Jeder einzelne Klick, der zu oder innerhalb Ihrer Website führt, liefert wertvolle Informationen darüber, wonach Ihre Besucher suchen und wie Ihr Content deren Erwartungen entspricht. Deshalb ist das Testen im Affiliate Marketing so wichtig, insbesondere das A/B-Testing. Es hilft dabei, Bedürfnisse zu erkennen und Wege zu finden, sie zu erfüllen. Da effektives Affiliate Marketing hauptsächlich auf Conversions abzielt, die zu Leads führen, hängt der Erfolg davon ab, wie gut Ihr Content die Bedürfnisse Ihrer potenziellen Kunden erfüllt.

In diesem Artikel erfahren Sie unter anderem, was A/B-Testing ist, wie A/B-Testing funktioniert, warum Sie A/B-Tests im Affiliate Marketing benötigen und wie Sie A/B-Tests richtig durchführen. Legen wir los!

Was ist A/B-Testing?

A/B-Tests oder Split-Tests sind eine Art Experiment, das verwendet wird, um festzustellen, ob eine bestimmte Variable auf einer Seite die Conversion-Rate positiv beeinflussen kann. Anders ausgedrückt ist der A/B-Test eine kontrollierte Methode, bei der zwei (oder mehr) verschiedene Versionen eines bestimmten Inhalts (z. B. Werbeanzeigen, Websites, E-Mails) verglichen werden, um die leistungsstärkste Option zu identifizieren. Klingt das nicht nach einem der besten Tools, um Ihre Affiliate-Marketing-Performance zu messen?

Wie funktioniert A/B-Testing?

Nachdem Sie nun die Antwort auf die Frage „Was ist A/B-Testing?“ kennen, sollten Sie wissen, wie A/B-Testing funktioniert. Die Grundlage besteht darin, die beste und effektivste Version einer Landingpage, eines Newsletters oder einer Website auszuwählen. Die A/B-Testtechnik basiert darauf, die Liste potenzieller Kunden in zwei Gruppen zu teilen und ihnen verschiedene Versionen der getesteten Lösungen zu präsentieren. Die Methode wird umgesetzt, indem eine Seite mit Änderungen (B) erstellt und deren Ergebnisse mit dem Original (A) verglichen werden. Natürlich gewinnt die Variante, deren Ergebnisse im Hinblick auf die Conversion besser sind. Denken Sie daran, dass AB-Tests nicht nur auf zwei Varianten beschränkt sein müssen.

Es ist gängige Praxis, einen Test mit drei Varianten gleichzeitig durchzuführen (also einen A/B/C-Test). Sie können auch mehrdimensionale Tests verwenden. Diese funktionieren nach denselben Prinzipien wie klassische AB-Tests, beinhalten aber Optionen mit vielen Variationen. Ihr Ziel ist es, herauszufinden, welche Kombination von Variablen am besten funktioniert. Die Wahl liegt bei Ihnen. Bedenken Sie jedoch, dass zu viele gleichzeitig getestete Optionen nicht immer die beste Idee sind, besonders bei kleinen Kampagnen. 

Warum brauchen Sie A/B-Testing im Affiliate Marketing?

Der Hauptvorteil von Wirksamkeitstests – also A/B-Tests – besteht darin, die Version auswählen zu können, die konkrete Ergebnisse bringt. Im Affiliate Marketing erweisen sich A/B-Tests vor allem als nützlich, um die Effektivität der Maßnahmen zu bestimmen. Beispielsweise können Sie prüfen, welches Partnerprogramm profitabler ist. Wenn Sie nicht wissen, was Ihnen bessere Ergebnisse bringt – CPS mit weniger, aber hochwertigeren Leads oder CPL mit mehr, aber weniger wertvollen Leads – testen Sie es einfach. Eine weitere Idee ist das Testen von standortbasierten Kampagnen. Vielleicht funktioniert in Ihrer Zielregion etwas anderes besser? Sie müssen wissen, welcher Ihrer Inhalte die Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe erfüllt. Dafür können Sie Affiliate-Angebots-Tracker verwenden. Wenn Sie noch nicht wissen, was das ist, schauen Sie unbedingt in unseren Blog:

 A/B-Testing hat außerdem weitere Vorteile: 

• Erstens ermöglicht jeder A/B-Test ein besseres Verständnis des Verhaltens aktueller und potenzieller Kunden, eine bessere Identifikation der leistungsstärksten Elemente, die maßgeblich für deren Aktivität sind, sowie Einblicke in die Reaktionen auf Veränderungen;

• Zweitens helfen AB-Tests dabei, Schwachstellen im analysierten Content zu identifizieren, Elemente zu erkennen, die nicht den Erwartungen entsprechen, und sie durch effektive Lösungen zu ersetzen; 

• Drittens basiert A/B-Testing auf Daten, wodurch Vermutungen minimiert oder ganz ausgeschlossen werden; 

• Und schließlich: AB-Tests bieten die Möglichkeit, das bisher scheinbar effektive komplett neu zu gestalten, wenn die Tests zeigen, dass es zahlreiche Nachteile gibt (z. B. vollständiger Website-Relaunch).

