Wie Sie A/B-Testing für Ihre Videos einsetzen: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Sie haben ein Video auf Ihrer Landingpage? Super! Es performt nicht so wie erwartet? Nicht super. Woran kann es liegen? Das A/B-Testing verrät es Ihnen. Durch den zeitgleichen Test zweier Videoproduktionen, die sich nur in einer einzigen Variable unterscheiden, können Sie herausfinden, welche Version bei Ihren Nutzern besser ankommt und zu einer besseren Conversion-Rate führt.

Was ist A/B-Testing?

Mit A/B-Tests werden im Marketing Leistungsvergleiche angestellt, um die Performance beispielsweise einer Webseite oder eines Videos zu verbessern. Ein A/B-Test ist ein Versuchsvorgehen, bei dem die Reaktionen zweier Probandengruppen A und B miteinander verglichen werden. Es ist ratsam, beim A/B-Testing immer nur eine Variable pro Versuchsdurchlauf zu verändern. Nur so kann festgestellt werden, dass die Veränderung der Variable zu einer Veränderung des Kundenverhaltens geführt hat. Ziel eines A/B-Tests ist es, ein Produkt oder eine Dienstleistung so zu optimieren, dass die Nutzer angesprochen und vermehrt zu einer (Kauf-)Handlung animiert werden. Das heißt, oft soll die Website-Performance optimiert und die Conversion-Rate verbessert werden.

A/B-Testing von Videos – Was Sie messen können

Durch das A/B-Testing von Videos wollen Sie erfahren, welche Faktoren Sie verbessern können, damit Ihre Zuschauer das Video bis zum Ende schauen und beispielsweise dem Call-to-Action nachkommen. Beim A/B-Testing von Videos können Sie unterschiedliche Variablen betrachten und verändern: Die internen Variablen, die das Video und dessen Inhalt betreffen sowie die externen Variablen, die nichts direkt mit dem Inhalt des Videos zu tun haben.  

Um zu messen, ob die Veränderung einer Variable eine bessere Performance des Videos zur Folge hatte, sollten Sie unterschiedliche Metriken im Auge behalten. Bei einem Werbevideo sollten Sie die Lead Performance Rate messen. Damit erfahren Sie, wie viel Prozent der Zuschauer eine Aktion vornehmen, nachdem sie das Video gesehen haben, und so als Lead in Ihrem Sales-Funnel landen. 

Bei Social Media Videos sollten Sie die Post Engagement Rate messen. Je nach Plattform werden unterschiedliche Metriken für die Messung des Engagements definiert. Oft sind es aber die Klicks, die Likes, die Kommentare und Shares und vergleichbare Metriken. 

Das Vorgehen beim A/B-Testing von Videos

Hypothesen bilden

1. Zielgruppenanalyse: Sobald Sie sich entschieden haben, welche Variable Ihres Videos Sie untersuchen wollen, untersuchen Sie Ihre Zielgruppe. Machen Sie sich ein Bild davon, wer die Zuschauer sind, die Sie ansprechen wollen und wie diese möglicherweise auf Ihr Video reagieren. 

2. Hypothesen aufstellen: Anschließend können Sie auf Basis der Zielgruppen-Untersuchung eine Hypothese aufstellen, wie die Veränderung der ausgewählten Variable die Performance des Videos verändert. Zum Beispiel: „Das Kürzen des Videos auf 15 Sekunden wird dazu führen, dass mehr Nutzer das Video auf Instagram anklicken.“

3. Hypothesen belegen oder falsifizieren: Ziel des A/B-Testings ist es, Ihre Hypothese zu belegen oder zu falsifizieren. So können Sie Ihr Video Schritt für Schritt optimieren und eine Variable nach der anderen testen.

Video-Varianten entwickeln

Um die aufgestellten Hypothesen zu bestätigen oder zu falsifizieren, müssen nun unterschiedliche Video-Varianten entstehen. Dazu verändern Sie genau eine Variable. Nämlich die, auf die sich Ihre Hypothese bezieht. Dabei kann es sich um interne oder externe Variablen handeln, wobei Sie mit den internen explizit die Wirkung des Videos an sich überprüfen können. 

