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A/ B Test klingt ein bisschen wie ein ABC-Test mit verlorenem „C“ und weckt vielleicht positive oder negative Erinnerungen an weit entfernte Schultage. A/ B Tests. Mit unserem A/ B - Test -Feature können Sie verschiedene Versionen einer Frage, eines Bildes oder freistehenden Textes zufällig anzeigen und den Prozentsatz. Der A/ B - Test ist ein Marketingverfahren, mit dessen Hilfe die Performance einer Seite durch Leistungsvergleiche verbessert werden soll. Anhand der Ergebnisse können Sie dann bestimmen, welche Variante besser funktioniert. Hi Optinaut , let's talk Not you? Wenn Du ihn zu lange laufen lässt, dann verpasst Du eventuell weitere Anmeldungen oder Verkäufe, weil die schlechter abschneidende Variante noch immer angezeigt wird. Gruppe A wird eine Schuhversand-Website mit blauem Hintergrund gezeigt während Gruppe B die gleiche Website mit cremefarbenem Hintergrund zu sehen bekommt. Vielen Dank für Ihre Kontaktaufnahme. Digitales High-five, deine t3n-Redaktion. That is, the test should both a contain a representative sample of men vs. Anwendung findet diese Methode hauptsächlich bei Software und im Webdesign mit dem Ziel, eine bestimmte Nutzeraktion oder Reaktionen zu steigern. Wenn Du ihn zu früh abbrichst, sind Deine Ergebnisse eventuell noch nicht aussagekräftig. Conversion Optimization Agency Trinity Insight used Visual Website Optimizer to test a better version of the ecommerce product page. Durch die einfache Sicht polen spiel die Resultate können Sie sehr schnell herausfinden, welche Variante besser funktioniert. Stellt ein Testingtool dies nicht bereit bzw. Ich bin doch nicht verrückt und mache nun "eine zweite Version" nur zum Test! Click the Advanced tab, and then select Use TLS 1. Only run the experiment as long as necessary The amount of time required for a reliable test will vary depending on factors like your conversion rates, and how much traffic your website gets; a good testing tool should tell you when you've gathered enough data to draw a reliable conclusion. Nur so kann garantiert werden, dass es wirklich an diesem einen Aspekt liegt, dass die Gruppe eher zu einer Kauf- Handlung animiert werden konnte. Beispiel Gruppe A wird eine Schuhversand-Website mit blauem Hintergrund gezeigt während Gruppe B die gleiche Website mit cremefarbenem Hintergrund zu sehen bekommt. Sobald auf dieser Erkenntniss jedoch die nächste Variante aufgebaut wird, erhalten Sie keine Aussage mehr darüber, welche Konversionsrate diese Änderung beim vorherigen "Verlierer" gehabt hätte. Google Tag Manager in Kombi mit Google Analytics.

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Getting Started: Creating Your First Optimizely A/B Test