Sollte bei der Conversion-Optimierung internationaler Websites zuerst ein A/B-Test durchgeführt werden?

Nach dem Start einer internationalen Website steht das Team häufig schnell vor ähnlichen Problemen: Der Traffic ist nicht gering, auch Anzeigen sorgen kontinuierlich für Besucher, doch die Anzahl der übermittelten Anfrageformulare, Musteranfragen oder Bestellungen steigt dauerhaft nicht an. Dann wird die Frage „Sollte man bei der Conversion-Optimierung einer internationalen Website zuerst A/B-Tests durchführen?“ zu einer praktischen Entscheidungsfrage.

Die Antwort lautet weder, dass dies immer notwendig ist, noch, dass man vollständig darauf verzichten sollte. Wenn ausreichend Traffic vorhanden ist, Conversion-Ereignisse zuverlässig erfasst werden und für die Seite eine klare Optimierungshypothese besteht, können A/B-Tests priorisiert werden; bei geringem Traffic und noch nicht beseitigten grundlegenden Problemen führen frühzeitige Tests dagegen leicht zu Zeitverschwendung. Für die meisten Außenhandelswebsites mit B2B-Anfragen als Ziel ist es in der Regel wirksamer, zunächst offensichtliche Hindernisse zu beseitigen, dann anhand des Nutzerverhaltens und des geschäftlichen Feedbacks Hypothesen aufzustellen und schließlich Schlüssel­seiten zu testen, als den Traffic unmittelbar nach dem Launch aufzuteilen.

Zunächst prüfen: Sind die Voraussetzungen für A/B-Tests gegeben?

Der Kern eines A/B-Tests besteht darin, zwei Seitenversionen unter vergleichbaren Bedingungen Besuchern zu zeigen und anschließend Unterschiede im Zielverhalten zu vergleichen. Er eignet sich zur Beantwortung konkreter Fragen wie „Führt die Änderung des Buttons im sichtbaren Bereich zu ‚Angebot anfordern‘ statt ‚Kontaktieren Sie uns‘ eher zu qualifizierten Übermittlungen?“ oder „Kann das Vorziehen der Produktparameter die Absprungrate senken?“. Er ist jedoch kein Ersatz für eine grundlegende Website-Prüfung.

„Ausreichender Traffic“ hat keinen festen Schwellenwert, der losgelöst vom Geschäftsziel gilt. Entscheidend ist, ob innerhalb des Testzeitraums genügend Zielereignisse für einen Vergleich erzielt werden können. Bei nur wenigen Formularübermittlungen pro Monat und gleichzeitigen Änderungen an Überschriften, Bildern, Buttons und Formularfeldern lässt sich selbst bei Datenschwankungen kaum beurteilen, ob diese zufällig sind oder durch das Seitendesign verursacht wurden.

Insbesondere bei B2B-Websites sind die Beschaffungszyklen lang, und eine tatsächliche Conversion besteht nicht nur aus der Übermittlung eines Formulars. Besucher laden möglicherweise zunächst einen Katalog herunter, sehen sich Zertifizierungsseiten an, besuchen Produktdetails wiederholt und nehmen dann per E-Mail oder Instant Messenger Kontakt auf. Wird nur die Formularübermittlung als einziger Indikator verwendet, kann eine Seite, die zwar leicht Kontaktdaten erhält, deren Anfragen jedoch nicht passen, fälschlicherweise als Gewinnerseite eingestuft werden.

Grundlegende Prüfungen, die nicht übersprungen werden sollten

Schwache Seiten-Conversions haben oft grundlegendere Ursachen als Texte oder Buttonfarben. Wenn das auf einer Anzeigen-Landingpage versprochene Produkt bzw. Anwendungsszenario nicht mit dem Inhalt im sichtbaren Bereich der Seite übereinstimmt, verlassen Besucher die Seite schnell. Werden mehrsprachige Seiten nur direkt übersetzt und nennen weder Lieferumfang, Anpassungsmöglichkeiten noch die Art der Anfrage eindeutig, fällt es internationalen Käufern ebenfalls schwer, ihre Bewertung fortzusetzen.

