Bessere Landingpages durch datenbasiertes A/B-Testing

Ein praktischer Einstieg für alle, die ihre Landingpages endlich mithilfe datenbasierter Entscheidungen verbessern wollen.

Eine Landingpage ist die erste Seite, die ein:e Nutzer:in von deiner Website zu sehen bekommt, und manchmal ist sie auch die letzte. Ob jemand bleibt, konvertiert oder abspringt, entscheidet sich häufig in den ersten Sekunden.

Gleichzeitig sind Landingpages leider oft der blinde Fleck bei Marketing-Manager:innen in Unternehmen. Viel Budget fließt in Anzeigen, die Nutzer:innen auf eine Seite bringen. Ob die Zielseite, die hinter der Kampagne liegt, dann auch wirklich konvertiert, bleibt aber oft dem Zufall überlassen.

Genau hier setzt A/B-Testing an: Du vergleichst zwei Versionen der Landingpage gegeneinander und erfährst anhand von Daten, welche besser bei deiner Zielgruppe ankommt. Manchmal helfen schon kleine Veränderungen, wie ein deutlicherer Button-Text oder ein klareres Nutzenversprechen, und können den Unterschied bedeuten zwischen einer Seite, die eher Geld kostet, und einer, die Geld einbringt.

In der Praxis scheitern viele A/B-Tests aber schon vor dem eigentlichen Test. Die Hypothese (also die begründete Annahme, was eine Änderung auf deiner Seite bewirken wird) basiert auf Meinungen statt auf Daten. Eine Person denkt, der Button sollte grüner sein, eine andere meint, der Text sei zu lang. Am Ende testet man etwas Beliebiges und bekommt dadurch keine verwertbaren Ergebnisse.

Dieser Ratgeber zeigt dir, wie du mit einem strukturierten Ansatz zur richtigen Hypothese kommst, wie ein A/B-Test konkret aussehen kann und was du aus den Ergebnissen ableitest.

Vor dem A/B-Test: Deine Daten verstehen

Bevor du irgendetwas testest, musst du wissen, wo überhaupt ein Problem liegen könnte. Das klingt erst einmal banal, wird in der Praxis aber manchmal missachtet.

Die häufigste Falle: Man testet auf Seiten, die gut performen, und lässt die echten Problemfälle links liegen.

Starte deshalb immer mit einem Blick in deine Daten aus der Webanalyse. Unser „Tool of Choice“ ist hier Google Analytics (GA4).

Eine Frage, die du dir für einen grundlegenden A/B-Test stellen solltest, ist einfach:

In GA4 findest du solche Daten im Landingpage-Bericht, kombiniert mit deinen Conversions, also wertvollen Nutzeraktionen auf der Website wie Käufen, Kontaktanfragen usw. In GA4 heißt dieser Messwert „Schlüsselereignis“.

Sortiere nach Sitzungen und vergleiche die Conversion-Rate (in GA4 „Sitzung – Schlüsselereignisrate“) der einzelnen Landingpages mit dem Durchschnitt deiner kompletten Website oder mit deinen Top-Performern. Seiten, die deutlich darunter liegen, sind deine ersten Kandidaten für die Erstellung einer Hypothese für einen A/B-Test. Achte aber darauf, die Conversion-Raten im Kontext der absoluten Anzahl an Conversions zu interpretieren. Ein zu geringes Conversion-Volumen über eine Landingpage ist in der Regel nicht aussagekräftig.

Paid Traffic verdient besondere Aufmerksamkeit

Wenn du bezahlte Anzeigen über Google Ads, Meta oder sonstige Werbeplattformen schaltest, ist die Analyse des Paid Traffics besonders wichtig. Bei Organic Traffic verlierst du bei einer schlechten Conversion-Rate lediglich Potenzial. Mit schlechten Kampagnen-Landingpages hingegen verlierst du nicht nur Kund:innen, sondern aktiv Geld – und zwar an jedem Tag, an dem die Seite nicht optimal auf deine User:innen oder die spezifischen Kampagnenziele ausgerichtet ist.

