im digitalen Marketing zur Optimierung von Webseiten und darin enthaltenen Elementen schon lange etabliert.
Anstatt sich auf Intuition oder persönliche Vorlieben zu verlassen, haben A/B-Tests die Spielregeln geändert, indem sie es digitalen Vermarktern ermöglichen, Konvertierungsdaten wissenschaftlich auszuwerten, um einen maximalen ROI zu erzielen.
Während digitale Vermarkter A/B-Testtools schnell und mit relativem Erfolg eingeführt haben, scheinen viele Herausgeber, insbesondere in der Nachrichtenbranche, automatisierten Optimierungstechnologien gegenüber abgeneigt zu sein.
In diesem Artikel werden die Grundlagen des A/B-Tests, die Vorteile des A/B-Tests für Herausgeber und die Bewältigung einiger der damit verbundenen Herausforderungen erörtert.
Was ist A/B-Testing?
Im Wesentlichen handelt es sich beim A/B-Testen um den Prozess des Testens von zwei (oder mehr) Varianten derselben Seite, um zu ermitteln, welche Elemente der Seite beim Erzielen von Conversions effektiver sind.
A/B-Tests werden normalerweise über einen begrenzten, vorab festgelegten Zeitraum durchgeführt, wobei Benutzer in gleicher Anzahl der Version A und der Version B zugewiesen werden. Nach Ablauf dieses Zeitraums wird ein Gewinner bekannt gegeben und 100 % des Publikums werden dann an die Gewinnervariante gesendet.
Was können Publisher mit A/B-Testtools tun?
Es gibt zwei grundlegende Möglichkeiten, wie Herausgeber A/B-Tests zum Vorteil ihrer Site nutzen können.
Die erste ähnelt der Art und Weise, wie digitale Vermarkter A/B-Tests verwenden – durch die Erstellung von Anzeigeninhalten mit einer höheren Klickrate als andere Varianten.
Zweitens kann es dazu verwendet werden, zu testen, welche Inhalte von der Zielgruppe als berichtenswert erachtet werden.
Letztlich führen beide Gründe zum selben Endziel, nämlich zu einem höheren Umsatz pro Mille (RPM).
A/B-Tests und Multi-Armed-Bandit-Lösungen können und sollten von Publishern eingesetzt werden, um die auf ihren Websites erscheinenden Anzeigen zu optimieren.
Zu den Elementen, die getestet werden können, gehören Anzeigenplatzierung, Größe und Farbe. Publisher können sogar verschiedene Arten von Anzeigengestaltung testen – Bilder, Text oder Video – um herauszufinden, was für Benutzer attraktiver ist.
Verbesserung der Inhaltsqualität
Publisher können noch so viele Anzeigentests der Welt durchführen, aber ohne qualitativ hochwertige Inhalte und eine vorbildliche Benutzererfahrung, die die Besucherzahlen auf die Website treibt, ist all diese Zeit und Energie verschwendet. Hier kommen Inhaltstests ins Spiel. Publisher können Testtools verwenden, um zu ermitteln, welche Art, Menge und Bereitstellungsmethoden von Inhalten für verschiedene Zielgruppen geeignet sind.
Wann sollte ein A/B-Test durchgeführt werden?
Der beste Zeitpunkt für A/B-Tests ist oft der Januar, eine Zeit, in der aufgrund der Feiertage die Ausgaben für digitale Werbung nach dem Weihnachtstrubel zurückgehen. Je nach Branche stellen einige Herausgeber möglicherweise fest, dass der Januar ein arbeitsreicherer Monat ist als zu anderen Zeiten im Jahr, beispielsweise am Ende des Geschäftsjahres.
Unabhängig davon ist der beste Zeitpunkt für A/B-Tests der Monat oder das Quartal, in dem die Marketingausgaben im Jahr am niedrigsten sind. Beim A/B-Test besteht die unvermeidliche Wahrscheinlichkeit, dass die Website etwas Geld bei den Werbeausgaben verliert, während die Herausgeber die Daten analysieren.
Daher ist es wichtig, diesen Verlust zu minimieren. Während der Durchführung von Tests auf der Seite kann es zwar zu einem gewissen Rückgang der RPM kommen, aber richtig ausgeführte A/B-Tests können den Werbe-ROI langfristig statistisch signifikant steigern.
Herausforderungen für Publisher beim A/B-Testing
Obwohl Fallstudien zeigen , dass A/B-Tests zur Verbesserung des Benutzererlebnisses und zur Steigerung der RPM unerlässlich sind, setzen viele Herausgeber dieses Testtool zur Seitenoptimierung noch nicht ein.
Zwar stehen Veröffentlichungsseiten beim A/B-Testen vor besonderen Herausforderungen, viele davon können jedoch überwunden werden.
Softwarebeschränkungen
Die am häufigsten für A/B-Tests verwendete Software ist häufig für digitale Vermarkter konzipiert, was die Verwendung für Websitebesitzer erschwert. Hier sind einige der auftretenden Einschränkungen.
