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PPC Insights 28: A/B Testing: 3 Ways Marketers Fool Themselves

PPC Insights 28: A/B Testing: 3 Ways Marketers Fool Themselves

PPC Insights vor 1 Woche

English Episode

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12:24

Hinweis: Diese Folge ist auf Englisch. / Note: This episode is in
English. A/B-Tests gehören für viele Marketing-Teams zum Standard.
Landingpages, Creatives, Headlines oder CTAs werden getestet – und
am Ende gibt es einen „Gewinner“. Aber warum führen so viele
vermeintlich erfolgreiche Tests trotzdem nicht zu besseren
Business-Ergebnissen? In dieser Folge sprechen wir über drei
typische Fehler, mit denen Marketer sich bei A/B-Tests unbewusst
selbst täuschen: - Zu wenig Daten: Warum Stichprobengröße,
Testdauer und statistische Signifikanz entscheidend sind. - Die
falsche Erfolgsmetrik: Warum eine bessere Klickrate noch lange kein
besseres Geschäftsergebnis bedeutet. - Keine klare Hypothese: Warum
wahlloses Testen zwar Ergebnisse produziert, aber oft kaum echte
Erkenntnisse. Zum Abschluss gibt es eine konkrete Empfehlung für
alle Teams, die gerade ihren nächsten A/B-Test planen.
---------------- A/B testing is standard practice for many
marketing teams. We test landing pages, creatives, headlines and
CTAs – and eventually declare a “winner.” But why do so many
winning tests fail to create a meaningful business impact? In this
episode, we break down three common ways marketers accidentally
fool themselves when running A/B tests: - Not enough data: Why
sample size, test duration and statistical significance matter. -
Optimizing the wrong metric: Why improving a proxy metric such as
click-through rate doesn’t necessarily improve the business. -
Testing without a hypothesis: Why random experimentation may
produce results, but often very little useful learning. We also
share one final piece of advice for any team preparing to launch
its next A/B test.