Statistische Verzerrung von Anzeigentests

4. März 2009 von Stefanie

Immer wieder testen wir in unseren Accounts verschiedene Anzeigen. Allein der Start zweier Anzeigen in einer Anzeigengruppe ist gewissermaßen schon ein Test – wenn er beobachtet und ausgewertet wird! Die Ergebnisse dieser Tests sind oft sehr unterschiedlich und viele führen auch zeitweise dazu, dass man an den Zahlen zweifelt, die dabei herauskommen.
 
Im vorliegenden Beispiel schwankt zum Beispiel die Conversion-Rate um über 50%. Dabei wurde jeweils nur die Anzeige-URL variiert, der Rest der Anzeigen (Überschrift, Text und Ziel-Url) waren identisch. Die Anzeige nach dem Muster "www.url.de/keyword" kaum auf eine Conversion von 7,6%, die nach dem Muster "www.Url.de" nur auf 3,3%. Normalerweise hat die Anzeige-URL vor allem Einfluss auf die Klickrate, aber bestenfalls marginal auf die Conversion-Rate, also die Kaufabsicht der Besucher. Was ist hier los? Die Erklärung ist in der Regel ganz einfach: Die vorliegende Datenmenge ist nicht groß genug, so dass die Ergebnisse nicht valide sind und wir es schlicht und ergreifend mit einer statistischen Schwankung zu tun haben. Das ist mitunter als Erklärung etwas schwer zu akzeptieren, kommt aber sehr häufig vor. Um im gezeigten Beispiel tatsächlich Aussagen über die Conversion-Rate treffen zu können, müsste die absolute Zahl der Conversions pro Anzeige deutlich höher liegen (aktuell zwischen 5 und 13 Conversions pro Anzeige).
 
 
Solche statistischen Verzerrungen zeigen, dass die Ergebnisse eines Testes immer kritisch hinterfragt werden sollten, bevor Schlüsse daraus gezogen und auf andere Anzeigengruppen angewendet werden. Die Faustregel ist denkbar einfach: Im Zweifelsfall den Test immer lieber etwas länger laufen lassen, sich in Geduld üben und auf größere Datenmengen warten!

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