Online Optimierung bei The Next Web – Wie wir jetzt 5 A/B Tests pro Woche machen




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Genauso wie diese Bäume ist auch unser Optimierungsprogramm in den letzten 3 Jahren stark gewachsen und gereift.

Dieser Gast-Blogpost stammt von Martijn Scheijbeler, Lead in den Bereichen SEO, Webanalyse und Wachstum bei The Next Web.

Vor etwa zwei Jahren haben wir bei The Next Web, einem der weltweit größten Onlinemagazine für Neuigkeiten über das Internet, Technologie, Business und Kultur, mit der Optimierung unseres A/B-Testing-Programms begonnen. Unserer Meinung nach ist A/B Testing eine der besten Möglichkeiten, das wichtigste Ziel unserer Webseite zu erreichen – das Interesse unserer Leser zu steigern. Das Interesse der Besucher zu wecken, ist der erste Schritt beim Aufbau einer guten Beziehung mit unseren Lesern. Langfristig erhöhen wir dadurch die Wahrscheinlichkeit, dass die Leser unsere Kurse, Produkte oder Veranstaltungstickets kaufen. In den vergangenen Jahren haben wir viel darüber gelernt, wie wir mehr Leser ansprechen und gleichzeitig unseren Prozess und den Aufbau unseres Testing-Programmes verbessern können.

In diesem Blogpost möchte ich einige Aspekte des Testing-Programms von The Next Web erläutern, sodass Sie vielleicht einige Ideen für Ihr eigenes Testing-Programm erhalten. In den letzten Jahren habe ich mich mit vielen Unternehmen verschiedenster Größen und aus unterschiedlichsten Branchen über ihre Testing-Programme unterhalten. Und letztendlich sind wir uns alle einig: Wenn Ihre Experimente in der Conversion Optimierung auf die Steigerung des Besucherinteresses (Engagement) abzielen, dann können Sie Ihren Umsatz effizient und langfristig steigern.

Größere Investitionen in das A/B Testing

Ich arbeite seit zweieinhalb Jahren als SEO-Spezialist bei The Next Web, aber nach einigen Monaten habe ich auch die Verantwortung für das Einrichten unserer Webanalyse und des Testing-Programmes übernommen.

Als wir A/B-Testing erstmals einsetzten, war der Aufbau unseres Programmes einfach: Optimizely war unser Haupt-Testing-Tool, mit dem wir unsere Tests erstellt und auch die Ergebnisse ausgewertet haben. Wir haben monatlich 1 bis 2 Tests ausgeführt, die folgende drei Ziele zum Schwerpunkt hatten:

1) Steigerung des Leserinteresses

2) Höhere Klickraten auf Call-to-Actions (CTAs) für bestimmte Projekte wie TNW Academy

3) Längere Verweildauer auf der Website, was mehr Ad Impressions als Ergebnis hatte

Ich habe jeden einzelnen Test entworfen, den Code dafür erstellt und die Ergebnisse analysiert – was im Nachhinein nicht die beste Lösung war. Wir wussten, dass Testing etwas bringt und dass wir unser Testing-Programm skalieren müssen. Daraufhin haben wir uns entschieden, einen Webanalysten anzustellen, der vollständig für das Ausführen von Tests verantwortlich ist.

Optimierungstools vor und nach der Skalierung:

Vorher Nacher
  • Optimizely
  • Optimizely
  • Google Tag Manager
  • Google Analytics
  • In-house Heatmap- & Klicktracking-Tool

Als Ergebnis unserer Bemühungen verwenden wir jetzt verschiedene Tools für die Optimierung, die uns das Testen in verschiedenen Projekten mit unterschiedlichen Code-Bases, das Sammeln von Daten sowie das Analysieren von Ergebnissen erleichtern. Durch die Implementierung dieser Tools konnten wir die Zahl der ausgeführten Tests von 1 bis 2 pro Monat auf 5 bis 6 pro Woche steigern. Wir können dank dieser Verbesserungen also rund 100-mal mehr Tests ausführen. Aber wie genau konnten wir unser Testing-Programm so enorm verbessern?

Ideen für das Testing und noch nicht getestete Ideen

Da wir uns selbst immer noch als Start-up-Unternehmen sehen, ist unser Team insgesamt relativ klein und jedes Teammitglied ist auf irgendeine Weise am Testing beteiligt.

Internal testing ideas tool bei The Next Web

Ein Screenshot unseres internen Testing-tools für die Priorisierung von A/B Test Ideen.

Unser Geschäftsführer bittet mich wöchentlich, unsere Tests noch umfassender zu gestalten, weil er neugierig ist, was dabei herauskommen könnte. Das macht meinen Job beinahe schon zu einfach ;-). Unser Geschäftsführer, unser Webanalyst und ich diskutieren Hypothesen, z. B. wie wir ähnliche Inhalte auf der Seite noch deutlicher hervorheben können, um die Zeit zu verlängern, die unsere Benutzer auf The Next Web verweilen.

Unser Community-Team ist direkt involviert, da es regelmäßig die Buttons zum Teilen in Artikeln testet. Zu den häufig ausgeführten Experimenten bei The Next Web gehört das Testen verschiedener Call to Actions, Designelemente und ihre Anordnung.

