Designs funktionieren nicht immer wie beabsichtigt.

Das Layout sieht gut aus. Die Farbauswahl scheint großartig. Und der CTA balanciert klug und klar.

Aber …

Es funktioniert nicht. Alles. Einige davon. Du bist dir nicht ganz sicher, aber irgendwas muss man geben.

Trotz aller guten Absichten, einschließlich all der stundenlangen Recherche und Analyse, laufen die Dinge nicht immer wie geplant.

Hier kommt continuous Testing ins Spiel. Nicht ein one-and-done oder hail & beten Versuch.

Noch besser ist, dass Ihre Testanstrengungen nicht komplex und zeitaufwändig sein müssen.

So richten Sie den Split-Test in Google Analytics in nur wenigen Minuten ein.

Was sind Google Analytics-Inhaltsexperimente?

Angenommen, Ihr E-Commerce-Shop verkauft Mops-Grußkarten. (Das ist übrigens eine Sache.)

Offensichtlich sollten sich diese verkaufen.

Aber lassen Sie uns den Unglauben für einen Moment aussetzen und die Hypothese aufstellen, dass die Verkäufe niedrig sind, weil Sie Probleme haben, Leute auf diese einzelnen Produktseiten zu bringen.

Ihre Homepage ist kein Ziel, sondern ein Ausgangspunkt.

Guckt herein, schaut euch um und klickt woanders hin.

Oft sind das Ihre Produkt- / Serviceseiten. Oft ist es Ihre About-Seite.

Unabhängig davon besteht das Ziel darin, sie so schnell wie möglich in einen Trichter oder Pfad zu bringen, (a) ihnen zu helfen, das zu finden, wonach sie gesucht haben, und (b) sie dem Auslösen eines Ihrer Conversion-Ereignisse näher zu bringen.

Die Magie geschieht auf einer Landingpage, wo sich diese beiden Dinge – das Interesse eines Besuchers und Ihr Marketingziel – verflechten und zu einer wunderschönen Symphonie werden.

Lassen Sie uns also ein paar Homepage-Varianten testen, um zu sehen, welche neue Besucher am besten auf Ihre meistverkauften Produkte lenken.

Der eine hat ein Video, der andere nicht. Der eine ist kurz und knackig, der andere lang und detailliert. Einer hat ein GIF, der andere nicht.

 mops immer Brust zerkratzt

Neuer eingehender Datenverkehr wird auf diese Seitenvarianten aufgeteilt, sodass Sie die Anzahl der Personen, die Ihre gewünschte Aktion ausführen, beobachten und vergleichen können, bis Sie sicher einen Gewinner erklären können.

(Es wird wahrscheinlich derjenige sein, der dieses Video zeigt.)

Ein einfacher und unkomplizierter Split-Test wie dieser ist Landing Page Optimization 101, bei dem Sie bestimmte Seitenvariablen identifizieren, die zu den besten Ergebnissen für Ihre Zielgruppe führen, und diese auf Ihrer gesamten Website multiplizieren.

Google Analytics verfügt über eine grundlegende Funktion zum Testen von Inhalten, mit der Sie verschiedene Seitenvarianten vergleichen, den Datenverkehr entsprechend aufteilen und E-Mails darüber erhalten können, wie die Ergebnisse im Trend liegen und ob Sie Ihr definiertes Ziel erreichen oder nicht.

Aber … sie sind technisch gesehen kein einfacher A / B-Test. Hier ist warum und wie das eigentlich eine gute Sache ist.

Warum Content-Experimente besser sein können als herkömmliche A / B-Tests

Ihr typischer A / B-Test wählt ein ganz bestimmtes Seitenelement wie die Überschrift aus und ändert nur diese eine winzige Variable in neuen Seitenvarianten.

Die Interwebs sind voll von Artikeln, in denen das Umschalten der Schaltflächenfarbe zu einer Erhöhung der Klickrate * um 37,596% führte, weil die Leute grüne Schaltflächen anstelle von blauen mögen. Duh.

(*Das ist eine erfundene Nummer.)

Es gibt jedoch ein paar Probleme mit Ihrem klassischen A / B-Test.

Zunächst einmal gehen winzige Veränderungen oft auf den Mittelwert zurück. Während Sie also zu Beginn eines Tests möglicherweise einige kleine Schwankungen feststellen, führen kleine Änderungen normalerweise nur zu kleinen Ergebnissen.

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Das zweite Problem ist, dass die meisten A / B-Tests fehlschlagen.

Und wenn das nicht schlimm genug wäre, ist das dritte Problem, dass Sie eine Tonne Volumen benötigen (insbesondere 1.000 monatliche Conversions und einen Test von mindestens 250 Conversions), um festzustellen, ob diese Änderungen tatsächlich funktionierten oder nicht.

