Adsense Optimierung: Adsense A/B Test Grundlagen
|Die Einnahmen aus Google Adsense Anzeigen lassen sich bereits durch ein paar kleine Änderungen teilweise enorm steigern. Neben einer prominenten Positionierung können das Anzeigenformat und verwendete Farben die Adsense Klickrate (CTR) erhöhen und somit den effektiven Verdienst (RPM) positiv beeinflussen. Eine Adsense Anzeigen Optimierung sollte immer durch einen A/B Splittest genau geprüft werden.
Um die Auswirkungen von Anzeigenänderungen genau kontrollieren zu können, muss zwingend ein A/B Test durchgeführt werden. Bei diesem wird die Performance der veränderten Anzeige gegen ein Control (der Ursprünglichen Anzeigenversion) parallel getestet. Nur durch das parallele testen kann man temporäre Schwankungen der Trafficqualität und andere externe Faktoren ausschließen.
Vergleicht man hingegen isoliert Zeitraum X (Anzeigenversion A) mit Zeitraum Y (Anzeigenversion B), sind die Werte zu anfällig auf dritte Faktoren, welche das Ergebnis verfälschen können, und somit nur bedingt aussagekräftig.Ein einfaches Beispiel dafür wären erhöhte Anzeigen Gebote von Onlineshops zum Weihnachtsgeschäft im Dezember im Vergleich mit dem Folgemonat Januar.

Was kann gestestet werden?
Bei der Optimierung von Adsense Anzeigen ist das Ziel die maximierung der Werbeeinnahmen. Der für den A/B Test relevante Vergleichswert ist der Seiten-RPM. Dieser Wert kann durch die Optimierung der folgenden Faktoren beeinflusst werden, welche wir mit einem A/B Test prüfen können:
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Anzeigen Position
Die Anzeigenposition ist einer der wichtigsten Faktoren zur maximierung der Ansense Einnahmen. Der größte Anteil der Adsenseanzeigen fällt in der Regel auf CPC abhängige Anzeigen zurück. Eine Änderung der Anzeigenposition von der Sidebar in den prominenten Content Bereich führt in der Regel zu einem enormen Einnahmenanstieg der Context Sensitiven Adsense Anzeigen durch eine erhöhte CTR (Click Trough Rate). Schon kleine Positionsänderungen (z.B. links/rechts/zentriert) können entscheidend sein.
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Anzeigen Format
Für einzelne Anzeigen Positionen sollte das beste Anzeigenformat ermittelt werden. Generell tendieren Großformatige Standard Werbeflächen (336×280, 300×250, 728×90, 160×600) dazu, besser zu performen als kleine Anzeigenformate (468×60, 250×250, 234×60,…). Die Anzeigenleistung der Formate ist jedoch von der Positionierung abhängig und sollte geprüft und optimiert werden. Ein einfacher 468×16 Linkblock kann im Einzelfall höhere Einnahmen generieren als ein Medium Rectangle an der selebn Position.
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Anzeigen Art
Der Einsatz von Adsense Anzeigen mit der Einstellung „Text und Image“ führt zu einer erhöhten Anzahl konkurrierender Anzeigen pro Werbefläche und resultiert in der Regel in höheren Einnahmen als „Text only“ / „Image Only“ Anzeigen. Ein A/B Test kann das konkret belegen.
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Anzeigen Farbschema
Adsense Anzeigen können mit einem eigenen Farbschema individuell gestaltet werden. Änderungen am Anzeigen Design können einen großen Einfluss auf die Klickrate der Anzeigen haben. Blaue Links? Rote Links? Blendet oder nicht?
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Anzeigen Anzahl und Kombination
Führt das erhöhen der Anzeigen Anzahl wirklich zu höheren Gesamteinnahmen? Ist die Kombination von Rectangle und Skyscraper besser oder doch lieber eine Kombination mit einem Leaderboard?
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Besucherverhalten
Zwar ist bei einer Anzeigenoptimierung das Ziel die Werbeeinahmen zu maximieren, allerdings sollte man das Besucherverhalten auch nicht aus den Augen verlieren.
Adsense A/B Splittest einrichten
Als erstes benötigen wir zwei verschiedene Adsense Anzeigen Codes die wir vergleiche wollen. Diese legen wir im Adsense Backend unter „Meine Anzeigen“ > „Neuer Anzeigenblock“ an.

Im Rahmen eines A/B Test sollten sich beide Anzeigenversionen nur durch einen Faktor (z.B. Position, Format oder das Farbschema) unterscheiden. Weitere Änderungen kann man in folgenden Tests prüfen, sonst lässt sich eine Veränderung der Anzeigen Performance nicht auf einen Faktor zurückführen.
