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A / B-Test: Wie berechnet man die statistische Signifikanz der Ergebnisse?

wie man die statistische Signifikanz der Ergebnisse berechnet

Indem ich es tue A / B-TestHaben Sie sich jemals gefragt, ob die Ergebnisse statistisch signifikant sind?

Als Vermarkter werden wir nicht nur gebeten, die Ergebnisse unserer Kampagnen zu messen, sondern auch die Glaubwürdigkeit der Ergebnisse zu demonstrieren.






Wie berechnet man die statistische Signifikanz?

  • Bestimmen Sie, was Sie testen möchten.
  • Definieren Sie Ihre Hypothese.
  • Sammeln Sie Ihre Daten.

Praktisches Beispiel. Jeder der beiden Vermarkter hat eine Version der Zielseite erstellt. Sie nutzten die Funktionalität ihrer A / B. HubSpot-Test zum Sammeln von Ergebnissen. Sie hatten eine freundliche Wette zu gewinnen.

Nach ein paar Tagen hatten sie Ergebnisse. Man bekam eine etwas höhere Conversion-Rate. Sie fragten sich, ob die Ergebnisse statistisch signifikant waren. 

Zur Berechnung der statistischen Signifikanz stehen eine Reihe kostenloser Tools zur Verfügung. Um wirklich zu verstehen, was diese Tools sagen, ist es hilfreich, sie zu studieren. Besonders was sie zählen und was es bedeutet. Wir werden Ihnen ein konkretes Beispiel geben, um Ihnen das Verständnis der statistischen Signifikanz zu erleichtern.

1. Bestimmen Sie, was Sie testen möchten.

Entscheiden Sie zunächst, was Sie testen möchten. Dies könnte ein Vergleich sein:

  • Conversion-Raten auf zwei Zielseiten mit unterschiedlichen Bildern;
  • Conversion-Raten für E-Mails mit unterschiedlichen Betreffzeilen;
  • Conversion-Raten für verschiedene Call-to-Action-Schaltflächen am Ende des Blogposts. Die Auswahl ist endlos.

Wählen Sie den Inhalt aus, für den Sie zwei verschiedene Variationen erstellen möchten. Entscheiden Sie zunächst, ob Ihr Ziel eine bessere Conversion-Rate oder mehr Aufrufe ist.

Sie können natürlich zusätzliche Variationen testen oder sogar einen mehrdimensionalen Test erstellen. In diesem Beispiel bleiben wir bei zwei Zielseitenoptionen. Dies erhöht Ihre Conversion-Rate. 

2. Definieren Sie Ihre Hypothese.

Bevor ich mit dem Sammeln von Daten beginne, finde ich es hilfreich, meine Hypothese zu Beginn des Tests anzugeben. Ich muss auch den Grad der Zuverlässigkeit bestimmen, den ich überprüfen möchte. 

Ich teste eine Zielseite und möchte sehen, ob sie besser wird. Meine Hypothese: Es gibt eine Beziehung zwischen der Zielseite, die Besucher erhalten, und ihrer Conversion-Rate.

3. Sammeln Sie Ihre Daten.

Nachdem Sie festgelegt haben, was Sie überprüfen möchten, ist es Zeit, mit der Erfassung Ihrer Daten zu beginnen. 

Sie werden diesen Test höchstwahrscheinlich ausführen, um festzustellen, welcher Inhalt in Zukunft am besten verwendet werden kann. Sie müssen eine Stichprobengröße auswählen. Für eine Zielseite kann dies bedeuten, dass Sie einen bestimmten Zeitpunkt für die Ausführung eines Tests auswählen. Zum Beispiel, wenn Sie Ihre Seite innerhalb von 3 Tagen aktivieren.

Für so etwas wie eine E-Mail können Sie eine zufällige Stichprobe Ihrer Liste auswählen. Ihre E-Mail-Variationen werden spontan gesendet.

Die Bestimmung der richtigen Stichprobengröße kann schwierig sein. Dies hängt von den einzelnen Tests ab. 

Als allgemeine Faustregel möchten Sie, dass der erwartete Wert für jede Variation größer als 5 ist.

Wir werden uns die erwarteten Werte unten ansehen.

4. Berechnen Sie die Chi-Quadrat-Ergebnisse.

Es gibt verschiedene statistische Tests, die Sie ausführen können. Dadurch wird die Signifikanz anhand Ihrer Daten gemessen. Was ist am besten zu verwenden? Dies hängt davon ab, was Sie überprüfen möchten und welche Art von Daten Sie erfassen. 