Google Analytics-Inhaltsexperimente verwenden stattdessen ein A/B/N-Modell. Das ist wie ein Schritt zwischen A / B-Tests nur mit einer Variablen und multivariaten Tests mit mehreren Variablen.

(Nachdem ich diesen letzten Satz eingegeben hatte, wurde mir klar, dass sich nur Hardcore-CRO-Geeks um diese Unterscheidung kümmern werden. Es ist jedoch immer noch wichtig, auf hoher Ebene zu verstehen, damit Sie wissen, welche Arten von Änderungen vorgenommen, ausprobiert oder getestet werden müssen.

Sie können bis zu 10 verschiedene Versionen einer Seite mit jeweils eigenen Inhalten oder Änderungen erstellen.

Mit anderen Worten, Sie können größere Bilder wie: „Führt ein positives oder negatives Mops-Wertversprechen zu mehr Klicks?“

Im Allgemeinen können diese ganzheitlichen Änderungen lehrreicher sein und Ihnen helfen, herauszufinden, welche Messaging- oder Seitenelemente Sie auf Ihre anderen Marketingmaterialien wie E-Mails, soziale Netzwerke und mehr übertragen können (und sollten).

Und das Beste daran ist, dass Sie nicht einen ausgeklügelten (sprich: zeitaufwändigen) Prozess benötigen, um sicherzustellen, dass alle Ihre Variablenänderungen statistisch signifikant sind.

Hier ist, wie man anfängt.

Einrichten von Google Analytics-Experimenten

Das Einrichten von Inhaltsexperimenten dauert nur wenige Sekunden.

Sie müssen jedoch mindestens eine oder zwei Seitenvarianten einrichten, bevor Sie sich anmelden können. Dieses Thema geht hier über den Rahmen hinaus, also schauen Sie sich dies und das an, um festzustellen, was Sie überhaupt testen sollten.

Wenn Sie ein paar Einstellungen haben und bereit sind, melden Sie sich bei Google Analytics an und starten Sie hier.

Schritt #1. Erste Schritte

Tief im Verhaltensbereich von Google Analytics – Sie wissen, den Sie beim Umschalten zwischen Akquisition und Conversions ignorieren – ist das vage, aber harmlos klingende Etikett ‚Experimente‘ vergraben.

Wahrscheinlich sehen Sie einen leeren Bildschirm, wenn Sie darauf klicken:

google-analytics-experiments-empty

Um Ihr erstes Experiment zu erstellen, klicken Sie oben links in Ihrem Fenster auf die Schaltfläche Experiment erstellen.

Mit mir bisher? Gut.

Mal sehen, wie dieser aussieht.

Schritt #2. Wähle ein Experiment

Ok jetzt geht der Spaß los.

Nennen Sie Ihr Experiment, was auch immer.

Und schauen Sie nach unten, um das Ziel auszuwählen. Hier können Sie ein identifizierbares Ergebnis festlegen, um die Ergebnisse zu verfolgen und eine # Gewinnvariante zu bestimmen.

content-experiment-step-one

Sie haben hier drei Möglichkeiten. Sie können:

  • Wählen Sie ein vorhandenes Ziel aus (z. B. Opt-Ins, Einkäufe usw.)
  • Wählen Sie eine Metrik für die Websitenutzung aus (z. B. Absprungrate)
  • Erstellen Sie ein neues Ziel oder Ziel (wenn Sie noch kein Ziel eingerichtet haben, aber ein Conversion-basiertes Experiment ausführen möchten)

Die Auswahl hängt ganz davon ab, warum Sie diesen Test überhaupt durchführen.

Zum Beispiel: Die meisten sind überrascht, dass ihre alten Blog-Posts oft den meisten Traffic bringen. Das Problem? Oft haben diese alten, veralteten Seiten auch die höchsten Absprungraten.

Navigieren zu: Verhalten > Sekundäre Dimensionen + Google / Organisch > Top-Seitenaufrufe > Absprungrate.

Hier ist ein Beispiel:

google-analytics-source-medium

( Hier sind ein paar andere umsetzbare Google Analytics-Berichte, um ähnlich niedrige hängende Früchte zu erkennen, wenn Sie mit dem Einrichten eines Experiments fertig sind.)

Lassen Sie uns zunächst die Absprungrate als Ziel auswählen, damit wir Seitenänderungen am Layout vornehmen oder das Volumen und die Menge hochwertiger Visuals erhöhen können, damit die Leute länger bleiben.

