Een A/B-test is een experiment waarbij twee versies van digitale content worden vergeleken om te bepalen welke beter presteert op basis van vooraf bepaalde KPI’s.
In dit artikel lichten we toe wat een A/B-test nu eigenlijk inhoudt, en hoe je zelf zo’n A/B-test succesvol uitvoert.
Een A/B-test is een experiment waarbij je twee varianten van dezelfde content vergelijkt om te bepalen welke beter presteert op basis van vooraf bepaalde doelstellingen.
Wil je een succesvolle A/B-test opzetten?
In contentmarketing worden A/B-testen het vaakst toegepast op titels, beelden, contentlengte, invulformulieren en CTA’s. Door systematisch te testen vervang je buikgevoel door data en optimaliseer je je content op een meetbare manier.
Een A/B-test, ook wel bekend als een splittest, is een methode die twee versies van content met elkaar vergelijkt om te zien welke versie meer bezoekers aantrekt. Hierbij wordt éénzelfde contentstuk in twee versies opgedeeld, namelijk een controleversie A en een testversie B. De controleversie kan al een bestaand stuk content zijn, zoals een pagina of blogpost, terwijl de testversie hetzelfde contentstuk bevat, maar met verschillen in lay-out en samenstelling. Het doel van de test is uitzoeken welke versie de beste prestaties op de mat legt.
Op die manier is een A/B-test in essentie een experiment waarbij je de content willekeurig aan gebruikers voorlegt. Daarna bewijst statistiek vaak welke variant het beter doet in functie van de contentdoelstelling die je nastreeft.
Elke A/B-test kan je volgens een vaste procedure laten verlopen. Afhankelijk van de schaal en de regelmaat kan je daarvoor ook software inzetten. Hoe je een succesvolle A/B-test samenstelt, bespreken we aan de hand van volgend concreet stappenplan:
Er zijn tal van formaten en manieren om A/B-testen uit te voeren. Alsook tal van kanalen en platformen zoals social media, e-mail, websites en meer waarop je deze kan inzetten. De meest voorkomende A/B-testen in contentmarketing zijn:
Titels hebben doorgaans de grootste directe impact op click-through rate en bepalen in sterke mate of content überhaupt wordt aangeklikt. Of het nu gaat om de titel boven een artikel of die boven een YouTube-filmpje. Is het de bedoeling van een A/B-test om de perfecte titel te vinden? Neen. Maar ze kan je wel een inzicht geven in welke titelstructuur, -lengte en keywords het beste aanslaan bij je doelpubliek. Selecteer een reeks van goede opties, beperk de shortlist tot de twee beste en leg ze voor.
Denk daarbij na over je distributie. Genereert je site de meeste bezoekers via je e-newsletter, test de titels dan via e-mail. Zend één helft van je database een mail met titel A en de andere helft met titel B.
Idem voor social media. Post bijvoorbeeld een bericht op verschillende momenten met verschillende titels op verschillende kanalen om te leren welke post de meeste impact heeft. Je kan het ook via paid advertisement uitproberen, met bijvoorbeeld sponsored content in twee varianten.
Dat beelden als content voor meer engagement zorgen, is al lang een vast principe. Beelden beïnvloeden emotie en betrokkenheid en kunnen daardoor het engagementniveau van content aanzienlijk verhogen of verlagen, en de keuze voor de juiste beelden kan je ook met een split-test verfijnen. Het is uiteraard niet de bedoeling om bij elk artikel de keuze voor deze of andere foto te split-testen, maar je kan wel uitzoeken welke soort foto’s het best werken.
Zo kan je rond een kernonderwerp een reeks van beelden selecteren. Allen hebben ze op een of andere manier te maken met je onderwerp, maar ze hebben een verschillend uitgangspunt. Onderscheid bijvoorbeeld beelden die steevast mensen tonen, animatie- of getekende beelden of beelden die een keyword tonen.
Zorg altijd voor beelden van gelijke kwaliteit, zodat dit het oordeel niet kan beïnvloeden. Eens je de set klaar hebt, kan je aan de slag en eenzelfde artikel met verschillende kopbeelden verspreiden om het succes te vergelijken.
De ideale contentlengte hangt af van doelgroep, onderwerp en kanaal, en kan alleen betrouwbaar worden bepaald via gestructureerd testen. Houdt je publiek van lange artikelen of van korte? Van snelle filmpjes of van heuse docu’s. Data over hoe lang je kijkers blijven kijken, vertellen al iets, maar bijvoorbeeld leestijd is al een pak moeilijker in te schatten. De tijd die een lezer op een pagina doorbrengt (via Google Analytics) zegt al iets, maar is niet altijd een indicatie van lezen.