In den meisten Fällen verwenden Sie den Chi-Quadrat-Test, da die Daten diskret sind.

Der diskrete Weg besagt, dass es eine endliche Anzahl von Ergebnissen gibt, die erzielt werden können. Beispielsweise wird ein Besucher entweder konvertieren oder nicht konvertieren. Es gibt keine unterschiedlichen Conversion-Raten für einen Besucher.

Sie können basierend auf unterschiedlichen Vertrauensgraden testen. Es wird manchmal als Alpha-Test bezeichnet. Wenn die statistische Signifikanz hoch sein soll, muss Alpha niedrig sein. Möglicherweise haben Sie eine statistische Signifikanz in Bezug auf die Zuverlässigkeit festgestellt.

Beispielsweise sind die erhaltenen Ergebnisse mit einem Konfidenzniveau von 95% statistisch signifikant. In diesem Szenario betrug das Alpha 0,05. Das Vertrauen wird als 1 minus Alpha berechnet. Dies bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, in der angegebenen Beziehung falsch zu liegen, 1 zu 20 beträgt.

Nachdem ich die Daten gesammelt habe, habe ich sie in ein Diagramm eingefügt, um die Organisation zu vereinfachen. Ich teste 2 verschiedene Optionen A und B. Es gibt 2 mögliche Ergebnisse, konvertiert, nicht konvertiert. Ich werde ein 2 × 2-Diagramm haben. Ich werde jede Spalte und Zeile summieren, damit ich die Ergebnisse im Aggregat leicht sehen kann.

Statistische Signifikanz

5. Berechnen Sie Ihre erwarteten Werte.

Jetzt werde ich die erwarteten Werte berechnen. Im obigen Beispiel erwarten wir für beide Versionen die gleichen Conversion-Raten. Dies ist der Fall, wenn kein Zusammenhang zwischen dem, was die Besucher der Zielseite sahen, und ihrer Conversion-Rate bestand. 1945 von 4.935 Besuchern stellte sich als Conversion heraus. Das sind ungefähr 39% Besucher.

Sie müssen die erwarteten Häufigkeiten für jede Version der Zielseite berechnen, sofern kein Unterschied besteht. Wir können: Die Anzahl der Zeilen für diese Zelle mit der Anzahl der Spalten für diese Zelle multiplizieren und durch die Anzahl der Besucher dividieren. In diesem Beispiel müssen Sie den erwarteten Konvertierungswert in Version A finden. Ich würde die folgende Gleichung verwenden: (1945 * 2401) / 4935 = 946.

Berechnung der erwarteten Werte von statistischer Signifikanz

6. Sehen Sie, wie sich Ihre Ergebnisse von Ihren Erwartungen unterscheiden.

Um das Chi-Quadrat zu berechnen, vergleiche ich die beobachteten Frequenzen mit den erwarteten Frequenzen. 

Dieser Vergleich wird folgendermaßen durchgeführt:

  • subtrahiert das Beobachtete vom Erwarteten,
  • quadrierte das Ergebnis,
  • Das Ergebnis wird durch die erwartete Häufigkeit geteilt.

Ich versuche zu verstehen, wie sich meine tatsächlichen Ergebnisse von den erwarteten unterscheiden. Das Quadrieren der Differenz verstärkt den Effekt der Differenz, und das Teilen durch die erwartete Normalisierung normalisiert die Ergebnisse. Die Gleichung sieht folgendermaßen aus: (erwartet - beobachtet) ^ 2) / erwartet.

Berechnen Sie die statistische Signifikanz

7. Finden Sie Ihren Betrag.

Ich addiere dann die vier Ergebnisse, um die Chi-Quadrat-Zahl zu erhalten. In diesem Fall ist es 0,95. Ich muss prüfen, ob die Conversion-Raten für meine Zielseiten von der statistischen Signifikanz abweichen. Ich vergleiche dies mit dem Wert aus der Chi-Quadrat-Verteilungstabelle. Es basiert auf meinem Alpha, in diesem Fall 0,05, und Freiheitsgraden.

Der Freiheitsgrad hängt davon ab, wie viele Variablen Sie haben. Bei einer 2 × 2-Tabelle wie in diesem Beispiel beträgt der Freiheitsgrad 1. 

In diesem Fall muss der Chi-Quadrat-Wert gleich oder größer als 3,84 sein. Dann sind die Ergebnisse statistisch signifikant. Da 0,95 weniger als 3,84 ist, unterscheiden sich meine Ergebnisse statistisch nicht. Es besteht keine Beziehung zwischen der Version der Zielseite, die ein Besucher erhält, und der Conversion-Rate mit statistischer Signifikanz.

