Suche
  • »In theory there is no difference between theory and practice. In practice there is.«
  • Herzlich Willkommen auf meinem Blog! Pascal
Suche Menü
Allgemein

A/B Testing mit dem AdSense-Blog

Das AdSende-Blog bietet einen Interessanten Artikel, in dem es auf einen der großen Trends dieses Jahres eingeht.

Das Thema A/B Testing stößt bei Publishern auf großes Interesse, wie wir in diversen Diskussionen in Foren mitverfolgen konnten. Wenn Ihr Euch also schon mal gefragt habt, ob sich Eure Einnahmen ändern würden, wenn Ihr ein Banner mit einem Leaderboard austauscht oder Eure Farbvorlage umstellt, dann ist ein A/B Test die Methode, mit der Ihr dies herausfinden könnt.

A/B Tests sind zwar eine gute Methode um einen großen Schritt weiter zu kommen, aber der wirklich interessante Teil sind multivariate Analysen.

Nehmen wir an, man möchte die Headline und das Bild einer Seite optimieren, um die Weiter-Click-Rate auf einen Detail-Artikel zu erhöhen. Jetzt testet man mit A/B Tests das beste Bild (Haus in Flammen, Haus im Sonenuntergang) und unabhängig davon analog die beste Headline („Ein ganz normaler Tag am Vesuv“, „neue Akt-Fotos von Angelina Jolie“. Die Chancen stehen nicht schlecht, dass die Kombination aus bestem Bild (Haus in Flammen) und bester Headline (Angelina Jolie) nicht das beste Gesamtergebnis zeigen, sondern „Haus in Flammen – Ein normaler Tag am Vesuv“. Klar das ist jetzt aus den Fingern gezogen, aber die Richtung wird hoffentlich klar. Ich bin, gerade bei kommerziellen Online-Produkten ein ganz klarer Verfechter von Testen – Auswerten – Optimieren – Testen etc.

Die größte Schwierigkeit hier bereiten die Systeme, die den Content so ausliefern müssen, dass mulitvariate Einflüsse wie Tageszeit, Wochentag, Zeitzone, etc. mitgeliefert, aber bei der Auswertung auch fallengelassen werden können. Der Knackpunkt hier ist nämlich die Frage der Signifikanz.

Testen und Optimieren ist im Adwords-Bereich ja gang und gebe. Viele optimieren aber auch auf unvollständigen Daten. Nachdem Adwords ja auch nur A/B ermöglicht, tappen aber auch viele in die Signifikanz-Falle.

Bei einem Retail-Projekt werde ich keine Aussage treffen können, wenn bei Variante eins ein Sale und bei Variante zwei null Sales kamen. Jetzt die eine Anzeige auszuwechseln wäre wie der Schimpanse, der als Börsenmakler erfolgreich wird, weil er mit Kaufen/Verkaufen-pfeilen auf den Börsenteil spickt. Aussagekräftig wäre die Null-Sales-Entscheidung aber mit Sicherheit, wenn die Null-Anzeige viermal so viele Klicks schickte.

Ich werde die Formel mal recherchieren, nach der man sowas ausrechnet, wenn es jemand interessiert.
Wie wird im deutschen E-Commerce optimiert? Diskutieren Sie mit!

Autor:

Pascal Fantou, Jahrgang 1972 ist Growth Hacker, Internet Marketer und Dad. Er bloggt seit 2006 auf q48.de

Schreibe einen Kommentar

Pflichtfelder sind mit * markiert.


*

// XING Test pxl = document.createElement("img"); pxl.src="https://www.xing.com/profile/Pascal_Fantou?" + Math.random();