Je kan terugvallen op studies, zoals deze van Growthbar, die de ideale lengte van een artikel rond de 1.928 woorden of tekens schat. Zo’n lengte staat voor een leesduur van zeven minuten. Maar met evenveel goodwill kom je uit bij studies die voorspellen dat lange teksten (longreads) van meer dan 3.000 woorden in opmars zijn en op de gratie van Google kunnen rekenen.
Je kan ook kiezen voor een meer complexe opzet en binnen je verschillende buyer persona’s een split maken om te kijken hoe zij reageren. Dit kan bovendien ook nog eens sterk variëren volgens onderwerp en sector. Testen kan met andere woorden zeer goed van pas komen. Werk eenzelfde onderwerp uit in 2.000, 4.000 en 8.000 tekens. Stuur deze gesplit naar je database en bekijk de resultaten (geen A/B, maar A/B/C-vergelijking dus). Je kan hetzelfde doen voor korte en lange video’s.
De lengte, inhoud en plaatsing van een formulier hebben directe invloed op conversieratio en leadgeneratie.
Je wil leads verzamelen en misschien werkt je content daar uitstekend voor, maar wringt het schoentje bij de invulformulieren. Ook die kan je testen. Je kan variëren met de lengte (het aantal in te vullen velden), maar bijvoorbeeld ook met het type vragen (wat gaat te ver en wat niet?). Of nog: waar plaats je het formulier op een pagina?
Selecteer vervolgens een stuk content met een goede conversiegraad en bezorg het met de verschillende formulieren aan je publiek.
Ook voor calls-to-action kan je zeer specifiek gaan splitten. Of een CTA aanslaat, hangt samen met de inhoud uit de content waarop een CTA bijvoorbeeld volgt. Je kan de coherentie testen (horen content asset en CTA wel samen?), maar net zo goed of een onderwerp sterk genoeg is om er via de CTA vervolgens een formulier aan te koppelen.
Naast het inhoudelijke kan je bijvoorbeeld de vormgeving van je CTA’s in een split vergelijken of opnieuw de plaatsing ervan.
Een A/B-test is een gestructureerd marketingexperiment waarbij twee varianten van content worden vergeleken om te bepalen welke het best presteert op basis van vooraf vastgelegde KPI’s. Een succesvolle A/B-test start met een duidelijke doelstelling en hypothese. Test telkens slechts één variabele, verdeel het publiek willekeurig en evalueer tenslotte de resultaten op basis van een statistische analyse.
In contentmarketing kan je onder andere A/B-testen uitvoeren op titels, beelden, contentlengte, invulformulieren en CTA’s. Vooral zichtbare en beslissende elementen zoals titels en calls-to-action hebben vaak een directe impact op klikgedrag en conversie. Door systematisch te testen en resultaten correct te analyseren, vervang je aannames door data en optimaliseer je je digitale performantie op een meetbare en onderbouwde manier.
Content maken en verspreiden is een proces van keuzes maken. Hoe meer zicht je krijgt op de impact van dat radarwerken aan beslissingen (het hoeft niet altijd ‘goed’ of ‘fout’ te zijn), hoe beter het eindresultaat uiteindelijk wordt.
Een A/B-split klinkt een beetje als rocket science, maar is het niet. Doe het zo vaak je kan en durf de lessen nadien te integreren in de dagelijkse praktijk.
Het doel is om prestatiestatistieken zoals conversieratio, betrokkenheid en ROI te verbeteren door twee versies van content met elkaar te vergelijken.
In de meeste gevallen hebben titels en CTA’s de grootste impact op prestaties, omdat zij rechtstreeks bepalen of een gebruiker klikt of converteert. Kleine wijzigingen in formulering, lengte of positionering kunnen meetbare verschillen veroorzaken in click-through rate en conversieratio.
Start met het testen van het element dat het dichtst bij het beslissingsmoment van de gebruiker ligt, zoals de titel of de call-to-action. Deze onderdelen hebben doorgaans de grootste invloed op klikgedrag en conversie en leveren daarom het snelst duidelijke optimalisatie-inzichten op.
Bij A/B-testen worden twee versies vergeleken, waarbij één variabele is gewijzigd. Bij multivariate testen of MVT worden meerdere variabelen tegelijkertijd gewijzigd om het gecombineerde effect te meten.
Je hebt voldoende verkeer nodig om statistische significantie te bereiken. Pagina’s met weinig verkeer vereisen langere testperiodes.
Een test moet lopen tot er voldoende statistische significantie is bereikt, meestal minimaal één tot twee weken, afhankelijk van het verkeer.
Ja. Zelfs kleine veranderingen, zoals de bewoordingen in een CTA, kunnen een aanzienlijke invloed hebben op het gedrag van gebruikers en de conversiepercentages.
Statistische significantie geeft aan dat het verschil tussen variant A en B niet op toeval berust.