Warum ist statistische Signifikanz wichtig?

Warum ist das wichtig, wenn Sie nur ein kostenloses Tool verwenden können, um die Berechnungen durchzuführen?

Wenn Sie verstehen, wie die statistische Signifikanz berechnet wird, bestimmen Sie, wie Sie die Ergebnisse Ihrer eigenen Experimente am besten testen können.

Viele Instrumente verwenden das Konfidenzniveau 95%. Für Ihre Experimente kann es sinnvoll sein, ein niedrigeres Konfidenzniveau zu verwenden. Dies ist der Fall, es sei denn, Sie möchten, dass der Test strenger wird.

Wenn Sie die grundlegenden Berechnungen verstehen, können Sie denjenigen erklären, die mit Statistiken nicht vertraut sind, warum Ihre Ergebnisse wichtig sind.

Basierend auf Materialien von der Website: https://blog.hubspot.com.

❤️ Wann ist der Test im Allgemeinen statistisch signifikant?

Wenn die Wahrscheinlichkeit sehr gering ist, dass das Ergebnis versehentlich passiert ist.

❤️ Warum ist es besonders wichtig, die statistische Signifikanz zu berechnen?

Um vielversprechende Hypothesen auszuschließen.

⏩ Was ist das Signifikanzniveau?

Dies ist die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese abzulehnen, wenn sie korrekt ist.

⏩ Welchen Einfluss hat der p-Wert?

Je kleiner der p-Wert ist, desto sicherer kann die Nullhypothese verworfen werden.

⏩ Wie berechnet man die statistische Signifikanz?

Schauen Sie zunächst auf die linke Seite Ihrer Freiheitsgrade und finden Sie Ihre Varianz. Dann gehen Sie nach oben, um die p-Werte zu sehen. Vergleichen Sie den p-Wert mit dem Signifikanzniveau bzw. dem Alpha. Denken Sie daran, dass ein p-Wert von weniger als 0,05 als statistisch signifikant angesehen wird.

⏩ Wie werden statistisch signifikante Ergebnisse ermittelt?

Um einen Z-Test durchzuführen, suchen Sie den Z-Score für Ihren Test oder Ihre Studie und konvertieren Sie ihn in einen P-Wert. Wenn Ihr P-Wert unter dem Signifikanzniveau liegt, können Sie daraus schließen, dass das Ergebnis statistisch signifikant ist.

⏩ Was ist der p-Wert in der Statistik?

In der Statistik ist ein p-Wert die Wahrscheinlichkeit, Ergebnisse zu erhalten, die mindestens so extrem sind wie die beobachteten Ergebnisse eines statistischen Hypothesentests, vorausgesetzt, die Nullhypothese ist wahr. Ein kleinerer p-Wert bedeutet, dass es stärkere Beweise für die alternative Hypothese gibt.

Bayesianische A / B-Tests.

Bayesian AB testet einen berechnenderen Ansatz zur Versionsprüfung

Warum rennst du A / B-Tests?

Es ist ganz einfach: Sehen Sie, welche Version die meisten Publikumsreaktionen erhält.

Bis vor kurzem dachte ich, es gäbe nur eine Art A / B. Prüfung. Dann habe ich eine andere Version davon getroffen. Diese Methode wird als Bayesian A / B-Test bezeichnet. Wenn Sie einen spezifischeren taktischen Ansatz für das Testen von Anzeigen wünschen, ist dies möglicherweise die Antwort.

Es umfasst weiterhin die Variationsprüfung, um die Präferenzen der Zielgruppe zu ermitteln, erfordert jedoch mehr Berechnung sowie Versuch und Irrtum. Aber lassen Sie uns zunächst darüber sprechen, wie sich Bayes'sche A / B-Tests von herkömmlichen A / B-Tests unterscheiden. Split-Tests.






Traditionelle A / B-Tests.

Frequentist ist eine Standard-Split-Testmethode, bei der nur Daten aus dem aktuellen Experiment verwendet werden.

Jedermann A / B-Test hat die gleiche Anzahl von Komponenten. Sie verwenden Daten, die auf einer Metrik basieren, die die Optionen A und B identifiziert. Eine Metrik kann beispielsweise die Anzahl der Klicks auf eine Anzeige sein. Um den Gewinner zu ermitteln, wird dieser Indikator statistisch gemessen.

