SEO "A/B-Tests": Vermutungen sind gut, Wissen ist besser!

Inhaltsverzeichnis

• Hintergrund
• Der Ryte "A/B-Test"
• Wie setzt Du einen "A/B-Test" auf?
• Anregungen/Ideen rund um Tests
• Fazit

Wir alle wissen: A/B-Tests sind ein etablierter Weg, um die Performance von Websites oder Landing-Pages zu verbessern - insbesondere dann, wenn Du verschiedene Optimierungsansätze siehst, deren jeweilige Auswirkungen Du jedoch nicht zweifelsfrei abschätzen kannst. Für mehr Klarheit können hier entsprechende Test-Tools sorgen, die darauf abzielen, die Conversion Rate getesteter Seiten zu verbessern. Was machst Du jedoch, wenn Du die SEO-Auswirkungen von Website-Überarbeitungen hinsichtlich CTR, Klicks, Impressions oder Ranking-Positionen evaluieren willst?

Genau hier kommt unser neues Feature "A/B-Test" ins Spiel! Und weil wir so stolz auf unser einzigartiges, neues Feature und die ein oder andere grundsätzliche Verbesserung in der Ryte Suite sind, haben wir das auch direkt in eine neue Version gepackt: die Ryte Suite 5.1 ;-). Aber jetzt zurück zum Feature...

Abbildung 1: Ryte "A/B-Test" 

Hintergrund

Im Rahmen der Durchführung von A/B-Tests (auch "Split-Test" genannt) werden zwei Versionen einer Website gegeneinander getestet, um herauszufinden, inwiefern Änderungen auf einer Seite zu positiven Auswirkungen hinsichtlich der Performance führen. Im Kontext SEO stehen dabei die Metriken Klicks, Impressions, CTR oder Position im Fokus der Betrachtung.

Eine vergleichende Analyse, welche Änderungen auf einer Seite zu welchen Auswirkungen auf die Search-Performance geführt haben, ist nicht unbedingt einfach. Auch, wenn nicht genau bekannt ist, wie der Google-Algorithmus genau arbeitet, gehen erfahrene SEOs davon aus, dass ein Ranking von mehr als 200 unterschiedliche Faktoren beeinflusst wird. Der beste Weg, um herauszufinden, was genau Deine Rankings beeinflusst, ist der Klassiker "Versuch & Irrtum" (trial & error). A/B-Tests basierend auf diesem Ansatz, sind die Regel im Rahmen der CTR-Optimierung in klassischen "Paid Advertising"-Kanälen (Display Ads, Retargeting), für den SEO-Bereich gibt es hier jedoch deutlichen Nachholbedarf.

Mit unserem neuen "A/B-Test"-Feature sorgen wir endlich für Abhilfe - sprich Du kannst ab sofort kontrollierte Tests anlegen und die Auswirkungen auf Deine Search-Performance in unserem Report einfach und genau ablesen!

Der Ryte "A/B-Test"

Du findest unser neues Feature "A/B-Test" in der "Search Success"-Navigation unter dem Reiter "Optimiere". Mit diesem Feature kannst Du zwei Segmente gegenüberstellen - eine Testgruppe, für deren URLs Du von Dir vorgesehene Überarbeitungen vorgenommen hast, und eine unverändert gelassene Kontrollgruppe.

Ein Blick auf die Ergebnisse der Testgruppe im Vergleich zur Kontrollgruppe zeigt Dir dann im Zeitverlauf auf, welche Auswirkungen Deine SEO-Maßnahmen auf die Seiten der Testgruppe bzgl. deren Search-Performance haben.

Unser neuer "A/B-Test" bietet Dir drei Vorteile:

• Einfaches und schnelles Aufsetzen eines Tests inklusive einer nachvollziehbaren Erklärung der Ergebnisse für ein verständliches Reporting.
• Die Ausführung des Tests auf Basis echter Google-Daten, um die realen Auswirkungen in der Google-Umgebung abbilden zu können.
• Ein smarter Algorithmus, der natürliche Veränderungen außerhalb des Testszenarios (z.B. Marketing-Kampagnen, Google Updates) entsprechend im Testergebnis berücksichtigt.

Wie setzt Du einen "A/B-Test" auf?

Folgende Schritte ermöglichen Dir das schnelle und einfache Erstellen eines "A/B-Tests":

1. Klicke auf "Neuer Test" in der rechten, oberen Ecke

Abbildung 2: Erstellung eines neuen "A/B-Tests"

2. Erstelle eine Hypothese, die beschreibt, was Du verändert hast und mit welchen Auswirkungen Du rechnest. Ein Beispiel wäre hier "Die Integration des kostenfreien Versands im Seitentitel für x Seiten" steigert die "Klicks, Impressions, Position oder die CTR". Vergebe zusätzlich noch einen Namen für den Test.

Abbildung 3: Vier Schritte zur Testerstellung

3. Definiere die "Testgruppe" (Seiten mit Veränderung) und die "Kontrollgruppe". Du kannst Dabei beide Gruppen als ein Segment anlegen: entweder, indem Du ein neues Segment erstellst oder ein bereits bestehendes Segment nutzt.

