Seit Anfang April 2017 ist Google Optimize aus der Beta-Phase und für alle frei verfügbar. Die Conversion Rate mit A/B-Tests zu optimieren ist auf einfachem Niveau nun vor allem für alljene einfach, die bereits Google Analytics im Einsatz haben. Wir zeigen, Wie man mit Google Optimize in 8 Schritten einen A/B-Test startet.

Zu viel erwarten sollte man von Google Optimize nicht. Dennoch bietet es Klarheit für einfache Fragestellungen, die sich mittels A/B Testing beantworten lassen. In Unternehmen steht man häufig vor der Situation, ob die Auswertungen gesammelter Daten auch in der Praxis funktionieren. Anstatt nach dem Bauchgefühl oder HIPPO-Prinzip zu agieren, kann ein A/B-Test Klarheit schaffen. So kommt man zu den ersten validen Ergebnissen:

1. Snippet hinzufügen

Für Google Optimize ist ein eigenes Snippet nötig, das auf 2 Arten in die Seite integriert werden kann:

  • direkt über den Google Analytics Tracking Code
  • über den Tag Manager

Das Snippet muss mindestens auf den zu testenden Seiten vorhanden sein und unterscheidet sich je nach Account bzw. Container. Es hat den folgenden Aufbau: ga('require', 'CONTAINER-ID'); Die Container ID ist immer auf der Google Optimize Startseite zu finden.

Google Optimize Snippet hinzufügen

2. Google Analytics verbinden

Als nächstes wird eine Google Analytics Property verknüpft. Damit werden Testergebnisse sichtbar und so lässt sich möglicherweise unterschiedliches Nutzerverhalten auf den A/B-Test zurückführen.

Analytics Verknüpfung herstellen

3. Experiment anlegen

Mit Google Optimize sind 3 Experiment-Typen möglich:

  • A/B Tests
  • Multivariate Tests
  • Redirect-Tests

In diesem Schritt muss die Auswahl des Test-Typs und der Name der Test-URL hinterlegt werden. Der Name sollte möglichst eindeutig und sprechend vergeben werden. Wenn viele Tests gleichzeitig laufen, sind Namenskonventionen immer eine gute Idee.

Testing Experiment anlegen

4. Variante erstellen

In unserem Beispiel haben wir einen einfachen A/B-Test gewählt und wollen, nicht unbedingt sinnvollerweise, die Farbe des CTA-Buttons testen.
Objekt auswählen

In Google Optimize werden Anpassungen über einen WYSIWYG-Editor oder auch per Javascript bzw. HTML/CSS selbst gemacht.
Änderungen vornehmen

Alle relevanten DOM-Informationen werden beim hovern des zu testenden Elements angezeigt.
Variante erstellen

5. Testing

Google Optimize bietet eine integrierte Device-übergreifende Testmöglichkeit an, um das Verhalten der Änderungen über Endgeräte hinweg zu begutachten. Leider fehlt die Möglichkeit des Browser-übergreifenden Testings.

Änderungen testen

6. Test konfigurieren

Nach der Einrichtung der Variante und dem Testing, folgt die Aussteuerung des Tests. Wie viel Prozent der Nutzer werden in einen Test eingeschlossen und welcher Anteil bekommt die Variante(n) zu sehen? Auch der Navigationspfad eines Nutzers kann als Bedingung für die Ausspielung genutzt werden.

Test konfigurieren

7. Ziele einrichten

Aus dem in Schritt 2 verknüpften Google Analytics Konto, lassen sich die definierten Ziele als Erfolg für die Conversions hinterlegen. Pro Test lassen sich 3 Ziele anlegen. Leider können hier nicht direkt Events genutzt werden – es muss sich zwangsläufig um ein eingerichtetes Ziel handeln. Ein Ziel anzulegen ist im Google Analytics Account unter „Verwaltung“ – „Datenansicht“ – „Ziele“ möglich. In der Grundversion können nur 20 Ziele eingerichtet werden.

Ziele einrichten

8. Experiment starten

Ziemlich versteckt und auch eines A/B-Tests würdig, befindet sich in der unscheinbaren grauen Leiste über den Test-Settings die Möglichkeit den Test zu starten.

Experiment starten

Der Test kann nicht pausiert und zu späterem Zeitpunkt fortgesetzt, sondern nur endgültig beendet werden.

Noch auf der Suche nach dem passenden A/B-Testing Tool?

Google Optimize als A/B-Test Tool Alternative?

Wie eingangs bereits erwähnt, ist Google Optimize ein Einstiegs-Tool in das Thema A/B-Testing. Mit dem Funktionsumfang eines Optimizely oder A/B-Tasty ist es nicht zu vergleichen. So ist es schwer von einer Alternative zu den Testing-Tools zu sprechen. Einen Einstieg bietet es aber allemal. Auch um das Potential, das in dem Vorgehen steckt, Entscheidern begreiflich zu machen.

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