Es ist nie zu früh, die Performance Ihrer Werbeanzeigen zu testen. Hier erfährst du, wie Anzeigen getestet werden und warum dies für deren Erfolg obligatorisch ist.

Jahrzehntelang haben sich Marketer fast ausschließlich auf Zielgruppen-Targeting-Daten verlassen, um Entscheidungen darüber zu treffen, welche Anzeigen wo geschaltet werden sollen.
Es machte das Erstellen von Werbekreationen und den Kauf von Werbeflächen sehr einfach.

Als man das Kaufverhalten der Zielgruppe kannte, konnte man vorhersagen, dass diese das Produkt oder die Dienstleistung kauft. Alles was man dafür tun musste war die Werbeanzeigen an die durch das Targeting definierte Zielgruppe auszustrahlen. Da aber die zunehmende Bedeutung der Privatsphäre der Benutzer (zu Recht) die Bedürfnisse der Vermarkter überwiegt, wurden Mandate implementiert, wie das Apple Tracking-Opt-in in iOS 14, der CCPA und der DSGVO, die das Zielgruppen-Targeting deutlich erschweren.

Durch diese Beschränkung ist es jetzt wichtiger denn je, sich auf das Creative (also das Bild oder Video) der Werbeanzeigen zu fokussieren.
Denn im Gegensatz zu den Daten aus dem Targeting wird das Creative immer unter der Verantwortung und Kontrolle der Marketer liegen. Durch das beschränkte Targeting werden die Zielgruppen breiter. Somit erfordert das gleichzeitig bessere, relevantere, ansprechendere und aktionsfördernde Anzeigenkreationen.
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‍Wie man sieht wird die kreative Intelligenz zum neuen Must-have für Marketer.
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Dabei können Designer mithilfe des Ansatzes des multivariaten Testens ihre Kunst mit Wissenschaft untermauern.
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‍Marketer können dabei in großem Maßstab testen und erhalten Einblicke darein, welche Designaspekte die Performance verbessern, und welche nicht.

Diese beiden Methoden helfen dabei, etwas über ihre Werbemittel zu erfahren.
Beide testen Werbeanzeigen gegeneinander und messen wie gut diese im Vergleich zu einem Ziel abschneiden (Conversion, CTR, Leads, Purchases, etc.)
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A/B-Tests und multivariate Tests unterscheiden sich in der Anzahl der Werbeanzeigen, die geschaltet werden und dem Mehrwert der Ergebnisse.

A/B-Tests vergleichen die Leistung von zwei oder mehr deutlich unterschiedlichen Anzeigen gegeneinander. Das war lange Zeit der Standard, wie Unternehmen entschieden haben, welche Anzeigen gestaltet und geschaltet werden sollen.

➜ Das größte Problem bei A/B-Tests ist die hohe Anzahl unkontrollierter Variablen.

Die Designs unterscheiden sich stark. Anzeigen können nur langsam getestet und nicht wirklich optimiert werden. Ebenso kann nicht gesagt werden, warum die Zielgruppe das Konzept bevorzugt.

➜ Multivariate Tests können genau das.

Aus diesem Grund reicht A/B-Testing allein nicht mehr aus. Heutzutage führen Unternehmen multivariate Tests aus, bevor sie ihre Werbemittel skalieren.

Nur so ist es möglich die Erkenntnisse abzuleiten, die Marketer benötigen, um die Performance des Marketings zu steigern. Bei multivariaten Test werden alle Variablen kontrolliert, sodass gesagt werden kann, welche Elemente besser funktionieren.

Zusammen bilden A/B-Tests und multivariate Tests ein starkes Paar. Das erste sagt Ihnen, welches Anzeigenkonzept am besten funktioniert, und das zweite, welche Kombination von kreativen Elementen innerhalb dieses Konzepts die meisten Conversions antreibt.

Multivariate Tests dienen zum Testen von Hypothesen, bei der mehrere Variablen geändert werden.

Variablen sind einzelne Elemente innerhalb einer Anzeige, also:
- Bilder
- Überschriften
- Call-to-Actions
- Farben
- Zielgruppen
- usw.
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Das Ziel eines multivariaten Tests ist es zu nicht nur zu verstehen, welche Werbeanzeigen, sondern eben auch Variablen, die Leute am meisten lieben oder hassen. In unserem Fall wird die Leistung jeder möglichen Kombination von Creative-Variablen getestet.

Angenommen, Ihr Kreativteam hat sich bei der Konzeption einer Werbekampagne Folgendes ausgedacht:
- 3 Überschriften
- 3 Bilder
- 2 Hintergrundfarben
- 2 Call-to-Actions
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Der Variationsmodus im Editor vereinfacht das Hinzufügen dieser Variatonen zum Design. Um einen multivariaten Test mit diesen Assets durchzuführen, würden Sie eine Anzeige für jede mögliche Kombination erstellen – alle 36 (3x3x2x2) – und sie gegeneinander testen.

