A/B-testing

Wat is A/B-testing?

A/B-testing is een kwantitatieve onderzoeksmethode waarbij twee (of meer) varianten van een website worden gemaakt en uitgetest om uit te zoeken welke variant de beste resultaten oplevert. Bij dit onderzoek wordt er een team opgesteld waarbij een deel de originele website kan beoordelen en een ander deel van het team een variant van die website. De data rond de test (statistieken, opmerkingen, voorkeuren,…) wordt verzameld om een algemene analyse te maken van de varianten van je website. Op die manier kan je zien welke elementen zorgen voor een hogere conversiepercentage

Wanneer je gebruik maakt van twee (of meerdere) varianten van je website voor A/B-testing moet je geen twee volledig verschillende designs gebruiken. Het kunnen ook kleine verschillen zijn, zoals de kleur van een call-to-action knop.

Hoe voer ik een A/B-test uit?

Om een A/B-test succesvol uit te voeren, is een duidelijke structuur belangrijk. Volg deze stappen om betrouwbare en bruikbare resultaten te krijgen.

1. Bepaal je doel

Denk eerst na over wat je precies wil verbeteren. Wil je meer klikken op een knop? Meer inschrijvingen voor een nieuwsbrief? Of een hogere verkoopconversie? Je doel bepaalt welke elementen je zal testen.

2. Stel een hypothese op

Maak een onderbouwde inschatting van wat beter zal werken en waarom. Bijvoorbeeld: “Een opvallendere kleur voor de call-to-action knop zal zorgen voor meer klikken.” Zo weet je na de test of je verwachting klopt.

3. Maak je varianten

Ontwerp twee versies van je pagina of element:

• Variant A: de huidige versie (de “controle”).

• Variant B: de aangepaste versie die je wil testen.
  Zorg ervoor dat je slechts één element tegelijk wijzigt, zodat je precies weet welk verschil invloed heeft.

4. Verzamel voldoende data

Start de test en laat beide varianten tegelijk lopen. Het is belangrijk om de test lang genoeg te laten duren tot er voldoende bezoekers en conversies zijn om betrouwbare conclusies te trekken. Gebruik eventueel een tool zoals Google Optimize, Optimizely of AB Tasty om het proces te automatiseren.

5. Analyseer de resultaten

Na afloop bekijk je welke variant beter scoorde op je gekozen doel. Analyseer de cijfers en bepaal of het verschil statistisch significant is. De best presterende versie kan je vervolgens definitief doorvoeren.

Waarvoor wordt A/B-testing gebruikt?

A/B-testing zit zeker in het woordenschat van een online marketeer, het biedt goede resultaten en geeft inzicht over de elementen die de lezer of de klant aangenaam vinden. Dit geldt zelfs niet enkel voor websites, maar ook voor e-mails (nieuwsbrieven). De bedoeling van A/B testen is om meer inzicht te creëren over je website of mailings, om deze inzichten te gebruiken voor je website. Moet je iets aanpassen aan je lay-out, copywriting of  afbeeldingen? Laat de testgroep het bepalen en leer uit hun opmerkingen.

Hoe definieer ik mijn testgroep?

Je testgroep bestaat het liefst uit mensen die geïnteresseerd zijn in jouw product of service. Stel dat je schoonmaakservices aanbiedt, dan kunnen bv. studenten je niet veel relevante informatie opleveren. Definieer je testgroep volgens je doelpubliek, daar is je website ook voor gemaakt. Het is niet de bedoeling, hoewel het mogelijk is, om je testgroep zelf samen te stellen. Dit is de taak van SEO. Zorg dat de SEO van je website in orde is zodat genoeg relevante personen je website bezoeken en hun input kunnen geven.

Hoe bepaal je de ideale testgroepgrootte voor A/B-testing?

De grootte van je testgroep bepaalt hoe betrouwbaar je A/B-testresultaten zijn.
Is de groep te klein, dan kan toeval de cijfers vertekenen. Is ze te groot, dan verlies je tijd en middelen.

Richtlijn

Streef naar minstens 1.000 conversies per maand om duidelijke conclusies te trekken. Zo krijgt elke variant (A en B) ongeveer 500 conversies, wat nodig is voor statistische betrouwbaarheid.

Belangrijkste factoren

De ideale testgroep hangt af van:

• je huidige conversiepercentage,

• de verwachte verbetering (uplift),

• en het betrouwbaarheidsniveau (meestal 95%).

Gebruik een sample size calculator (zoals Optimizely of AB Tasty) om exact te berekenen hoeveel bezoekers je nodig hebt per variant.

Tip: Sluit een test nooit af vóór je de minimale groepsgrootte hebt bereikt, dat maakt je resultaten onbetrouwbaar.

Is A/B-testing hetzelfde als de A/B-split test?

Het kan zijn dat je gehoord hebt van A/B-split testing. Nu, dit is niet hetzelfde als A/B-testing. A/B-split testing wordt gebruikt voor twee volledig andere designs van een website. Hierbij weet je niet meteen of het de kleur, een afbeelding of de tekst is die jouw website goed maakt. A/B-testing, in die zin, geeft wel een overzicht over wat concreet er net zo goed of minder goed is aan jouw website.

Waarop moet je letten bij A/B-testing?

Er zijn een aantal punten waar je toch rekening mee moet houden bij A/B-testing. Hieronder lijsten we een drietal zaken waar je op moet letten.

1. Beperk het aantal aanpassingen

Het gebeurt dat webmasters veel leren uit de A/B-test en veel zaken willen aanpassen. Wees voorzichtig met hoeveel je aanpast, je eigen ideeën en ontwerpen mogen daarbij niet verloren gaan. Maak een aantal aanpassingen, maar behoud het “karakter” van je website. Onthoud dat de analyse je meer doet leren over je doelpubliek, maar laat de doelpubliek niet bepalen hoe JOUW website er moet uitzien.

2. Kies een representatieve testperiode

De beste methode om de meest valide analyse te verkrijgen, voer je de test best uit over een periode van één maand tijd. Zo worden de cijfers niet beïnvloed door dagen van de week of andere elementen die een invloed kunnen hebben op de test.

3. Zorg voor voldoende verkeer

Over het algemeen wordt de raad gegeven om minstens 1000 conversies per maand te hebben om de test uit te kunnen voeren. Als je niet genoeg bezoekers hebt voor je website, dan bekijk je best wat je kan doen om meer bezoekers te genereren via SEO.

Samenvatting

A/B-testing vergelijkt twee versies van een webpagina of element om te zien welke beter presteert. Je bepaalt een doel, maakt een kleine wijziging in variant B, laat beide versies tegelijk testen door genoeg relevante bezoekers en analyseert de resultaten. Het helpt om conversies te verhogen en inzicht te krijgen in wat werkt. Voldoende verkeer en een duidelijke, beperkte testaanpassing zijn belangrijk voor betrouwbare conclusies.

Ontdek meer SEO-termen!