KI-A/B-Tests: Die beste Marketingstrategie hat gerade ein Upgrade erhalten

A/B-Tests sind eine Strategie, die in jedem Lehrmaterial für digitales Marketing enthalten ist, sei es in Blogs, Webinaren, E-Books oder YouTube-Videos. Es ist die eine Sache, die alle Marketing-Gurus einhellig predigen: „Wer keine A/B-Tests durchführt, macht das Marketing falsch.“

Das stimmt, mit ein paar Sternchen versehen.

Herkömmliche A/B-Tests haben ihre Grenzen. Es erfordert mehr Arbeit, Anzeigen- oder Zielseitenvarianten vorzubereiten und später die Daten zu analysieren. Dies kann irreführend sein, weitere Optimierungsbemühungen verhindern und die Ergebnisse fälschlicherweise auf eine breitere Bevölkerung übertragen.

Der Einsatz von KI zur Durchführung der A/B-Tests anstelle eines Vermarkters kann einige dieser Probleme lindern. Sie müssen künstliche Intelligenz nur intelligent nutzen.

Was ist A/B-Testing?

Unter A/B-Tests versteht man die Veröffentlichung von Varianten eines Assets an einem digitalen Touchpoint, A-Variante und B-Variante, für gleiche Teile des Datenverkehrs, um zu sehen, welche davon die gewünschteren Ergebnisse liefert. Zu den Vermögenswerten gehören:

• Anzeige
• Landingpage
• CTA
• Inhalt
• Video

Vermarkter messen normalerweise die folgenden Ergebnisse, um zu beurteilen, welche Variante erfolgreicher ist.

• Klicks
• Einkäufe
• Anmeldungen

In einem konkreteren Beispiel erstellt ein Vermarkter zwei Varianten derselben Anzeige. Um einen Faktor, der zu mehr Klicks geführt hat, besser identifizieren zu können, ist es am besten, wenn es nur eine kleine Änderung zwischen zwei Varianten gibt: Änderung des Wortlauts, andere Hintergrundfarbe usw. Wenn sich die Variante in mehreren Punkten unterscheidet, wäre eine Anpassung der Marketingkampagne an die Gewinneranzeige angebracht schwieriger sein.

Den Besuchern wird also zufällig eine der beiden Varianten angezeigt, meist zu gleichen Teilen. Das bedeutet, dass jeder Besucher die gleiche Chance hat, jede Variante zu sehen. Bei den meisten Anzeigenverfolgungssoftwares, CMRs oder anderen Plattformen können Sie das Verhältnis ändern, aber der 50/50-Split-Test liefert das aussagekräftigste Ergebnis.

Nach einiger Zeit sollte eine Anzeige mehr Interaktionen (Klicks, Aufrufe) erzielen als die andere. Dann wird die Gewinneranzeige zur Standardanzeige und die Verliereranzeige wird entfernt, um die Ergebnisse zu maximieren.

Was ist für einen erfolgreichen A/B-Test erforderlich?

Sie können A/B-Tests nicht unter allen Umständen durchführen. Sie müssen sicherstellen, dass Sie die folgenden Kontrollkästchen aktivieren:

• Großes Verkehrsaufkommen . Dies ist erforderlich, um statistische Signifikanz zu erreichen, also die Ergebnisse aussagekräftig zu machen.
• Zeit . Sie müssen dem Testen etwas Zeit widmen, um sicherzustellen, dass eine angemessene Anzahl von Personen mit Ihrem Touchpoint interagiert hat.
• Messwerkzeug . Sie benötigen eine Plattform, die Ergebnisse sammelt und auf leicht verständliche Weise präsentiert.
• Variante . Sie sollten darüber nachdenken, welches Element Ihres digitalen Touchpoints Auswirkungen auf Ihr Publikum haben kann, und dann Varianten Ihres Assets vorbereiten.

Was sind die Vorteile von A/B-Tests?

Der Hauptvorteil von A/B-Tests ist die Optimierung. Optimierung bedeutet, dass Sie die attraktivsten Vermögenswerte auf die effizienteste Weise nutzen. A/B-Tests können darauf hindeuten, dass Sie Ihre Strategie ändern oder zumindest einen anderen Blickwinkel ausprobieren, wenn beispielsweise eine aggressivere Überschrift mehr Traffic generiert.

A/B-Tests helfen dabei, die eigene Zielgruppe besser zu verstehen und können in Zukunft die Einführung auffälligerer Kampagnen ermöglichen.

Was sind die Risiken und Grenzen von A/B-Tests?

A/B-Tests haben jedoch ihre Vorbehalte, es ist nicht alles Sonnenschein und Regenbogen.

Erstens können Sie damit nur zwei Varianten gleichzeitig testen. Dies schränkt die Anzahl der Elemente ein, die Sie testen können, und kann Sie daher möglicherweise daran hindern, das optimalste Asset zu finden. Es gibt eine Optimierungstechnik namens multivariates Testen, bei der mehr Elemente gegeneinander getestet werden. Anstelle von A vs. B bewerten Sie also A vs. B vs. C vs. D vs. E. Dies erfordert jedoch mehr Datenverkehr und kann zu nicht schlüssigen Ergebnissen führen Ergebnisse.