Es gibt Erkenntnisse, die nur aus multivariaten Tests zum Vorschein kommen.
Aus dem obigen Test können zum Beispiel folgende Erkenntnisse gewonnen werden:

Wie hier zu sehen ist liegt der wahre Wert des multivariaten Testens in der Fähigkeit, diese Erkenntnisse für die zukünftigen Creatives zu nutzen.

Wenn bekannt wäre, dass eine bestimmte Farbe, ein Bild oder Text auf einer Schaltfläche ständig mehr Menschen zum Kauf anregt, kann dieses Wissen genutzt werden, bis sich ein neuer Gewinner herauskristallisiert.

➜ Theoretisch ist das multivariate Testen von Anzeigen einfach.
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Die Realität ist, dass das Erstellen so vieler Anzeigen für jedes Kreativteam keine leichte Aufgabe ist. Aus diesem Grund sind Automatisierungen wichtig. (Mehr dazu gleich)‍

Erfolgreiches multivariates Testen ist nur durch Automatisierung möglich.

Einfach ausgedrückt:
Je mehr Anzeigen getestet werden, desto wahrscheinlicher ist es Gewinner zu finden.

Dabei automatisieren diese Tests nicht die Kreativität!
Die Tests liefern in großem Maßstab kreative Intelligenz, die sonst nicht erhalten werden können und füllen eine Bibliothek mit Erkenntnissen, die das Team verwenden kann, um leistungsstarke, datengesteuerte Werbekreationen bis weit in die Zukunft zu erstellen.
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➜ Multivariate Tests liefern Kreativen und Marketer die Daten, die sie benötigen, um die richtigen Creatives zu erstellen.

Onepixa bietet die Möglichkeit multivariate Tests übersichtlich und schnell zu erstellen und vor der tatsächlichen Zielgruppe automatisch zu testen.

Dieser Leitfaden ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für das Testen und zeigt Ihnen wie erfolgreiche Anzeigen gefunden werden können und erklärt, wie man herausfindet, was sie erfolgreich macht.

Onepixa beschleunigt den Prozess für das Erstellen von kleineren aber auch umfangreichen Tests deutlich. Sie stärken das Verständnis für ihre Zielgruppe kontinuierlich und können so schnellere Entscheidungen treffen.

Bevor du dich kopfüber in multivariate Tests auf Onepixa stürzt, nimm dir etwas Zeit, um zu verstehen, was das Marketingteam auf der Plattform zu erreichen hofft.
Versuche das Ziel vor Augen zu haben:

Wie und warum möchtest du auf Onepixa testen?
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Beginne mit den obersten Zielen: Welche Bereiche der Marke oder des Unternehmens sollen mit einer besseren Anzeigenkreation optimiert werden?
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Einige konzentrieren sich auf nur ein Ziel, während andere mehrere Ziele vor Augen haben.
‍Hier sind einige Beispiele von unseren Kunden:‍

Was ist dein kreativer Testtyp?

Wir haben festgestellt, dass unsere Kunden in einen von drei Testtypen fallen:

Der größte bestimmende Faktor der Statistik ist die Stichprobengrößen eines Tests. Beim Testen von Werbeanzeigen ist dies die Anzahl der Personen, denen eine Version der Werbeanzeige präsentiert wurde.
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Wenn durch Onepixa auch eine große Anzahl von Anzeigen gleichzeitig getestet wird, ist es schwierig, eine statistische Signifikanz für jede Anzeige im Test zu erreichen.

Es ist aber auch keine Möglichkeit einzelne Ads solange laufen zulassen bis diese validiert sind, da so das hohe Risiko besteht, dass man hohe Summen an schlecht laufende Anzeigen verschwendet. Durch einen multivariaten Test senkt man dieses Risiko um ein vielfaches und spart sich hohe Ausgaben für die falschen Ads.
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Die gute Nachricht ist, dass es multivariate Tests nicht unzuverlässig macht, wenn die Statistiksignale nicht erreicht werden. Es bedeutet lediglich, dass auf frühe Erfolgsindikatoren geachtet wird, um schnell Entscheidungen darüber zu treffen, welche Anzeigen und Elemente erfolgreich sind oder nicht.

Trotz kleinerer Stichprobengrößen pro Anzeige ist es immer noch möglich klare Gewinner und Verlierer festzustellen. Die klar gewinnenden Ausreißer werden anschließend weiter getestet, die anschließend zu statistischer Signifikanz führen, ohne das Risiko einzugehen mehrere tausende Euros zu verschwenden.
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Frühindikatoren können wie folgt aussehen:

Der größte Vorteil in Investitionen in multivariate Tests besteht darin, dass sie als Testgelände für Ihre gesamte Marke dienen.

