Multivariate Tests verglichen mit A/B-Tests

Der Unterschied zwischen einem multivariaten Test und einem A/B-Test

Was ist der Unterschied zwischen A/B-Testing und multivariaten Tests? Werfen wir einen Blick auf die Methodik, gängige Anwendungsfälle, Vorteile und Einschränkungen dieser Testmethoden.

A/B-Testing erklärt

A/B-Testing, auch als Split-Test bekannt, ist eine Methode der Website-Optimierung, bei der die Conversion-Raten zweier Versionen einer Seite – Version A und Version B – mithilfe von Live-Traffic miteinander verglichen werden. Website-Besucher werden einer der beiden Versionen zugeordnet. Indem Sie verfolgen, wie Besucher mit der ihnen angezeigten Seite interagieren – welche Videos sie ansehen, welche Buttons sie anklicken oder ob sie sich für einen Newsletter anmelden – können Sie feststellen, welche Version der Seite am effektivsten ist.

Gängige Anwendungsfälle für A/B-Tests

A/B-Testing ist die am wenigsten komplexe Methode zur Bewertung eines Seitendesigns und eignet sich für eine Vielzahl von Situationen.

Eine der häufigsten Anwendungen von A/B-Testing besteht darin, zwei sehr unterschiedliche Designrichtungen gegeneinander zu testen. Beispielsweise könnte die aktuelle Version der Startseite eines Unternehmens textintegrierte Handlungsaufforderungen (CTA) enthalten, während die neue Version den Großteil des Textes entfernt, dafür aber eine neue obere Leiste mit Werbung für das neueste Produkt enthält. Nachdem genügend Besucher auf beide Seiten geleitet wurden, kann die Anzahl der Klicks auf die jeweilige CTA-Version verglichen werden. Wichtig ist dabei, dass bei dieser Art von A/B-Test zwar viele Designelemente geändert werden, aber nur die Auswirkung des Gesamtdesigns auf das Geschäftsziel der jeweiligen Seite erfasst wird – nicht einzelne Elemente.

A/B-Testing ist auch als Optimierungsoption für Seiten nützlich, bei denen nur ein einzelnes Element zur Diskussion steht. Beispielsweise könnte ein Zoofachgeschäft durch einen A/B-Test auf seiner Site feststellen, dass 85 % mehr Nutzer bereit sind, sich für einen Newsletter anzumelden, der von einer Cartoon-Maus präsentiert wird, als für einen, der aus den Windungen einer Boa Constrictor hervorkommt. Wenn A/B-Testing auf diese Weise eingesetzt wird, wird häufig eine dritte oder sogar vierte Version der Seite in den Test einbezogen, was manchmal als A/B/C/D-Test bezeichnet wird. Das bedeutet natürlich, dass der Traffic auf der Site in Drittel oder Viertel aufgeteilt werden muss, sodass ein geringerer Prozentsatz der Besucher jede einzelne Site besucht.

Vorteile von A/B-Tests

Einfach im Konzept und Design, ist A/B-Testing eine leistungsstarke und weit verbreitete Testmethode.

Da die Anzahl der verfolgten Variablen gering gehalten wird, können diese Tests sehr schnell zuverlässige Daten liefern, da sie keinen großen Traffic-Umfang erfordern. Dies ist besonders hilfreich, wenn Ihre Site eine geringe Anzahl täglicher Besucher hat. Eine Aufteilung des Traffics in mehr als drei oder vier Segmente würde es schwierig machen, einen Test abzuschließen. Tatsächlich ist A/B-Testing so schnell und leicht zu interpretieren, dass einige große Sites es als ihre primäre Testmethode einsetzen und Testzyklen hintereinander durchführen, anstatt komplexere multivariate Tests zu verwenden.

A/B-Testing ist auch eine gute Möglichkeit, einem skeptischen Team das Konzept der Optimierung durch Tests näherzubringen, da es schnell die quantifizierbare Wirkung einer einfachen Designänderung demonstrieren kann.

Einschränkungen von A/B-Testing

A/B-Testing ist ein vielseitiges Werkzeug, und in Kombination mit einem durchdachten Experiment-Design und dem Engagement für iterative Test- und Redesign-Zyklen kann es Ihnen helfen, erhebliche Verbesserungen an Ihrer Site zu erzielen. Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass die Einschränkungen dieser Art von Test bereits im Namen zusammengefasst sind. A/B-Testing eignet sich am besten, um die Auswirkungen von zwei bis vier Variablen auf die Interaktionen mit der Seite zu messen. Tests mit mehr Variablen dauern länger, und A/B-Testing liefert keine Informationen über die Wechselwirkung zwischen Variablen auf einer einzelnen Seite.

