A\/A Testing ist ein statistischer Test, der durchgef\u00fchrt wird, um zwei identische Erfahrungen mit einer zuf\u00e4lligen Gruppe von Nutzern zu vergleichen. Wie bei einem A\/B-Test <\/a>wird der Traffic gleichm\u00e4\u00dfig auf beide Varianten verteilt. Das Ziel eines A\/A-Tests<\/a> besteht jedoch darin, zu best\u00e4tigen, dass der statistische Test keinen Unterschied bei den Conversion Rates zwischen den beiden Erlebnissen ergibt.<\/p>\n\n\n\n Die Logik, die hinter diesem Ergebnis steht, ist, dass der erwartete KPI (Key Performance Indicator) f\u00fcr beide Gruppen gleich bleibt, da jeder Benutzergruppe ein identisches Erlebnis geboten wird. Wenn z. B. 10 % Ihrer Website-Besucher eine Umfrage auf der Landing Page ausf\u00fcllen, k\u00f6nnen wir davon ausgehen, dass die Conversion Rate f\u00fcr eine andere Gruppe von Besuchern, die eine identische Erfahrung auf der Landing Page machen, gleich bleibt.<\/p>\n\n\n\n Aber was w\u00fcrde man mit einem A\/A-Test erreichen, wenn beide Varianten identisch sind? <\/p>\n\n\n\n A\/A Testing erm\u00f6glicht die \u00dcberpr\u00fcfung der Zul\u00e4ssigkeit des Tools, das schlie\u00dflich zur Durchf\u00fchrung von A\/B-Tests verwendet werden kann. Mehrere Unternehmen f\u00fchren A\/A-Tests in den folgenden F\u00e4llen durch<\/p>\n\n\n\n Beim A\/A Testing ist zu erwarten, dass das Ergebnis nicht schl\u00fcssig sein wird. Dennoch ist es m\u00f6glich, einen Gewinner zwischen zwei identischen Varianten zu ermitteln, auch wenn das Tool richtig konfiguriert ist.<\/p>\n\n\n\n Die folgenden Gr\u00fcnde erkl\u00e4ren, warum ein A\/A-Test einen Gewinner ermittelt –<\/p>\n\n\n\n Erst wenn gen\u00fcgend Zeit f\u00fcr den Test zur Verf\u00fcgung steht, verschwindet der Aufschwung, der durch einen Zufall entstanden sein k\u00f6nnte und zu einem Gewinner gef\u00fchrt hat. Die Kontrolle und die Variante k\u00f6nnten zu verschiedenen Zeitpunkten unterschiedlich abschneiden, aber keine von beiden wird auf Dauer zum Sieger erkl\u00e4rt.<\/p>\n\n\n\n Wenn Ihre Organisation einen A\/A-Test durchf\u00fchren will, sollten Sie sich immer bewusst sein, dass Ihr Test vor\u00fcbergehend einen Gewinner ermitteln k\u00f6nnte. Dies h\u00e4ngt von der Zeit ab, die Sie f\u00fcr den Test zur Verf\u00fcgung gestellt haben. Mit zunehmender Anzahl von Besuchern wird der Unterschied aber wahrscheinlich mit der Zeit geringer werden.<\/p>\n\n\n\n Legen Sie vor dem Experiment eine Stichprobengr\u00f6\u00dfe<\/a> fest, indem Sie den VWO-Stichprobengr\u00f6\u00dfenrechner<\/a> verwenden. Planen Sie dann ausreichend Zeit und Besucher f\u00fcr den Test ein, bevor Sie ihn abschlie\u00dfen. Seien Sie sich bewusst, dass je nach P2BB-Niveau die Chance besteht, dass eine Variante trotzdem zum Gewinner erkl\u00e4rt werden kann. <\/p>\n\n\n\n Um die Zuverl\u00e4ssigkeit der Softwareplattform zu \u00fcberpr\u00fcfen, sollten Sie mehrere A\/A-Tests f\u00fcr eine feste Besucherzahl durchf\u00fchren und beachten, dass Sie je nach dem konfigurierten P2BB-Schwellenwert eine bestimmte Falsch-Positiv-Rate erhalten. Wenn die ermittelte Falsch-Positiv-Rate innerhalb des Schwellenwerts liegt, funktioniert die Plattform einwandfrei.<\/p>\n\n\n\n Da es nicht m\u00f6glich ist, mehrere A\/A-Tests eines realen Experiments durchzuf\u00fchren, ist es eine gute Idee, diese Analyse mit Hilfe von Simulationen durchzuf\u00fchren, indem man einen Datenerzeugungsprozess definiert und das statistische Tool zur \u00dcberpr\u00fcfung der statistischen Signifikanz<\/a> verwendet.<\/p>\n\n\n\n VWO ist eine f\u00fchrende A\/B-Testing-Plattform, der Tausende von Marken auf der ganzen Welt vertrauen, darunter Domino’s, HBO, eBay und Disney. Sie bietet alles, was Sie zum Erstellen und Ausf\u00fchren von Tests<\/a> ben\u00f6tigen, um Ihre Ums\u00e4tze zu steigern, Kaufabbr\u00fcche zu bek\u00e4mpfen und hervorragende digitale Erlebnisse zu schaffen, die zu Conversions f\u00fchren – und das bei minimaler Abh\u00e4ngigkeit von Ihren Entwicklern. Starten Sie noch heute eine kostenlose 30-Tage-Testversion<\/a>, um die Funktionen und M\u00f6glichkeiten von VWO kennenzulernen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Beim A\/A-Testing werden zwei identische Erlebnisse bei einer zuf\u00e4lligen Gruppe von Usern verglichen. W\u00e4hrend der Traffic gleichm\u00e4\u00dfig auf beide Varianten verteilt wird, besteht das Ziel eines A\/A-Tests darin, einen Test zu validieren, der keine Unterschiede bei den Conversion-Raten zwischen den beiden Erlebnissen aufzeigt.<\/p>\n","protected":false},"author":565,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[13],"tags":[],"class_list":["post-3395","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized-de"],"acf":[],"yoast_head":"\nDie Notwendigkeit von A\/A Testing<\/h2>\n\n\n\n
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Warum w\u00fcrde ein A\/A-Test einen Gewinner ermitteln?<\/h2>\n\n\n\n
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Best Practices f\u00fcr die Durchf\u00fchrung eines A\/A-Tests<\/h2>\n\n\n\n
Testing mit VWO<\/h2>\n\n\n\n