Suchmaschinen-Optimierung: Wie du mit SEO A/B-Testing dein Ranking auf Google nachhaltig verbesserst

SEO A/B-Testing ist eine beliebte Methode von Digital Marketing Engineers und erfolgreichen Website-Betreiber*innen. Durch A/B-Testing lassen sich SEO-relevante Änderungen an deiner Website messen und vergleichen. So gelingt es dir, das Ranking deiner Website zu gewünschten Keywords kontinuierlich zu verbessern [1].
Von: Adrian Amacker, Romana Bazan Freire, Tobias Häberli, Michael Luu, Nikola Zarkovic
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Im ersten Teil dieses Beitrags schauen wir den Begriff SEO A/B-Testing genauer an und zeigen dir, weshalb A/B-Testing ein elementarer Bestandteil von erfolgreicher Suchmaschinen-Optimierung ist. Im zweiten Teil zeigen wir dir anhand eines Praxis-Beispiels, wie du SEO A/B-Testing Schritt für Schritt durchführen kannst. Zudem geben wir dir eine Idee für nützliche Tools wie die Google Search Console.

Lass uns zuerst den nötigen Background erarbeiten, bevor wir mit der praktischen Anwendung von SEO A/B-Testing loslegen. Der Begriff steht ausgeschrieben für «Search Engine Optimization A/B-Testing». Um die Zusammenhänge besser zu verstehen, zerlegen wir den Begriff zuerst in seine Einzelteile und schauen uns die wichtigsten Bereiche des Themas etwas genauer an.

Search Engines: So funktionieren indexbasierte Suchmaschinen

Bei einer Search Engine handelt es sich im weiteren Sinn um ein Programm zur Recherche von Dokumenten, die in einem Computer-Netzwerk gespeichert sind. Sprechen wir von Suchmaschinen, dann meinen wir zumeist indexbasierte Suchmaschinen. Vereinfacht gesagt legen solche Suchmaschinen eine Datenstruktur – oder eben einen Index – an. Dies tun sie mithilfe von sogenannten Webcrawlern. Diese (auch Spiders genannten) Roboter scannen das Web fortlaufend auf Inhalte und ordnen diese in die Datenbank der Suchmaschine ein. Dank diesem ständig aktualisierten Index können die Suchanfragen von uns Nutzer*innen innerhalb von Sekundenbruchteilen beantwortet werden. Dazu gleicht die Suchmaschine unsere Anfrage mit dem Index ab und liefert uns sofort die passenden Resultate [2].

Zu den bekanntesten indexbasierten Suchmaschinen gehören in unseren Breitengraden Google, Yahoo und Bing [3]. In diesem Beitrag beziehen wir uns ausschliesslich auf Google. Dies erachten wir aufgrund der klaren Marktführerschaft und aufgrund der empfohlenen Google Tools als sinnvoll. 

Was SERP bedeutet und wie SERP-Rankings zustande kommen

Bei Search Engine Result Pages (kurz SERPs) handelt es sich um jene Seiten, auf denen Google die Suchergebnisse auflistet. Die SERP wird uns Nutzer*innen direkt nach unserer Suchanfrage angezeigt. Die Suchresultate bestehen zu einem kleineren Teil aus bezahlten Inhalten und zu einem grösseren Teil aus organischen Inhalten. Google behandelt bezahlte Inhalte prioritär und zeigt sie den Nutzer*innen in der SERP prominent an. Im Gegensatz dazu erscheinen organische Inhalte umso weiter oben, je relevanter sie von Google für die jeweilige Stichwort-Suche eingestuft werden.

Die qualitative Beurteilung indexierter URLs geschieht dabei anhand eines mehr oder weniger geheimen Algorithmus. Selbst erfahrene SEO-Spezialist*innen haben kein komplettes Wissen darüber, wie sich ein Ranking exakt ermitteln lässt. Dass sich der Algorithmus bis heute nicht entschlüsseln lässt, liegt an den fortlaufenden Anpassungen. Bis zu 600-mal pro Jahr nimmt Google gemäss eigenen Angaben kleinere Anpassungen am Algorithmus vor. Zudem führen grössere Suchmaschinen-Updates immer wieder zu grundlegenden Veränderungen an der SERP-Struktur [4].