Im konkreten Beispiel zu unserer Hypothese würden Sie nun die Original-Versions Ihres Videos auf 15 Sekunden kürzen. Dazu können Sie Sequenzen rausschneiden oder kürzen. Wichtig ist, dass die Hauptaussage und der Call-to-Action nicht verändert werden. Denn bis auf die veränderte Videolänge sollten alle Variablen konstant bleiben. Nur so können Sie bei der Auswertung der Ergebnisse Ihres A/B-Tests feststellen, ob sich durch die Veränderung der Videolänge die Performance verändert bzw. verbessert hat. 

Durchführung

Nachdem Sie Ihre Zielgruppe analysiert, Hypothesen aufgestellt haben und die entsprechende Video-Variable verändert haben, geht es an den eigentlichen Test. Dazu stehen Ihnen unterschiedliche Testing-Tools zur Verfügung, die A/B-Tests anbieten. Unter anderem: 

• Wistia: bietet A/B-Testing an
• Rocketium: Videovariablen können verändert und mit A/B-Tests analysiert werden
• Facebook Ads Manager: Funktion, zwei Videovarianten gegeneinander zu testen
• Google Optimize zusammen mit Google Analytics
• Vidvision

Das Test-Design ist meist gleich: Den Nutzern werden zufällig die beiden unterschiedlichen Varianten ausgespielt. Die Programme sind so konzipiert, dass sich die ausgespielten Varianten die Waage halten, sodass die Ergebnisse gut verglichen werden können. Das Untersuchungsdesign kann auf einen beliebigen Zeitraum ausgelegt werden. Oft kommt es darauf an, wie viele Klicks oder Impressionen Ihre Website oder die beiden Videovarianten verzeichnen. Je mehr Besucher bzw. Impressionen, desto aussagekräftiger sind die Vergleichsdaten. Die Conversions der zwei Videovarianten werden gemessen und ausgewertet. 

Analyse und Wiederholung

1. Analyse auf Basis der Hypothesen-Tests, welche Varianten erfolgreicher sind: Im letzten Schritt müssen die Ergebnisse ausgewertet werden. Egal mit welchem Tool Sie den A/B-Test durchführen, die Ergebnisse der verschiedenen Varianten werden Ihnen als Übersicht für die Auswertung bereitgestellt. So können Sie die Performance der beiden Varianten einsehen und vergleichen. Mithilfe der Vergleichsdaten können Sie nun Ihre Ausgangs-Hypothese bestätigen oder falsifizieren. Ganz gleich, ob sich Ihre Vermutung bestätigt hat oder das Ergebnis unerwartet ist: Sie haben etwas wichtiges gelernt und können darauf aufbauen. 
 

2. Weitere Tests durchführen, um die Performance zu steigern: Nun gilt es mit den neuen Ergebnissen weitere Tests durchzuführen. So können Sie Ihr Video oder die Landingpage, auf der Ihr Video eingebettet ist, Schritt für Schritt optimieren. Wagen Sie sich an die nächste Variable und überprüfen Sie auch hier wieder die Performance unterschiedlicher Versionen. Im nächsten Schritt könnten Sie überprüfen, ob sich Ihre bestätigten Hypothesen auch für andere Videos bestätigen lassen. So finden Sie heraus, ob es wiederkehrende Muster gibt, die nicht nur für einzelne Videos, sondern eine ganze Reihe an Videos gelten.
 

3. Standards entwickeln, die in einer Guideline festgehalten werden: Mit den Ergebnissen und dem neuen Wissen über die Performance-Optimierung Ihrer Videos können Sie Standards entwickeln, die in einer Guideline festgehalten werden. Die Ergebnisse aus den A/B-Tests sind wertvoll und sollten aufbereitet werden, um sie auch für die Zukunft nutzen zu können. Diese Guidelines sollten dynamisch angepasst werden, sobald sich die Voraussetzungen auf den einzelnen Kanälen verändern. Denn sobald es Neuerungen gibt, die bspw. das Nutzerverhalten beeinflussen, müssen auch die Ergebnisse der A/B-Tests überprüft und gegebenenfalls neu getestet werden.

Fazit

A/B-Testing ist ein sehr guter Weg, um die Performance Ihrer Videos zu überprüfen. Sie können die direkten Auswirkungen der Veränderung einer einzigen Variable messen und Verbesserungen oder Verschlechterungen genau darauf zurückführen. Schritt für Schritt kommen Sie so einer hervorragenden Video-Performance mit einer einwandfreien Conversion Rate näher: 

• Hypothesen bilden
• Video-Varianten entwickeln
• Test durchführen
• Analysieren und wiederholen

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