Wenden wir dies auf ein Beispiel an, das einen frequenzbasierten oder traditionellen Ansatz verwendet. In diesem Skript erstellen Sie zwei Deklarationen und ändern eine Variable, z. B. eine Kopie der Deklaration. Wählen Sie dann eine Metrik aus, z. B. die Anzahl der Anzeigenklicks.

In diesem Beispiel ist der Gewinner des A / B-Tests für häufige Benutzer derjenige, der Ihre Zielgruppe am meisten angeklickt hat, basierend auf den Ergebnissen dieses Experiments.

Wenn Sie diese Komponenten in einem Bayes'schen A / B-Test veranschaulichen würden, würden Sie sich dem Test mit unterschiedlichen Daten nähern.

Was ist ein Bayesian A / B-Test?

Der Bayes'sche Ansatz verwendet Informationen aus ähnlichen früheren Experimenten, kombiniert sie mit aktuellen Daten und zieht eine Schlussfolgerung.

Grundsätzlich würden Sie die Schlussfolgerung aus früheren Bayes'schen Experimenten als Option für einen neuen Test verwenden. Diese Art der Validierung verwendet Versuch und Irrtum, um fortlaufende Tests zu erstellen, bis Sie Statistiken finden, um Ihre gewünschten Ergebnisse zu sichern.

Bayesian Ab Test

Diese Definition scheint ohne Beispiel etwas schwierig zu visualisieren. Schauen wir sie uns also an.

Wenn Ihre vorherige Facebook-Anzeige 867 eindeutige Besucher und 360 Conversions für eine 41%-Conversion-Rate hätte, würden Sie diese Daten verwenden, um Ihnen mitzuteilen, was Sie erwartet haben.

Wenn Sie davon ausgehen, dass Ihre nächste Facebook-Anzeige 5.000 eindeutige Besucher erreicht, können Sie daraus schließen, dass Sie aufgrund Ihrer bisherigen Erfahrungen 2.050 Conversions erzielen würden. Dies ist Option "A".

Angenommen, Sie sehen sich die Leistung einer ähnlichen Facebook-Anzeige an und erzielen am Ende eine Conversion-Rate von 52%. Dies ist Option "B." 

Durch das Sammeln der Daten aus den beiden Optionen haben Sie die posteriore Verteilung berechnet. Die zuvor durchgeführten Tests sind nun die Grundlage für Ihren Bayes'schen Test.

Wenn Sie vor der Berechnung der posterioren Verteilung Schlussfolgerungen zu den Conversion-Raten für jede Variable hatten, können Sie diese jetzt basierend auf den gesammelten Daten aktualisieren.

Sie können hypothetische Fragen zu Ihrem Test stellen, z. B. "Wie wahrscheinlich ist es, dass B größer als Option A ist?" In diesem Fall können Sie den Schluss ziehen, dass die Antwort auf diese Frage 9% lautet.

Dann beginnt ein Versuch und Irrtum.

Die Bayes'sche Methodik trifft Entscheidungen, indem sie einige Schlussfolgerungen zieht. Sie können den erwarteten Verlust anhand der Abnahmerate Ihrer Metrik berechnen, wenn Sie eine Variable auswählen. 

Legen Sie einen Rahmen fest, z. B. 2%, damit die Metrik niedriger wird. Sobald Sie genügend Daten gesammelt haben, um zu bestätigen, dass eine Variante unter 2% gefallen ist, haben Sie einen Testsieger.

Ihr geschätzter Verlust für eine Variation ist der Durchschnitt dessen, um den sich Ihre Metrik verringert, wenn Sie diese Variation auswählen. Die Grenze sollte klein genug sein. Dies ist notwendig, damit man sicher vorschlagen kann, einen so großen Fehler zu machen.

Die Methode geht davon aus, dass Sie eher bereit sind, einen Fehler in einer bestimmten Menge zu machen und dann mit einem subtileren Experiment fortzufahren, anstatt Zeit mit einem Fehler zu verschwenden, der unter diesen Schwellenwert gefallen ist.

Wenn Sie zwei Experimente durchführen, werden diese beendet, wenn die erwarteten Verluste unter dieser 4%-ten Grenze liegen. Sie sollten die Werte Ihrer Optionen verwenden, um den durchschnittlichen Verlust zu berechnen. Sie werden dann erneut mit dem Testen beginnen, indem Sie diese Werte als Vermögensverteilung verwenden.

Bayesianische A / B-Tests beweisen, dass Sie eine Geschäftsentscheidung treffen können, die nicht unter die von Ihnen festgelegten Grenzen fällt. 

