Neues Feature bei LinkedIn Ads: A/B-Tests

Beitragsbild: LinkedIn A/B-Tests

Wir haben lange darauf gewartet und endlich ist es so weit: A/B-Tests bei LinkedIn Ads. Nachdem diese Option bereits auf vielen anderen Social-Media-Plattformen verfügbar ist, gibt es sie nun auch auf LinkedIn. Was A/B-Tests sind und wieso ihr sie auf LinkedIn ausprobieren solltet, erfahrt ihr in diesem Blogbeitrag.

Was sind A/B-Tests?

A/B-Tests sind eine gute Möglichkeit im Online-Marketing, um die Leistung einer Kampagne zu steigern. Dafür werden meistens zwei verschiedene Versionen einer Werbeanzeige gegeneinander getestet. Heißt konkret: Welche Variante der Anzeige kommt bei der eigenen Zielgruppe besser an? Welche führt zu mehr Impressionen, Klicks und letztendlich Conversions? Die Ergebnisse des Tests können dann benutzt werden, um die eigene Marketingstrategie anzupassen und zu optimieren.

Prinzipiell können verschiedene Bestandteile einer Werbeanzeige gegeneinander getestet werden:

  • Visuals
  • Überschriften
  • Anzeigentext
  • Call-to-action

A/B-Tests auf LinkedIn

Die Testfunktion befindet sich im Kampagnen-Manager unter der Option „Test“:

Neu bei LinkedIn: A/B-Tests | Quelle: LinkedIn | Stand: 13.04.2023
Neu bei LinkedIn: A/B-Tests | Quelle: LinkedIn | Stand: 13.04.2023

Um A/B-Tests auf LinkedIn durchzuführen, mussten bislang verschiedene Anzeigen „händisch“ gegeneinander getestet werden. Durch die neue A/B-Test-Funktion auf LinkedIn ist das Ganze jetzt wesentlich einfacher und vor allem auch statistisch sauberer möglich. Zusätzlich bietet LinkedIn neben den klassischen Anzeigentests derzeit noch zwei weitere Varianten:

A/B-Tests: Mögliche Varianten | Quelle: LinkedIn | Stand: 13.04.2023
A/B-Tests: Mögliche Varianten | Quelle: LinkedIn | Stand: 13.04.2023

Beim Aufsetzen des Tests werden dann automatisch 2 Kampagnen erstellt, welche die ausgewählte Variante gegeneinander testen.

A/B-Tests: Optionen und Möglichkeiten | Quelle: LinkedIn | Stand: 13.04.2023
A/B-Tests: Optionen und Möglichkeiten | Quelle: LinkedIn | Stand: 13.04.2023

Ihr werdet Schritt für Schritt durch den Prozess des A/B-Tests geleitet, um alle notwendigen Angaben und Variablen festzulegen. Danach kann es auch schon losgehen.

5 Tipps:

Um die Möglichkeiten von A/B-Tests optimal auszunutzen, solltet ihr folgende Tipps beachten:

  • Laufzeit: Für einen A/B-Test sollte von vornherein eine ausreichende Laufzeit eingeplant werden. Wir empfehlen mindestens 2 Wochen. Ein Test kann derzeit maximal 90 Tage laufen.
  • Datenmenge: Für eindeutige Ergebnisse sollte die Zielgruppe des Tests groß genug sein. Mindestens ist jedoch eine Zielgruppe von 300 User*innen erforderlich. Wir empfehlen allerdings eher eine Zielgruppengröße von mehreren tausend User*innen.
  • Budget: Für einen A/B-Test ist ein Mindestbudget erforderlich. Dies beläuft sich auf $10 täglich oder mindestens $700 für die komplette Laufzeit der Kampagne.
  • Anzahl der Variablen: Pro Test sollte nur eine Variable geprüft werden. Ansonsten sind die Ergebnisse nicht mehr eindeutig und es ist schwer, relevante Rückschlüsse aus den Testergebnissen zu ziehen.
  • Wiederholungen: Da sich die Zielgruppen und Märkte ständig verändern, solltest du regelmäßig A/B-Tests durchführen, um sicherzustellen, dass deine Kampagne weiterhin optimal performt.

Fazit

A/B-Tests sind eine effektive Methode, um verschiedene Anzeigenoptionen bei der Zielgruppe zu testen und die optimale Anzeige zu erstellen. Dank der einfachen Umsetzung auf Plattformen wie LinkedIn können die Ergebnisse direkt in laufende oder zukünftige Kampagnen integriert werden. Es ist wichtig, die Testergebnisse zu analysieren und in zukünftige Kampagnen einzubeziehen. Obwohl die neue A/B-Test-Funktion auf LinkedIn noch nicht für alle Konten verfügbar ist und es noch Bugs gibt, wird erwartet, dass sie bald für alle Konten verfügbar sein wird.

P.S.: Weitere spannende Beiträge zum Thema LinkedIn findet ihr auf unserem Blog.

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Caro

Hallo, ich bin Caro und unterstütze die Klickkomplizen seit Juli 2020 in den Bereichen Social Media Marketing, Content Marketing und Google Ads.

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