So führen Sie einen A / B-Test in Google Analytics durch.

Design stellt sich nicht immer so heraus, wie es beabsichtigt war. Das Layout sieht gut aus, die Farbauswahl scheint großartig zu sein und die CTA-Balance ist intelligent und klar. Aber ... es funktioniert nicht. All dies oder einige der Elemente und Nuancen. Sie sind sich nicht ganz sicher, aber es muss etwas hinzugefügt werden.

Trotz aller guten Absichten, einschließlich aller Stunden der Forschung und Analyse, laufen die Dinge nicht immer wie geplant. Hier beginnt das ständige Testen. Ein Versuch kann nicht genug sein.

Noch wichtiger ist, was Sie anpassen möchten A / B-Tests muss nicht kompliziert und zeitaufwändig sein. So richten Sie in wenigen Minuten einen Split-Test in Google Analytics ein.

Was sind Google Analytics-Content-Experimente?

Angenommen, Ihr Online-Shop verkauft Mops-Grußkarten. Offensichtlich müssen sie sich selbst verkaufen. Aber nehmen wir für einen Moment an, dass die Verkäufe niedrig sind, weil Sie Probleme haben, die Leute dazu zu bringen, zuerst auf einzelnen Produktseiten zu landen.

Ihre Homepage ist nicht Ihr Ziel, sondern ein Ausgangspunkt. Sie kommen, um sich umzusehen, sich umzusehen und woanders zu klicken. Meistens gehen Besucher zu Ihrem Produkt, Ihrer Dienstleistung oder Ihrer Info-Seite.

Unabhängig davon, wo die Leser klicken, besteht das Ziel darin, sie so schnell wie möglich in den Trichter oder Pfad zu bringen: A, um ihnen zu helfen, das zu finden, wonach sie gesucht haben, und B, um sie näher an den Start eines Ihrer Conversion-Ereignisse heranzuführen.

Die Magie geschieht auf der Zielseite, auf der sich die beiden - Besucherinteresse und Ihr Marketingziel - verflechten und in einer wunderschönen Symphonie eins werden.

Probieren Sie also einige Homepage-Variationen aus, um herauszufinden, welche neue Besucher am besten zu Ihren meistverkauften Produkten führen. Einer hat ein Video, der andere nicht. Einer ist kurz und prägnant, der andere ist lang und detailliert. Einer hat ein GIF, der andere nicht.

Neuer eingehender Datenverkehr wird auf diese Seitenvarianten aufgeteilt. Auf diese Weise können Sie die Anzahl der Personen beobachten und vergleichen, die eine gewünschte Aktion ausführen, bis Sie sicher die beste Entwurfsoption bekannt geben können. 

Einen einfachen Split-Test wie diesen durchzuführen ist Landing Page Optimization 101. Dort definieren Sie die spezifischen Seitenvariablen, die zu den besten Ergebnissen für Ihre Zielgruppe führen, und multiplizieren sie auf Ihrer Site. Google Analytics verfügt über eine grundlegende Funktion zum Experimentieren mit Inhalten. Es ermöglicht Ihnen:

• verschiedene Seitenoptionen vergleichen,
• Verkehr entsprechend aufteilen,
• Erhalten Sie E-Mail-Updates zu Ergebnistrends und ob Sie Ihr Ziel erreichen möchten oder nicht.

Aber ... technisch gesehen ist dies kein einfacher A / B-Test. Das ist eigentlich gut. Warum kann das Experimentieren mit Inhalten besser sein als herkömmliche A / B-Tests?

Ihr typischer A / B-Test Wählt ein ganz bestimmtes Element der Seite aus, z. B. den Titel. Diese winzige Variable wird nur in neuen Seitenvarianten geändert.

Dieses Web ist voll von Artikeln, in denen das Ändern der Tastenfarbe zu einer Erhöhung der Klickrate um 37.596% * führte, weil Menschen grüne Schaltflächen anstelle von blauen mögen.