Sie können die gesammelten Daten verwenden, um Tests kontinuierlich auszuführen, bis Sie mit jedem Experiment eine Zunahme der Metriken feststellen.

Wenn Sie Bayes'sche Tests verwenden, können Sie den Test regelmäßig ändern und die Ergebnisse verbessern, während der Test ausgeführt wird. Bayesianische A / B-Tests verwenden ständige Innovationen, um konkrete Ergebnisse zu erzielen und kleine inkrementelle Verbesserungen vorzunehmen. Sie müssen die Ausgabe nicht als Ergebnis verwenden, sondern als Option.

Wenn Sie Split-Tests in Software oder anderen Kanälen ausführen, müssen Sie diese nicht ändern, um Bayes'sche A / B-Tests auszuführen. 

Stattdessen können Sie sich die Tools ansehen, die Ihnen in dieser Software zur Verfügung stehen, um kalkulierte Ergebnisse zu erhalten. Führen Sie diese Tests dann ständig durch und analysieren Sie sie, um Ihre Gewinner auszuwählen.

Sie können einen Bayes'schen A / B-Test anstelle eines herkömmlichen A / B-Tests verwenden, wenn Sie mehr Metriken in Ihre Ergebnisse einbeziehen möchten. Dies ist ein wirklich guter Test zur Berechnung eines spezifischeren ROI für Ihre Anzeige. Wenn Sie weniger Zeit haben, können Sie natürlich immer den häufigen Ansatz verwenden, um mehr vom "Gesamtbild" zu erhalten.

Unabhängig von der gewählten Methode sind A / B-Tests beliebt, da sie Ihnen Einblicke geben, die Sie in zukünftigen Kampagnen möglicherweise nützlich finden.

Basierend auf Materialien von der Website: https://blog.hubspot.com.

❤️ Почему этот тест называется "Баесовским"?

Es funktioniert nach einer Formel, die vom englischen Mathematiker Thomas Baes entwickelt wurde.

✔️ Was kann Ihnen helfen, genauere Beaesian A / B-Tests durchzuführen?

Lesen Sie mehr über die Beta-Verteilung und das Thompson-Beispiel, um frühere Werte für A und B zu ermitteln.

✔️ Wie ist die Wahrscheinlichkeitsverteilung in einem Bayes'schen Split-Test?

Es ist eine Reihe möglicher Parameterwerte zusammen mit einer Funktion, die angibt, wie wahrscheinlich ein bestimmter Parameter ist.

❤️ Warum sind Bayes'sche A / B-Tests wichtig?

Es berücksichtigt die Ergebnisse früherer Prüfungen und Wahrscheinlichkeiten in der Analyse, wodurch die Ergebnisse der neuen Prüfung genauer werden.

❤️ Was ist Bayesian A / B Testing?

Bayesianische A / B-Tests akzeptieren zwar Optionen, die nur geringe Verbesserungen bieten, argumentieren jedoch, dass die falsch-positive Rate - der Anteil der Fälle, in denen wir eine Behandlung akzeptieren, wenn die Behandlung nicht wirklich besser ist - nicht sehr wichtig ist.

❤️ Was bedeutet Bayes'scher Ansatz?

Ein Ansatz zur Datenanalyse, der eine posteriore Wahrscheinlichkeitsverteilung für einen Parameter (z. B. einen Behandlungseffekt) liefert, der aus den beobachteten Daten abgeleitet wird, und eine vorherige Wahrscheinlichkeitsverteilung für den Parameter. Die posteriore Verteilung dient als Grundlage für statistische Inferenz.

❤️ Wo werden Bayes'sche Statistiken verwendet?

In jedem Bereich der Anwendung, in dem Sie viele heterogene oder verrauschte Daten haben oder in dem Sie ein klares Verständnis Ihrer Unsicherheit benötigen, können Sie Bayes'sche Statistiken verwenden.

12 Tipps für Inbound Marketing.

12 Tipps für Inbound Marketing und SEO.

Popularität Inbound Marketing Als Umfeld, das einem exponentiellen Wachstum förderlich ist, hat die Fähigkeit eines Unternehmens, Kunden anzulocken und seine Marke als Marktführer in seinem Bereich zu etablieren, in den letzten Jahren sicherlich zugenommen.

Ich glaube, das liegt nicht nur daran, dass sich heutzutage jeder damit beschäftigt, oder daran, dass es nicht so teuer ist wie Bezahlmedien.

Vor allem aufgrund der Skalierbarkeit und Langlebigkeit der Ergebnisse kann das Unternehmen jedoch wissen, dass es datengesteuerte (und messbare) Prozesse wie technische Prozesse umfasst SEO, Content Marketing, Social Media, Analytics und Conversion-Optimierung.

