A/B-Testing, auch bekannt als Split-Testing, ist eine Methode, die in der Webanalyse verwendet wird, um zwei Versionen einer Website oder App zu vergleichen und zu bestimmen, welche hinsichtlich eines spezifischen Konversionsziels besser abschneidet. Dies geschieht, indem man den zwei Versionen (A und B) zur gleichen Zeit ähnliche Besucher zeigt und dann statistisch analysiert, welche Version bei vordefinierten Metriken wie Klickrate, Formularabschlüssen oder Käufen besser abschneidet.
Zum Beispiel könnte eine Website zwei verschiedene Landingpage-Designs testen, um zu sehen, welches zu mehr Newsletter-Anmeldungen führt. Mit Tools wie Pirsch Analytics kann der Seitenbetreiber messen, welche Version eine höhere Anmelderate hat, und dann das effektivere Design für alle Besucher implementieren.
A/B-Testing ist ein wesentliches Werkzeug für die Website-Optimierung, da es datengestützte Entscheidungen ermöglicht, Rätselraten reduziert und das Benutzerengagement verbessert, indem Elemente basierend auf tatsächlichem Benutzerverhalten optimiert werden.