Bei ausreichenden Impressionen lassen sich mehrere Anzeigenvergleiche jedoch in einem Multivarianten Splittest zusammenfassen. Als Beispiel: Ein Pareleller Test von „300×250 Blau“ gegen „300×250 Rot“ gegen „336×280 Blau“ gegen „336×280 Rot“.
Um die gesammelten Daten nach dem A/B Test auswerten zu können, müssen wir beiden Anzeigenversion einen eigenen benutzerdefinierten Channel zuweisen.

Die Channelnamen sollten wir am besten in einer allgemeinen Form (etwa „Test A“ / „Test B“) formulieren, um sie in folgenden A/B Tests problemlos wiederverwenden zu können. Um den Überblick bei verschiedenen Tests zu behalten, müssen wir uns Notizen der jeweiligen Channel Anzeigenversionen (Position, Größe, Farbschema,.. ) innerhalb des Testzeitraums machen (Tipp: Nutze die Notizfunktion im Adsense Leistungsbericht – siehe „Test Auswertung“ Abschnitt dieses Artikels).
Sofern du für die Anzeigenposition bereits einen bestehenden Benutzerdefinierten Channel verwendet hast, solltest du diesen ebenfalls allen Anzeigeversionen des A/B Test dieser Anzeigenposition zuweisen (Jede Anzeige kann mehrere Benutzerdefinierte Channel besitzen) um bestehende Adsense Placement Buchungen nicht zu verlieren.
Test Zeitraum
Der Testzeitraum sollte so gewählt werden, dass eine ausreichend repräsentative Datenbasis für die Auswertung gesammelt wird (Statistische Signifikanz). Je nach Traffic Frequenz der Webseite kann dies früher oder später der Fall sein. Generell ist, unabhängig des Traffics, ein Testzeitraum von mindestens einer Woche zu empfehlen. Es ist gut Möglich, dass eine neu erstellte Adsense Anzeige erst eine gewisse Anlaufzeit braucht, um ihre maximale Performance zu erreichen. Google nutzt komplexe Algorithmen zur Performancesteigerung einzelner Werbeflächen. Bei einer neuen Werbefläche fehlen dafür entsprechend historische Daten.
Unabhängig des absoluten Testzeitraum müssen wir beim A/B Test darauf achten, dass einzelne Messwerte in ausreichender Größe vorhanden sind. Das beinhaltet ausreichende Impresionen und ausreichend Klicks pro Anzeigenversion. Ein Vergleich eines Splittests über den Zeitraum von einer Woche mit 50.000 Anzeigenimpressionen und 500 Anzeigenklicks ist repräsentativer als ein Testzeitraum von 4 Wochen mit 500 Anzeigenimpresionen und 15 Anzeigenklicks. Bei nur einer Hand voll Impressionen und Klicks fehlt eine ausreichend große statistische Signifikanz. Je größer die Datenbasis für den Vergleich, umso aussagekräftiger ist das Ergebnis.
Auf keinen Fall sollte der Splittest zu Früh abgebrochen werden. Etwa weil man das subjektive Gefühl hat, die Vergleichsanzeige performt unterdurchschnittlich und ein wesentlicher Teil der Einnahmen geht verloren. In dem Fall sollte besser nur der Share für die Vergleichsanzeige verringert werden, der Splittest aber wie geplant weiterlaufen bis genügend Daten für die Vergleichsanzeige gesammelt wurden.
Anstatt eines 50/50 Shares kann genauso ein 90/10 Share über einen entsprechend längeren Zeitraum genutzt werden, wodurch nur maximal 10% der Gesamteinnahmen durch die Vergleichsanzeige eingenommen werden. Die restlichen 90% werden weiterhin über die regulären Einnahmen der Control Anzeige generiert. So wird das Risiko auf maximal 10% Einnahmenverlust (im unwahrscheinlichen Worst Case!) innerhalb des Testzeitraums reduziert. Da wir für die Auswertung nicht die absoluten Einnahmen heranziehen, sondern den relativen RPM, hat der Share keinen Einfluss auf das Ergebnis, sofern genügend (signifikante) Daten für die Vergleichsanzeige gesammelt wurden.
Test Auswertung
Haben wir über den Testzeitraum genügend Daten gesammelt, müssen diese nun ausgewertet werden um die Gewinner Anzeigenversion zu ermitteln. Bei einem Adsense Splittest lässt sich das ganz schnell und einfach über die Leistungsberichte anhand der vorher eingerichteten Benutzerdefinierten Channels erledigen.

Dafür rufen wir im Adsense Backend den Menüpunkt „Leistungsbericht“ > „Benutzerdefinierte Channels“ auf und wählen anschließend rechts oben den Zeitraum unseres A/B Tests aus. Jetzt Filtern wird den Bericht auf die Channels welche wir vergleichen wollen indem wir die Checkboxen vor den Channels unseres A/B Tests markieren und auf den Link „Filter“ direkt über der Channel Liste klicken.