(* Dies sind fiktive Zahlen)

Mehrere Probleme mit klassischen A / B-Tests in Google Analytics.

Erstens springen winzige Änderungen oft auf den Mittelwert zurück. Während Sie beim ersten Ausführen des Tests möglicherweise einige kleine Schwankungen feststellen, entsprechen kleine Änderungen normalerweise nur kleinen Ergebnissen.

Das zweite Problem ist, dass die meisten A / B-Tests fehlschlagen.

Und wenn das nicht genug war, besteht das dritte Problem darin, dass Sie eine Menge Volumen benötigen, insbesondere 1.000 monatliche Conversions, um zu beginnen, und mindestens 250 Conversions testen müssen, um festzustellen, ob diese Änderungen tatsächlich funktionieren oder nicht.

Google Analytics-Inhaltsexperimente verwenden stattdessen das A / B / N-Modell. Es ist wie ein Schritt zwischen A / B-Tests mit nur einer Variablen und multivariaten Tests mit koordinierten mehreren Variablen.

Nachdem ich diesen letzten Satz getippt hatte, wurde mir klar, dass sich nur Hardcore-CRO-Fans für diese Unterscheidung interessieren würden. Es ist jedoch immer noch wichtig, von einem hohen Niveau aus zu verstehen, damit Sie wissen, welche Arten von Änderungen vorgenommen, versucht oder getestet werden müssen.

Sie können bis zu 10 verschiedene Versionen einer Seite erstellen, von denen jede ihren eigenen Inhalt oder ihre eigenen Änderungen hat. Mit anderen Worten, Sie können Material mit einem großen Bild testen.

Zum Beispiel: "Führt ein positiver oder negativer Mops zu mehr Klicks?"

In der Regel können diese ganzheitlichen Änderungen nützlicher sein. Sie helfen Ihnen dabei, herauszufinden, welche Nachrichten oder Seitenelemente Sie auf Ihre anderen Marketingmaterialien wie E-Mails, soziale Medien und mehr übertragen können.

Mithilfe von Google Analytics-Inhaltsexperimenten können Sie schnellere iterative Änderungen vornehmen und The-Go lernen. Hier erfahren Sie, wie Sie beginnen.

So richten Sie Google Analytics-Experimente ein

Das Einrichten von Inhaltsexperimenten dauert nur wenige Sekunden. Bevor Sie sich anmelden, müssen Sie jedoch mindestens eine oder zwei Seitenvarianten konfigurieren. Dieses Thema liegt außerhalb des Bereichs dieses Bereichs. Überprüfen Sie daher das eine und das andere, um festzustellen, welches Sie zuerst testen sollten.

Sobald Sie eingerichtet und einsatzbereit sind, melden Sie sich bei Google Analytics an und fahren Sie mit den nächsten Schritten fort.

Schritt 1. Beginn.

Tief im Abschnitt "Verhalten" Google Analytics - Sie wissen, was Sie beim Wechsel zwischen Akquisitionen und Conversions ignorieren, ist der vage, aber harmlose Klang von "Experiment".

Wenn Sie darauf klicken, wird höchstwahrscheinlich ein leerer Bildschirm angezeigt, der folgendermaßen aussieht:

Klicken Sie auf die Schaltfläche, um Ihr erstes Experiment zu erstellen "Erstellen Sie ein Experiment" in der oberen linken Ecke des Fensters.

Mal sehen, wie die Kreation aussieht.

Schritt 2. Wählen Sie ein Experiment aus.

Ok, jetzt beginnt der Spaß. Nennen Sie Ihr Experiment, wie Sie möchten. Und schauen Sie auf die Zielauswahl. Hier können Sie ein identifizierbares Ergebnis festlegen, um Ihre Ergebnisse zu verfolgen und die Gewinnoption zu bestimmen.

Sie haben hier drei Möglichkeiten. Sie können:

• Wählen Sie ein vorhandenes Ziel aus, z. B. Abonnements, Einkäufe usw.
• Geben Sie einen Indikator für die Nutzung der Website an, z. B. eine Absprungrate.
• Erstellen Sie ein neues Ziel, oder wenn Sie noch kein Ziel haben, aber ein Conversion-Experiment durchführen möchten.