Dieser Ansatz für Inbound Marketing hat mir geholfen, in 2 Jahren ein Beratungsgeschäft von einer Person zu einem Unternehmen mit 20 Mitarbeitern aufzubauen.

Ich habe seine Kraft aus erster Hand gesehen und würde mich auf jeden Fall freuen, Ihnen die wichtigsten Punkte mitzuteilen, die ich daraus gelernt habe.






# 1 Großartige Produkte eignen sich hervorragend für Inbound-Marketing-Kampagnen, nicht umgekehrt.

Geschäftsmarketing ist viel einfacher, wenn Sie ein Produkt anbieten, mit dem niemand in Ihrem Markt mithalten kann.

Benutzer / Verbraucher teilen mit größerer Wahrscheinlichkeit ein Produkt / eine Dienstleistung, die sie für ihre Kollegen wirklich wertvoll finden (mündlich). Und Produkte, die als eine der besten Lösungen zur Lösung eines bestimmten Problems angesehen werden können, verdienen sicherlich Aufmerksamkeit.

Es ist wichtig, echtes Vertrauen in das Produkt zu haben, das Sie verkaufen möchten. Denn das ist die treibende Kraft hinter Ihrer Marketingkampagne.

Während dieses Grundprinzip nicht nur für das Produkt selbst gilt, kann die Integrität eines Markenprodukts auch stark von anderen damit verbundenen Faktoren beeinflusst werden, wie z. B. Kundenbetreuung / -service, Verpackung, Unternehmenskultur usw.

Wenn Sie also ein großartiges Produkt anbieten, das sich in einem sehr wettbewerbsintensiven Markt befindet, wird das einzigartige Wertversprechen Ihrer Marke wirklich einen langen Weg gehen.

# 2 Verstehen Sie die 2 wichtigsten SEO-Faktoren sowohl für die Website als auch für die Seitenebene.

Relevanz und Autorität.

Suchmaschinen verwenden Hunderte von Faktoren, um zu bestimmen, welche Websites / Seiten ihren Benutzern angezeigt werden. Viele dieser Faktoren sind jedoch bei der Beurteilung von Relevanz und Glaubwürdigkeit genauer geworden.

Zum Beispiel Optimierungstechniken wie die Verbesserung der Informationsarchitektur, die Implementierung strukturierter Daten, die korrekte Verteilung von Schlüsselwörtern, die Optimierung von Inhalten (Titel-Tags, Meta-Beschreibungen, Inhalte, die einem bestimmten Titel entsprechen, interne / externe Links usw.).

Alle helfen Suchmaschinen dabei, besser zu verstehen, welche Informationen und Produkte Ihre Website bereitstellt, und können feststellen, ob Ihre Website für das, wonach ihre Benutzer suchen, relevant ist.

Während Links, Markensignale (soziale, nicht verwandte Erwähnungen usw.), Domain Authority und die Meinungen anderer Organisationen zu Ihrer Marke Suchmaschinen mitteilen, wie beliebt und glaubwürdig Ihre Marke ist.

Eine gute Frage, die Sie sich jedes Mal stellen sollten, wenn Sie Ihre Website für die Suche optimieren, ist:

Ist es die relevanteste und einflussreichste Website in dieser vertikalen Keyword-Rangliste?

Wenn nicht, haben Sie viel zu tun.

# 3 Design Ist eine 50% Schlacht.

Ich habe diesen Tipp aus einer Präsentation von Rand Fishkin erhalten (obwohl ich mich nicht erinnern kann, welche).

Je mehr der Internetverbrauch steigt, desto geringer ist die Aufmerksamkeitsspanne des durchschnittlichen Benutzers. Design unterscheidet viele erfolgreiche Websites von Mitbewerbern, insbesondere wenn es darum geht, neue Besucher zu überzeugen und anzuziehen, länger auf der Website zu bleiben, weil:

  • Websites, die eine bessere visuelle Erfahrung bieten, erscheinen den Benutzern zuverlässiger und vertrauenswürdiger.
  • Dies erleichtert den Besuchern die Verwendung und Navigation auf der Site (UX, Benutzerfreundlichkeit und Site-Architektur).

Dieser Bereich des Marketings kann die Fähigkeit Ihrer Website, Besucher zu konvertieren, erheblich beeinträchtigen. Es ist ratsam, mehr in diese zu investieren.