• Übereinstimmung der Quellen bestätigen: Können Nutzer, die über Suchbegriffe, Anzeigenkreationen oder Social-Media-Beiträge kommen, nach dem Aufrufen der Seite sofort das entsprechende Produkt oder das zu lösende Problem sehen?
• Vertrauensinformationen prüfen: Sind Unternehmenskompetenz, Produktspezifikationen, Anwendungshinweise sowie Produktions- oder Serviceinformationen leicht auffindbar, statt vollständig auf der Unternehmensprofilseite gebündelt zu sein?
• Hürden bei Anfragen senken: Sind die Formularfelder notwendig, lässt sich das Formular auf Mobilgeräten leicht ausfüllen, und sind Fehlermeldungen sowie Rückmeldungen nach der Übermittlung klar?
• Datenkette abgleichen: Werden Ereignisse wie Button-Klicks, erfolgreich übermittelte Formulare sowie Klicks auf Telefon oder E-Mail korrekt erfasst, damit Seitenaufrufe nicht als Conversions gewertet werden?
• Unterschiede nach Region und Gerät prüfen: In manchen Ländern ist der Netzwerkzugriff langsamer oder der Anteil mobiler Nutzer höher; Erkenntnisse von Desktop-Geräten gelten nicht unbedingt für alle Besucher.

Solange diese Probleme nicht gelöst sind, können A/B-Tests irreführende Schlussfolgerungen liefern. Beispielsweise erhält Version B mehr Button-Klicks, weil die Seite von Version A tatsächlich fehlerhaft lädt. Oder die Zahl der Formularübermittlungen steigt nach einem neuen Formular, doch weil ein wichtiges Auswahlfeld entfernt wurde, erhält der Vertrieb zahlreiche ungültige Anfragen. Testtools können Verhalten erfassen, beurteilen jedoch nicht automatisch, ob Geschäftszielen korrekt festgelegt wurden.

Wann A/B-Tests bei der Optimierung Vorrang haben sollten

Wenn eine Website bereits stabilen Traffic aus der organischen Suche, Anzeigen oder sozialen Medien erhält und eine Kernseite eine klare Aufgabe erfüllt, können Tests zur vorrangigen Maßnahme werden. Typische Szenarien sind: stabile Besuche auf Produktdetailseiten bei niedriger Anfragerate; eine Landingpage, auf die dieselbe Anzeigengruppe kontinuierlich führt; deutliche Abbrüche an einem Schritt der Checkout-Seite eines Shops; oder eine Sprachversion einer mehrsprachigen Website, deren Leistung deutlich hinter anderen zurückbleibt.

In diesem Fall sollte die Seite nicht zunächst umfassend überarbeitet und erst danach verglichen werden. Ein Test sollte möglichst nur eine wesentliche Hypothese überprüfen. Zögern Besucher beispielsweise, weil im sichtbaren Bereich weder Mindestbestellmenge noch Umfang der Anpassungsmöglichkeiten genannt werden, können Informationsposition und Ausdrucksweise getestet werden. Bei technisch anspruchsvollen Produkten lassen sich auch zwei Handlungsoptionen vergleichen: „Zuerst die Parametertabelle ansehen“ und „Zuerst eine Produktauswahlberatung erhalten“. Jede Version sollte dieselben Traffic-Quellen, denselben Schaltungsrhythmus und die wesentlichen Seiteninhalte beibehalten, um externe Einflüsse möglichst zu reduzieren.

Zuerst eine widerlegbare Hypothese formulieren

„Die Seite attraktiver gestalten“ ist keine Testhypothese. „Wenn die allgemeine Markenbeschreibung im sichtbaren Bereich durch die geeigneten Branchen des Produkts, Kern­spezifikationen und einen Zugang zur Angebotsanfrage ersetzt wird, sind Besucher aus Suchbegriffen mit hoher Kaufabsicht eher bereit, ihren Bedarf zu übermitteln“ ist dagegen eine beobachtbare Hypothese. Sie umfasst, was geändert wird, an wen sie sich richtet und welche Verhaltensänderung erwartet wird. Bei unbefriedigenden Ergebnissen hilft sie dem Team auch bei der Entscheidung, ob als Nächstes Inhalte, Traffic oder das Formular geprüft werden sollten.

