Google Ads Experimente – 4 Schritte zum erfolgreichen A/B-Test

Wer in Google Ads langfristig erfolgreich sein will, muss testen. Google Ads Experimente sind dafür der perfekte Baustein in jedem Ad Account. Wir zeigen dir die wichtigsten Prinzipien und Entscheidungsgrundlagen für erfolgreiche Kampagnen Experimente. 

von 21.05.2024SEA

Google Ads Experimente sind ein mächtiges Werkzeug im Interface von Google Ads. Egal ob Gebotsstrategie, Landing Page, Ad Copy oder einfach nur ein paar andere Keywords.

Mit Kampagnen Experimenten kann man sehr risikofrei eine Testumgebung in Google Ads schaffen, um datengetrieben bestimmte Hypothesen zu testen.

Zum Beispiel:

      • Welche Gebotsstrategie funktioniert besser?
      • Welchen Match Type sollte ich am besten verwenden?

Hier sind unsere 5 Schritte für das ideale Experiment in Google Ads und die Prinzipien dahinter:

  1. Grundlagen zu Google Ads Experimenten
  2. Ergebnisse der Experimente
  3. Die Ergebnisse richtig bewerten
  4. Learnings aus dem Experiment ziehen
  5. FAQ
  6. Fazit

1. Grundlage von Google Ads Experimenten

Ein Google Ads Experiment beginnt generell gesprochen immer mit einer Hypothese, also konkret der Fragestellung nach dem “Was könnte in diesem Fall wohl besser funktionieren?” oder “Was könnte mal getestet werden?”.

Welche Hypothese sollte ursprünglich mit dem Experiment getestet werden? Diese Frage solltet ihr jeweils beantworten können.

Hier ein paar mögliche Szenarien, die ein Experiment haben kann:

      • Wir testen verschiedene Gebotsstrategien miteinander, z.B.
        • Maximize Conversions” vs. “Maximize Converion Value
        • Max. Clicks” vs. “target ROAS
      • Wir testen Anzeigen Texte miteinander, z.B.
        • Hundestore 100% Organisch” vs. “Lills Organic Dog Store
      • Wir testen Landing Pages einer bestimmten Anzeige, z.B
        • URL 1” vs. “URL 2
        • Generell Product Page vs. Collection Page

Für jedes dieser 5 Beispiele können Experimente in Google Ads (aber auch Bing Ads und anderen Ad Plattformen) erstellt werden. Nach einer gewissen Laufzeit des Experiments stellt man sich die Frage, wie bewerte ich dieses nun?

2. Ergebnis des Experiments

Für einen Onlineshop auf WooCommerce hatten wir beispielsweise diese Hypothese:

“Wir wollen mehr Umsatz generieren für den Online-Shop X, daher testen wir bei unserer Search-Kampagne (in diesem Fall eine DSA) einfach mal “Maximize Conversions vs. Maximize Conversion Value”.

Unsere Hypothese:
“Wir generieren mehr Umsatz mit der neuen Gebotsstrategie.”

Am Ende einer Laufzeit von 14 Tagen sah es dann so aus (klicke auf das Bild zum vergrößern):

Auswerting Google Ads Experiment
Getrackte Ergebnisse nach 14 Tagen Kampagnen-Experiment bei Budget-Split 50-50

Bezogen auf die ursprüngliche Hypothese “Mehr Umsatz dank anderer Gebotsstrategie” sind uns hier folgende Metriken wichtig:

      • Conversions (Verkäufe)
      • Cost / Conversion
      • Conv. Rate
      • Conv. Value
      • ROAS

3. Ergebnis bewerten

In diesem Experiment waren eigentlich alle 5 Metriken, die wir vergleichen wollten, deutlich besser als die ursprüngliche Kampagne.
Was bedeutet besser? Die Zahlen des Experiments deuten darauf hin, dass der Umsatz sich verbessert hat:

      • Conversions hoch → besser als vorher ✅
      • Cost / Conversion → runter → besser als vorher ✅
      • Conv. Rate → hoch → besser als vorher ✅
      • Conv. Value → hoch → besser als vorher ✅
      • ROAS → hoch → besser als vorher ✅

Auch mit genauerer ist hier eigentlich ganz gut zu erkennen, dass das Experiment ein Erfolg war und wir das Experiment übernehmen können / sollten, um diese Vorteile weiterhin in den Kampagnen zu behalten.

Wenn sich auch im Backend des Shops mehr Bestellungen erkennen lassen oder noch besser, wenn ein bestimmtes Produkt erkennbar mehr gekauft wird sind das gute Anzeichen für ein erfolgreiches Experiment.

Pro-Tipp:
Das Prinzip hinter erfolgreichen Experimenten sollte lauten: „Keine false negatives.“ Das bedeutet, ihr solltet das Experiment nicht übernehmen, wenn ihr nicht mit einer gewissen statistischen Relevanz beahupten könnt, dass es sich wirklich verbessert hat. Im Zweifel glaubt den Google Ads Experimente Inputs. Denn lieber einen möglichen Gewinn nicht realisiert, anstatt sich etwas aufgrund von falschen Zahlen zu verschlechtern. Das klassische verschlimmbessern.

