A/B-testen is een waardevolle techniek voor marketeers om de effectiviteit van je advertenties te optimaliseren. In dit artikel gaan we dieper in op A/B-testen in Google Ads en hoe het kan bijdragen aan het verbeteren van de prestaties van je advertentiecampagnes.

In deze blog:

1. Wat is A/B-testen in Google Ads?
2. Het opzetten van een A/B-test
3. Het uitvoeren van een A/B-test
4. Optimaliseren van A/B-testresulaten
5. Best practices voor A/B testen
6. Veelvoorkomende valkuilen
7. FAQ’s

Wat is A/B-testen in Google Ads?

A/B-testen is een proces waarbij je twee versies van een advertentie maakt en deze gelijktijdig laat lopen om te bepalen welke versie beter presteert. Het stelt je in staat om verschillende elementen van je advertenties te testen, zoals de kopie, afbeeldingen, oproep tot actie en bestemmingspagina’s.

Het belangrijkste doel van A/B-testen is om data-gedreven inzichten te verkrijgen over wat wel en niet werkt in je advertenties. Door het vergelijken van de prestaties van verschillende versies van een advertentie, kun je ontdekken welke elementen het beste resoneren met je doelgroep en leiden tot hogere conversies. Hieronder zie je een voorbeeld van een A/B-test voor een zoekcampagne in Google. We maken hier gebruik van exact dezelfde teksten, enkel veranderen we de call-to-action. Na een tijd zullen we de resultaten analyseren en bekijken we welke van de twee het beste presteerde om vervolgens met deze te blijven adverteren.

Test A

Test B

Het opzetten van een A/B-test

Stap 1

Voordat je begint met A/B-testen in Google Ads, is het essentieel om een duidelijk doel en hypothese te formuleren. Wat wil je bereiken met de test en welke verandering verwacht je dat de beste resultaten zal opleveren? Door een heldere hypothese te hebben, kun je gerichter testen en beter de resultaten interpreteren.

Stap 2

Daarnaast is het belangrijk om de variabelen te identificeren die je wilt testen. Dit kunnen elementen zijn zoals de advertentietekst, de bestemmings-URL, de advertentie-extensies of de targetinginstellingen. Zorg ervoor dat je slechts één variabele tegelijk test en creëer meerdere variaties om een duidelijke vergelijking te kunnen maken.

Stap 3

Zodra je de variabelen hebt vastgesteld, kun je meerdere advertentieversies maken. Zorg ervoor dat elke versie slechts één variabele verschilt, zodat je nauwkeurig kunt bepalen welke specifieke verandering een impact heeft op de prestaties.

Het uitvoeren van de A/B-test

Nu je de verschillende advertentieversies hebt gemaakt, is het tijd om de A/B-test uit te voeren in Google Ads. Hierbij is het belangrijk om het budget en het verkeer tussen de verschillende versies gelijk te verdelen. Je wilt ervoor zorgen dat elke versie voldoende zichtbaarheid krijgt om betrouwbare resultaten te verkrijgen. 

Tijdens de looptijd van de test is het belangrijk om de prestatiegegevens goed in de gaten te houden. Belangrijke statistieken om te volgen zijn onder andere het aantal vertoningen, klikken, click-through-ratio (CTR) en conversies. Door deze gegevens te analyseren, kun je inzicht krijgen in welke versie beter presteert en welke elementen mogelijk aangepast moeten worden.

Optimaliseren van A/B-testresultaten

Na het afronden van de A/B-test is het tijd om de verkregen inzichten toe te passen en de prestaties van je advertenties te optimaliseren. Gebruik de data die je hebt verzameld om wijzigingen aan te brengen in de versie die minder goed presteerde. Dit kunnen aanpassingen zijn zoals het herschrijven van de advertentietekst, het testen van een andere oproep tot actie of het aanpassen van de bestemmingspagina.

Het optimalisatieproces moet je regelmatig uitvoeren, waarbij je voortdurend kleine veranderingen aanbrengt en vervolgens opnieuw test om de prestaties verder te verbeteren. Blijf de resultaten analyseren en maak gebruik van de verzamelde gegevens om weloverwogen beslissingen te nemen.

Enkele tips

We geven je enkele tips mee die je in rekening moet houden bij het uitvoeren van A/B-testen in Google Ads om nauwkeurige en betrouwbare resultaten te verkrijgen.

