A/B-Tests in der Leadgenerierung · für alle ab 10.000 € Werbebudget im Monat
A/B-Tests, die Anfragen verdoppeln
Persönlich erstellt von
Elia Faber
Inhaltsverzeichnis
Das schauen wir uns heute an
Sechs Kapitel, vom ersten Beweis bis zu deinem eigenen Testsystem. Am Ende weißt du, wie viel Umsatz in deinem Werbebudget steckt.
01
Der Beweis
Was eine neue Headline und ein anderes Bild mit deinen Anfragen machen.
02
Der teuerste Irrtum
Warum deine Seite wahrscheinlich nicht die beste ist, die möglich wäre.
03
Die Rechnung
Was drei Gewinner-Tests aus 10.000 € Budget machen und ab wann sich Testen lohnt.
04
Signifikanz und Lead-Qualität
Wie du mit kleinen Zahlen sicher entscheidest und auf Kunden optimierst statt auf Formulare.
05
Daten und Hypothesen
Die Datenstruktur hinter jedem Test und wie wirklich gute Testideen entstehen.
06
KI und dein Fahrplan
Wie KI das Testen beschleunigt und wie du in den nächsten 90 Tagen startest.
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Elia Faber
Der Beweis
Kleine Änderung, riesige Wirkung
Neue Headline, sonst nichts
THEFABERS-Test in der Leadgenerierung · gleiche Seite, gleiches Budget, nur ein anderes Versprechen im ersten Satz
+40 %
Anfragen
Anderes Bild im ersten Bildschirm
THEFABERS-Test in der Leadgenerierung · ein Foto getauscht, Texte und Formular unverändert
2×
Anfragen
Foto statt Video, „Learn More“ statt „Sign Up“
Obama-Kampagne 2008 · 310.382 Besucher, Anmelderate von 8,26 % auf 11,6 %. Das Team hatte auf ein Video gesetzt
+40,6 %
Anmeldungen
Längere Anzeigentitel
Bing 2012 · die Idee lag über sechs Monate im Backlog. Am Ende über 100 Mio. $ mehr Umsatz im Jahr, allein in den USA
+12 %
Umsatz
Klarere Beschriftung im Formular
Michael Aagaard, 2015 · drei Felder streichen kostete 14 % Anfragen. Dieselben Felder, nur besser beschriftet, brachten mehr
+19 %
Anfragen
Keiner dieser Tests hat das Angebot verändert, nur die Art, wie es präsentiert wurde. Quellen: Siroker 2010, Kohavi und Thomke (Harvard Business Review 2017), Aagaard (CTAConf 2015).
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Elia Faber
Der teuerste Irrtum
„Unsere Seite ist doch gut“
Modell: Wie viele Seiten möglich sind
10 Versprechen für die Headline
× 10 Bilder für den ersten Bildschirm
× 10 Einstiege ins Formular
× 10 Arten, Beweise zu zeigen
= 10.000 mögliche Seiten
Deine aktuelle Seite ist eine davon. Dass ausgerechnet die erste Version die beste ist, wäre ein sehr großer Zufall.
Gut heißt nicht getestet
Die meisten Seiten sind nach Geschmack entstanden und nie gegen einen Herausforderer angetreten. Ob sie gut sind, weiß niemand.
Experten liegen meistens daneben
Bei Microsoft verbessert nur jede dritte Idee die Zahl, für die sie gebaut wurde. Bei Bing rund jede siebte, bei Booking.com jede zehnte (Kohavi, 2022).
Die Lieblingsidee verliert
Obamas Team war sicher, dass ein Video gewinnt. Am Ende schnitt jedes Video schlechter ab als jedes Foto.
Die beste Idee lag im Backlog
Der umsatzstärkste Test in der Geschichte von Bing lag über sechs Monate unbeachtet herum, weil niemand an ihn geglaubt hat.
Die Meinung des Chefs ist kein Messwert
Ron Kohavi nennt es HiPPO: die Meinung der bestbezahlten Person im Raum. Ein Test ersetzt die Diskussion.
Design gegen Psychologie
Wir haben intern oft eine aufwendig gestaltete Seite gegen eine psychologisch gebaute antreten lassen. Gewonnen hat fast immer die Psychologie.