Nachdem Sie Ihr Ziel ausgewählt haben, können Sie auf Erweiterte Optionen klicken, um detailliertere Einstellungen für diesen Test aufzurufen.

content-experiments-advanced-options

Standardmäßig sind diese erweiterten Optionen deaktiviert, und Google passt den Datenverkehr „dynamisch an die Variationsleistung an“.

Wenn diese Option aktiviert ist, teilt Ihr Experiment den Datenverkehr einfach gleichmäßig auf alle von Ihnen hinzugefügten Seitenvarianten auf, führt das Experiment zwei Wochen lang aus und ermittelt ein statistisches Konfidenzniveau von 95%.

Das sind alles gute Startpunkte in den meisten Fällen, aber Sie möchten vielleicht die Dauer ändern, je nachdem, wie viel Verkehr Sie bekommen (dh Sie können mit kürzeren Tests davonkommen, wenn diese Seite eine Menge Verkehr sehen wird, oder Sie müssen es länger als zwei Wochen verlängern, wenn es nur ein langsames Rinnsal gibt).

So weit so gut!

Schritt #3. Konfigurieren Sie Ihr Experiment

Im nächsten Schritt fügen Sie einfach die URLs für alle Seitenvarianten hinzu, die Sie testen möchten.

Buchstäblich, einfach kopieren und einfügen:

content-experiment-add-urls

Sie können ihnen auch hilfreiche Namen geben, an die Sie sich erinnern können. Oder nicht. Es wird einfach die Varianten für Sie nummerieren.

Schritt #4. Hinzufügen von Skriptcode zu Ihrer Seite

Jetzt ist jedermanns Lieblingsteil – das Bearbeiten des Codes Ihrer Seite!

Die gute Nachricht ist, dass das erste, was Sie in diesem Abschnitt sehen, eine hilfreiche Umschalttaste ist, um all diesen Mistcode einfach per E-Mail an Ihre bevorzugte technische Person zu senden.

Wenn Sie sich jedoch die Hände schmutzig machen möchten, lesen Sie weiter.

setting-up-experiment-code

Überprüfen Sie zunächst alle Seiten, die Sie testen möchten, um sicherzustellen, dass Ihr Standard-Google Analytics-Tracking-Code installiert ist. Wenn Sie ein CMS verwenden, sollte dies der Fall sein, da es normalerweise anfangs Site-weit hinzugefügt wird.

Markieren und kopieren Sie als Nächstes den bereitgestellten Code.

Sie müssen in der ursprünglichen Variante nach dem öffnenden Head-Tag suchen (das sich buchstäblich oben in Ihrem HTML-Dokument befinden sollte. Suchen Sie nach

, um es einfach zu machen:

head-tag-source-code

Klicken Sie anschließend in Google Analytics auf Nächster Schritt zurück, um zu überprüfen, ob alles in Ordnung ist.

Nicht sicher, ob Sie es richtig gemacht haben? Mach dir keine Sorgen – sie werden es dir sagen.

Als ich zum Beispiel zum ersten Mal versuchte, den Code für diese Demo zu installieren, platzierte ich ihn versehentlich unter dem regulären Google Analytics-Tracking-Code (auf den sie so hilfreich und klar hingewiesen haben).

tracking-before-experiment-code-google-analytics

Nachdem Sie Ihre Arbeit überprüft und behoben haben, sollten Sie dies sehen:

review-and-start-content-experiment

Und jetzt bist du bereit zu gehen!

Seht, das war jetzt nicht so schlimm, oder?!

Fazit

Websites sind nie wirklich fertig.

Sie benötigen Iteration; einschließlich ständiger Analyse, neuer Ideen und Änderungen, um die Ergebnisse ständig zu verbessern.

Oft bedeutet das, ganze Seiten anhand GROßER (nicht kleiner) Änderungen wie Wertversprechen oder Layouts zu analysieren und zu testen. Dies sind die Dinge, die ähnlich große Ergebnisse liefern werden.

Landingpage-Optimierung und Split-Test-Techniken können sehr sicher sein und erfordern spezielle Tools, mit denen nur CRO-Profis navigieren können.

Google Analytics enthält jedoch eine eigene einfache Split-Test-Option in Content-Experimenten.

Angenommen, Sie haben die neuen Seitenvarianten bereits erstellt und können den Code Ihrer Website bequem bearbeiten, dauert es buchstäblich nur wenige Sekunden, bis sie einsatzbereit sind.

Und sie können es jedem in Ihrer Organisation ermöglichen, am Ende des Tages von der Forschung zum Handeln überzugehen.

Über den Autor: Brad Smith ist der Gründer von Codeless, einem Unternehmen zur Erstellung von B2B-Inhalten. Häufige Beiträge zu Kissmetrics, Unbounce, WordStream, AdEspresso, Search Engine Journal, Autopilot und mehr.

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