A/B-Tests – Best Practices

Zuletzt aktualisiert: Januar 2026

Mit einem A/B-Test kannst du zwei verschiedene Versionen deiner Anzeigen testen und so ermitteln, bei welcher die Performance höher ist. So kannst du zukünftige Kampagnen optimieren. Du kannst wahlweise eine Anzeigengruppe in deinem A/B-Test manuell anhalten oder wenn das System die beste Anzeigengruppe für dich ermittelt.


Best Practices für A/B-Tests

  • Lege eine zu testende Hypothese fest. Vor dem Einrichten eines A/B-Tests musst Du festlegen, was getestet werden soll und wie dies die Entwicklung deiner Anzeigenstrategie unterstützt. Damit kannst du die zu testenden Variablen bestimmen und sicherstellen, dass du einen aussagekräftigen A/B-Test durchführst.

  • Lege Testgruppen mit großen Unterschieden in den Variablen fest. Bei der Auswahl der Testvariablen solltest du darauf achten, dass sich die Einstellungen für die beiden Testgruppen deutlich unterscheiden. Es sollten klare Unterschiede bestehen, damit die beiden Anzeigengruppen unterscheidbare Ergebnisse liefern und das System die beste Anzeigengruppe ermitteln kann.

  • Lege ein angemessenes Testbudget fest. Das Budget für deinen A/B-Test sollte ausreichend Ergebnisse liefern, damit du auch wirklich die Strategie mit der besten Performance bestimmen kannst. Beim Erstellen eines A/B-Tests gibt das System die geschätzte Testleistung auf Grundlage des von dir festgelegten Budgets an.

  • Lege eine angemessene Testdauer fest. Für möglichst zuverlässige Ergebnisse empfehlen wir eine Testdauer von mindestens 7 Tagen. Die maximale Dauer für A/B-Tests beträgt 30 Tage. Eine Testdauer von unter sieben Tagen reicht möglicherweise nicht aus, um die beste Anzeigengruppe zu ermitteln. Eine übermäßig lange Testdauer kann zu einem Budgetdefizit führen.

  • Lege eine große Zielgruppe fest. Es wird empfohlen, die Zielgruppe zu erweitern, damit die Stichprobe für den A/B-Test ausreichend groß ist.

  • Stelle einen höheren geschätzten Power-Wert sicher. Der Power-Wert gibt an, wie wahrscheinlich mögliche Unterschiede bei deinen Anzeigengruppen erkannt werden, um die beste Anzeigengruppe zu ermitteln. Wir empfehlen ein Budget, mit dem du einen Power-Wert von mindestens 80 % erhältst.

  • Vermeide Änderungen. Wenn du nach dem Start deines A/B-Tests Änderungen an deiner Anzeigengruppe vornimmst, kann sich das auf die Ergebnisse auswirken oder dazu führen, dass die Anzeigengruppe erneut überprüft wird. Deshalb solltest du deine Einstellungen für den A/B-Testnachträglich nicht mehr ändern.