Hvad er A/B Test?
A/B test erstatter mavefornemmelser med data. I stedet for at gætte hvad der virker bedst, lader du dine besøgende afgøre det — og skalerer vinderen.
- A/B Test (Split test)
- En A/B test er en kontrolleret eksperimentmetode hvor to versioner (A = original, B = variation) af en webside eller et specifikt element vises simultant til ligestore, tilfældigudvalgte grupper af besøgende. Konverteringsraten for begge versioner måles og sammenlignes statistisk.
- Også kaldet: Split test (web), Splittest, A/B eksperiment, Splittesting
Sådan fungerer A/B test
En A/B test kører typisk via et testing-tool som Google Optimize (nu nedlagt — brug VWO, Optimizely eller AB Tasty i stedet). Toolet viser version A til 50% af besøgende og version B til de resterende 50%. Alle andre faktorer holdes konstante — kun det testede element ændres.
Statistisk signifikans er afgørende: en A/B test er kun pålidelig når der er nok data til at udelukke tilfældig variation. De fleste tools kræver 95% konfidensinterval. Tommelfingerregel: 500-1.000 konverteringer per variant inden konklusionen drages. Med lav trafik kan en test tage måneder — her er kvalitative metoder bedre.
Hvad kan du A/B teste? CTA-knap tekst og farve ("Kontakt os" vs. "Book gratis møde i dag"), overskrift og underoverskrift, hero-billede (person vs. produkt vs. abstrakt), formularlayout (1 trin vs. multi-trin), prispræsentation (månedspris vs. årspris vs. besparelse) og social proof placering (over vs. under CTA).
Tving dig selv til at teste ét element ad gangen. Tester du overskrift og CTA-farve simultant, ved du ikke hvad der skabte forbedringen. Disciplin i testdesign er nøglen til pålidelige resultater.
Eksempel
Et forsikringsselskab tester to versioner af deres landingsside CTA-knap: Version A: "Få tilbud" (mørkeblå knap). Version B: "Beregn din pris på 2 minutter" (terracotta knap). Testen kører i 4 uger med 2.000 besøgende per version.
Version B konverterer 3,2% mod version A's 1,8% — en stigning på 78%. Statistisk signifikans: 98%. Version B implementeres som standard og øger leads med 78% uden ændring af annonceringsbudgettet. Begge elementer (tekst og farve) bidrog til forbedringen — næste test isolerer dem.
Hvornår bruger du det?
A/B test er et must for alle der betaler for trafik via Google Ads eller Meta Ads. Når du bruger penge på at tiltrække besøgende, er det dyrt ikke at optimere hvad der sker, når de ankommer. Start med de elementer med størst potentiel impact: primær CTA, hero-overskrift og formular.
I Google Ads kører platformen automatisk A/B tests på annoncevarianter — det er standard kampagneopsætning. Du kan også A/B teste landingssider via Google Ads' eksperiment-funktion, der fordeler trafik ligeligt mellem to URL'er.
Relaterede begreber
Klar til at optimere din konverteringsrate med data?
Gezar kombinerer A/B test med Google Ads og Meta Ads optimering. Vi identificerer de mest impactfulde tests for din specifikke situation og implementerer vinderne løbende.
Book gratis strategimøde