Was bei unzureichendem Traffic anstelle von A/B-Tests verwendet werden kann

Websites mit geringem Traffic können durchaus optimiert werden; sie sollten sich lediglich nicht zu früh auf Signifikanzvergleiche stützen. Wirksamer ist es, die begrenzten Besuche als Diagnosematerial zu nutzen: zentrale Einstiegs- und Ausstiegsseiten prüfen, die Absicht von Anzeigen- und organischem Traffic unterscheiden, den Lese- und Ausfüllprozess auf Mobilgeräten kontrollieren und Feedback des Vertriebs zur Qualität der Anfragen sowie zu häufigen Kundenfragen sammeln.

Anschließend kann eine begründete Iteration mit einer einzelnen Version vorgenommen werden, beispielsweise durch Ergänzung von Parametern, nach denen Kunden wiederholt fragen, Anpassung der Produktkategorien, Hinzufügen von Anfragezugängen an geeigneten Stellen langer Seiten oder Umwandlung komplexer Formulare in eine schrittweise Erfassung. Nach der Überarbeitung sollte eine stabile Beobachtungsphase eingehalten und Traffic-Quellen, Seitenänderungen sowie Lead-Qualität dokumentiert werden. Auch ohne einen strengen A/B-Vergleich ist dies kontrollierbarer, als Versionen häufig nach Bauchgefühl zu wechseln.

Wie Testergebnisse verhindern, dass „die richtigen Zahlen gesehen, aber die falschen Entscheidungen getroffen“ werden

Betrachten Sie nicht nur die Button-Klickrate. Für internationale B2B-Websites ist folgende Beobachtungsreihenfolge zuverlässiger: Steigen qualifizierte Besuche? Werden wichtige Inhalte angesehen? Werden Anfragen abgeschlossen? Entsprechen die Leads dem Produkt- und Marktrahmen? Kann die weitere Kommunikation vorangebracht werden? Auch die Hauptkennzahlen sollten je nach Seitentyp unterschiedlich sein: Bei Anzeigen-Landingpages können qualifizierte Anfragen im Mittelpunkt stehen, bei Produktseiten können Spezifikationsdownloads oder Zugänge zur Angebotsanfrage berücksichtigt werden, während bei Shopseiten die aufeinanderfolgenden Schritte vom Hinzufügen zum Warenkorb bis zum Abschluss der Zahlung betrachtet werden sollten.

Während des Tests sollten auch Anzeigen-Targeting, Budget, Preisstrategie oder Seitenversion nicht gleichzeitig umfassend angepasst werden. Ändert sich die Zusammensetzung des Traffics plötzlich, wird die ursprüngliche Vergleichsgrundlage zerstört. Selbst wenn eine Version kurzfristig vorn liegt, sollte sie nicht sofort auf allen Seiten ersetzt werden. Zunächst ist zu bestätigen, ob der Unterschied anhält, und zu prüfen, ob dafür Lead-Qualität, Seitengeschwindigkeit oder das Nutzererlebnis in anderen Sprachen geopfert wurden.

Daher ist die Conversion-Optimierung internationaler Websites keine Entweder-oder-Entscheidung zwischen „zuerst testen“ und „zuerst überarbeiten“. Beheben Sie zunächst sichtbare technische und informationelle Hindernisse; bei stabilem Traffic und klaren Hypothesen überprüfen Sie wesentliche Änderungen mit A/B-Tests; bei noch geringem Traffic steuern Sie Iterationen anhand von Pfadanalyse und geschäftlichem Feedback. Tests sollten der Entscheidungsfindung dienen und nicht zu einem Ritual werden, das vor Beginn der Optimierung zwingend abgeschlossen werden muss.