A/B Tests in Google Ads: So testest du Anzeigen und Strategien richtig

A/B Tests klingen nach einer einfachen Sache. Du nimmst zwei Varianten, misst welche besser läuft, und gewinnst. In der Praxis ist das leider deutlich komplizierter.

Ich sehe regelmäßig Konten, in denen irgendwann mal ein Experiment eingerichtet wurde, das dann still vor sich hinläuft und nie ausgewertet wird. Oder Tests, die nach einer Woche abgebrochen werden, weil Variante B “schlechter aussieht”. Beides bringt nichts.

Dieser Artikel erklärt, wie A/B Tests in Google Ads tatsächlich funktionieren, was du testen kannst und was bei einem guten Experiment zu beachten ist.

Was sind A/B Tests in Google Ads?

Google nennt das innerhalb der Plattform “Experimente” oder “Kampagnenexperimente”. Der Begriff A/B Test ist im Marketing geläufiger, beschreibt aber dasselbe Prinzip.

Das Ziel ist immer gleich: eine Frage mit Daten beantworten. Zum Beispiel: “Bringt meine neue Gebotsstrategie mehr Anfragen als die alte?” Oder: “Welche Anzeigenüberschrift klickt meine Zielgruppe häufiger an?”

Ohne strukturierten Test bleibt das eine Meinung. Mit einem Test bekommst du eine Antwort.

Kampagnenexperimente vs. Anzeigenvarianten

Google Ads bietet zwei verschiedene Wege zum Testen. Viele Unternehmer wissen gar nicht, dass es diesen Unterschied gibt.

Kampagnenexperimente (Custom Experiments)

Bei einem Kampagnenexperiment wird eine Kampagne dupliziert. Die Kopie bekommt deine gewünschte Änderung. Ein definierter Prozentsatz des Traffics und Budgets läuft dann auf diese Experimentkampagne, der Rest auf die originale Kampagne. Beide laufen parallel.

Du kannst dabei nahezu alles ändern: Gebotsstrategie, Ziel-CPA, Targeting, Ausschlüsse, Landing Pages oder Kampagneneinstellungen. Das macht Kampagnenexperimente zum richtigen Werkzeug für strategische Fragen.

Typische Einsatzfälle:

• Manueller CPC gegen Ziel-CPA testen
• Neuen Ziel-CPA-Wert gegen den bisherigen testen
• Broad Match Keywords gegen Exact Match testen
• Neue Landing Page gegen die bestehende testen

Anzeigenvarianten (Ad Variations)

Anzeigenvarianten sind einfacher aufgebaut. Du gibst eine neue Textversion vor, Google rotiert sie gegen deine bestehenden Anzeigen, ohne dass du eine komplette Kampagne duplizieren musst. Der Vorteil: Du kannst einen Test über mehrere Kampagnen oder das gesamte Konto ausrollen.

Das ist sinnvoll, wenn du wissen willst, ob ein anderer Anzeigentext besser funktioniert, also eine veränderte Überschrift, ein anderer Call-to-Action oder eine andere Formulierung.

Was kannst du in Google Ads testen?

Die kurze Antwort: eine Menge. Die praktische Antwort: vor allem das, was tatsächlich einen messbaren Unterschied macht.

Gebotsstrategien

Das ist meiner Erfahrung nach der nützlichste Einsatzfall. Wenn du von manuellem CPC auf Ziel-CPA wechseln willst, kannst du das mit einem Experiment testen, bevor du die gesamte Kampagne umstellst. So läuft die Originalstrategie weiter als Sicherheitsnetz, während du siehst, ob die neue Strategie tatsächlich bessere Ergebnisse liefert.

Anzeigentexte und Überschriften

Welche Formulierung klingt besser für deine Zielgruppe? Das lässt sich nicht raten. Texte müssen getestet werden. Dabei geht es nicht um Kleinigkeiten wie “Jetzt” vs. “Heute” — sondern um grundlegende Fragestellungen. Benefit-orientiert gegen feature-orientiert. Frage als Überschrift gegen Aussage.