Wenn Sie Informationen darüber benötigen, wie viele verschiedene Elemente miteinander interagieren, sind multivariate Tests der optimale Ansatz.

Multivariate Tests erklärt

Multivariate Tests verwenden denselben Kernmechanismus wie A/B-Testing, vergleichen jedoch eine größere Anzahl von Variablen und liefern mehr Informationen darüber, wie diese Variablen miteinander interagieren. Wie bei einem A/B-Test wird der Traffic auf einer Seite auf verschiedene Designversionen aufgeteilt. Der Zweck eines multivariaten Tests besteht darin, die Effektivität jeder Designkombination in Bezug auf das übergeordnete Ziel zu messen.

Sobald eine Site genügend Traffic erhalten hat, um den Test durchzuführen, werden die Daten jeder Variation verglichen, um nicht nur das erfolgreichste Design zu finden, sondern auch potenziell aufzudecken, welche Elemente die größte positive oder negative Auswirkung auf die Interaktion eines Besuchers haben.

Gängige Anwendungsfälle für multivariate Tests

Das am häufigsten genannte Beispiel für multivariate Tests ist eine Seite, auf der mehrere Elemente zur Diskussion stehen – beispielsweise eine Seite mit einem Anmeldeformular, einem einprägsamen Header-Text und einem Footer. Um einen multivariaten Test auf dieser Seite durchzuführen, erstellen Sie – anstatt ein radikal anderes Design wie beim A/B-Testing zu entwerfen – beispielsweise zwei verschiedene Längen des Anmeldeformulars, drei verschiedene Überschriften und zwei Footer. Anschließend leiten Sie die Besucher auf alle möglichen Kombinationen dieser Elemente. Dies wird auch als vollfaktorieller Test bezeichnet und ist einer der Gründe, warum multivariate Tests oft nur für Sites mit einem erheblichen täglichen Traffic empfohlen werden – je mehr Variationen getestet werden müssen, desto länger dauert es, aussagekräftige Daten aus dem Test zu gewinnen.

Nach Durchführung des Tests werden die Variablen jeder Seitenvariation untereinander und im Kontext anderer Testversionen verglichen. Das Ergebnis ist ein klares Bild davon, welche Seite am besten abschneidet und welche Elemente am meisten zu dieser Leistung beitragen. Beispielsweise kann sich zeigen, dass die Variation eines Seiten-Footers nur einen sehr geringen Einfluss auf die Performance der Seite hat, während die Variation der Länge des Anmeldeformulars einen enormen Einfluss hat.

Vorteile von multivariaten Tests

Multivariate Tests sind eine leistungsstarke Methode, um Redesign-Maßnahmen gezielt auf die Elemente Ihrer Seite auszurichten, die den größten Einfluss haben. Dies ist besonders nützlich bei der Gestaltung von Landing-Page-Kampagnen, da die Daten über die Auswirkung des Designs eines bestimmten Elements auf zukünftige Kampagnen angewendet werden können, selbst wenn sich der Kontext des Elements geändert hat.

Einschränkungen von multivariaten Tests

Die größte Einschränkung von multivariaten Tests ist die Menge an Traffic, die zum Abschluss des Tests benötigt wird. Da alle Experimente vollfaktoriell sind, kann eine zu große Anzahl gleichzeitig geänderter Elemente schnell zu einer sehr großen Zahl möglicher Kombinationen führen, die getestet werden müssen. Selbst eine Site mit relativ hohem Traffic kann Schwierigkeiten haben, einen Test mit mehr als 25 Kombinationen in einem vertretbaren Zeitrahmen abzuschließen.

Bei der Verwendung von multivariaten Tests ist es außerdem wichtig zu berücksichtigen, wie sie in Ihren gesamten Zyklus aus Tests und Redesign passen. Selbst wenn Sie über Informationen zur Auswirkung eines bestimmten Elements verfügen, möchten Sie möglicherweise zusätzliche A/B-Testing-Zyklen durchführen, um andere radikal unterschiedliche Ideen zu erkunden. Außerdem lohnt sich der zusätzliche Zeitaufwand für einen vollständigen multivariaten Test manchmal nicht, wenn mehrere gut konzipierte A/B-Tests die Aufgabe ebenso gut erfüllen.

Das Fazit zum Vergleich von Testformaten

Lassen Sie sich von den Unterschieden zwischen A/B-Testing und multivariaten Tests nicht dazu verleiten, sie als Gegensätze zu betrachten. Betrachten Sie sie stattdessen als zwei leistungsstarke Optimierungsmethoden, die sich gegenseitig ergänzen. Wählen Sie die eine oder die andere, oder nutzen Sie beide gemeinsam, um das Beste aus Ihrer Site herauszuholen.