In der Leistungsbericht Tabelle werden jetzt nur noch unsere ausgewählten Channels mit allen relevanten Daten angezeigt. Zur Bestimmung der Gewinneranzeige interessiert uns nur der Wert „Seiten RPM“. Dieser gibt die Einnahmen pro 1000 Seitenaufrufen (Revenue per Million) an. Die Werte Anzeigenanfragen, Klicks, CTR und CPC sind für genauere Analysen zwar auch interessant, der RPM fasst diese aber mit einem direkt vergleichbaren Wert pro Werbefläche zusammen.
Wer das Ergebnis noch etwas genauer analysieren will, kann dem Leistungsbeiricht noch weitere Attribute hinzufügen. So könne wir zum Beuspiel noch die Gebotstypen einblenden lassen um eine Aufschlüsselung nach CPC- und CPM-Geboten pro Channel zu haben.
Die Charts über der Tabelle werden derzeit noch zusammengefasst für alle unsere gefilterten Channels angezeigt. Um im Verlaufsdiagramm (Zeitplan) die Channels mit separaten Graphen anzuzeigen, makieren wir wieder die Checkboxen vor unserem Channel und klicken auf den Link „Diagramm“. Anschließend wechseln wir von der Balkendiagramm Ansicht auf die Zeitplan Ansicht und haben eine grafische Aufschlüsselung des Verlaufs im Testzeitraum.

Tipp: In den Leistungsberichten lassen sich direkt Notizen einfügen. Diese Funktion solltest du auf jeden Fall nutzen um bei verschiedenen A/B Tests nicht die Übersicht zu verlieren und zu einem späteren Zeitpunkt Channeldaten noch nachvollziehen zu können.
Notizen können an jedem beliebigem Zeitpunkt in der Adsense Zeitleiste angeheftet werden. Dafür klickt man einfach am gewünschten Zeitpunkt auf das kleine Plus (siehe Screenshot oben) in der Zeitleiste und schreibt die Notiz in das anschließende Formular. Eine Notiz sollte immer zu Beginn und zum Ende des A/B Test angelegt werden und den Domainnamen sowie die relevanten Anzeigeneigenschaften (Position, Format, Farbschema,..) der einzelnen Channels beinhalten.
A/B Anzeigenrotation erstellen
Du möchtest jetzt selber einen Adsense A/B Test auf deiner Seite durchführen? Im nächsten Artikel der Adsense Optimieren Reihe werde ich eine einfache Möglichkeit für eine A/B Anzeigenrotation vorstellen. (Der Link zum Artikel wird hier ergänzt)
Wie sind deine Adsense Erfahrungen? Hast du deine Anzeigen schonmal optimiert? Hast du deine Änderungen mit einem A/B Test kontrolliert? Oder hast du noch Fragen, Anregungen oder Tipps? Hinterlasse einen Kommentar unter dem Artikel.
Das hört sich ja spannend an. Es ist zwar aufwendig aber ich denke die Durchführung dieser Tests, lohnt sich auf jeden Fall.
Schön das es solche lesenswerten Artikel noch gibt. Weiter so bitte, der ganze Artikel ist nämlich echt interessant gewesen! mehr davon wäre cool…
Tolle Anleitung. Ich werde davon einiges umsetzen können und hoffe meine Einnahmen werden sich dadurch verbssern.
Wow, eine richtig gute Funktion und ein umfangreicher Beitrag dazu. So ein A/B Test ist bestimmt super geeignet für die Blogger oder Webseiten-Betreiber die Werbung auf der Homepage schalten.
Gibt ein A/B Test ebenfalls für AdWords? Wäre für mich viel interessanter. Inwieweit ist so ein A/B Test wirklich relevant auf die Mehrheit der Besucher?
Danke für die Antworten.
ich kenne das Problem und kann Holger nur zustimmen, ich habe es ausprobiert.
Sehr gut. Werde ich mal ausprobieren.
Ein Problem sehe ich allerdings:
Smart Pricing.
Wenn wir jetzt mit einer aufdringlicheren Variante eine höhere Klickrate (aber für die Werbekunden nicht wirklich mehr Verkäufe) haben, könnte das den CPC für die Variante mit der geringeren Klickrate verringern.
Somit wäre der Test weniger aussagekräftig.
Was meinste dazu?
Hi Florian,
Deine Überlegung zu Smartpricing ist nicht unberechtigt. Der von Dir angesprochene Fall, mehr Anzeigen Klicks bei gleicher Anzahl an Conversions, kann zu niedrigeren Klickpreisen führen. Bei gutem und relevantem Traffic kann man allerdings davon ausgehen, das mehr Klicks auch mehr Conversions liefern und Smart Pricing anpassungen nicht oder nur gering Einfluss auf den CPC haben.