Filtere deinen GA4-Landingpage-Bericht deshalb auch nach der Traffic-Quelle. Seiten mit hohem Paid Traffic und einer unterdurchschnittlichen Conversion-Rate verdienen definitiv einen genaueren Blick von dir.

Landingpage analysieren: mit Systematik statt Bauchgefühl

Du hast eine Seite identifiziert, bei der Optimierungspotenzial besteht (zum Beispiel hoher Traffic, aber wenig Conversions). Jetzt folgt der entscheidende Schritt: die Analyse. Auch hier gilt die gleiche Logik wie bei der Datenbasis: Nicht raten, sondern genau hinschauen, wo die User:innen „hängen bleiben“ könnten.

Das kann natürlich an mehreren Stellen der Fall sein. Bewährt hat sich dabei aber ein erster Blick auf diese Elemente:

• Was sieht der:die Nutzer:in zuerst? (Above the Fold)

• Wirkt die Seite vertrauenswürdig? Gibt es Bewertungen, Siegel, Kontaktdaten und ein aussagekräftiges Impressum?

• Ist die Conversion-Möglichkeit überhaupt gegeben? Können die User:innen direkt konvertieren oder problemlos auf die entsprechende Zielseite gelangen? Sind CTAs sichtbar, verständlich und nutzenorientiert?

• Wie sieht die Seite in der mobilen Ansicht aus? Gibt es Ansichtsfehler, die die Bedienung erschweren, oder andere Hürden, die erst in der mobilen Ansicht deutlich werden?

• Gibt es sonstige Hindernisse? Beispielsweise technischer Natur, im Design oder hinsichtlich der Performance (Ladezeiten)?

Hier lassen sich natürlich noch weitere Optimierungs-Stellschrauben sehr fein herausarbeiten, je nach Zielgruppe, Fachwissen, Best Practices oder Nutzerfeedback.

 Besonders wichtig bei Landingpages ist der sogenannte Above-the-Fold-Bereich, also alles, was ohne Scrollen als Erstes sichtbar ist. Hier entscheidet sich sehr häufig, ob User:innen bleiben, gehen oder direkt konvertieren. Wenn hier kein klarer „nächster Schritt“ angeboten wird, verlierst du einen großen Teil deiner Besucher:innen, bevor sie überhaupt verstanden haben, was du anbietest.

Konkrete Fragen, die du dir bei der Analyse stellen solltest:

• Gibt es einen Call-to-Action im ersten sichtbaren Bereich?

• Ist der Nutzen des Angebots auf den ersten Blick erkennbar?

• Passt die Botschaft der Seite zu der Erwartung, mit der Nutzer:innen auf die Seite kommen (und zur Anzeige, wenn es sich um eine Landingpage einer Kampagne handelt)?

• Gibt es vertrauensbildende Elemente, zum Beispiel Bewertungen, Zertifikate oder konkrete Zahlen?

Wenn du einen Schritt weiter gehen willst, kannst du Testpersonen (zum Beispiel aus deinem Freundes- oder Bekanntenkreis) hinzuziehen, die dein Produkt oder deine Landingpage bisher nicht kennen. Hier erhältst du einen frischen Blick von außen! Die daraus gewonnenen Erkenntnisse sind meistens sehr wertvoll. Im nächsten Schritt kannst du diese Beobachtungen in konkrete Hypothesen umwandeln und sie mittels A/B-Tests überprüfen.

Die richtige A/B-Test-Hypothese formulieren

Aus der Analyse entsteht eine Hypothese. Und die sollte immer dieselbe Struktur haben:

Diese Struktur zwingt dich dazu, dich festzulegen. Hypothesen wie „Lass uns mal den Button größer machen und schauen, was passiert“ sind keine Hypothesen. Das ist wieder der beliebte Blick in die Glaskugel.

