PPC Insights 28: A/B Testing: 3 Ways Marketers Fool Themselves

English Episode Hinweis: Diese Folge ist auf Englisch. / Note: This episode is in English. A/B-Tests gehören für viele Marketing-Teams zum Standard. Landingpages, Creatives, Headlines oder CTAs werden getestet – und am Ende gibt es einen „Gewinner“. Aber warum führen so viele vermeintlich erfolgreiche Tests trotzdem nicht zu besseren Business-Ergebnissen? In dieser Folge sprechen wir über drei typische Fehler, mit denen Marketer sich bei A/B-Tests unbewusst selbst täuschen: Zu wenig Daten: Warum Stichprobengröße, Testdauer und statistische Signifikanz entscheidend sind. Die falsche Erfolgsmetrik: Warum eine bessere Klickrate noch lange kein besseres Geschäftsergebnis bedeutet. Keine klare Hypothese: Warum wahlloses Testen zwar Ergebnisse produziert, aber oft kaum echte Erkenntnisse. Zum Abschluss gibt es eine konkrete Empfehlung für alle Teams, die gerade ihren nächsten A/B-Test planen. A/B testing is standard practice for many marketing teams. We test landing pages, creatives, headlines and CTAs – and eventually declare a “winner.” But why do so many winning tests fail to create a meaningful business impact? In this episode, we break down three common ways marketers accidentally fool themselves when running A/B tests: Not enough data: Why sample size, test duration and statistical significance matter. Optimizing the wrong metric: Why improving a proxy metric such as click-through rate doesn’t necessarily improve the business. Testing without a hypothesis: Why random experimentation may produce results, but often very little useful learning. We also share one final piece of advice for any team preparing to launch its next A/B test.