Jede Seite ist eine Hypothese
Behandle deine Seite wie Version 1. Nicht, weil sie schlecht ist, sondern weil es mit großer Wahrscheinlichkeit eine bessere gibt.
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Elia Faber
Die Hochrechnung
Gleiches Budget, 66 % mehr Anfragen
Beispielrechnung: 10.000 € Budget im Monat, 100 € je Anfrage, jede zehnte Anfrage wird Kunde, 5.000 € Umsatz je Kunde. Für drei Gewinner brauchst du realistisch sechs bis zehn Tests.
Heute
100 Anfragen · 10 Kunden · 50.000 € Umsatz im Monat
100 €
je Anfrage
Gewinner 1: neue Headline, +20 %
120 Anfragen · 12 Kunden · 60.000 € Umsatz im Monat
83 €
je Anfrage
Gewinner 2: neues Hero-Bild, +20 %
144 Anfragen · rund 14 Kunden · 72.000 € Umsatz im Monat
69 €
je Anfrage
Gewinner 3: leichterer Einstieg ins Formular, +15 %
166 Anfragen · rund 17 Kunden · 83.000 € Umsatz im Monat
60 €
je Anfrage
Die Gewinne multiplizieren sich: 1,2 × 1,2 × 1,15 = 1,66. Aufs Jahr sind das rund 790 Anfragen, 79 Kunden und 394.000 € Umsatz mehr, ohne einen Euro mehr Werbebudget.
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Elia Faber
Ab wann es sich lohnt
Ab 10.000 €
im Monat
Modell: Werbebudget im Monat und was du damit testen kannst
Unter 3.000 €: erst Tracking und eine starke Seite, Tests dauern Monate
3.000 bis 10.000 €: nur radikale Varianten, ein Test pro Quartal
10.000 bis 30.000 €: fast jeden Monat ein mutiger Test mit klarer Antwort
30.000 bis 100.000 €: Tests parallel, auch +20 % in rund sieben Wochen
Über 100.000 €: festes Testprogramm, selbst +10 % in rund zwei Monaten
Entscheidend ist nicht das Budget, sondern die Zahl der Besucher und Anfragen. Gerechnet mit 3 € je Klick und 5 % Conversion-Rate.
Die Rechnung
10.000 € bei 3 € je Klick sind rund 3.300 Besucher im Monat. Bei 5 % Conversion-Rate macht das rund 165 Anfragen.
Große Effekte siehst du schnell
+50 % erkennst du mit rund 1.500 Besuchern je Variante. Bei 10.000 € Budget sind das knapp vier Wochen.
Mittlere Effekte brauchen Geduld
+30 % brauchen rund 3.800 Besucher je Variante, also etwa zehn Wochen. Bei 30.000 € Budget sind es gut drei.
Kleine Effekte kannst du vergessen
+10 % brauchen über 31.000 Besucher je Variante. Bei 10.000 € Budget wären das 19 Monate Laufzeit.
Deshalb: mutig testen
Wer nicht Amazon ist, testet keine Button-Farben, sondern Versprechen, Bilder und Angebote. Nur große Hebel machen messbare Effekte.
Immer volle Wochen
Montag verhält sich anders als Samstag. Ein Test läuft mindestens zwei volle Wochen, auch wenn er nach drei Tagen eindeutig aussieht.
Warum gerade 10.000 €
Darunter blockiert jeder Test so lange deinen Traffic, dass du im Jahr nur zwei, drei Antworten bekommst. Darüber wird Testen zur Routine.
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Elia Faber
Was du testen solltest
Die großen Hebel
Modell: zehn Testfelder, sortiert nach Hebel. Die oberen sechs lohnen sich ab 10.000 €
Angebot und Einstieg
Versprechen in der Headline
Bild im ersten Bildschirm
Anfrageweg und Formular
Beweise und ihre Position
Ansprache der Zielgruppe
Reihenfolge der Sections
Text auf dem Button
Farben und Schriften
Farbe des Buttons
Das Angebot
„Kostenlose Analyse“ gegen „Rückruf in 24 Stunden“: Der Einstieg entscheidet, wer überhaupt anfragt. Größter Hebel, am seltensten getestet.