# 4 Training ist der beste Weg, um zu verkaufen.

Das habe ich von meinen früheren Arbeitgebern (Simon Slade und Mark Lin) gelernt, als ich Vollzeit bei Affilorama und Traffic Travis gearbeitet habe.

Sie gaben eine Menge wertvoller Informationen kostenlos weiter (dank Content-Marketing-Bemühungen), die ihnen halfen, ihre Marke (n) als Autorität in ihren Bereichen zu etablieren. Und in jeder Branche ist allgemein anerkannt, dass der Verkauf einfacher ist, wenn die Leute Sie als Autorität sehen.

Eine effektive Content-Marketing-Kampagne zielt fast immer darauf ab, die Zielgruppe zu informieren. Weil die Fähigkeit, neue oder umsetzbare Ideen zu verbreiten, eine der besten Möglichkeiten ist, sich an Ihr Publikum zu erinnern (Einfluss).

Dies ist genau der Grund, warum ich in den letzten 3 Jahren des Bloggens immer versuche, sehr detaillierte Blog-Beiträge zu schreiben (mit Ideen, die ich normalerweise nicht in anderen Blogs sehe). Denn je mehr ich meinen Lesern beibringe, was ich tue (und wie schwierig es manchmal ist), desto mehr kann ich Menschen dazu bringen, die von uns angebotenen Dienste zu nutzen.

# 5 Investieren Sie in die Entwicklung weiterer „großartiger Inhalte“.

Content Marketing steht derzeit im Mittelpunkt der Online-Marketing-Welt, weil es sowieso im Mittelpunkt steht. Inhalt verbindet alles im digitalen Marketing, weshalb es König ist.

Wenn Sie zu einem bestimmten Thema die besten Inhalte im Web haben, erhalten Sie so ziemlich alles, was Sie für das Wachstum Ihres Online-Geschäfts benötigen:

Welchen Inhalt gibt uns

Und übergreifende Markeninhalte (rein informativ) können heutzutage sicherlich eine gute Leistung in den Suchergebnissen erbringen (und sogar Wikipedia hinter sich lassen).

Suchergebnisse

Viele Marken in unserer Branche übernehmen diese Seite bereits (wie das Moz Social Media Anfängerhandbuch und QuickSprout QuickSprout Content Marketing Quickstart), da sie viele gute Ergebnisse erzielen (plus die Tatsache, dass dies eine skalierbare Landing Page ist) - da der Inhalt immer grün ist ).

Moz

Diese Marketinginitiative kann die Online-Präsenz Ihrer Marke stärken, insbesondere wenn der Inhalt speziell auf eine Zielgruppe ausgerichtet ist, die möglicherweise zu Ihren zukünftigen Kunden werden könnte.

# 6 Bauen Sie die Markenbekanntheit in stark frequentierten Communities auf.

In den letzten zehn Jahren hat Google viele Methoden zum Linkaufbau aufgegeben (von Kommentar-Spam, Artikelverzeichnissen, Abzeichen, gegenseitigen Links bis hin zu Gast-Blogs). Aber es ist wohl die einzige künstliche Linkbuilding-Taktik, die nicht aufhören wird zu existieren und anderen Online-Communities einen echten Mehrwert bietet.

Ich habe diesen Ansatz in der Vergangenheit viele Male gepredigt, weil ich damit viele Erfolge hatte.

Markenwahrnehmung

Anstatt einmalige Inhalte in Hunderten von Blogs in Ihrer Branche zu veröffentlichen, sollten Sie sich darauf konzentrieren, regelmäßig Inhalte in einem oder zwei der besten Blogs in Ihrem Bereich zu veröffentlichen, was zwangsläufig zu einer besseren Verkehrsqualität auf Ihrer Website führt.

Durch die Verknüpfung mit stark frequentierten Online-Veröffentlichungen kann der wahrgenommene Wert verbessert werden, den andere in Ihrer Marke sehen. Werden Sie durch sie für Ihre Zielgruppe sichtbarer.

# 7 Inhalt und Markenidentität bestimmen Social-Media-Kampagnen.

Es ist sehr einfach, aber viele Leute scheinen zu vergessen, wie Inhalte eine große Rolle (in der Tat eine sehr große Rolle) im Social Media Marketing spielen.

Inhalte initiieren Social-Media-Interaktionen, und Inhalte können auch die Markenidentität widerspiegeln oder was sie von Mitbewerbern unterscheidet.

Die erfolgreichsten großen Social-Media-Marken integrieren Inhalte in ihre Kampagnen.