Die Formel zur Ermittlung eines Rankings wird von Google bewusst nicht offengelegt. Dennoch gibt es bekannte Anhaltspunkte, die das SERP-Ranking einer URL definitiv beeinflussen. Damit eine Webpage ein gutes Ranking erhält, muss sie folgende 3 Hauptkriterien erfüllen [5].

1. Relevante Inhalte

Die Text- und Medien-Inhalte der Webpage müssen für die Zielgruppe hoch-relevant sein und sich stark an den gewünschten Keywords orientieren. Schlüsselbegriffe sollten nicht nur im Text mehrfach enthalten sein. Auch URL, Title Tag und Image Alt Text müssen die Keywords enthalten. Weitere Kriterien sind mitunter der Umfang, die Formatierung und die «Verlinkbarkeit» des Inhalts.

2. Technische Aspekte

Die Architektur der Seite muss sowohl für Menschen wie auch für Webcrawl-Roboter gut zugänglich und leicht lesbar sein. Die Navigation sollte eine gute User Experience bieten und auf verschiedenen Endgeräten funktionieren. Seiten und Inhalte müssen intern verlinkt sein. Die Website muss zudem schnell laden und visuell stabil sein. Dazu kommen zahlreiche weitere technische Kriterien.

3. Vertrauenswürdigkeit

Die Vertrauenswürdigkeit einer Seite ist umso grösser, je öfter externe Quellen auf sie verlinken (Backlinks). Auch eine häufige Nennung der Website und ihres Markennamens geben diesem Faktor mehr Gewicht.

 

Bei den Inhalten und technischen Aspekten spricht man von sogenannten On-Page-Faktoren. Bei der Vertrauenswürdigkeit handelt es sich hingegen um Off-Page-Faktoren, da hier Website-externe Informationen das Ranking der URL beeinflussen [5]. Abbildung 1 gibt einen Überblick über genannten 3 Hauptkriterien.

Abbildung 1: Suchmaschinenoptimierung auf Basis der drei Kernelemente Vertrauen, Inhalte und Technik [1].

Das Wichtigste zu Search Engine Optimization (SEO)

Bei Search Engine Optimization (deutsch: Suchmaschinen-Optimierung) handelt es sich um den Überbegriff für Massnahmen mit dem Ziel, das Ranking einer URL im organischen Teil der SERPs hinsichtlich spezifischer Keywords positiv zu beeinflussen. SEO-Massnahmen setzen direkt an den oben genannten Ranking-Kriterien an, On-Page wie auch Off-Page [6].

Wie du wahrscheinlich weisst, sind hohe Keyword-Rankings für die meisten Website-Betreiber*innen Gold wert. Sichtbarkeit auf Google führt zu mehr Besucher*innen auf deiner Website und ist somit ein Haupttreiber für Traffic. Oftmals wertet eine hohe Platzierung auch die Conversion-Rate deiner Website auf. Denn suchen wir als Google-Nutzer*innen aktiv nach einem bestimmten Inhalt, so verfügen wir in jenem Moment meistens über ein klares Ziel und eine entsprechend hohe Zielmotivation. Google ist deshalb eine geeignete Quelle für die Gewinnung von Neukund*innen [5].

Ein Blick auf das User*innen-Verhalten unterstreicht, dass jeder bessere Rang in der SERP den entscheidenden Unterschied machen kann. Google-Nutzer*innen schenken ihre Aufmerksamkeit fast ausschliesslich den ersten 10 Suchergebnissen. Die ersten 5 organischen Resultate teilen dabei über 67% der Klicks unter sich auf [7].

