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title: "Was funktioniert besser? A/B-Tests planen, umsetzen, auswerten"
date: "2025-12-05T11:06:10"
url: "https://www.godaddy.com/resources/de/analytics/was-funktioniert-besser-a-b-tests-planen-umsetzen-auswerten"
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# Was funktioniert besser? A/B-Tests planen, umsetzen, auswerten

Oft verbessern kleine Details die Performance deiner Onlinemarketing-Maßnahmen erheblich. Welche Details das sind, findest du anhand von A/B-Tests heraus. Wir erklären, wie sie funktionieren, wie du sie durchführst und was du *wirklich* aus ihnen lernen kannst.

## Was sind A/B-Tests?

A/B-Tests **sind Live-Tests**, bei denen du User*innen **nach dem Zufallsprinzip zwei Versionen desselben Online-Systems** präsentierst. Dazu gehören Websites, [Online-Shops](https://www.godaddy.com/de-de/websites/webshop), Newsletter, Social-Media-Anzeigen usw. Version A und Version B weichen dabei in einem Element voneinander ab. Diese Elemente sind wichtig, um die User Experience zu verbessern und so:

- Klicks und [Conversion-Rates](https://www.godaddy.com/resources/de/ecommerce/so-optimieren-sie-die-conversion-rate-ihrer-landingpage) in Online-Shops zu erhöhen
- die Verweildauer auf einer Website zu verlängern
- höhere Öffnungsraten im [E-Mail-Marketing](https://www.godaddy.com/resources/de/e-mail-marketing/e-mail-marketing-leicht-gemacht-so-kannst-du-einen-newsletter-erstellen) zu erzielen
- das Engagement mit Social-Media-Content zu verbessern
- mehr [Leads](https://www.godaddy.com/resources/de/startup/lead-nurturing) zu genieren
- den [Aufbau optimaler Landingpages](https://www.godaddy.com/resources/de/web-developer-designer/kostenlose-landingpage-erstellen) zu erleichtern etc.

Wichtig ist, dass du stets **nur ein Element gleichzeitig testest** und die Performance über A/B Testing Tools misst. Üblicherweise werden A/B-Tests eingesetzt für:

- Überschriften
- Call to Action (CTA)
- Buttons – Text, Design, Position
- Seitendesign – Schriftarten, Farben, Layout
- [SEO-Text](https://www.godaddy.com/resources/de/texte-erstellen/was-sind-strukturierte-texte) und SEO-Elemente
- Formulare – Position, Gestaltung, Text
- Bild-Text-Kombinationen
- Betreffzeilen, Inhalte und Designs von [Newslettern](https://www.godaddy.com/resources/de/e-mail-marketing/tipps-fuer-newsletter-marketing)
- Preisgestaltung
- Benutzerführung oder Gameplay in Apps

Ziel eines A/B-Tests ist es, sich datenbasiert an eine *optimale* Zielgruppenansprache und -interaktion heranzutasten und so deine Geschäftsziele zu erreichen und zu verbessern.

## Wie führe ich A/B-Tests durch?

A/B-Tests ähneln wissenschaftlichen Experimenten, bei denen die Hypothesenbildung und der Versuchsaufbau fast wichtiger sind als die Durchführung. Denn du musst herausfinden, *was* du testen willst und *warum* du glaubst, dass diese Element für die User Experience und damit den A/B-Test wichtig ist. Genauso musst du aus den Testergebnissen Schlüsse ziehen, die du wiederum für weitere Untersuchungen einsetzt. A/B-Tests sind ein *iteratives* Instrument – bringen dich also *schrittweise* zur tatsächlichen Lösung. Grundsätzlich gehst du bei A/B-Tests so vor:

1. **Analyse** **der Ist-Situation**: Sammle Daten und Informationen zur Performance deiner Websites, Social Media Ads usw. – zum Beispiel über [Google Analytics](https://analytics.google.com/analytics/web/provision/?authuser=0#/provision).
2. **Ableitung von Hypothesen**: Aus den Analysedaten leitest du Annahmen ab, woran die Performance haken könnte – z. B. „der CTA-Button sitzt an der falschen Stelle“.
3. **Identifizierung der Testgruppen**: Finde zwei aussagekräftige Personencluster mit ausreichend großem Gegensatz in ihrem Interaktionsverhalten.
4. **Erstellen von A- und B-Version:** Anhand der Hypothesen und Testgruppen entwickelst du zwei Varianten deines Online-Systems mit je einer Version des Elements.
5. **Versionen parallel testen:** Du präsentierst die A- und B-Versionen den Testgruppen und lässt den A/B-Test mindestens eine Woche laufen.
6. **Ergebnisse analysieren:** Du überprüfst die gesammelten Testdaten und findest heraus, ob sie deine Hypothesen bestätigen oder falsifizieren.
7. **Maßnahmen zur Optimierung ergreifen:** Aus den Ergebnissen leitest du Erkenntnisse ab und setzt sie um – etwa mit einem neu designten CTA-Button.
8. **Ergebnisse der Optimierungsmaßnahmen messen:** Du trackst die Performance über einen angemessenen Zeitraum und findest heraus, ob die Maßnahmen greifen.
9. **Weitere A/B-Tests durchführen**: Anhand aller gewonnenen Erkenntnisse setzt du den nächsten A/B-Test an – entweder zum selben oder einem anderen Element.