Die Wahl hängt ganz davon ab, warum Sie diesen Test überhaupt durchführen.

beispielsweise: Die meisten sind überrascht, dass ihre alten Blog-Beiträge oft den meisten Verkehr bringen. Problem? Oft haben diese alten, veralteten Seiten auch die höchsten Absprungraten.

Navigieren Sie zu: Verhalten> Sekundärmessungen + Google / Organisch> Beliebte Seitenaufrufe> Absprungrate.

Hier ist ein Beispiel:

Im Folgenden finden Sie einige weitere nützliche Google Analytics-Berichte, mit denen Sie nach Abschluss des Experiments ähnlich niedrige Ergebnisse erzielen können.

Lassen Sie uns vorerst die Absprungrate als unser Ziel festlegen, damit wir Änderungen am Seitenlayout vornehmen oder das Volumen und die Menge hochwertiger Grafiken erhöhen können.

Nachdem Sie ein Ziel ausgewählt haben, können Sie auf klicken "Zusätzliche Optionen"um detailliertere Einstellungen für diesen Test zu erhalten.

Standardmäßig sind diese erweiterten Optionen deaktiviert und Google "passt den Datenverkehr dynamisch an die Leistung der Optionen an". Wenn diese Option aktiviert ist, lautet Ihr Experiment jedoch wie folgt:

• Verteilen Sie den Datenverkehr einfach gleichmäßig auf alle von Ihnen hinzugefügten Seitenvarianten.
• zwei Wochen lang ein Experiment durchführen,
• Erhalten Sie das statistische Konfidenzniveau 95%.

Dies sind alles gute Orte, um die meiste Zeit zu beginnen. Sie können die Dauer jedoch ändern, je nachdem, wie viel Verkehr Sie erhalten. Das heißt, Sie können mit kürzeren Tests davonkommen, wenn auf dieser Seite eine Menge Verkehr vorhanden ist, oder wenn Sie ihn benötigen, verlängern Sie ihn um mehr als zwei Wochen. Dies ist notwendig, wenn nur wenige Besucher und kein stürmischer Strom kommen.

So weit, ist es gut!

Schritt 3. Richten Sie Ihr Experiment ein.

Der nächste Schritt besteht darin, einfach URLs für alle Seitenvarianten hinzuzufügen, die Sie testen möchten.

Im wahrsten Sinne des Wortes einfach kopieren und einfügen:

Sie können ihnen auch nützliche Namen geben, an die Sie sich erinnern können. Oder nicht. Er nummeriert nur die Optionen für Sie.

Schritt 4: Hinzufügen von Skriptcode zu Ihrer Seite.

Jetzt bearbeitet jeder am liebsten Ihren Seitencode!

Die gute Nachricht ist, dass das erste, was Sie in diesem Abschnitt sehen, eine nützliche Umschalttaste ist, die nur den ganzen lästigen Code an Ihren Lieblingstechniker sendet.

Wenn Sie sich die Hände schmutzig machen möchten, lesen Sie weiter.

Überprüfen Sie zunächst alle Seiten, die Sie testen möchten. Dadurch wird sichergestellt, dass der Standard-Tracking-Code von Google Analytics installiert ist. Wenn Sie ein CMS verwenden, sollte dies so sein, wie es normalerweise zunächst für die gesamte Site hinzugefügt wird.

Markieren und kopieren Sie dann den bereitgestellten Code.

Sie müssen das ursprüngliche Eröffnungs-Titel-Tag finden, das sich buchstäblich oben im HTML-Dokument befinden sollte. Suchen Sie, um es einfacher zu machen:

Dann drücken "Nächster Schritt" beim Google Analyticsdamit sie sicherstellen können, dass alles in Ordnung ist. Sie sind sich nicht sicher, ob Sie das Richtige getan haben? Mach dir keine Sorgen, sie werden es dir sagen.