SEO ist folglich in den meisten Fällen eine sinnvolle und lohnende Investition. Grundsätzlich sollte deine URL jedoch 3 Voraussetzungen erfüllen, damit sie für SEO-Massnahmen geeignet sind [8]:

  1. Deine Landingpage bietet nachgefragte Inhalte, sodass ein Pull-Effekt entstehen kann
  2. Die Website ist geschäftsrelevant, also von strategischer Bedeutung für die unternehmerischen Ziele 
  3. Dein Angebot entspricht der Suchintention der/des Suchmaschinen-Nutzerin/Nutzers

Was es mit A/B-Testing auf sich hat

Um eines vorweg zu nehmen: A/B-Testing hat an sich noch nichts mit Suchmaschinen-Optimierung zu tun. A/B-Testing ist im Allgemeinen eine beliebte Methode von Digital Marketing Engineers, um die Performance einer Website schrittweise zu verbessern [9]. Um A/B-Testing durchzuführen, vergleichst du systematisch zwei Versionen deiner Webpage. Basierend auf deiner statistischen Auswertung der Nutzungsdaten, verwendest du anschliessend diejenige Version mit der besseren Performance weiter [10].

A/B-Testing eignet sich besonders gut für eine Optimierung der Conversion-Rate. Je nach Art deiner Website kannst du beispielsweise die User Experience verbessern, die Anzahl Klicks erhöhen, die Bounce Rate reduzieren und deine Zielaktionen wie Registrationen oder Käufe steigern [10]. A/B-Testing ist deshalb besonders geeignet, um deinen bestehenden Traffic effizienter zu nutzen [11].

A/B-Tests lassen sich in verschiedenen Formen durchführen. Die wohl elementarste davon ist der klassische Split-Test. Dazu leitest du deinen Website-Traffic zufällig auf 2 verschiedene URLs, die jeweils eine von 2 Varianten deiner Webpage anzeigen. Üblicherweise wird das bestehende Design (oder die Kontrolle) als Version A bezeichnet, während Version B als der Herausforderer fungiert. A/B-Testing ist kein einmaliger Prozess. Um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen, solltest du sukzessive einzelne Elemente deiner Website testen [12].

Für A/B-Testing eignen sich unzählige Elemente auf deiner Website, beispielsweise in den Bereichen Navigation, Layout oder Text- und Medieninhalte [11, 13, 14]. Als typisches Element für A/B-Tests gilt der Call-to-Action-Button, dessen Farbe, Grösse und Platzierung direkten Einfluss auf die Conversation-Rate nimmt [15]. A/B-Splittests sind sehr einfach zu realisieren. Andererseits bringen sie auch Nachteile mit sich: Es können immer nur wenige Kombinationen getestet werden und der Umgang mit Traffic ist verschwenderisch. Ausserdem können keine Wechselwirkungen analysiert werden [16].  

Abbildung 2: Schema eines A/B-Testing-Verfahrens in Anlehnung an ConversionXL [2].

SEO A/B-Testing: Eigenheiten und Funktionsweisen 

Was sind nun die Unterschiede zwischen dem allgemeinen A/B-Testing und dem spezifischen SEO A/B-Testing? Wie wir oben gesehen haben, sind A/B-Testverfahren hilfreich, um bestehenden Traffic auf deiner Website effizienter zu nutzen. Im Gegensatz dazu zielt SEO A/B-Testing darauf ab, das Keyword-Ranking deiner einzelnen Landingpages zu verbessern. Während A/B-Testing also eine geeignete Methode zur Conversion Optimization darstellt, versucht SEO A/B-Testing, über verbesserte SERP-Rankings den Suchmaschinen-Traffic auf deinen Landingpages zu erhöhen [17].

