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Anfang des Monats hat Google im offiziellen Analytics Blog die neuen Content Experiments vorgestellt. Hier einige Erläuterungen zum Thema Content Experimenents.

Was sind Content Experiments?

Die Content Experiments lösen das bisherige Standalone Tool Google Website Optimizer ab und werden stattdessen in Analytics integriert. Der Website Optimizer wird noch bis Ende Juli verfügbar sein. Parallel beginnt nun in den nächsten Wochen der Rollout der Content Experiments.

Nach eigenen Angaben bezeichnet Google die neuen Content Experiments nicht als A/B Testingtool, sondern als „somewhat different approach from either standard A/B or multivariate testing“. Die Content Experiments ermöglichen mehr als nur das Testen von 2 unterschiedlichen Versionen einer Seite, aber weniger als verschiedene einzelne Ausprägungen in verschiedenen Layouts, wie dies bei multivariaten Tests der Fall ist.

Bei den Content Experiments, welche vollständig in Google Analytics integriert sind, kann man bis zu 5 Variationen einer Urpsrungsseite hinterlegen und somit 6 unterschiedliche Variationen gegeneinander antreten lassen.

Die Implementierung von Content Experiments

Das Ziel der Content Experiments liegt darin, das den eigenen Zielen entsprechend performanteste Seitenlayout zu finden.

Zunächst einmal designt man nach Wunsch bis zu 5 Variationen einer Seite. Diese 5 und die Ursprungsseite müssen dabei unterschiedliche URLs aufweisen. Diese unterschiedlichen URLs werden in die Eingabemaske des Tools eingetragen.

In einem zweiten Schritt hinterlegt man die vorab angelegten Ziele. Diese sollte man im Analytics Konto ohnehin schon angelegt haben.

In einem dritten Schritt wird automatisch der Experiment Code generiert, welchen man auf der Ursprungsseite integrieren muss. Dieser wird nur noch verifiziert und schon kann das Experiment starten.

Selbstverständlich können noch weitere Parameter eingestellt werden, wie z.B. der prozentuale Anteil an Usern, der bei dem Test mitmachen soll.

Die Auswertung der Content Experiments

Das Design der Reports ist natürlich den üblichen Reports in Analytics angepasst. Zur Auswertung bekommt man einen Graphen, der alle Seitenvariationen im Zeitverlauf gegenüberstellt. Gezeigt werden z.B. Werte wie Visits oder Conversions. Bei den Testvarianten kann man zudem das Verhältnis im Vergleich zur Ursprungsseite einsehen. Unter „Status“ wird sogar direkt der „Gewinner“ ermittelt.

 

content experiments report

SEO relevante Aspekte

Bei der Implementierung der Content Experiments hat Google außerdem noch die Suchmaschinenoptimierung (SEO) im Blick gehabt. Damit die Seitenvariationen keinen negativen Einfluss auf das SEO Ranking der Ursprungsseite haben, empfiehlt Google die Nutzung des rel="canonical" Linkattributes auf den Testseiten um  Duplicate Content zu vermeiden . Weitere Infos zur Berücksichtigung von SEO Aspekten im Hinblick auf die Content Experiments gibt es hier!

Fazit

Ein großer Vorteil der Content Experiments liegt in ihrer einfachen Handhabung, v.a. durch die Integration in Google Analytics. So muss neben dem Entwurf der einzelnen Variationen nur ein Code auf der Ursprungsseite eingebaut werden.

Die Möglichkeiten zur Auswertung scheinen aber noch beschränkt. So können z.B. Daten aus dem E-Commerce Tracking noch nicht berücksichtigt werden. Für größere Shops könnte es außerdem von Nachteil sein, dass gleichzeitig „nur“ 5 Variationen zusätzlich zur Ursprungsseite getestet werden.

Google hat aber bereits angekündigt, weiter an dem Tool zu arbeiten und Nutzern noch mehr Auswertungsmöglichkeiten anzubieten.

Wir sind jedenfalls schon gespannt auf die Erfahrungen, die Marketers in den kommenden Monaten mit den Content Experiments machen werden. Aus unserer Sicht sind die Content Experiments gerade für KMUs sehr gut zur Performanceoptimierung geeignet.

 Wie genau das Anlegen von Content Experiments funktioniert, ist hier zu sehen:

Zu Michael Meyer

Michael Meyerwar von 2010 bis Juni 2016 als AdWords Assistenz bei Aufgesang Inbound Marketing tätig und war für die Bereiche Set Up, Kontostrukturierung, Keyword Recherche, Optimierung sowie Reporting verantwortlich.

Ein Kommentar

    Michael sagt:

    Interessanter Artikel, danke dafür! Ich denke auch, dass in dieser Form die Zielgruppe wohl eher KMU sein werden. Falls es Google gelingt das Tool gerade bezogen auf die Testgröße zu erweitern könnte das einen echten Mehrwert liefern. Werde das Tool mal auf einigen Seiten testen, Ergebnisse kommen in einigen Monaten!