Episode 13 – A/B-Testing mit Google Analytics

Warum A/B-Testen? Wann kommen A/B Tests für dich in Frage?

A/B Tests sagen dir, welche Version einer Seite besser ist (in Hinblick auf die Erreichung von bestimmten Webseiten-Zielen) für deine spezielle Zielgruppe.

  • Wann immer neue Website-Funktionen live genommen werden, sollten sie getestet werden!
  • Um signifikante Ergebnisse zu erzielen, sollte die Website nicht zu wenig Traffic haben.
  • Besonders relevant ist jedoch vor allem die Anzahl der Conversions (zu wenig Conversions können kein klares Bild davon geben, ob eine Seite ihr Ziel erfüllt)

Google Analytics interne Tests

  • Analytics Content-Tests sind zwar weiterhin verfügbar, werden jedoch in Zukunft eingestellt.
  • Du findest du momentan noch unter Verhalten –> Tests
  • Aufsetzen eines Experiments über eine Zielvorhaben und 2 Test-Seiten, deren URLs Google Analytics dann zufällig dem Nutzer zeigt

Google Optimize mit Google Analytics

  1. Verknüpfung Google Analytics und Google Optimize (im Google Optimize Interface)
  2. Definition des Test-Ziels als Google Analytics Zielvorhabens
  3. Erstellen des Tests in Google Optimize
    • URL auswählen auf der der Test starten soll
    • Chrome Browser Erweiterung installieren und im Browser neue Version erstellen
    • Targeting ist sehr detailliert möglich (Geo, Technology, Cookie-basiert, Datalayer Variablen, …)
    • in Optimize auf die Infos vom GA Tracking zurückgreifen z.B. Targeten aller Website-Besucher die ein bestimmtes Event zuvor getriggert haben
    • Oder Remarketing Audiences verwenden (GA360 Funktion)
  4. Auswertung eines Optimize Tests mit GA
    • alle Seitenaufrufe eines Tests werden an Analytics mit den folgenden Informationen gesendet: Experiment Name, Experiment ID und Variation Nummer.
    • Mit diesen Infos kann man später in Analytics z.B. ein Segment erstellen oder eine 2. Dimension in einem Report auswählen.
    • Vollständige Auswertungen am besten in Benutzerdefinierten Reports vornehmen
    • Die tatsächliche Auswertung des Tests (Ist die Variante besser als die Ursprungsversion?) würde man aber in Optimize selbst vornehmen.

Andere Testing Tools

  • Auch andere A/B-Testing-Tools können mit Google Analytics integriert werden
  • Dafür senden diese Tools die Varianten-Informationen als Benutzerdefinierte Dimension
  • Du brauchst also noch freie Slots für neue benutzerdefinierte Diemensionen, um die Tests in Google Analytics später auswerten zu können

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