Aussagekräftig ist das Ergebnis eines korrekt durchgeführten A/B Test immer. Vorausgesetzt es sind genügend statistisch signifikante Daten vorhanden. Bei dem Test wird die Leistung anhand des RPM verglichen, wenn dieser höher ist, spielt es keine Rolle ob der CPC (gegebenenfalls durch Smart Pricing) geringer ausfällt.
Als Beispiel: Wenn ich die Anzeigenleistung von Prominenter Adsense plazierung direkt oben im Artikel above the fold mit Anzeigen am Ende des Artikels Vergleiche, ist der CPC der Anzeigen am Ende zwar geringfügig höher, der effektive RPM der prominenten Anzeige hingegen deutlich höher.
Ganz toller Artikel und sehr umfassend und umfangreich. Ich habe diese Art A/B Testsbisher nicht durchgeführt. Das wird sich aber jetzt ändern.
Ein sehr guter und detaillierter Artikel, der mir wirklich Wert zu sein scheint, die Sache auf diese Weise einmal auszuprobieren. Was die prominentere Platzierung von Adsense-Anzeigen angeht, glaube ich, dass die User solche Dinge – in Maßen – durchaus tolerieren, weil sie es schlicht gewohnt sind.
Wenn du Adsense nutzt und Deine Einnahmen optimieren willst, dann solltest du auf jeden Fall mal mit ein paar A/B Tests verschiedene Anzeigen Formate und Positionen vergleichen.
Normale Textanzeigen und Banner würde ich auch bei prominenter Platzierung als legitim bezeichnen. Das sieht natürlich jeder anders, aber irgendwie muss sich eine Webseite ja finanzieren und das funktioniert nur schlecht, wenn man die Anzeigen versteckt. Was mich hingegen wirklich stört sind Layer/Popup, Banderolen und interstitial Werbemittel, die doch auch häufig bei größen Magazinen genutzt werden.
Mit dem Google AdSense Setup, den du auch auf diesem Blog verwendest, hatte ich immer die besten Resultate in Sachen Einnahmen, aber man verliert halt auch viele Visitors relativ schnell mit einem großen Block gleich unter der Einführung des Artikels. Die Frage ist halt, was einem mehr Wert ist und was dies langfristig für Konsequenzen für die Seite hat.
Vielen Dank für den ausführlichen Beitrag zum Split-Testing! Mach es seit Langem genauso 😉
Mit besten Grüßen aus Innsbruck,
Alex
Hi Alexander,
du hast natürlich Recht, man sollte einen gesunden Mittelweg zwischen Einahmen maximierung und User Experience finden. Das Besucherverhalten sollte man deshalb (gerade in Zeiten von Google Panda und Co.) auch immer im Auge behalten und nicht nur auf den Adsense RPM schielen. Auch für die EInnahmen relevant: Letztendlich hebt sich eine Steigerung des RPM um 20% bei gleichzeitigem Rückgang der PI/Besucher wieder auf. Deshalb ist der vergleich von Revenue per Unique Visitor noch exakter als der vergleich von Revenue per Million.
Bezüglich absprungrate: Das kommt in erster Linie auf die Qualität der Inhalte an. Sofern die Qualität des Contents passt und den Besucher anspricht, sollte auch prominente Werbung keine großen Auswirkungen haben.
Die ganze Geschichte kann man auch ohne Google Analytics testen. Für WordPress gibt es dazu das Plugin namens Ad-Rotate welches alles übernimmt (Aussteuerung von beliebigen Anzeigen-Codes und Messung der Klick sowie Impressions = CTR).
Hallo Thomas,
in dem Artikel geht es nicht um Google Analytics sondern um Adsense. Die Auswertung des A/B Tests wird auch komplett über die regulären Adsense Statistiken gemachr. Analitics kommt hier garnicht zum Einsatz.
Das Plugin Ad-Rotate kenne ich. Für die Anzeigen Rotation wäre es eine Möglichkeit. Für die Auswertung hilft es aber nicht. Isolierte Werte wie Impressionen und Klicks helfen bei der Auswertung nur Bedingt. Die CTR von Adsense Anzeigen, wird bei Ad-Rotate im übrigen garnicht gemessen (das machen nur wenige Scripts und dann sehr ungenau, den exakten Wert hat man eh im Adsense Backend und ist somit überflüssig).
Die Adsense Statisiken liefern alles was man braucht aus erster Hand 😉 Wie im Artikel erwähnt, läßt sich die Gesamtperformance nur über den RPM (Revenue per Million) Vergleichen. Noch besser wäre ein Vergleich von Revenue per Visitor, dieser steht aber nur in Analytics zur verfügung und ein Vergleich von zwei Anzeigenversionen gestaltet sich wesentlich aufwändiger.