Das Versprechen
Ergebnis gegen Methode: „Mehr Anfragen aus demselben Budget“ gegen „Landingpages mit Verkaufspsychologie“. Gleiche Leistung, andere Wirkung.
Das Bild
Mensch mit Blickkontakt, Ergebnis oder Produkt? Das Bild wird vor dem ersten Wort wahrgenommen und setzt die Stimmung für alles danach.
Der Anfrageweg
Mehrere kurze Schritte gegen ein Formular, leichte erste Frage gegen direkte Kontaktdaten. Aber Vorsicht: Felder streichen kann Anfragen auch kosten.
Die Beweise
Bewertungen, Zahlen, Kundenlogos: im ersten Bildschirm oder erst weiter unten? Und welcher Beweis kommt zuerst?
Die Ansprache
Wer sein Problem gerade erst spürt, braucht eine andere Headline als jemand, der schon drei Anbieter vergleicht.
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Elia Faber
Statistische Signifikanz
Sicher entscheiden mit kleinen Zahlen
Modell: zwei Arten, dieselben Daten zu lesen
Klassisch: Wie überraschend wären diese Daten, wenn es gar keinen Unterschied gäbe? Antwort erst nach fester Stichprobe.
Bayesianisch: Wie wahrscheinlich ist B besser als A, und wie viel riskiere ich, wenn ich mich irre?
Für Werbetreibende ist die zweite Frage die richtige. Mehr Daten ersetzt sie nicht, aber sie macht die Unsicherheit greifbar.
Die Fallen
Zu früh stoppen
Wer ständig reinschaut und beim ersten grünen Ergebnis stoppt, liegt in bis zu 26 % der Fälle falsch statt in 5 % (Evan Miller, 2010).
Jeder Test wird irgendwann mal grün
Optimizely hat Tests mit zwei identischen Varianten simuliert: Über 57 % zeigten unterwegs mindestens einmal einen Gewinner.
Viele Gewinner sind keine
Gewinnt nur jeder zehnte Test, ist mehr als jeder fünfte „signifikante“ Gewinner in Wahrheit Zufall (Kohavi, 2022).
Zu kleine Ideen testen
Über 1.001 ausgewertete Tests liegt der mittlere Uplift bei 0,08 %, bei echten Gewinnern bei 7,5 % (Georgiev, 2022). Kleine Änderungen gehen im Rauschen unter.
Angebrochene Wochen
Montag fragt anders an als Samstag. Weniger als zwei volle Wochen sind kein Test, sondern ein Wetterbericht.
So entscheidest du trotzdem
Regel vorher festlegen
Laufzeit, Kennzahl und Schwelle stehen fest, bevor der Test startet. Zum Beispiel: zwei volle Wochen, mindestens 90 % Wahrscheinlichkeit, gemessen an qualifizierten Anfragen.
Die Richtung zeigt sich oft früh
Unsere Erfahrung aus vielen Tests: Bei großen Hebeln ist die Richtung oft nach wenigen Wochen klar, auch wenn die Statistik noch keine 95 % zeigt.
Umkehrbar heißt: mutig entscheiden
Eine Seitenänderung ist in fünf Minuten zurückgedreht. Bei 85 bis 90 % lieber umsetzen und den nächsten Test starten, statt sechs Monate auf Gewissheit zu warten.
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Elia Faber
Lead-Qualität
Mehr Anfragen sind nicht das Ziel
Die Falle: auf Formulare optimieren
Mehr Anfragen, weniger Kunden
Typisches Muster: Variante B bringt 35 % mehr Anfragen, der Vertrieb merkt Wochen später, dass die Hälfte nicht passt. Gewonnen hat in Wahrheit A.
Weniger Hürden, schlechtere Leads
Jede Frage, die aus dem Formular fliegt, erhöht die Menge. Oft sind es genau die Fragen, die Interessenten von Neugierigen trennen.
Der Algorithmus kauft mehr vom Falschen
Google und Meta optimieren auf das Signal, das du zurückmeldest. Zählt jede Anfrage als Erfolg, finden sie dir mehr Menschen, die Formulare ausfüllen, nicht mehr Kunden.
