A/B-Test

Ein A/B-Test vergleicht zwei Varianten einer Seite oder eines Elements, indem Besucher zufällig einer Variante zugeteilt werden. Gemessen wird, welche Variante ein definiertes Ziel häufiger erreicht, etwa mehr Anfragen oder Käufe.

Ein sauberer Test verändert eine Variable, läuft lange genug für eine ausreichende Stichprobe und wird erst ausgewertet, wenn das Ergebnis statistisch belastbar ist. Wer nach zwei Tagen abbricht, weil Variante B vorn liegt, misst Zufall. Typische Testobjekte sind Überschriften, Formulare, Call-to-Actions, Preisdarstellungen und Seitenaufbau. Bei geringem Traffic sind Tests oft nicht aussagekräftig; dann sind qualitative Methoden wie Nutzertests sinnvoller.

Für die Suche sind A/B-Tests unproblematisch, solange Google dieselben Inhalte sieht wie Nutzer. Varianten auf eigenen URLs erhalten einen Canonical-Verweis auf das Original, Weiterleitungen sind temporär, und Tests werden nach Abschluss beendet. Ich setze A/B-Tests am Ende eines CRO-Prozesses ein, nicht am Anfang: Erst Analyse, dann Hypothese, dann Test.