Denn dadurch lassen sich die gewonnen Erkenntnisse nicht nur auf die Anzeigengestaltung anwenden, sondern auf das ganzheitliche Marketing.
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- Gewinnende Elemente können für Home- und Landingpages angewendet werden.
- Liegen die Marketer und Designer mit Ihrer Intuition richtig?
- Gewinnende Farben können in Ihre Verpackung integriert werden

Somit ist Onepixa nicht nur eine Werbeanzeigenplattform.
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➜ Onepixa ist eine neue Form der Echtzeit-Marktforschung.

Jeder großartige Test beginnt mit einer Hypothese, einem Anzeigenkonzept und einem strategisch ausgewählten Satz von Elementen.

Durch Onepixa soll die Kreativität von Designern und Marketer gefördert werden. Denn diese verstehen, wie man Schmerzpunkte, Bedürfnisse und Wünsche von Kunden in wirkungsvolle kommerzielle Kunstwerke umwandelt. Durch Onepixa können die besten Werbekreationen mit ebenso aussagekräftigen Daten unterstützt werden. Denn dadurch wissen die Kreativen, dass ihr Instinkt richtig war und sich auszahlt.

Dieser Prozess des Testens unterscheidet sich zwar vom traditionellen A/B-Testing und kann etwas gewöhnungsbedürftig sein, es bietet aber genauso die Möglichkeit, das Marketing auf die nächste Stufe zu bringen.

Wenn ein oder zwei Kreative gefunden werden, die bereit sind die Zukunft des Marketings kennenzulernen, werden die wirkungsvollen Variationen überwältigende Erkenntnisse aus diesen Ergebnissen bringen.

Um einen Test zu starten ist es wichtig sich zu fragen, welches Ziel man mit dem Test hat und was man daraus lernen möchte. Hierbei hilft eine durchdachte Hypothese dabei, welche Elemente getestet werden sollen.
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Hier einige Beispiele für Hypothesen unserer Kunden:

Ich möchte verstehen, wie die Kunden auf unterschiedliche Angebote reagieren.

Ich möchte verstehen welches Logo ich eher für mein Marketing nutzen sollte.

Es gibt variable Elemente, die uns helfen könnten Hypothesen zu beantworten.
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Hypothese 1: Einzelbilder von Hemden generieren mehr Leads als Bilder von einem Modell, welcher das Hemd trägt.
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- Das Bild ist die Variable, sodass verschiedene Bilder getestet werden

Hypothese 2: Blautöne generieren mehr Conversion als Gelbtöne

- Die Hintergrundfarbe ist die Variable und es werden verschiedene Farben getestet
- Das Bild ist eine Variable und wird getestet
- Das Hintergrundmuster ist eine Variable und wird ebenfalls getestet

Hypothese 3: Kunden reagieren positiv auf verschiedene Angebote und Rabatte.
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- Das Angebot ist die Variable, sodass verschiedene Angebote getestet werden
- Beispiele sind: 30 Euro Rabatt, 30% Rabatt, kostenloser Versand, etc.

Hypothese 4: Produkt A erhöht den CTR mehr als Produkt B, C, D und E

- Das Produkt ist die Variable und es werden alle Produkte getestet
- Auch Elemente eines Produktes können variiert werden, wie z.B. die Verpackung
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Hypothese 5: "Jetzt kaufen" ist der CTA, der den CPA massiv senkt

- Der CTA ist die Variable und es werden verschiedene CTAs getestet
- Beispiele sind: Jetzt kaufen, Jetzt einkaufen, (Produkt) kaufen, Jetzt buchen, etc.

Durch den Designansatz von Onepixa ist es nicht nötig jede Anzeige einzeln zu erstellen.  Es wird lediglich ein Konzept einer Anzeige erstellt und weitere Variationen der Elemente hinzugefügt. Onepixa erstellt dann anschließend alle Anzeigen automatisch, wodurch jedes Element mit anderen Elementen kombiniert werden. Natürlich können dabei auch einzelne Elemente, wie das Logo beibehalten und nicht variiert werden.
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‍Welche Elemente sollten zuerst getestet werden?

Beim ersten Test empfehlen wir, dass mit der aktuell besten Werbeanzeige begonnen wird und geringfügige Änderungen vorgenommen werden.

‍Dadurch kann festgestellt werden, welche Elemente in einer Werbeanzeige dafür zuständig sind, dass sie so gut läuft. So kann man feststellen, dass die beste Anzeige noch besser abschneiden könnte, wenn die Überschrift, die Farbe, das Bild oder der CTA geändert wird.

Onepixa hat ihre Vorlagen auf das Hinzufügen und Testen von Variationen optimiert.
Es wurden mehr als 50 vorgefertigte Templates für die Nutzer von Onepixa erstellt.
Diese Vorlagen wurden basierend auf Top-Performern erstellt, sodass entweder diese oder selbst erstellte Designs genutzt werden können.