Was ein valider A/B-Test braucht und wann er sich lohnt

Damit ein A/B-Test belastbare Ergebnisse liefern kann, braucht er einige Voraussetzungen:

• Genug Traffic: Ohne ausreichend Besucher:innen dauert der Test sehr lange oder liefert kein verlässliches Ergebnis. Als grobe Orientierung gelten mindestens 10.000 Besucher:innen in circa sechs Wochen.

• Ausreichend Conversions: Neben dem Traffic müssen genug Zielaktionen entstehen, zum Beispiel Käufe, Anfragen, Registrierungen oder Klicks. Idealerweise ca. 300 Conversions pro Variante.

• Klares Ziel: Es sollte eindeutig feststehen, was gemessen wird. Zum Beispiel die Conversion-Rate für ein Sign-up, eine Anfrage oder einen Kauf.

• Konkrete Hypothese: Ein Test sollte nicht aus dem Bauchgefühl heraus entstehen, sondern eine klare Annahme prüfen.

• Relevante Seite: Besonders sinnvoll ist A/B-Testing auf wirtschaftlich wichtigen Seiten, zum Beispiel Kampagnen-Landingpages oder Seiten mit bezahltem Traffic.

• Auffällige Leistungswerte: Eine niedrige Conversion-Rate, hohe Absprungraten oder viele Abbrüche im Funnel können gute Hinweise auf Optimierungspotenzial geben.

• Ausreichende Laufzeit: Der Test sollte mindestens drei bis sechs Wochen laufen, um Wochentags-Schwankungen auszugleichen. Beende ihn nicht zu früh, auch wenn schon ein Ergebnis sichtbar scheint.

• Statistische Belastbarkeit: Erst ab einem Konfidenzniveau von etwa 95 % gilt ein Ergebnis in der Regel als statistisch belastbar. Im besten Fall übernimmt das Testtool, zum Beispiel Varify, die Berechnung und Bewertung direkt.

• Nur eine zentrale Änderung pro Variante: Teste am besten nur eine wesentliche Änderung. Wenn du gleichzeitig Button-Text, Überschrift und Bild änderst, weißt du hinterher nicht sicher, was wirklich geholfen hat.

Fazit

A/B-Testing ist kein Zauberwerk, verlangt aber Disziplin und Strategie: Zunächst die bestehenden Daten sichten, dann analysieren, eine klare Hypothese formulieren – und erst dann testen.

Der größte Hebel liegt meist nicht in ausgefallenen Designideen, sondern an ganz offensichtlichen Stellen: fehlende CTAs, unklare Nutzenversprechen, zu viel Ablenkung oder technische Fehler.

Wer diese Hürden auf der Basis einer soliden Datengrundlage erkennt, spart wertvolle Zeit und erzielt beim Testen optimierter Varianten Ergebnisse, die wirklich einen Unterschied machen. Erst danach folgt das Feintuning.

Du möchtest A/B-Testing für deine Website nutzen, dir fehlen aber die Zeit oder das nötige Know-how?

Wir von Bloofusion unterstützen dich gerne bei der Umsetzung. In Zusammenarbeit mit dem Tool-Anbieter Varify richten wir dir unkompliziert und flexibel ein passendes A/B-Testing-System ein – und begleiten dich natürlich auch bei der Hypothesenbildung sowie in der gesamten Testphase.

Um dir zu zeigen, wie das in der Praxis konkret aussieht, haben wir das anhand eines konkreten Falls bei einem unserer Kunden aufbereitet: Lohnsteuer kompakt, ein Anbieter von Online-Steuersoftware. Die Ausgangslage war typisch für viele Websites: viel Traffic auf einer Seite, aber kaum Conversions.

Was wir gefunden haben und wie wir die Seite mit einem A/B-Test optimieren konnten, siehst du hier.