Kosten je Anfrage täuschen
Eine Anfrage für 60 € ist teurer als eine für 150 €, wenn aus der billigen jede zehnte ins Gespräch kommt und aus der teuren jede zweite: 600 € gegen 300 € je Gespräch.
Zu früh ausgewertet
Qualität zeigt sich erst im Vertrieb. Wer nach einer Woche entscheidet, sieht nur die Menge und hält den Verlierer für den Gewinner.
Worauf wir stattdessen optimieren
Kosten je qualifizierter Anfrage
Jede Variante wird daran gemessen, was im Vertrieb ankommt: qualifiziert, Termin, Abschluss. Die reine Menge ist nur das Frühsignal.
Qualität zurück an die Plattformen
Der Status aus dem CRM fließt per Offline-Conversion-Import zu Google und per Conversions API zu Meta. Dann lernen auch die Kampagnen, wer Kunde wird.
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Elia Faber
Datenstruktur
Eine Zeile je Anfrage
Vom Klick bis zum Umsatz schreibt jeder Schritt in dieselbe Zeile, bei uns in Supabase. Erst damit siehst du, welche Variante Kunden bringt und nicht nur Formulare.
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Elia Faber
Testhypothesen
Woher gute Testideen kommen
Modell: acht Quellen für Testideen, die vier stärksten markiert
Vertriebsgespräche: Einwände, die immer wiederkommen
Formular-Abbrüche: an welcher Frage Menschen aussteigen
Suchbegriffe: womit Menschen wirklich suchen
Bewertungen: deine und die der Mitbewerber
Aufnahmen und Heatmaps: wo gelesen und wo gesprungen wird
Freitexte in Anfragen: was Menschen selbst schreiben
Mitbewerber: was alle gleich machen
Alte Tests: auch Verlierer erzählen etwas
Gute Hypothesen kommen aus dem, was Menschen sagen und tun, nicht aus dem Meeting.
Die Formel
„Weil wir [Beobachtung] sehen, erwarten wir, dass [Änderung] bei [Zielgruppe] zu [Wirkung] führt. Messen werden wir das an [Kennzahl] über [Laufzeit].“ Nach dem Hypothesis Kit von Craig Sullivan.
Ein Beispiel
Weil im Vertrieb jeder Zweite fragt, ob das auch für kleine Firmen passt, erwarten wir, dass „Für Teams ab 5 Mitarbeitern“ in der Headline mehr qualifizierte Anfragen bringt. Gemessen über vier volle Wochen.
Priorisieren statt diskutieren
Jede Idee bekommt Punkte für Wirkung, Sicherheit und Aufwand (ICE nach Sean Ellis). Getestet wird von oben nach unten, nicht nach Lautstärke im Meeting.
Eine Idee pro Test
Ändern sich Headline, Bild und Formular gleichzeitig, weißt du danach nicht, was gewirkt hat. Ausnahme: ein bewusster Radikaltest gegen eine komplett neue Seite.
Auch Verlierer aufschreiben
Jeder Test kommt ins Testbuch: Hypothese, Ergebnis, Erkenntnis. Nach einem Jahr ist das dein wertvollstes Marketingwissen.
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Elia Faber
Testhypothesen aus der Psychologie · 1 von 3
Verlustaversion
In Kürze
Verluste wiegen etwa doppelt so schwer wie gleich große Gewinne (Kahneman und Tversky). Was man verliert, bewegt mehr als das, was man gewinnen könnte.
Die Hypothese
Weil Werbetreibende ihr Budget als gesetzt sehen, erwarten wir, dass eine Headline über verschenkte Anfragen mehr qualifizierte Anfragen bringt als eine über zusätzliche.
So sieht der Test aus
A: „Mehr Anfragen aus deinem Werbebudget“ · B: „Jeden Monat verlierst du Anfragen, für die du schon bezahlt hast“
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Elia Faber
Testhypothesen aus der Psychologie · 2 von 3
Soziale Bewährtheit
In Kürze
Wer unsicher ist, orientiert sich an anderen (Robert Cialdini). Je ähnlicher einem die anderen sind, desto stärker wirkt es.