Auf einer Webpage können beinahe alle Elemente A/B-getestet werden. Entscheidend für SEO A/B-Testing sind hingegen nur Änderungen, die sich auf das SERP-Ranking deiner URLs auswirken. SEO A/B-Testing orientiert sich also an Seiten-Elementen, die im Ranking-Algorithmus von Google eine Rolle spielen. Folgende On-Site-Elemente eignen sich für SEO A/B-Testing dabei besonders gut [18]:

-       Title Tags

-       Schema Markup

-       Interne Links

-       Neuer Content

-       Unterseiten

-       Informationsarchitektur

-       Seiten-Migration

 

Auch bei der Funktionsweise des Testverfahrens unterscheiden sich SEO A/B-Tests von herkömmlichen A/B-Tests zur Conversion Optimization. Klassische Split-Tests sind für SEO grundsätzlich nicht geeignet. Schalten wir nämlich 2 oder mehr Varianten derselben Seite auf, erkennt das Google und schlägt Alarm. Unter Umständen fallen unsere URLs sogar aus dem Index [19]. Um einen SEO A/B-Test durchzuführen, müssen wir deshalb auf andere Test-Frameworks zurückgreifen. Dazu stehen uns verschiedene Varianten zur Verfügung. Welche Variante für dich am besten geeignet ist, hängt von der Grösse deiner Website, der Anzahl Landingpages und der Art der geplanten Änderungen ab. Folgende Formen von SEO A/B-Tests sind unter diesen verschiedenen Voraussetzungen zu empfehlen [18].

Zuerst A, dann B: Bei dieser einfachsten Form von SEO A/B-Testing vergleichst du zeitlich versetzt eine einzelne Seite mit einer Variation davon. Dieses lineare Vorgehen eignet sich speziell für kleinere Websites. Für jeden Testdurchgang nimmst du nur eine Änderung vor. Auf diese Weise kannst du die Effektivität der Massnahme eindeutig dem veränderten Element zuordnen.

Multi-Page: Diese Form von SEO A/B-Testing bringt aufgrund des grossen Testumfangs statistisch signifikante Resultate hervor. Sie eignet sich deshalb für grosse Websites mit hunderten ähnlich aufgebauten Landingpages. Anstelle von einzelnen Seiten vergleichst du bei diesem Vorgehen ganze Gruppen ähnlicher Seiten (50 und mehr). Um einen Multi-Page-Test vorzunehmen, veränderst du bei allen Seiten der Experimentalgruppe (Gruppe B) das zu untersuchende Element. Anschliessend vergleichst du die Resultate der Experimentalgruppe B mit den Metrik-Werten der unveränderten Kontrollgruppe A. Grundsätzlich kannst du mit dieser Methode auch mehr als 2 Varianten gleichzeitig testen. Wichtig ist, dass du bei allen Seiten innerhalb einer Gruppe dieselbe Änderung vornimmst. So stellst du sicher, dass dein Testresultat nicht verzerrt ausfällt.

Multivariant: Diese Testform funktioniert in ihrer Logik gleich wie die beiden oben beschriebenen Testformen. Der Unterschied liegt darin, dass du hier mehrere Varianten gleichzeitig testest. Auf diese Weise können grössere Änderungen auf einmal vollzogen werden. Der Nachteil liegt darin, dass der Einfluss einzelner veränderter Elemente auf das Ranking nicht ersichtlich wird. Ein weiterer Nachteil des multivariaten Tests liegt in der komplexen Analyse und Interpretation. Ausserdem müssen viele Varianten getestet werden und das Test-Setup muss unglaublich viel Traffic haben, damit du statistisch signifikante Ergebnisse erhältst [16].

Praktischer Nutzen: Deshalb lohnt sich SEO A/B-Testing

Folgende 3 Vorteile von SEO A/B-Testing möchten wir gerne hervorheben.

  1. Kontinuierliche Verbesserung des Keyword-Rankings: Mit SEO A/B-Testing erkennst du laufend, ob sich gewisse Änderungen auf deiner Website positiv, negativ oder neutral auf das Keyword Ranking bei Suchergebnissen auswirken [18, 20].
  2. Rechtfertigung der Investitionen in SEO basierend auf handfesten Daten: Die Daten und Ergebnisse deines SEO A/B-Testings sind ein handfester Beleg dafür, dass sich beispielsweise eine Änderung auf deiner Website positiv auswirkt. Damit kannst du auch die dafür verwendeten Investitionen besser rechtfertigen [20, 21].
  3. Negative Entscheidungen vermeiden: Ohne SEO A/B-Testing begehst du ein hohes Risiko, dass sich eine Änderung nachhaltig negativ auswirkt. Lies dazu gerne in der Infobox unser Fallbeispiel zu Pinterest.

