Durchführung A/B-Tests - Pausierung Paid Search

Eine gezielte Pausierung der Paid Search kann sich für Dich effektiv auszahlen. Was sich zuerst komplett kontraintuitiv anhört, macht eigentlich durchaus Sinn. Je mehr man sich mit dem Unterfangen aktiv auseinandersetzt, umso mehr versteht man den Sinn der ganzen Sache. Denn mit der richtigen Struktur und Vorgehensweise kann die Pausierung der Paid Search Datenquellen von unschätzbarem Wert liefern.

Natürlich sollte gezielt und organisiert vorgegangen werden. Rigoros alles auf einmal zu stoppen, wäre logischerweise höchst fahrlässig. Was Du vor einer Pausierung der Paid Search genau erledigen sollst und wie Du einen A/B-Test zielerfüllend vorbereiten und durchführen kannst, das verrät dir die Online Marketing Factory in diesem Blogpost!

Die Inkrementalitätsfrage

Wenn es um den Nachweis der Rendite geht, wird oftmals die Differenz des Gesamtumsatzes gegenüber der Gesamtkosten gemessen. Man ist grundsätzlich zufrieden, wenn sie hoch ist. Wenn nicht, wird alles darangesetzt, um den gewünschten ROAS zu erreichen.

Dieser Vorgang ist an und für sich nicht schlecht, da eine schnelle Schätzung der Wirksamkeit so festgestellt werden kann. Das Problem besteht darin, dass diese Zahl alleine nicht viel Aussagepotenzial besitzt. Sie verrät Dir nämlich nicht, ob tatsächlich Geld verloren gegangen wurde, zum Beispiel nach dem Kauf von User, welche sowieso zu einer Conversion geführt hätten. Auch wird nicht aufgezeigt, was passiert wäre, falls man sich dazu entschieden hätte, das Geld nicht auszugeben.

Um diese Feststellungen genauer unter die Lupe nehmen zu können, müssen A/B-Inkrementalitätstest durchgeführt werden.

A/B-Test erfolgreich strukturieren

Ein A/B-Test ist ein Experiment, bei dem zwei Gruppen, eine Kontroll- und eine Testgruppe analysiert werden. Abwandlungen betreffend Verhalten und Ergebnisse werden aufgrund einer Variablenveränderung gemessen und festgehalten. Bei jedem guten A/B-Test sollen die Testparameter skizziert werden. Vor dem Test ist es ausserdem wichtig, sich folgende Fragen zu stellen:

Wie lange wird der Test durchgeführt?
Was möchte verglichen und gemessen werden?
Mit welcher Methode werden die Ergebnisse analysiert?
Welches Attributionsmodell wird verwendet um die Wirkung der Paid Search zu messen?

Wie lange ein Test durchgeführt wird, steht dir natürlich offen. Betreffend Dauer des A/B-Tests ist es von Vorteil, wenn sich dieser über mehrere Monate erstreckt. Hierdurch werden saisonale Schwankungen erfasst.

Was verglichen und gemessen werden soll, ist eigentlich klar. Das Ziel des Experiments ist Änderung des Traffics zu erfassen, nachdem die Paid Search pausiert wird und Auswirkungen auf Umsatz und Leads zu messen. Wenn es um Analysemethoden geht, stehen Dir mehrere effektive Optionen zur Verfügung. Auf diese werden wir etwas später genauer eingehen. Beim Attributionsmodell ist es wichtig dieses konstant beizubehalten. Wähle eines aus und bleibe auch dabei.

Durchführung A/B-Tests

Nachdem Du Dich mit den essenziellen Vorbereitungsfragen auseinandergesetzt und eine inkrementelle Struktur aufgebaut hast, solltest du für den Test vier wichtige Schritte durchführen:

1. Richte Test- und Kontrollgruppen ein

Um die Auswirkungen der Paid Search effektiv messen zu können, wird die Variable „Ausgaben" aus der Gleichung herausgenommen und für Messungen zwei Gruppen ausgewertet: eine Test- und eine Kontrollgruppe. Anstatt die Gruppen auf der Benutzerebene zu sortieren, können diese anhand von geografischen Daten erstellt werden.

Das Ziel des Tests besteht darin, Auswirkungen der Ausgaben auf den Umsatz zu messen. Um dies zu erreichen, ist es essenziell, saisonale Leistungsschwankungen in den geografischen Regionen zu berücksichtigen. Um ein gutes Gespür für die Saisonalität der Daten zu bekommen, lohnt sich der Einsatz von SEO-Saisonalitäts-Tools. Diese können für PPC-Zwecke auch individuell angepasst werden.

Als Nächstes werden geografische Regionen basierend auf Verkaufsdaten und Saisonalität innerhalb der Teilmenge gekoppelt. Teile diese Liste in der Mitte auf, sodass beide Gruppen leicht zu vergleichen sind.

2. Messungen checken

Für den Erfolg des A/B-Tests ist dieser Schritt unheimlich wichtig. Wenn Du den Messung Deiner Website nicht trauen kannst, werden alle Ergebnisse und digitalen Bemühungen mit fehlgeschlagenen Tags und falschen Umsatzzahlen gekennzeichnet.

Bevor Du mit dem Testen beginnst, ist es daher empfehlenswert, ein Tracking-Audit auf Deiner Webseite durchzuführen. Dieser verhindert schlechte Ergebnisse und stellt dir klare Analysen über die Messung des Werbeverkehrs, Engagements und Umsatzes zur Verfügung.

3. Starten den Test

Sobald Deine Gruppen aufgeteilt sind und Du Dir bei der Messung sicher bist, kann mit dem effektiven Testen begonnen werden. Führe die Pausen in den angegebenen Bereichen aus und beginne mit dem Sammeln von Daten. Achte dich besonders auf:

• Brand Ad Ausgaben
• Brand Ad Clicks und Impressionen
• Branded organic Traffic
• Totale, seitenweite Conversions

4. Analyse der Ergebnisse

Nachdem der Test durchgeführt wurde, kommst Du nun zum interessantesten Teil des Experiments. Die Struktur des Tests ermöglicht es Dir nämlich, einen Difference-in-Difference-Test (D-I-D) durchzuführen, der die Auswirkungen einer Änderung zwischen zwei Gruppen vergleicht und unheimlich nützliche Daten liefern kann. Diese Daten stellen Dir nach ihrer Auswertung wertvolle Informationen zur Verfügung, welche natürlich für zukünftige Kampagnen genutzt werden können.

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