Tractn Experiments hilft Ihnen, Creative-Varianten zu organisieren und die erfasste Performance zu vergleichen. Ein aussagekräftiger A/B-Test beginnt mit einer Hypothese, einem klar definierten Ergebnis und einer vergleichbaren Reichweite. Die Variante, die in der Oberfläche vorne liegt, sollte nicht als statistisch signifikant bezeichnet werden, solange eine geeignete Analyse dieses Ergebnis nicht tatsächlich belegt.
Den Vergleich definieren
Wählen Sie einen Asset-Typ: Hook, Beitrag, Betreffzeile, CTA oder Anzeigen-Creative. Legen Sie fest, welche Änderung Sie bewerten möchten und welche Kennzahl die Frage beantworten soll. Der Experiment Agent kann unterschiedliche Varianten vorschlagen, doch Sie müssen deren Aussagen prüfen und entscheiden, wie der Test ausgespielt wird.
Halten Sie Zielgruppe, Kanal, Zeitraum und Erfolgskennzahl fest, bevor Sie Ergebnisse sammeln. Erreicht eine Version eine andere Zielgruppe oder enthält sie ein anderes Angebot, fließen auch diese Unterschiede in den Vergleich ein.
Prüfen, wie die Werte in das Experiment gelangen
Klären Sie, ob die Zahlen aus einer verbundenen Quelle, einem erfassten Event oder einer manuellen Eingabe stammen. Das Anlegen eines Experiments bedeutet nicht, dass jeder externe Kanal automatisch Ergebnisse auf Variantenebene dorthin überträgt. Gleichen Sie Kennungen und Definitionen ab, bevor Sie Werte vergleichen.
Machen Sie die Bezugsgrößen explizit. Die Klickrate erfordert Klicks und die relevante Anzahl an Impressionen. Die Conversion-Rate benötigt eine definierte Conversion und eine Bezugsgröße. Fehlt die Bezugsgröße, sollte der Wert als nicht verfügbar gelten, statt zu einer Rate von null zu werden.
Illustration: Ergebnisdiagramm neben einer Marketerin. Die Produktansichten können abweichen.
Einen beobachteten Unterschied sorgfältig lesen
Angenommen, A erzielt 30 Klicks bei 1.000 Impressionen und B 36 bei 1.000. Die beobachteten Raten liegen bei 3 % und 3,6 %. Der Unterschied allein beweist weder, dass B dauerhaft besser abschneiden wird, noch, dass die Formulierung die Veränderung verursacht hat. Berücksichtigen Sie die Zuteilungsmethode, die Stichprobengröße, den Zeitpunkt und die Datenqualität.
Legen Sie Ihre Abbruchkriterien im Voraus fest. Wer die Ergebnisse wiederholt prüft und beim ersten günstigen Moment stoppt, kann zu irreführenden Schlüssen kommen. Sind die Belege schwach, werten Sie das Ergebnis als nicht eindeutig und entscheiden Sie, ob sich ein besserer Test lohnt.
Das Ergebnis verantwortungsvoll nutzen
Dokumentieren Sie, was geändert wurde, was gemessen wurde und wofür das Ergebnis gilt. Ein gutes Ergebnis für eine E-Mail-Betreffzeile lässt sich nicht automatisch auf eine Social-Media-Anzeige übertragen. Verwenden Sie die Öffnungsrate nicht als alleinigen Beleg für echtes Engagement; prüfen Sie nachgelagerte Aktionen, sofern diese erfasst werden.
Übernehmen Sie eine Erkenntnis erst in Brand Brain, nachdem Sie die Belege geprüft haben. Die Veröffentlichung einer ausgewählten Version folgt weiterhin dem üblichen Freigabe- und Auslieferungs-Workflow, und ein Testergebnis verschiebt Werbebudgets nicht automatisch.
Häufig gestellte Fragen
Was sollte ich vor einem A/B-Vergleich festlegen?
Legen Sie Zielgruppe, geändertes Element, primäre Kennzahl, Reichweitenmaß und Abbruchkriterien fest. Klären Sie außerdem, wie jede Variante ausgespielt und wie ihre Ergebnisse erfasst werden.
Reichen ein paar zusätzliche Klicks, um einen Gewinner zu küren?
Nicht unbedingt. Prüfen Sie Bezugsgrößen, Stichprobengröße, Zuteilung und Datenqualität. Ein beobachteter Unterschied in der Rate kann auch dann nicht eindeutig sein, wenn eine Gesamtzahl höher ist.
Ändert die Auswahl einer Variante automatisch die Werbeausgaben?
Nein. Ein Experiment liefert die Grundlage für eine geprüfte Entscheidung. Die Veröffentlichung des ausgewählten Assets und die Änderung eines Budgets beim Anbieter bleiben getrennte Schritte.
Quellen
Tractn-Dokumentation
Verwandte Leitfäden von Tractn zu den hier besprochenen Workflows; es handelt sich um Produktdokumentation, nicht um unabhängige Forschung.