Die Hypothese
Weil Interessenten im Vertrieb fragen, ob das in ihrer Branche funktioniert, erwarten wir, dass ein Kundenbeispiel aus derselben Branche im ersten Bildschirm mehr Anfragen bringt als eine allgemeine Bewertung.
So sieht der Test aus
A: Sternebewertung unter dem Button · B: Foto, Name und Ergebnis eines Kunden aus derselben Branche an derselben Stelle
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Elia Faber
Testhypothesen aus der Psychologie · 3 von 3
Cognitive Friction
In Kürze
Jeder Moment des Nachdenkens kostet Energie. Ist der erste Schritt leicht, fangen mehr Menschen an, und wer angefangen hat, bringt es eher zu Ende.
Die Hypothese
Weil viele Besucher beim Feld Telefonnummer abbrechen, erwarten wir, dass eine leichte erste Frage mit Antwortkarten vor den Kontaktdaten mehr vollständige Anfragen bringt, ohne die Qualität zu senken.
So sieht der Test aus
A: Formular mit fünf Feldern im ersten Bildschirm · B: „Wobei suchst du Unterstützung?“ mit drei Antwortkarten, Kontaktdaten erst im letzten Schritt
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Elia Faber
KI im Testing
KI beschleunigt, der Test entscheidet
Hier spart KI dir Wochen
Muster in Gesprächen finden
Transkripte aus Vertriebsgesprächen, Bewertungen und Freitexte aus dem Formular in Minuten nach Einwänden, Wünschen und Wortwahl sortieren.
Hypothesen formulieren
Aus diesen Mustern zwanzig Testideen nach der Formel schreiben lassen, dann im Team die drei stärksten auswählen.
Varianten schreiben
Zehn Headlines in der Sprache deiner Kunden in einer Minute. Die KI liefert Auswahl, der Mensch entscheidet, was gegen die Kontrolle antritt.
Auswerten und dokumentieren
Ergebnisse je Variante direkt aus Supabase zusammenfassen, Auffälligkeiten nach Gerät oder Quelle finden, das Testbuch aktuell halten.
Schneller bauen
Varianten entstehen in Stunden statt Tagen. So läuft der Testkalender nie leer, und jede Woche ohne Test ist verschenktes Wissen.
Hier entscheidet der echte Test
KI-Prognosen liegen oft daneben
Simulierte Nutzer sollten das Ergebnis von 47 echten A/B-Tests vorhersagen. Die Richtung stimmte in 67 % der Fälle, jede dritte Prognose war falsch (SimAB, 2026).
Synthetische Nutzer sind zu nett
KI-Personas antworten flach und zu positiv. Gut für Ideen, nicht für Entscheidungen (Nielsen Norman Group, 2024). Echte Menschen mit echtem Budget sind durch nichts zu ersetzen.
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Elia Faber
Dein Fahrplan
Testen ist ein Kreislauf
Sechs Schritte, die wir in jedem Projekt gehen. Die ersten beiden schaffst du in zwei Wochen, danach dreht sich der Kreislauf von selbst.
01
Messen
Jede Anfrage mit Quelle, Variante und Status in einer Tabelle, bis zum Umsatz. Ohne das ist jeder Test geraten.
02
Verstehen
Suchbegriffe, Vertriebsgespräche, Abbrüche im Formular: Wo verlierst du Menschen, und was fragen sie wirklich?
03
Hypothesen
Zehn Ideen aufschreiben, nach Wirkung, Sicherheit und Aufwand bewerten, mit den drei stärksten anfangen.
04
Testen
Ein großer Hebel nach dem anderen. Laufzeit und Entscheidungsregel stehen fest, bevor der Test startet.
05
Entscheiden
Nach Kosten je qualifizierter Anfrage, nicht nach Formularen. Gewinner geht live, Verlierer wird dokumentiert.
06
Wiederholen
Jeder Gewinner wird die neue Kontrollvariante. Drei Gewinner im Quartal verändern dein ganzes Geschäft.
Persönlich erstellt von
Elia Faber