Landing Pages

Wenn du eine neue Seite entwickelt hast und nicht sicher bist, ob sie besser konvertiert als die alte, ist ein Experiment der saubere Weg. Du schickst einen Teil des Traffics auf die neue Seite und vergleichst die Conversion Rates.

Zielgruppen und Ausschlüsse

Funktioniert deine Kampagne mit oder ohne bestimmte Zielgruppenausschlüsse besser? Mit oder ohne Remarketing-Listen?

Match Types

Broad Match gegen Phrase Match oder Exact Match. Ein Experiment zeigt dir, was in deinem spezifischen Konto tatsächlich passiert, nicht was Google oder irgendein Artikel verspricht.

So richtest du ein Kampagnenexperiment ein

Der Weg in Google Ads ist vergleichsweise einfach. Du findest Experimente in der linken Navigation unter “Kampagnen” und dann “Experimente”.

Schritt 1: Experiment erstellen

Klick auf das Plus-Symbol und wähle “Benutzerdefinierter Test” (Custom Experiment). Du wählst dann die Basiskampagne, die du testen möchtest.

Schritt 2: Änderungen vornehmen

Die Kampagne wird dupliziert. In der Experiment-Kopie nimmst du jetzt die gewünschten Änderungen vor, zum Beispiel die neue Gebotsstrategie oder einen neuen Ziel-CPA.

Schritt 3: Traffic-Split festlegen

Du entscheidest, wie viel Prozent des Traffics und Budgets auf die Experiment-Kampagne laufen. 50/50 ist der Standard und in den meisten Fällen sinnvoll, weil du so am schnellsten ausreichend Daten bekommst. Bei besonders sensiblen Kampagnen kannst du auch mit 20/80 oder 30/70 starten.

Schritt 4: Laufzeit festlegen

Setze ein konkretes Start- und Enddatum. Plane mindestens vier Wochen ein. Mehr dazu im nächsten Abschnitt.

Schritt 5: Erfolgsmessung definieren

Google fragt nach bis zu zwei Zielmetriken. Wähle das, was du tatsächlich messen willst: Conversions, Cost per Conversion oder CTR.

Nach der Einrichtung läuft das Experiment automatisch. In der Experiment-Übersicht siehst du laufend die Performance beider Varianten nebeneinander.

Wie lange sollte ein Test laufen?

Das ist die Frage, bei der ich immer wieder sehe, wie Unternehmer ungeduldig werden und Experimente zu früh abbrechen.

Die Faustregel lautet: mindestens vier Wochen. Und das aus gutem Grund.

Google selbst empfiehlt für Performance Max Experimente sogar vier bis sechs Wochen. Für Search-Kampagnen gilt: Kürzer als vier Wochen liefert in den meisten Fällen keine statistisch belastbaren Ergebnisse.

Ein weiterer Punkt, der oft übersehen wird: Die ersten sieben Tage eines Experiments zählen zur Anlaufzeit. Google berücksichtigt diese Daten für die Auswertung separat, weil das System sich erst einpendeln muss. Das heißt, bei einem dreiwöchigen Experiment hast du effektiv nur zwei verwertbare Wochen Daten.

Wie viel Laufzeit du brauchst, hängt außerdem vom Traffic ab. Eine Kampagne mit 10 Klicks pro Tag braucht deutlich länger als eine mit 100 Klicks täglich, um auf ausreichend Datenpunkte zu kommen. Als grobe Orientierung: Du brauchst mindestens 100 Conversions pro Variante, um Aussagen zur Conversion Rate treffen zu können. Bei weniger Traffic verlängert sich die Testdauer entsprechend.

Plane also immer einen kompletten Geschäftszyklus ein, also mindestens mehrere Wochen, die beide Wochentage und Wochenenden abdecken.