Unfähigkeit, Anzeigenklicks zu verfolgen
Websites, die mit einem Werbenetzwerk arbeiten, können Anzeigenklicks nicht verfolgen. Dafür gibt es zwei Hauptgründe:
- Die meisten Werbenetzwerke binden die Creatives in Form eines Iframes ein, der das Tracking von Anzeigenklicks nicht unterstützt.
- Viele Werbenetzwerke haben eine Programmrichtlinie, die die Verwendung von Analysefunktionen oder Software zur direkten Messung von Anzeigenklicks verbietet.
Keine Unterstützung für das automatische Erstellen von Variationen
Normalerweise möchten Nachrichten-Websites drei Anzeigenblöcke auf einer Seite anzeigen.
Normalerweise gibt es sechs oder sieben Optionen für die Platzierung der Anzeige , zwei bis drei Größenoptionen für jeden dieser Orte und weitere fünf oder sechs Optionen für das Farbschema der Anzeige. Wenn man all diese Variablen berücksichtigt, können die Testoptionen für jeden Anzeigenplatz leicht in die Hunderte gehen. Derzeit gibt es nur sehr wenige Softwareoptionen, mit denen Benutzer diese Variationen automatisch erstellen können, was dies mühsam und zeitaufwändig macht.
Kleinere Websites könnten jedoch die Anzahl der Testoptionen pro Seite reduzieren, um Zeit und Geld zu sparen.
Redaktionelle Kontrolle
Es besteht kein Zweifel, dass Veröffentlichungsseiten etwas ganz anderes sind als E-Commerce-Seiten. Das Ziel von Inhaltsseiten ist nicht, Waren zu verkaufen, sondern vielmehr, die Aufmerksamkeit der Besucher zu gewinnen.
Nur durch die Kuratierung von Inhalten, die den Verkehr ankurbeln, können Nachrichtenseiten ihre Inhalte monetarisieren. Normalerweise liegt die Entscheidung darüber, was einen berichtenswerten Inhalt ausmacht, allein in den Händen der Redakteure, deren Aufgabe es ist, interessante, relevante und berichtenswerte Artikel auszuwählen, zu organisieren und zu pflegen.
Allein die Vorstellung, diese Rolle zu automatisieren, hat weltweit zu Spannungen unter Journalisten geführt, die eine solche Implementierung als Bedrohung sowohl ihres Arbeitsplatzes als auch ihrer redaktionellen Integrität betrachten.
Wenn Verlage A/B-Tests durchführen, bewerten sie nicht die Qualität der Inhalte, sondern testen Überschriften und Bilder. Dies hat zu einem Anstieg von Artikeln geführt, die Clickbait-artige Nachrichten enthalten, anstatt tiefgründige investigative Artikel, was ein weiterer Streitpunkt für Redakteure ist, die journalistische Standards aufrechterhalten wollen.
Diese Bedenken sind zwar verständlich, möglicherweise jedoch überholt und verhindern, dass Websites ihr Potenzial voll ausschöpfen.
In Verbindung mit menschlichen Entscheidungen können die Erkenntnisse aus A/B-Tests dazu beitragen, den Site-Inhalt basierend auf dem Benutzerverhalten zu verbessern.
Wie wir oben sehen können, gibt es für Websites, die A/B-Tests einführen möchten, mehrere Überlegungen, insbesondere aus redaktioneller Sicht. Es geht wirklich darum, ein Gleichgewicht zwischen dem zu finden, was die Leser interessiert, und qualitativ hochwertigen Inhalten.
Auf dem Weg zu Multi-Armed-Bandit-Lösungen
Da wir uns in einen zunehmend automatisierten digitalen Raum bewegen, können Multi-Armed-Bandit-Lösungen der Schlüssel zur kontinuierlichen Inhaltsoptimierung sein.
Multi-Armed-Bandit-Lösungen sind eine ausgefeiltere Form des A/B-Tests. Dabei kommen Algorithmen des maschinellen Lernens zum Einsatz, um der Variante einer Site, die eine bessere Leistung als ihr Gegenstück erzielt, dynamisch mehr Verkehr zuzuweisen, der im Gegenzug weniger Verkehr gesendet wird.
Zwar erfordern Multi-Armed-Band-Lösungen einen höheren Rechenaufwand als A/B-Tests, sie funktionieren jedoch in Echtzeit und sind daher möglicherweise schneller und kostengünstiger.
Da so viele externe Faktoren die Art und Weise beeinflussen, wie Herausgeber Inhalte erstellen und priorisieren, ist die Durchführung von A/B- oder Multiband-Tests zur Bereitstellung einer besseren Benutzererfahrung und Steigerung des ROI eine wichtige Möglichkeit für Websites, sich einen Vorsprung vor der Konkurrenz zu verschaffen.
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