Beispiel Pinterest

Das Pinterest-Team wollte in der Lage sein, Inhalte clientseitig in JavaScript zu rendern. Glücklicherweise führten sie nicht blindlings einfach die Änderung ein und gingen nicht davon aus, dass ihr Inhalt weiterhin einwandfrei indiziert wird. Stattdessen beschränkten sie die Änderung auf wenige Seiten und verfolgten den Effekt. Als sie einen signifikanten und anhaltenden Rückgang sahen, beendeten sie den Test und somit auch die Pläne für die Änderung. In diesem Fall erfuhren sie zwar kurzzeitig einen kleinen negativen Effekt. Dieser verblasste jedoch im Vergleich zum Schaden, der entstanden wäre, wenn die Änderung auf einmal auf der gesamten Website eingeführt worden wäre [21, 22].

 

Falls du dich genauer über das A/B-Testing von Pinterest informieren möchtest, klicke hier: 

https://medium.com/pinterest-engineering/demystifying-seo-with-experiments-a183b325cf4c

 

Schritt für Schritt: So führst du einen SEO A/B-Test an deiner Website durch

Lass uns jetzt auf die konkrete Anwendung des SEO A/B-Testing eingehen. Nachfolgend demonstrieren wir dir das Vorgehen anhand des Multi-Page-Frameworks, dessen wichtigste Eigenschaften du bereits kennengelernt hast. Damit du dabei stets einen Praxisbezug hast, illustrieren wir unsere Anleitung Schritt für Schritt an einem Beispiel – dazu gleich mehr [17, 23]. Klären wir zuerst die wichtigsten Voraussetzungen, die du erfüllen solltest, um einen SEO A/B-Test selbst anzuwenden.

Was brauchst du für die Durchführung eines SEO A/B-Tests?

Dein wichtigstes Werkzeug für SEO A/B-Testing heisst Google Search Console [1]. Verknüpf zuerst deine Website mit deinem Search Console Konto. Mithilfe dieses Tools erhältst du einen Überblick über den Traffic auf deinen verschiedenen Webseiten. Ausserdem zeigt dir die Search Console an, wie es um das Ranking deiner Webseiten steht [18]. Nach der Durchführung des Tests siehst du direkt, ob sich dein Ranking verbessert oder verschlechtert hat.

Bevor du in der Experimentalgruppe Veränderungen implementierst, ist es wichtig, dass ein Backup deiner ursprünglichen Seite besteht. So kannst du jederzeit zu deiner früheren Version der Webseite zurückkehren, wenn sich die Veränderung als unwirksam herausstellt. Eine Möglichkeit, auf die ursprüngliche Version zurückzugreifen, ergibt sich durch die sogenannte «Version Control». Das ist ein System, welches Veränderungen an deinen Dateien aufzeichnet, sodass du verschiedene Versionen zu einem späteren Zeitpunkt wieder abrufen kannst  [24].

Weiter solltest du – wie du im Abschnitt zur Funktionsweise von SEO A/B-Tests bereits erfahren hast – die Wahl des Test-Frameworks von der Art und Grösse deiner Website abhängig machen. Beispielsweise eignet sich die Website des grössten Schweizer E-Commerce-Shops für Elektronikartikel mit tausenden ähnlichen Seiten sehr gut für einen Multi-Page-Test. Das schrittweise Vorgehen für einen solchen Test illustrieren wir dir deshalb am Beispiel von Digitec.