Derzeit warten noch über 50 Ideen von verschiedenen Teammitgliedern in unserem Backlog auf ihre Umsetzung. In unserer schnelllebigen Zeit ist die Priorisierung von Ideen enorm wichtig, damit wir genau die Tests ausführen, mit denen wir unsere Zielgruppe schneller erreichen können.

Tipp: Schreiben Sie alle Testideen auf, die Sie oder andere Teammitglieder haben.

Testen in verschiedenen Projekten mit unterschiedlichen Code-Bases

Zum Glück haben wir ein Entwicklungsteam, das uns bei der Arbeit mit dem Testing-Programm unterstützt. Derzeit werden unsere Projekte auf neun verschiedenen Plattformen mit unterschiedlichen Code-Bases ausgeführt. Optimizely wird dabei für viele Projekte verwendet – von TNW Deals bis hin zu TNW Academy. In unserem Hauptblog wird unsere interne Lösung verwendet, sodass wir das Potenzial unserer einzelnen Besucher pro Monat voll ausschöpfen können. The Next Web verzeichnet monatlich 7,5 Millionen einzelne Besucher und 11 Millionen Seitenaufrufe. Dank der Kombination unserer internen Lösung mit Optimizely können wir Tests für alle Projekte ausführen und alle Tests ganz einfach online stellen.

Da wir viele Properties und Code-Bases testen, mussten wir schließlich erkennen, dass wir nicht alle Code-Bases auf dem neuesten Stand halten konnten und haben uns dann entschieden, Google Tag Manager mit Optimizely sowie Custom JavaScript-Code zu verwenden.

Tipp: Stellen Sie sicher, dass Ihr Entwicklungsteam Ihr Testing-Programm unterstützt, sodass Sie einfach neue Tests einrichten und aktualisierte Versionen auf Ihren Live-Servern bereitstellen können.

Sammeln von Benutzerdaten und Messwerten

Unser wichtigstes Webanalyse-Tool ist Google Analytics. Mit Google Analytics sammeln wir alle unsere Daten und legen Ziele fest, um die umsatzbezogenen KPIs und die Ticketverkäufe für unsere Veranstaltungen zu überwachen. Wir verwenden Google Analytics zudem, um verschiedene Ziele mit Bezug auf die Nutzeraktivität einzurichten, z. B. höhere Klickzahlen auf bestimmte Bereiche der Website wie ähnliche Inhalte, die Buttons zum Teilen von Artikeln usw. Dies sind für die meisten Publisher die wichtigsten Ziele, da damit das Interesse und die Zahl der Ad Impressions gesteigert werden.

Heatmaps

Die meisten vorhandenen Tools machen das Sammeln von Klickdaten für Unternehmen unserer Größe (monatlich 15 bis 20 Millionen Klickereignisse) nahezu unerschwinglich. Daher haben wir uns für eine interne Lösung entschieden. Vor einigen Monaten haben wir schließlich ein Tool eingerichtet, mit dem wir das Klickverhalten für unterschiedliche Experimente und Varianten analysieren können. Weitere Informationen zur Einrichtung finden Sie hier. Die gesammelten Daten sind auf Anfrage von unseren Business-Intelligence-Servern abrufbar, sodass wir die Segmentierung nach URL, Gerät und Browserversion einfach einrichten können.

Wir verwenden Heatmaps, um auch Interaktionen mit Elementen auf unserer Plattform zu sehen, die nicht anklickbar sind, aber dennoch das Interesse unserer Benutzer wecken. Heatmaps helfen beim Finden neuer Ideen für das A/B Testing, bieten aber auch Einblicke darin, was unsere Benutzer auf der Seite ansehen.

Automatisieren

Letztendlich haben wir herausgefunden, dass das Analysieren unserer Testergebnisse die meiste Zeit in Anspruch nimmt. Es ist einfach, herauszufinden, welche Variante besser funktioniert, aber wir möchten auch verschiedene Benutzersegmente näher betrachten, z. B. neue Besucher im Vergleich zu wiederkehrenden Besuchern, und erfahren, wie bestimmte Tests sich auf diese verschiedenen Benutzer auswirken. Dadurch können wir ermitteln, welche Tests dauerhaft für welche Benutzer ausgeführt werden sollten. Auf Optiverse habe ich noch etwas ausführlicher erläutert, wie wir bei The Next Web Tests dokumentieren und archivieren.

 

Tipp: Martijn hat auf dem ConversionSummit 2015 in Frankfurt den Aufbau des Testing-Programmes bei The Next Web näher erläutert. Die Folien finden Sie hier

Fazit

Durch das Sammeln unserer Ideen, die Unterstützung unseres Entwicklungsteams und die Automatisierung der Datensammlung können wir heute mehr Tests ausführen und die Effizienz unseres Optimierungsprogrammes deutlich steigern.

Ich bin von all den Verbesserungen beeindruckt, die wir bisher in unserem Testing-Programm umsetzen konnten, und ich freue mich auf die Veränderungen im kommenden Jahr, wenn wir unser Testing-Programm noch weiter entwickeln. Ich würde mich natürlich freuen, wenn Sie mir von Ihren Erfahrungen beim Skalieren Ihres eigenen Testing-Programms berichten. Schreiben Sie Ihre Tipps & Erfahrungen einfach in die Kommentare!

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