Marketing-Glossar

A/B-Test (Splittest): Bedeutung, Ablauf und Beispiele

Simon Gütter · aktualisiert am 20. Oktober 2026 · Lesezeit etwa 2 Minuten

A/B-Test einfach erklärt: Ein A/B-Test ist ein Experiment, bei dem zwei Varianten, etwa einer Anzeige, einer E-Mail oder einer Seite, zufällig verteilt an vergleichbare Gruppen ausgespielt werden, um zu messen, welche besser wirkt.

Kurz erklärt

Ein A/B-Test ist ein Experiment, bei dem zwei Varianten, etwa einer Anzeige, einer E-Mail oder einer Seite, zufällig verteilt an vergleichbare Gruppen ausgespielt werden, um zu messen, welche besser wirkt. Er heißt auch Splittest.

Auch: Splittest, Split-Test, A/B-Testing, kontrolliertes Experiment

So funktioniert ein A/B-Test

Ziel festlegen, etwa die Conversion-Rate oder die Klickrate
eine Hypothese formulieren und genau eine Sache ändern
Besucher zufällig auf Variante A und B verteilen
so lange laufen lassen, bis genug Daten für eine verlässliche Aussage vorliegen
Ergebnis auswerten und die bessere Variante übernehmen

Was man testen kann

Überschriften und Anzeigentexte
Bilder und Anzeigenmotive
Betreffzeilen von E-Mails
Knöpfe, Formulare und Seitenaufbau
Angebote und Preise

Typische Fehler

Zu früh abbrechen, zu viele Dinge gleichzeitig ändern und zu kleine Stichproben sind die häufigsten Fehler. Auch saisonale Schwankungen können ein Ergebnis verfälschen. Standardwerk zu Online-Experimenten ist das Buch von Kohavi, Tang und Xu.¹

A/B-Test in der Werbung

In der Anzeigenwerbung ist der Splittest das A und O: Am Ende läuft das Motiv, das verkauft, nicht das, das gefällt. Plattformen wie Meta und Google Ads bieten eigene Testfunktionen.

Häufige Fragen zu A/B-Test

Was versteht man unter A/B-Testing?

Den Vergleich zweier Varianten unter gleichen Bedingungen, wobei Nutzer zufällig auf die Varianten verteilt werden. So lässt sich messen, welche Variante ein Ziel besser erreicht.

Welche Beispiele gibt es für A/B-Testing?

Zwei Betreffzeilen eines Newsletters, zwei Überschriften einer Landingpage, zwei Anzeigenmotive oder zwei Farben eines Buchungsknopfs.

Wie lange sollte ein A/B-Test laufen?

So lange, bis genug Daten für eine statistisch belastbare Aussage vorliegen, und mindestens über volle Wochen, damit Wochentagsschwankungen ausgeglichen werden.

Quellen

Kohavi, R., Tang, D., Xu, Y. (2020): Trustworthy Online Controlled Experiments. A Practical Guide to A/B Testing. Cambridge University Press.

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Simon Gütter ist Marketing-Experte und arbeitet seit Jahren an der Schnittstelle von Marketing, Vertrieb und Automatisierung. Er findet die Stellen, an denen Unternehmen Zeit und Kunden verlieren, und baut Abläufe, die von selbst laufen: von der Terminbuchung bis zum Reporting. Mehr über Simon