Darüber hinaus ermöglichen AB-Tests relativ schnelle Entscheidungen. Sie sind einfach durchzuführen, erlauben einen präzisen Vergleich bestimmter Kennzahlen und führen zu Veränderungen, die echte Vorteile bringen – und ihre Ergebnisse müssen nicht kompliziert interpretiert werden.

Wie führt man A/B-Tests durch?

Falsch durchgeführte Performance-Tests können Zeit- und Geldverschwendung sein. Folglich haben sie wenig mit Effektivität zu tun. Deshalb lohnt es sich, sicherzustellen, dass deren Umsetzung gut durchdacht ist und keine Fehler enthält. Was sollten Sie bei der Durchführung eines AB-Tests vermeiden? 

Testen von Seiten, die keinen Einfluss auf die Conversion haben

Es macht keinen Sinn, etwas zu testen, das die Conversion nicht maßgeblich beeinflusst. Einer der wichtigsten Punkte ist, Elemente auszuwählen, die wirklich einen Unterschied machen und einen echten Einfluss auf das finanzielle Ergebnis haben können. Bei begrenzter Zeit und Ressourcen sollten Sie sich auf die besten „Kandidaten“ für AB-Tests konzentrieren.

Zu subtile Änderungen vornehmen

Wenn Sie zwei Versionen Ihrer Website testen und der einzige Unterschied der Farbton eines Elements ist, können Sie sicher sein, dass ein solcher Test von Anfang an zum Scheitern verurteilt ist. Warum? Wenn Seite B nahezu identisch mit Seite A ist, werden die Ergebnisse ähnlich ausfallen. Es wird daher empfohlen, bei jedem AB-Test zwei deutlich unterschiedliche Varianten zu erstellen. 

Mehrere Elemente gleichzeitig testen

Das Durchführen von Multivariantentests kann dazu führen, dass Sie nicht wissen, welche Änderung tatsächlich zu den positiven Ergebnissen beigetragen hat. A/B-Testing wird empfohlen, wenn Sie das Element, das potenziell der Schlüssel zur Steigerung der Conversions ist, genau identifizieren können.

Den Standort ignorieren

Einer der häufigsten Mythen ist, dass eine Lösung, die in einem Land gut funktioniert, überall ähnlich gute Ergebnisse bringt. Das ist ein Irrtum. Nicht ohne Grund führen große Konzerne spezielle Fokusgruppen durch, um die kulturellen Besonderheiten neuer Regionen zu erforschen. Nehmen Sie sich daran ein Beispiel! AB-Tests wurden dafür erfunden. Kulturelle Unterschiede innerhalb eines Kontinents können so groß sein, dass deren Ignorieren direkt zum Misserfolg führt.

Änderungen „zwischendurch“ einführen

Es ist sehr einfach, sich zu früh über einen laufenden Test zu freuen und weitere Änderungen vorzunehmen. Tun Sie das nicht. Wenn Sie den AB-Test vorzeitig unterbrechen oder neue Elemente einführen, die nicht Teil der ursprünglichen Hypothese waren, sind die Ergebnisse nicht mehr zuverlässig.

Kleine Verbesserungen unterschätzen

Oft werden kleine Änderungen von 2 % oder 3 % ignoriert, weil man auf eine viel größere Verbesserung wartet. Das ist teilweise verständlich. Fallstudien im Internet zeigen, dass man mit deutlich besseren Ergebnissen rechnen kann. Leider ist das ein Fehler. AB-Tests sollen Unterschiede zeigen, unabhängig von deren Größe. Selbst eine Änderung von wenigen Prozent kann genauso wichtig sein wie größere Ergebnisse. 

Falsche Performance-Analyse 

Testdaten aus AB-Tests liefern eine Fülle nützlicher Informationen über Kunden, darunter, welche Segmente die höchste Conversion-Rate haben, welche Barrieren auf der Website bestehen oder was die Conversion besonders fördert. Deshalb kann die alleinige Analyse der CR (Conversion Rate) unzureichend sein. Mit dem geschickten Einsatz von Analyseplattformen können die getesteten Elemente viel besser auf unsere Bedürfnisse abgestimmt werden. Nutzen Sie AB-Tests mit Bedacht – und Sie werden noch mehr profitieren.

Fazit

Was haben wir also gelernt? A/B-Testing ist nicht nur ein schickes Marketing-Schlagwort – es ist Ihre Geheimwaffe im Affiliate Marketing. Sobald Sie verstehen, wie man A/B-Tests durchführt und diese einsetzt, können Sie kluge, datenbasierte Entscheidungen treffen, die Besucher in Kunden verwandeln. Es geht darum, verschiedene Elemente Ihrer Kampagnen zu testen, um herauszufinden, was bei Ihrer Zielgruppe ankommt.

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