4. Learnings aus dem Experiment ziehen

Mit dem obigen Prinzip könnt ihr entscheiden, was am Ende des Google Ads Experiments passieren soll. Hier sind die 3 grundlegenden Ergebnismöglichkeiten einmal aufgezeigt:

#1 Eindeutig BESSER

→ Experiment übernehmen & den “Win” als Fortschritt verbuchen.

#2 Eindeutig SCHLECHTER

→ Experiment abbrechen (wenn nötig auch frühzeitig) & die Erkenntnis aufschreiben. Ist ja trotzdem ein Win, weil es dann scheinbar gerade nichts zu verbessern gab → also testen wir weiter

#3 Ungefähr gleich

→ Welche Metriken haben sich verbessert, welche haben sich verschlechtert?
→ Woran könnte es liegen?
→ Sind vielleicht Metriken anders, die wir nicht berücksichtigt haben?

Auf die genaue zahlentechnische Auswertung will ich jetzt hier nicht eingehen, das würde den Rahmen etwas sprengen. Dem ganzen soll ein späterer Blog gewidmet werden.

Im Google Ads Backend könnt ihr aber auch den Input von Google nehmen. Das findet ihr unter Experimente -> Alle Experimente -> Experimente Zusammenfassung.

Dort sind alle aktuellen und vergangenen Experimente aufgelistet.

Beispiel Statistische Signifikanz bei einem Google Ads ExperimentBeispiel für Googles Berechnung der statistischen Signifikanz für ein Google Ads Experiment.

Ein weiteres Prinzip aber für Experimente (natürlich nicht nur bezogen auf Google Ads Kampagnen) ist „Sag niemals nie, und niemals immer.“
Warum? Keine Situation eines Google Ad Accounts gleicht wirklich zu 100% der eines anderen. Es gibt immer kleine und feine Unterschiede. Sei es im Tracking, Produktstrategie, Ad Spend oder sonstiges.

Situationen, die vor ein paar Wochen in Google Ad Account A zu Ergebnissen X geführt haben, können in einem anderen Account zu Ergebnis B führen.

Habt immer einen offenen Blick für Veränderungen und betrachtet für den Start von Experimenten immer das, was gerade Sinn macht.

5. FAQ zu Google Ads Experimenten

Wenn ihr noch andere Fragen zu Google Ads Experimenten hab als die hier genannten, lasst uns gerne einen Kommentar da.

Wie erkenne ich, ob ein Google Ads Experiment eindeutig ist oder ich noch warten muss?

Das kommt vermutlich auch viel durch die Erfahrung, bei manchen Experimente “weiß man”, dass sie besser laufen werden, aber lasst euch überraschen und bleibt offen für neue Erkenntnisse.
Basierend auf der Ursprünglich getesteten Hypothese gibt Google auch einen Rechner an, um es statistisch relevant berechnen zu lassen. Diesen findet ihr bei den Experiment Einstellungen. Siehe Screenshot oben.

Wie lange sollte ich ein Google Ads Experiment laufen lassen?

Es kommt wirklich nicht auf die Zeit an, sondern auf die Anzahl an Daten, mit denen wir kalkulieren können. Je kleiner die Kampagne und je weniger Klicks und Datenpunkte wir generieren, desto länger brauchen wir für ein Experiment. Manchmal reichen ein paar Tage, manchmal braucht es 1-2 Monate.

Pro-Tipp:
Die Performance von Experimenten kann auch schwanken, in manchen Wochen ist es wie vorhergesehen, in anderen Wochen ist es schlechter Vergleicht also auch die Schwankungen über die Zeit des Experiments.

Fazit

Wie zu Anfangs erwähnt sind Google Ads Experimente eine tolle Möglichkeit, bestehende Kampagnenstrukturen risikofrei zu testen. So wird viel Raum für Wachstum ermöglicht und auch lange bestehende Kampagnen können hinterfragt werden.

Versucht, etwa 10-15% des monatlichen Budgets in Tests und Experimente zu stecken. So zumindest unsere Empfehlung. Dazu zählen Experimente, Dynamische Suchanzeigen (DSA), neue Kampagnenarten und Zielgruppen.

„Outsized returns often come from betting against conventional wisdom, and conventional wisdom is usually right.“ – Jeff Bezos

In diesem Sinne viel Spaß beim experimentieren & Testen ✌🏼,

Florens

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Autorenbild Florens Bach

Florens Bach

Florens Bach ist ein wahrer Google Ads und PPC Enthusiast mit insgesamt über 6 Jahren Erfahrung im Bereich Suchmaschinenmarketing (SEA). Seit 2018 arbeitet er leidenschaftlich im Bereich PPC Ads, SEO, Email Marketing und Co. mit dem Fokus auf Onlineshops.

Als Mitgründer und stellvertretender Geschäftsführer der Ecommerce Marketing Agentur "Bach & Gruber Ecommerce" haben er und sein Team bereits über 180 Onlineshops beim Wachstum unterstützt.

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