Schritt 1: Auswahl von Seiten zum Testen

In einem ersten Schritt wählst du eine Gruppe von Seiten mit einem ähnlichen Template aus, die du testen möchtest. Im Beispiel von Digitec könnten das die Seiten Audio, Büromaterial, Foto + Video und Smartphones sein. In der Praxis hast du normalerweise viel mehr Seiten. Das Prinzip ist jedoch das gleiche.

Abbildung 3: Auswahl möglicher Seiten mit ähnlichen Templates [3].

Schritt 2: Hypothese formulieren

Bevor du den A/B-Test durchführst, musst du eine Hypothese formulieren. Die Hypothese bestätigst oder verwirfst du nach der Durchführung des Tests. Wie du bereits weisst, geht es bei SEO darum, durch die Verbesserung deines SERP-Rankings höheren Traffic zu generieren. Hier zeigen wir dir ein Beispiel für eine mögliche Hypothese im SEO A/B-Testing [23].

 

Beispiel-Hypothese: Wenn ich in der Meta-Description wichtige Keywords erwähne, dann erhöht sich mein Traffic.

Die Hypothese bezieht sich hierbei auf den rot markierten Teil.

digitec_audio.jpeg

Abbildung 4: Meta-Description mit wichtigen Keywords [4].

Schritt 3: Die Seiten in Kontroll- und Experimentalgruppen aufteilen

Bei der Zuordnung zu der jeweiligen Gruppe musst du einerseits beachten, dass die beiden Gruppen ähnliche Traffic-Level haben. Andererseits sollen die beiden Gruppen statistisch ähnlich sein, also zu ähnlichen Zeiten nach unten oder oben schwanken [17].

Schritt 4: Änderung vornehmen

Schema_Kontroll-%3AExperimentalgruppe.jpeg

Abbildung 5: Vergleich zwischen Konroll- und Experimentalgruppe [5].

Die Änderung, die du messen möchtest, nimmst du lediglich für die Experimentalgruppe vor. Die Seiten in der Kontrollgruppe lässt du dabei unverändert. So kannst du am Schluss die beiden Gruppen miteinander vergleichen und schauen, ob die Änderungen einen signifikanten Einfluss auf den Traffic haben [1]. Nach der Änderung hast du somit zwei verschiedene Vorlagen, wobei nur eine Version jeder Seite existiert.

Schritt 5: Resultate messen

Im letzten Schritt liegt der Fokus bei der Analyse der Ergebnisse. Mithilfe von Google Search Console (und Google Analytics) erkennst du nach wenigen Wochen, ob die Experimentalgruppe oder die Kontrollgruppe besser performt hat. Du kannst dabei wichtige Kennzahlen wie beispielsweise die prozentuale Erhöhung, das Konfidenzniveau, direkte und indirekte Auswirkungen auf andere Kennzahlen berücksichtigen. Wenn der Test für die Experimentalgruppe gemäss den Kennzahlen erfolgreich ist, kannst du die Änderungen von nun an permanent auf deiner Website einsetzen. Falls die Ergebnisse des A/B-Tests unschlüssig sind, empfehlen wir dir, zumindest daraus Erkenntnisse zu ziehen und diese für spätere Tests zu berücksichtigen [25].

Tipps und technische Hinweise für dein SEO A/B-Testing

Folgende 3 Punkte solltest du im Rahmen von SEO A/B-Testing beachten, um Fehler zu vermeiden:

1. Nutze den rel=“canonical“ Tag - damit kannst du Missverständnisse vermeiden

Wenn eine einzelne Seite über mehrere URLs aufgerufen werden kann oder wenn verschiedene Seiten mit ähnlichem Inhalt existieren, sieht z.B. Google diese als duplizierte Versionen derselben Seite an. Wenn du also nicht ausdrücklich angibst, welche URL „canonical“ ist, trifft Google für dich die Wahl, was zu Missverständnissen führen kann. Mit dem rel=“canonical“ Tag im Head deiner Website kannst du somit der Suchmaschine anweisen, welche Seite nicht indexiert werden soll [26, 27]. 