Das Verständnis der Arten von Inhalten, die üblicherweise in sozialen Medien verwendet werden, ist sehr wichtig, um in diesem Bereich des Inbound-Marketings sehr effektiv zu sein.

# 8 Personal Branding ist im Inbound-Marketing von entscheidender Bedeutung.

Menschen neigen dazu, anderen Menschen zu folgen, zu interagieren und ihnen zuzuhören, nicht Marken.

Selbstvermarktung

Neben den Vorteilen der Verbesserung der Fähigkeit einer Website, das Vertrauen ihrer Zielgruppe zu gewinnen, ist die Tatsache, dass starke Persönlichkeiten hinter einer Marke stehen, auch ein starkes Signal, das Suchmaschinen nutzen können (um Entitäten zu finden).

# 9 Verwenden Sie Analysen, um Opportunities und Asset-Verkehr zu finden. Bestimmen Sie, was funktioniert, und machen Sie dann mehr davon 80/20.

Viele Praktiker verwenden Analysen für die Berichterstellung, vergessen jedoch, ihre Daten zu verwenden, um die Leistung ihrer Websites tatsächlich zu verbessern.

Bestimmen Sie, was konsistent qualitativ hochwertigen Traffic und Conversions auf Ihre Website bringt (ob hohes oder niedriges Volumen), damit Sie diese pflegen oder verbessern und nutzen können. Diese Verkehrsgüter können sein:

  • Zielseiten oder vorhandene Inhaltsressourcen
  • Keyword-Ranking
  • Verknüpfen von Domains / Seiten (über Hilfstransformationen)
  • Orte, an denen Sie mehr Conversions erzielen
  • Umgebungen (E-Mail, soziale Medien, Empfehlungen, Suche usw.)
Analytik

# 10 Maximieren Sie die verdiente Sichtbarkeit.

Verwenden oder testen Sie mehrere CTAs auf Seiten, die ständig neuen Traffic auf Ihre Site generieren.

Handlungsaufforderungen sollten nicht nur auf den Transaktionszielseiten Ihrer Website verwendet werden, da es so viele andere sekundäre CTAs gibt, mit denen Sie andere Marketingaktivitäten erstellen können, z

  • Ermutigen Sie die Besucher, Ihnen in den sozialen Medien zu folgen.
  • Um Ihren Blog-Feed und / oder E-Mail-Newsletter zu abonnieren.
  • Schauen Sie sich die Produkte an, die Sie verkaufen und die für sie von Interesse sein könnten (je nachdem, auf welchen Inhalten sie vorgestellt werden).

# 11 Mach alles auf die harte Tour.

Je schwieriger Ihre Arbeit ist, desto wertvoller wird Ihre Arbeit. Es wird für Ihre Konkurrenten auch schwieriger, das zu kopieren, was Sie getan haben, um erfolgreich zu sein.

Basierend auf Materialien von der Website: kaiserthesage.com

✔️ Wie wirkt sich das Website-Design auf die Besucher aus?

Erstens erleichtert das Design die Navigation auf der Website. Zweitens erscheinen diese Websites auf der Besucherseite zuverlässig und vertrauenswürdig.

✔️ Warum ist Inhalt so wichtig?

Inhalt verbindet alles im digitalen Marketing. Jene. Wenn Sie sehr gute Inhalte haben, können Sie so ziemlich alles bekommen, was Sie zum Wachsen brauchen.

✔️ Wie kann die Leistung der Website verbessert werden?

Identifizieren Sie, was qualitativ hochwertigen Verkehr bringt, und verbessern und nutzen Sie ihn.

✔️ Wie kann man einen Besucher anziehen?

Geben Sie Ideen an, die sie anderswo nicht finden.

✔️ Was sind Inbound-Marketing-Strategien?

Inbound-Marketing ist eine Strategie, die viele Formen des Pull-Marketings nutzt - Content-Marketing, Blogs, Events, Suchmaschinenoptimierung (SEO), soziale Medien und mehr -, um die Bekanntheit der Marke zu steigern und neue Unternehmen anzuziehen.

✔️ Was sind die vier Hauptphasen des Inbound-Marketings?

Die Inbound-Marketing-Methodik besteht aus vier Phasen: "Engage", "Conversion", "Close" und "Delight".

✔️ Gibt es Inbound-SEO-Marketing?

In der Tat ist SEO eine Form des Inbound-Marketings. SEO oder "Search Engine Optimization" zielt darauf ab, den organischen Verkehr aus Suchergebnissen im Internet zu verbessern (nämlich die Dominanz von Suchmaschinen wie Google oder Bing).

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