Typische Fehler bei Google Ads Experimenten

Zu früh abbrechen

Variante B sieht nach zehn Tagen schlechter aus. Also wird der Test abgebrochen, Variante A gewinnt. Das Problem: Zehn Tage reichen schlicht nicht für statistisch belastbare Ergebnisse. Was du siehst, kann zufällig sein. Ich lasse Tests immer die volle geplante Laufzeit laufen, auch wenn das Zwischenergebnis klar erscheint.

Keine Hypothese vorab

“Lass uns mal die Gebotsstrategie testen” ist keine Hypothese. Eine Hypothese lautet: “Ich gehe davon aus, dass Ziel-CPA mit 90 Euro mehr Anfragen liefert als manueller CPC, weil der Algorithmus mehr Daten zur Optimierung hat.” Wer ohne Hypothese testet, weiß am Ende nicht, was er eigentlich gelernt hat.

Mehrere Variablen gleichzeitig ändern

Neue Gebotsstrategie und neue Landing Page gleichzeitig. Das macht die Auswertung unmöglich. Wenn das Experiment ein anderes Ergebnis liefert als die Kontrolle, weißt du nicht, was den Unterschied verursacht hat.

Saisonalität ignorieren

Ein Test im Dezember vs. Januar liefert verzerrte Ergebnisse, weil Nutzerverhalten und Wettbewerb sich stark unterscheiden. Versuche, Experimente in stabilen Phasen zu laufen lassen, also nicht über Feiertage, Saisonpeaks oder während größerer Account-Änderungen.

Tests, die nie ausgewertet werden

Das ist tatsächlich der häufigste Fehler, den ich in Konten sehe. Das Experiment läuft, sammelt Daten, und niemand guckt rein. Plane die Auswertung fest ein, wenn du das Experiment einrichtest.

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Kampagnenexperimenten und Anzeigenvarianten?

Kampagnenexperimente duplizieren eine Kampagne komplett und eignen sich für strategische Tests wie Gebotsstrategien oder Landing Pages. Anzeigenvarianten testen nur Anzeigentexte, sind einfacher einzurichten und können über mehrere Kampagnen gleichzeitig laufen.

Wie viel Traffic sollte ich dem Experiment zuweisen?

In den meisten Fällen 50/50. Das liefert am schnellsten ausreichend Daten für beide Varianten. Bei Kampagnen mit wenig Traffic und wichtigen Umsätzen kannst du auch mit 30/70 oder 20/80 starten, damit die Basiskampagne weniger beeinträchtigt wird. Das verlängert aber die nötige Laufzeit.

Was passiert nach dem Test?

Wenn Variante B besser abschneidet, kannst du die Änderung direkt auf die Basiskampagne anwenden. Google übernimmt die Einstellungen der Experiment-Kampagne in einem Klick. Du musst nichts manuell nachbauen.

Kann ich mehrere Experimente gleichzeitig laufen lassen?

Technisch ja. Sinnvoll ist es meist nicht, weil die Kampagnen sich gegenseitig beeinflussen können und du schnell den Überblick verlierst, welches Experiment welche Ergebnisse produziert.

Wann lohnt sich ein Experiment nicht?

Wenn eine Kampagne zu wenig Traffic hat, um statistisch signifikante Ergebnisse zu liefern. Und wenn du gerade erst gestartet bist und noch keine Conversion-Daten hast. Dann gibt es Wichtigeres zu tun als zu testen: Tracking sauber aufsetzen, grundlegende Einstellungen prüfen, erste Daten sammeln.

Gibt es Experimente auch für Performance Max?

Ja. Google hat für Performance Max einen eigenen Experimenttyp. Hier gelten längere Laufzeiten als bei Search-Kampagnen: vier bis sechs Wochen mindestens, weil PMax-Kampagnen eine eigene Lernphase haben.

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