Als ich zum Beispiel zum ersten Mal versuchte, den Code für diese Demo zu installieren, habe ich ihn versehentlich unter den regulären Google Analytics-Tracking-Code gestellt, auf den sie so sorgfältig und klar hingewiesen haben.

Nachdem Sie Ihre Arbeit überprüft und repariert haben, sollten Sie Folgendes sehen:

Und jetzt können Sie loslegen!

Sehen Sie, es ist jetzt nicht so schlimm ?!

Schlussfolgerung zur Arbeit mit dem A / B-Test.

Websites sind nie wirklich fertig und vollständig. Sie benötigen eine Iteration, einschließlich ständiger Analysen, neuer Ideen und Änderungen, um die Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern.

Dies bedeutet häufig, ganze Seiten anhand großer und kleiner Änderungen wie Wertversprechen oder Layouts zu analysieren und zu testen. Dies ist es, was die gleichen großartigen Ergebnisse liefert.

Landingpage-Optimierung und Split-Testtechniken können äußerst sicher sein und erfordern spezielle Tools, mit denen nur CRO-Profis navigieren können.

Google Analytics enthält eine eigene einfache Option für Split-Tests in Inhaltsexperimenten.

Angenommen, Sie haben bereits neue Seitenvarianten erstellt und können den Code Ihrer Site sicher bearbeiten. Es dauert nur wenige Sekunden, bis Sie loslegen. Und sie können es jedem in Ihrem Unternehmen ermöglichen, bis zum Ende des Tages von der Forschung zum Handeln überzugehen.

Basierend auf Materialien von der Website: neilpatel.com

✓ Wofür können Sie einen A / B-Test in Google Analytics noch verwenden?

Es hilft Ihnen herauszufinden, worauf Ihre Besucher am besten reagieren. Mit dem A / B-Test können Sie die Interaktion mit dem Publikum bewerten, herausfinden, aus welchen Quellen die meisten Besucher stammen, und die Website für Verkehrsquellen personalisieren.

Wann werden A / B-Tests durchgeführt?

Der A / B-Test wird sowohl beim Erstellen einer Site von Grund auf als auch beim Vornehmen von Änderungen an vorhandenen Seiten durchgeführt. Sie können im Voraus prüfen, ob die Innovationen wirksam sind oder welche der Optionen mehr Zielgruppen anziehen.

✓ Wie arbeite ich mit Hypothesen, wenn es mehrere gibt?

Es ist besser, die Hypothesen einzeln zu testen. Dies wird dazu beitragen, die Wirksamkeit jedes einzelnen zu bewerten. Wenn Sie mehrere gleichzeitig ausführen, ist nicht klar, welches die gewünschten Ergebnisse erzielt hat.

✓ Wie lange sollten A / B-Tests in Google Analytics dauern?

Zu kurze Tests zeigen möglicherweise keine echten Ergebnisse.

✓ Was sind A / B-Tests in Google Ads?

Mit AdWords A / B-Tests oder A / B-Tests können Sie Ihre Kampagne mit alternativen Einstellungen testen und bewerten. Dies ist durch AdWords-Experimente möglich, mit denen Werbetreibende Änderungen vornehmen können, ohne eine vorhandene Kampagne zu ändern.

✓ Woher weiß ich, ob meine Anzeige bei Google geschaltet wird?

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Um den Status einer Anzeige oder Erweiterung zu überprüfen, schauen Sie einfach in die Spalte "Status". Wenn Sie mit der Maus über die einzelnen Status fahren, wird eine detailliertere Erläuterung der Bedeutung des Status angezeigt.

✓ Ist die Google-Optimierung kostenlos?

Es gibt zwei Versionen von Google Optimize. Optimization ist ein kostenloses Produkt, mit dem Sie experimentieren können. Optimize 360 ist ein Premium-Test- und Personalisierungstool für Unternehmen und Teil der Google Marketing Platform.