A/B-Test
Ein kontrollierter Vergleich zweier Varianten, um die bessere Kampagnenentscheidung mit Daten zu treffen.
Definition
Ein A/B-Test vergleicht zwei Versionen eines Creatives, Angebots, Hooks oder Landingpage-Elements unter möglichst gleichen Bedingungen. Ziel ist nicht Geschmack, sondern ein messbarer Unterschied in Klickrate, Conversion Rate, CPO oder ROAS.
Auch bekannt als: Split Test, Creative Test
Warum A/B-Tests im Influencer Marketing zählen
Creator-Kampagnen produzieren viele Variablen gleichzeitig: Creator Fit, Hook, Format, Angebot, Timing und Zielseite. Ein sauberer A/B-Test isoliert eine dieser Variablen, damit Learnings nicht aus Bauchgefühl entstehen.
Für Performance-Setups lohnt sich besonders der Test von Hooks, Codes, Landingpages und Call-to-Actions. Schon kleine Verbesserungen in der Conversion Rate können den CPO deutlich senken.
Worauf du achten solltest
Teste pro Runde möglichst nur eine Hypothese, definiere vorab die Zielmetrik und beende Tests nicht zu früh. Eine Variante, die am ersten Tag gewinnt, kann nach ausreichend Daten wieder zurückfallen.
Bei Creator Content ist außerdem wichtig, die kreative Authentizität nicht wegzuoptimieren. Der beste Test ist der, der Performance verbessert, ohne den Creator unglaubwürdig wirken zu lassen.
Durch seine performance orientierte und effektive Herangehensweise hat er sich einen Ruf als führender Experte und Speaker im deutschen E-Commerce aufgebaut. In diesem Blog – ebenso wie auf LinkedIn und seinem YouTube-Kanal – teilt er regelmäßig wertvolle Insights rund um datengetriebenes Influencer-Marketing.
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