ahrelang, jahrzehntelang war A/B-Testing eine wichtige Methode, um digitale Marketingkanäle zu analysieren und schließlich für eine bessere Conversion Rate zu optimieren. Doch nicht nur Website, Webshop, E-Mails, Ads & Co. wollen stetig optimiert werden, auch das Testing selbst benötigt ein technologisches Update. Künstliche Intelligenz könnte in naher Zukunft bisherige Verfahren obsolet machen und so dein Marketing noch einmal signifikant beschleunigen und deine digitalen Präsenzen stärker personalisieren. Wir geben dir hier einen Ausblick in Sachen AI vs. A/B-Testing.
Wie der Name A/B-Testing schon verrät, werden zwei Versionen eines digitalen Angebots verglichen. Und allein das ist im technologischen Zeitalter zu begrenzt: Warum nur zwei Versionen? Haben die User:innen nicht zu unterschiedliche, individuelle Bedürfnisse, die ein A/B-Test gar nicht abdecken kann? Multivariate Tests (MVT) erzielen meist präzisere Ergebnisse. Beim MVT werden direkt mehrere Änderungen gleichzeitig getestet, um die beste Kombination zu finden. Anstatt nur das Header-Bild oder die Überschrift zu ändern, kannst du unterschiedliche Kombinationen wie Header-Bild, CTA und Farben austesten.
Aber sowohl A/B-Tests als auch Multivariate Tests besitzen weitere entscheidende Nachteile:
Zeit
Für den Test und für die Auswertung benötigt man eine gewisse Zeit – für gewöhnlich zwei bis vier Wochen, ein MVT meist noch länger.
Menge
Für valide Ergebnisse benötigt man eine größere Menge an User:innen, besonders beim MVT – und die ist nicht immer gegeben.
Qualitätsverlust
Man zeigt vielen User:innen (beim A/B-Test immerhin 50 Prozent!) eine Version, die potenziell zu weniger Conversions führt.
Eine zukunftsversprechende Alternative zum A/B-Test ist AI (Artificial Intelligence). Eine AI-Software kann Aktionen von einzelnen User:innen nicht nur automatisch herausfinden, sondern das Angebot in Echtzeit selbstständig optimieren.
Und so funktioniert es: Die AI zeigt Besucher:innen auf digitalen Kanälen verschiedene A- und B-Varianten oder C-, D-, E- oder F-Kombinationen wie etwa eine Überschrift in einer bestimmten Farbe mit einem Bild oder ein Header mit CTA im Bild. Maschinelle Lernalgorithmen analysieren dann das Userverhalten und spielen automatisch die bestmögliche Variante oder Kombination in Echtzeit an einzelne User:innen aus.
Dank der Leistungsfähigkeit von AI kannst du digitale Marketingmaßnahmen optimieren, indem unzählige Varianten und Kombinationen personalisiert werden. Besucher:innen wird anschließend nur die Version mit der größten Chance auf Conversion angezeigt.
Nicht nur die Zeitersparnis durch die automatische Datenauswertung macht das Testverfahren für Marketer:innen einfacher. Weitere Vorteile von AI gegenüber A/B-Testing sind:
AI liefert schnellere und effizientere Ergebnisse.
AI ermöglicht das Experimentieren mit unendlich vielen Variablen – und nicht nur zwei wie beim A/B-Test oder eine Handvoll beim MVT.
AI bietet eine personalisierte Optimierung des digitalen Angebots, und zwar in Echtzeit.
AI trifft die bestmöglichen Entscheidungen für einzelne User:innen, basierend auf demographischen Daten, Kundenstatus, vorherigem Verhalten oder anderen Daten.
Trotz der genannten Vorteile hat AI (noch?) ein paar Schwächen, die nicht zu unterschätzen sind:
Keine Insights
Das System optimiert sozusagen „im stillen Kämmerlein“ und du weißt am Ende nicht wirklich, warum diese oder jene Version am besten funktioniert, um dieses Wissen weiter anwenden zu können.
Aufwand beim Setup
AI kann dir viel Arbeit abnehmen, aber bis das passieren kann, musst du initial einiges an Arbeit in das System stecken.
Keine Wunder erwarten
AI ist nur so gut wie die Daten, mit denen das System gefüttert wird. Du wirst nicht auf Knopfdruck eine makellos perfekte Website haben, sondern ständig weiter optimieren müssen.
Preis
Klassische A/B-Testing- oder MVT-Software ist relativ günstig – im Vergleich zu AI-basierten Tools.
Es bleibt spannend, wie sich die Technologie und der Markt weiterentwickeln werden – und ob AI tatsächlich bald das klassische A/B-Testing ablösen wird und wir damit unseren MarTech Stack aufrüsten. Denn trotz der Schwächen ist es eine etablierte und funktionierende Methode. Und noch sind Systeme, die auf AI basieren, rar und nicht ohne Makel …
Du suchst nach einem passenden Testing-Tool, hast aber keine Lust die typischen Listen zu durchforsten und dich in eine aufwendige Recherche zu begeben? Starte doch einfach den Matching-Prozess mit den für dich relevanten Anbietern, egal ob A/B-Testing, MVT oder andere Technologien.
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Till Zier ist CPO bei Matchilla und berichtet als MarTech Experte im MatchZINE über News und Trends zum Thema Marketing, Automation, Analytics und Data.
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