Tipps für das Erstellen von Test- und Kontrollgruppen:

• Die "Kontrollgruppe" sollte im Vergleich zur "Testgruppe" eine ähnliche Anzahl an Seiten aufweisen, um eine vergleichbare Basis zu gewährleisten.
• Die Seiten beider Gruppen sollten in Sachen Inhalt und Intention ebenfalls selbstähnlich sein. Betrachten wir in diesem Kontext zum Beispiel einen Webshop, der Kategorieseiten, wie "Smartphone" oder "Tablet" bzw. Produktseiten, wie iPhone 12 oder Galaxy S21” beinhaltet. In diesem Fall solltest Du getrennte Tests für die Kategorie- und Produktseiten durchführen, um Inhalt und Intention nicht zu vermischen bzw. eindeutiger widerspiegeln zu können.

4. Ergänze das Start-Datum, zu dem Du Veränderungen auf den Seiten der "Testgruppe" vorgenommen hast.

Nach dem Einrichten des "A/B-Tests" werden Dir in der Folge die entsprechenden Ergebnisse detailliert in unserem Report aufgelistet. Bitte beachte dabei, dass es in Abhängigkeit von Deinem Test-Start ein paar Tage dauern kann, bis erste Ergebnisse vorliegen. Sind diese bereits extrahierbar, erhältst Du für die "Testgruppe" wie auch für die "Kontrollgruppe" Einblicke in Veränderungen zu Klicks, Impressionen, CTR oder der Ranking-Position - kategorisierbar für 3, 7, 14 oder 30 Tage vor bzw. nach Beginn des "A/B-Tests".

Unser Report zeigt Dir zusätzlich an, mit welchen Auswirkungen auf eine Metrik innerhalb der "Testgruppe" zu rechnen gewesen wäre (gestrichelte Linie in der folgenden Abbildung), wenn Du keine Veränderungen auf den Seiten vorgenommen hättest. Dieser erwartete Durchschnittswert ergibt sich aus den Werten der "Kontrollgruppe" (Seiten, die unverändert im Rahmen des Tests laufen).

Ein Beispiel zur Verdeutlichung: Sollte der durchschnittliche Wert einer Metrik für die "Kontrollgruppe" nach Beginn des Tests um 10% steigen, berücksichtigen wir eine ähnliche Entwicklung für die "Testgruppe" - unabhängig von den vorgenommenen Änderungen auf den Seiten. Das bedeutet, dass wir für den Test diese Entwicklung berücksichtigen und diesen Durchschnittswert in Relation zum tatsächlich erzielten Wert der "Testgruppe" auf Basis der Überarbeitungen setzen. Dadurch erhältst Du ein bereinigtes und somit aussagekräftiges Ergebnis.

Abbildung 4: Übersicht "A/B-Test"-Entwicklung im Zeitverlauf

Natürlich versorgt Dich unser Report auch mit einer Zusammenfassung der Ergebnisse, so dass Du einfach nachvollziehen kannst, welche Auswirkungen Deine Überarbeitungen auf den Seiten der "Testgruppe" hatten:

Abbildung 5: Test-Zusammenfassung

Das alles für ein Ziel: Erhalte endlich Klarheit darüber, inwiefern Website-Überarbeitungen Deine Search Performance wirklich beeinflussen.

Anregungen/Ideen rund um Tests

Optimiere "Meta Titles" und "Meta Descriptions"

Hast Du schon Ideen dazu, wie Du "Meta Titles" bzw. "Meta Descriptions" optimieren willst? Vielleicht hilft schon das Hinzufügen eines Datums, um zu zeigen, dass Dein Inhalt up-to-date ist. Oder ergänze "kostenfreie Lieferung", um mehr Aufmerksamkeit zu generieren.

Erhalte Inspirationen für Google Ads

Wenn Du unterschiedliche "Meta Titles" bzw. "Meta Descriptions" testest, kann Du damit auch gleichzeitig Insights für Deine Google Ads generieren. So weißt Du vor dem Invest in Ads bereits, was inhaltlich gut und was weniger gut funktioniert.

Start Tests zu Maßnahmen, die Du intern verantworten musst

Bist Du es auch leid, Dich ohne solide Datengrundlage für eingeleitete SEO-Maßnahmen rechtfertigen zu müssen? Ab sofort kannst Du mit unserem A/B-Test entsprechende Maßnahmen auf eine Datengrundlage stellen, die das interne Reporting oder Budgetforderungen vereinfachen.

Nutze die Tests, um mehr Insights zu den Google-Rankingfaktoren zu erhalten

Wenn Du ein besseres Verständnis für potentielle Rankingfaktoren bekommen möchtest, helfen Dir A/B-Tests, denn mit jedem Test kannst Du die Auswirkungen auf Deine Search Performance besser verstehen und aussteuern.

Fazit

Mit unserem neuen "A/B-Test" kannst Du Deine Vermutungen einfach und schnell in datenbasiertes Wissen überführen - egal, ob Anfänger oder Profi. Du erhältst endlich genaue Antworten darauf, welche Überarbeitungen auf einzelnen Seiten zu welchen Konsequenzen in Sachen Search Performance führen. So versetzen wir Dich in die Lage, gezielt Produktbeschreibungen zu überarbeiten, unterschiedliche "Meta Title / Descriptions" zu testen oder besser einschätzen zu können, ob ein hinzugefügtes Video auch wirklich eine Wirkung entfaltet.

Klingt nach einem Problem weniger, oder?

Möchtest Du noch mehr rund um unseren Report erfahren?