2. Nutze den HTTP-Statuscode 302

Mit dem HTTP-Statuscode 302 deutest du dem Webcrawler an, dass die Umleitung nur temporär ist. Die Suchmaschine betrachtet es somit als eine vorübergehende Änderung deiner Website und ändert ihren Index entsprechend nicht [27, 28, 29].

3. Teste nicht länger als nötig

Es ist wichtig, beim A/B-Testing die richtige Balance zu finden. Dabei solltest du einen Test nur solange laufen lassen, bis du genug aussagekräftige Daten gesammelt hast.

Suchmaschinen können in etwa abwägen, wie lange A/B-Tests durchgeführt werden und können das entsprechend berücksichtigen. Sollte ein Test allerdings zu lange dauern, könnte das als Täuschungsversuch gewertet werden. Deshalb solltest du einen A/B-Test nicht länger als nötig laufen lassen [23, 27]. 

Google empfiehlt, einen Test solange auszuführen, bis mindestens eine der folgenden Bedingungen erfüllt ist [30]:

  1.  Zwei Wochen sind vergangen, sodass zyklische Schwankungen der Website-Zugriffe im Wochenverlauf berücksichtigt wurden.
  2. Bei mindestens einer Variante liegt die Wahrscheindlichkeit, die ursprüngliche Variante zu übertreffen, bei 95%.

Anbei empfehlen wir dir noch dieses Video, in dem dir genau erklärt wird, wie ein SEO A/B-Test funktioniert.

Abbildung 6: How to run an SEO A/B Test [6].

Fazit: Das solltest Du mitnehmen

Wir hoffen, auch für dich ist die Bedeutung von A/B-Testing für eine nachhaltige Suchmaschinen-Optimierung inzwischen deutlich erkennbar: SEO kann nur erfolgreich sein, wenn es als kontinuierlicher und systematischer Prozess angewandt wird. SEO A/B-Testing dient hierfür als äusserst hilfreiche Methode. Dank schrittweiser Verbesserung einzelner On-Site-Elemente wird das SERP-Ranking deiner Landingpages kontinuierlich optimiert. Im Vergleich zu kompletten Website-Überarbeitungen birgt A/B-Testing kaum Risiken – vorausgesetzt, du berücksichtigst die oben genannten Hinweise.

Ob du eine einzelne Seite linear testest oder einen Multi-Page-Test durchführst, sollte von der Art und Grösse deiner Website abhängen. Entscheidend ist, dass du nie zwei Versionen von ein und derselben Webpage aufschaltest. Für die Auswertung der Testresultate versorgt dich die Google Search Console mit wertvollen Insights. Mit diesem Grundwissen zum Thema SEO A/B-Testing bist du ab jetzt in der Lage, selber von dieser nützlichen Methode zu profitieren. Viel Spass damit!

Quellenverzeichnis

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  2. Jendryschik, M. 2009. Einführung in XHTML, CSS und Webdesign: Standardkonforme, moderne und barrierefreie Websites erstellen. Pearson Deutschland GmbH.
  3. Statcounter. (2021). Search Engine Market Share Europe. https://gs.statcounter.com/search-engine-market-share/all/europe (Abruf: 2021-05-05)
  4. Shelley, R. (2016, Oktober 18). 3 things to do after a major Google algorithm change. (Abruf: 2021-05-05)
  5. Holl, A. (2021). SEO für Einsteiger. So machst du Suchmaschinenwerbung 2021. (Abruf: 2021-05-05)
  6. ONLINEMARKETING.DE. (2021). Suchmaschinenoptimierung / SEO. https://onlinemarketing.de/lexikon/definition-suchmaschinenoptimierung-seo (Abruf: 2021-05-05)
  7. Chaffey, D. (2021, Februar 25.). 2021 comparisons of Google organic clickthrough rates (SEO CTR) by ranking position. https://www.smartinsights.com/search-engine-optimisation-seo/seo-analytics/comparison-of-google-clickthrough-rates-by-position/ (Abruf: 2021-05-05)
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Die Autoren

 

 

 

Michael Luu