Zweitens bringen A/B-Tests keine personalisierten Ergebnisse. Sie gelten für Ihr allgemeines Publikum. Möglicherweise stellen Sie fest, dass die Aufteilung Ihres Datenverkehrs in kleinere Segmente und die Anpassung Ihrer Botschaft an deren Merkmale zu besseren Ergebnissen führen kann. Beispielsweise reagieren mobile Nutzer möglicherweise besser auf kürzere Überschriften und prominentere CTAs, während Desktop-Nutzer den grafischen Teil Ihrer Anzeige möglicherweise mehr zu schätzen wissen. Die A/B-Technik weist die eine oder andere Variante zufällig zu, sie unterscheidet nicht und versucht nicht, sich in einen Kontext einzufügen.

Drittens liefert es statische Ergebnisse, die für den Zeitpunkt der Durchführung eines Tests gelten. Die Bedürfnisse der Besucher können schwanken und sich ändern, und was letzte Woche eine Gewinnervariante war, hat den Test diese Woche möglicherweise nicht gewonnen.

KI-gestütztes A/B-Testing

Ai-A/B-Tests sind die Weiterentwicklung des statischen Ansatzes, der jahrelang in der digitalen Marketingbranche verwendet wurde. Es funktioniert nach dem gleichen Prinzip, aber dieses Mal werden Änderungen im Verkehrsaufkommen von einem Algorithmus verwaltet.

Anstatt also einen Test über einen festgelegten Zeitraum durchzuführen, passt die KI die Verkehrsverteilung spontan an und verwendet dabei die ausgewählte Metrik als Erfolgsindikator.

Fortgeschrittene KI kann sogar weiterhin alternative Varianten eines Assets auf einem kleinen Teil des Datenverkehrs testen, selbst nachdem der Gewinner eindeutig ermittelt wurde, um frühzeitig neue Trends, Verhaltensänderungen und Potenzial für weitere Optimierungen zu erkennen.

Vorteile von KI-A/B-Tests

Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz beim A/B-Testing können die meisten Probleme herkömmlicher A/B-Tests beseitigt werden. Zu den Vorteilen gehören:

• Die Ergebnisse werden automatisch so angepasst, dass sie das aktuelle Besucherinteresse am besten widerspiegeln. Dieses ständige A/B-Testen wäre ohne die KI nicht möglich. Ein Vermarkter, der traditionelle A/B-Tests durchführt, muss irgendwann die Entscheidung treffen, bei einer Anzeige oder einer Zielseite zu bleiben, um die gewünschten Ergebnisse zu steigern. Aber dieser Eifer, das Beste aus einem Werbedollar herauszuholen, ignoriert die Tatsache, dass einige Besucher auf eine Verlustvariante reagiert haben und diese Variante für sie möglicherweise besser ist. Das Festhalten an nur einer Variante, auch wenn sie für ein allgemeines Publikum immer noch vorzuziehen ist, kann einige Benutzer vom Klicken abhalten. KI kann die Verkehrsverteilung so anpassen, dass das Potenzial aller Varianten maximiert wird.
• Maßstab und Integrität. KI kann enorme Verkehrslasten bewältigen und Ergebnisse von verschiedenen Touchpoints, an denen der Test durchgeführt wird, verknüpfen. Herkömmliche A/B-Tests funktionierten nicht gut, wenn Sie mehrere Kanäle hatten, sodass Ihre Anzeige auf Ihrer Website in Social-Media-Beiträgen, auf bezahlten Werbekanälen und auf Videoplattformen präsent war. Und diese Anzeigen können, abgesehen von unterschiedlichen Auflösungen, die eine bessere Anpassung an einen bestimmten Kontext ermöglichen, auf allen Kanälen gleich sein.

Volumen-A/B-Tests

Die Ad-Tracking-Plattform Voluum hat die Probleme manueller Tests schon vor langer Zeit erkannt und eine Funktion mit dem treffenden Namen Traffic Distribution AI eingeführt. Es wurde speziell für Performance-Vermarkter entwickelt, die schnell verschiedene Zielseiten oder Angebote bei großem Traffic-Volumen testen müssen.

Die Verkehrsverteilungs-KI kann A/B-Tests oder multivariate Tests durchführen, wenn das Verkehrsaufkommen dies zulässt. Die Funktionsweise besteht darin, dass ein Vermarkter zwei oder mehr Elemente (Zielseiten, Angebote, Kampagnenpfade) in eine Kampagne einfügt, eine gewünschte Metrik (ROI oder Conversion-Rate) auswählt und die Traffic-Verteilungs-KI mit einem einzigen Schalter aktiviert. Anschließend startet der Algorithmus den Testzeitraum.

Während dieses Zeitraums wird der Datenverkehr gleichmäßig auf die Testelemente verteilt. Wenn also nur zwei Elemente hinzugefügt werden, gehen 50 % des Datenverkehrs an ein Element und die restlichen 50 % an das andere.

Sobald die Testphase abgeschlossen ist, beginnt der Algorithmus, die Gewichtungen spontan anzupassen, um die Effizienz Ihrer Kampagnen stets zu maximieren.

KI-gestütztes Marketing ist effizientes Marketing

Künstliche Intelligenz stellte Vermarktern zahlreiche Tools zur Verfügung, darunter KI-gestützte A/B-Tests, die digitalen Vermarktern dabei helfen, ihre Arbeit effizienter zu erledigen und die Werbefläche für Benutzer ansprechender zu gestalten. Insgesamt sorgen getestete und bewährte Anzeigen für ein angenehmeres Surferlebnis für alle.

Wenn Sie Teil dieser Gruppe von Vermarktern sein möchten, die KI zu ihrem Vorteil nutzen, schauen Sie sich Voluum an!