Vor dem ersten Test empfehlen wir das Brandbook auf Onepixa zu vervollständigen, sodass alle Markenfarben, Schriftarten, Logos und mehr für die zukünftigen Tests verwendet werden können.

Eine weitere Variable, mit der Sie experimentieren können, ist die Zielgruppe.

Über Onepixa ist es möglich auf gespeicherte Zielgruppen im Facebook Ads Manager-Konto zuzugreifen, um diese für das Targeting zu nutzen. Es können auch mehrere Zielgruppen getestet werden. Hierbei sind wieder unterschiedliche Gewinner und Verlierer von Werbeanzeigen und dessen Elemente je nach Zielgruppe zu sehen. Hierbei ist zu bemerken, dass Anzeigen für bestimmte Zielgruppen besser oder schlechter performen.

Empfehlenswert ist dabei mit Zielgruppen zu beginnen, die bereits gute Leistungen erbringen. Dadurch lässt sich eine starke Basis für ihre Tests aufbauen. Das bedeutet aber auch, dass die Zielgruppe zu einem Multiplikator bei den getesteten Werbeanzeigen wird.

Basierend auf frühen Ergebnissen durch diese Tests ist es möglich diese Testziele zu optimieren.

Während der Tests ist es möglich Anpassungen vorzunehmen. Das führt aber dazu, dass die Ergebnisse verfälscht werden, da die Ausgaben, Reichweite und Impressionen ungleichmäßig verteilt werden. Dafür erhältst du jedoch wahrscheinlich mehr Ergebnisse.

Wenn das Ziel die Datenerfassung ist, sollten während eines Tests keine Anpassungen vorgenommen werden, da dies die Erkenntnisse verfälschen. Wenn die Testziele aber stark auf KPIs ausgerichtet sind, könnten Anpassungen während des Tests neue Erkenntnisse liefern.

Budget erhöhen:
Eine Möglichkeit die Testergebnisse zu optimieren ist es die Budgets für Werbeanzeigen zu erhöhen, die mehr Conversions erzielen. Dies wird zu ungleichmäßigen Ausgaben führen, wenn es um die Asset-Ergebnisse geht, aber es wird wahrscheinlich zu mehr Testergebnissen führen.

Werbeanzeigen pausieren:
Es ist ebenfalls möglich Werbeanzeigen zu pausieren, die mit einer geringen Leistung beginnen und die weiterlaufen zu lassen, die leistungsstark sind und eventuell sogar deren Budget zu erhöhen.
Auch hier werden die Daten ungleichmäßig sein, aber du wirst wahrscheinlich mehr Testergebnisse erfassen.

Anhalten eines ganzen Tests, der nicht funktioniert:
Wenn du keine signifikanten Ergebnisse siehst und glaubst, dass sie nicht genügend Daten haben, um darauf basierend fundierte Entscheidungen zu treffen, schadet es nicht auf Onepixa diesen Test zu unterbrechen. Die bereits erstellten Daten können in einem neuen Test ergänzt und genutzt werden. Bei diesem neuen Test können leistungsschwache Varianten entfernen und vielleicht ein paar neue hinzufügt werden. Es können auch völlig neue Testidee entwickelt werden, wenn die Meinung besteht, dass das Creative nicht funktioniert.

Erfolgreiche Anzeigen skalieren
Du hast eine erfolgreiche Anzeige gefunden! Jetzt ist es an der Zeit, diese so hart wie möglich für dich arbeiten zu lassen. Es gibt zwei Möglichkeiten, deine Top-Performer zu skalieren. Entweder du duplizierst oder reaktivierst die Anzeigen.‍

Reaktivierung von Gewinnern
Die Reaktivierung von Gewinneranzeigen direkt in der Testkampagne ist eine weitere großartige Option, da diese Anzeigen im Laufe Ihres Tests „lernen“, was bedeutet, dass Facebook Daten darüber gesammelt hat, wer von diesem Anzeigensatz und dieser Anzeige konvertieren wird. Wenn eine Kombination aus Werbeanzeigen eine anständige Menge gelernt hat, ist die Wahrscheinlichkeit einer Konvertierung sogar noch höher, da Facebook weiterhin Personen findet, die wahrscheinlich von dieser Kombination konvertieren.

Duplizieren und reaktivieren
Das Beste aus beiden Welten. Dadurch werden deine erfolgreichen Anzeigen den leistungsstärksten Zielgruppen und potenziellen Neukunden präsentiert, die Facebook wahrscheinlich konvertieren wird.

Irgendwann werden im Test Gewinner und Verlierer festgestellt, sowohl in Bezug auf Anzeigen als auch auf deren Elemente.