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## Worauf kommt es bei A/B-Tests an?

Der Begriff *User Experience* macht deutlich, dass A/B-Tests **an den Nutzer*innen** – und damit an deiner Zielgruppe – ausgerichtet sein müssen. Sie ist insbesondere für die Hypothesenbildung wichtig, da du sonst im Trüben stocherst und vielleicht Elemente testest, die für Nutzer*innen nicht wichtig sind. Es lohnt sich immer, die Zielgruppe nach ihrer Nutzererfahrung zu fragen – etwa über Social-Media-Aufrufe oder über Online-Kommentare und -Bewertungen zu deinem Business. Solltest du nicht genau wissen, wen du fragen musst, führe vor dem A/B-Test noch einmal eine gründliche [Zielgruppenanalyse](https://www.godaddy.com/resources/de/startup/zielgruppe-definieren-so-findest-du-deine-kunden) durch.

Darüber hinaus musst du dir bewusst machen, dass kein Button oder eine besser formulierte Headline allein für einen zweistelligen Anstieg der Conversion-Rates sorgen kann. **A/B-Tests sind nur ein Element in einem fortlaufenden Analyse- und Optimierungsprozess**. Dieser ist wiederum Teil der kontinuierlichen Verbesserung deiner Geschäftsstrategien. Du musst den Markt, die Zielgruppe, den Wettbewerb, gesellschaftliche Trends usw. im Auge behalten, um dein Angebot an aktuelle Bedürfnisse anzupassen und Bedarfslücken zu identifizieren, die dein Angebot füllen kann.

Auch solltest du für deine A/B-Tests **ausreichend Zeit einplanen**, da du nur über einen längeren Zeitraum verlässliche Daten sammeln kannst, die saisonale oder tagesabhängige Unterschiede im Nutzungsverhalten abbilden. Darüber hinaus achtest du auf folgende Faktoren:

1. Konzentriere dich bei jedem Test auf *ein* Element in *einem* System. Je klarer du den Testrahmen abgrenzt und definierst, desto realistischer und erkenntnisreicher sind die Testergebnisse.
2. Wähle als Testgegenstand (zunächst) das System oder den Workflow, mit dem du tendenziell am meisten Traffic oder Umsatz generierst. Wenn du etwa einen Online-Shop betreibst, kümmere dich zuallererst um Herausforderungen wie [Kaufabbrüche](https://www.godaddy.com/resources/de/ecommerce/kaufabbrueche-reduzieren) statt um After-Sales-Mails und Co.
3. Die Unterschiede zwischen Version A und Version B sollten zwar deutlich, aber nicht zu groß sein. Sind sie zu gegensätzlich, lässt sich die tatsächliche Performance-Veränderung kaum realistisch abbilden.

## Welche A/B Testing Tools gibt es?

Niemand hat die Zeit oder alles notwendige Wissen, um A/B-Tests manuell aufzusetzen. Darum gibt es clevere A/B Testing Tools, die dich unterstützen. Du findest sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Angebote, die sich vor allem in ihrem Funktionsumfang und damit im (möglichen) Testhorizont unterscheiden. Du brauchst nicht zwingend die Premium-Version von oft genannten Tools wie [VWO](https://vwo.com/de/). Es gibt auch kostenlose Starter-Pakete, mit denen du Websites mit überschaubarem Traffic testen kannst. Auch [Split Hero](https://splithero.com/) speziell für WordPress-Seiten oder [ABlyft](https://ablyft.com/) bieten unterschiedliche Preis- und Funktionsmodelle passend zu deinem Business.

## A/B-Tests planen, umsetzen, auswerten - Fazit

Verbessere deine Online-Performance nicht einfach blind, sondern setze auf A/B-Tests als zielführende und erprobte Methode, mit der du *wirkliche* Erkenntnisse gewinnen kannst.

Bildnachweis: Unsplash, Fotograf:in Deng Xiang