• Test één variabele tegelijk: Door slechts één element per test te wijzigen, kun je nauwkeuriger bepalen welke specifieke verandering de beste resultaten oplevert.

• Zorg voor voldoende steekproefgrootte en duur: Zorg ervoor dat je voldoende gegevens verzamelt voordat je conclusies trekt. Een te kleine steekproefgrootte kan leiden tot vertekende resultaten. Houd ook rekening met de duur van de test, zodat je voldoende data verzamelt in verschillende periodes.

• Statistische significantie en betrouwbaarheidsniveau: Zorg ervoor dat de resultaten statistisch significant zijn. Dit betekent dat de waargenomen verschillen niet het gevolg zijn van toeval. Gebruik een betrouwbaarheidsniveau, zoals een betrouwbaarheidsinterval van 95%, om de betrouwbaarheid van je resultaten te waarborgen. Laten we zeggen dat het betrouwbaarheidsinterval van 95% van jouw advertentie tussen de 80 en 120 klikken ligt. Dit betekent dat we 95% zeker kunnen zijn dat het werkelijke aantal klikken ergens tussen de 80 en 120 ligt. Dit betekent dat als je de advertentie opnieuw zou laten zien aan een andere groep mensen, in 95% van de gevallen het aantal klikken tussen de 80 en 120 zou liggen. Er is echter nog steeds een kleine kans dat het werkelijke aantal klikken buiten dit interval valt, maar die kans is kleiner.

Veelvoorkomende valkuilen

Bij het uitvoeren van A/B-testen kunnen er enkele valkuilen zijn waar je rekening mee moet houden:

• Te veel variabelen tegelijk veranderen: Het is verleidelijk om meerdere elementen tegelijk te wijzigen, maar dit maakt het moeilijk om te achterhalen welke specifieke verandering een impact heeft op de prestaties. Test daarom slechts één variabele per keer.

• Te vroeg conclusies trekken: Het is belangrijk om voldoende gegevens te verzamelen voordat je conclusies trekt. Trek geen voorbarige conclusies op basis van beperkte gegevens, maar wacht tot je voldoende resultaten hebt.

• Data-gedreven inzichten negeren: A/B-testen draait om het verkrijgen van inzichten uit de verzamelde gegevens. Negeer deze inzichten niet en gebruik ze om je advertenties te verbeteren. Laat de data leidend zijn bij het nemen van beslissingen.

A/B-testen is een waardevolle strategie in Google Ads om de effectiviteit van je advertenties te optimaliseren. Door het testen en vergelijken van verschillende versies van je advertenties, kun je inzicht krijgen in welke elementen het beste werken en tot hogere conversies leiden. Blijf regelmatig testen en optimaliseren om de prestaties continu te verbeteren! Zit je nog met vragen of heb je hulp nodig bij het beheren van je online marketing? Laat het ons weten, wij helpen graag met onze Google Ads dienst!

FAQ’s

Wat is het verschil tussen A/B-testen en multivariate testen?

Bij A/B-testen vergelijk je twee versies van een advertentie, waarbij één enkele variabele wordt gewijzigd. Multivariate testen test daarentegen meerdere variabelen tegelijkertijd in verschillende combinaties.

Kan A/B-testen worden toegepast op andere digitale marketingkanalen?

Ja, A/B-testen kan worden toegepast op verschillende digitale marketingkanalen, zoals e-mailmarketing, landingspagina’s en sociale media-advertenties.

Hoe lang moet een A/B-test worden uitgevoerd om betrouwbare gegevens te verzamelen?

De duur van een A/B-test hangt af van verschillende factoren, zoals het aantal vertoningen en de te meten statistieken. Over het algemeen is het raadzaam om de test minimaal één tot twee weken uit te voeren om voldoende gegevens te verzamelen.

Is A/B-testen alleen relevant voor grote bedrijven?

Nee, A/B-testen is relevant voor bedrijven van elke omvang. Het is een waardevolle strategie om de prestaties van advertenties te verbeteren, ongeacht de grootte van het bedrijf.

Welke tools kan ik gebruiken om A/B-testen in Google Ads uit te voeren?

Google Ads biedt ingebouwde functies voor A/B-testen, zoals Experimenten en Varianten. Daarnaast zijn er ook externe A/B-testtools beschikbaar, zoals Optimizely en VWO, die je kunt gebruiken voor meer geavanceerde testmogelijkheden.