AB-test for landing pages: Definition, trin og eksempler

A/B-testning betyder, at man sammenligner to (eller flere) varianter af en landing page for at se, hvilken der klarer sig bedst. En korrekt designet testproces kan give dig uvurderlig dataindsigt i, hvilke justeringer af dine sider der kan give dig mest muligt ud af dine digitale marketingkampagner. Præcis som det virkede for en af de tidligere amerikanske præsidenter…

Ja, et par små ændringer på Barrack Obamas splash-side under den amerikanske præsidentkampagne i 2008 forbedrede tilmeldingsraten med 40,6 %, hvilket resulterede i yderligere 57 millioner dollars i donationer! Forinden havde hans marketingmedarbejdere naturligvis udført en række tests for at vælge den optimale layoutvariant (D. Siroker & P. Koomen, The most powerful way to turn clicks into customers, 2013).

Dette forklarer tydeligt, hvorfor 60% af virksomhederne i 2024 tester deres landing pages, som rapporteret af InvespCRO.

I dette indlæg undersøger jeg landing page testdefinitionen, de vigtigste trin, nyttige værktøjer og de mest interessante virkelige casestudier sammen med professionelle tips og almindelige fejl, der skal undgås. Lad os komme i gang!

Det vigtigste at tage med:

• A/B-test identificerer det mest effektive landing page-layout ved at stille to eller flere alternativer over for hinanden.
• Test af forskellige landing page elementer kan føre til en bedre brugeroplevelse og højere konverteringer.
• Datadrevne indsigter fra A/B-test forbedrer markedsføringens effektivitet.
• Landingi tilbyder avancerede værktøjer til effektiv A/B-testning.
• Inkrementelle eksperimenter adskiller sig fra A/B-tests ved at fokusere på den samlede effekt af marketingindsatsen.

Din vision, vores bygherre

Træk, slip og design din vej til højkonverterende landing pages

Hvad er Builder

Hvad er landing page AB Testing?

Landing page A/B-test er en metode, der bruges til at sammenligne to versioner af en landing page for at finde ud af, hvilken der klarer sig bedst. Denne proces indebærer, at man opretter to varianter af en landing page, ofte kaldet version A og version B, og fordeler trafikken på hjemmesiden mellem dem for at se, hvilken der giver flest konverteringer. For at visualisere det kan du se på nedenstående landing page:

Lad os antage, at det er varianten “A”. Husk på det. Se nu på variant “B” af denne side:

Kan du se forskellen? Knapperne på begge sider er forskellige med hensyn til tekst, baggrundsfarve, kant og nogle andre subtile designparametre. A/B-test af disse sider kan vise, hvilken (hvis nogen) der konverterer bedst. Da knappen er den eneste forskel, kan vi være næsten sikre på, at eventuelle forskelle i konverteringsniveauet netop skyldes forskelle i designet af dette element. Dette er i en nøddeskal ideen om, hvordan A/B-test fungerer.

Hvad er landing page splittest?

Split-test (eller split-URL-test) bruges ofte i flæng med A/B-test, men nogle gange henviser det til en specifik funktion i A/B-testværktøjer, der giver dig mulighed for at ændre andelen af trafik, der ledes til hver testet variant. Du kan f.eks. ønske at sende 70 % af trafikken til variant A og 30 % til variant B. I simpel A/B-test er trafikfordelingen automatiseret og afhænger helt af algoritmerne i dit testværktøj eller din platform.

Du spørger måske, i hvilke tilfælde det er nyttigt at indstille trafikproportioner manuelt. Her er mere almindelige grunde til dette:

• Begrænsning af risiko: Hvis en variant (f.eks. variant A) er den nuværende bedst præsterende eller standardversion, sikrer man ved at lede en større andel af trafikken til den (f.eks. 70 %), at enhver potentiel negativ indvirkning på den samlede præstation minimeres. Det er især vigtigt, når der står meget på spil, f.eks. i perioder med højsalg eller store marketingkampagner.
• Hurtigere dataindsamling for nye varianter: Når man tester en ny variant (f.eks. variant B), der kan forbedre ydeevnen betydeligt, kan man ved at sende mere trafik til den (f.eks. 30 %) hurtigt indsamle nok data til at bestemme dens effektivitet. Denne accelererede dataindsamling hjælper med at træffe hurtigere beslutninger om, hvorvidt den nye variant skal implementeres fuldt ud eller ej.
• Tildeling af ressourcer: Tilpassede trafikproportioner giver mulighed for bedre ressourcestyring. Hvis en variant f.eks. kræver flere serverressourcer eller kundesupport, kan en begrænsning af trafikken forhindre overbelastning af systemerne og sikre en mere jævn brugeroplevelse.
• Kontrolleret eksperimentering: Ved at justere trafikproportionerne kan virksomheder kontrollere omfanget af deres eksperimenter. Dette er nyttigt, når man tester højrisiko- eller innovative ændringer, hvor en gradvis udrulning og omhyggelig overvågning er nødvendig for at undgå betydelige forstyrrelser.
• Gradvis udrulning af ændringer: Indstilling af brugerdefinerede trafikproportioner muliggør en trinvis tilgang til implementering af ændringer. For eksempel ved at starte med 10 % af trafikken til en ny variant og gradvist øge den, efterhånden som tilliden til dens ydeevne vokser. Denne tilgang sikrer, at eventuelle problemer kan identificeres og løses før en fuld udrulning.
• Strategisk målretning: Brugerdefinerede proportioner giver mulighed for strategisk målretning, hvor visse brugersegmenter kan ledes til specifikke varianter baseret på demografi, adfærd eller andre kriterier. Denne målrettede tilgang kan give mere relevant indsigt og forbedre testens samlede effektivitet.

Sammenfattende kan man sige, at indstillingen af brugerdefinerede trafikproportioner i splittest giver fleksibilitet, reducerer risikoen og sikrer mere strategisk og kontrolleret eksperimentering, hvilket i sidste ende fører til bedre beslutningstagning og optimeret performance.

Hvilke landing page elementer kan AB-testes?

I A/B-test kan sidevarianter variere i elementer som overskrifter, visuelle elementer (billeder, videoer, karruseller, effekter osv.), formularer, opfordringsknapper, socialt bevis og endda overordnede layouts. Ved at måle brugerinteraktioner og konverteringsrater kan marketingfolk identificere, hvilken version der er mest effektiv til at nå deres mål, uanset om det er at generere leads, sælge eller opfordre til tilmeldinger.

Hvad er de vigtigste fordele ved landing page AB-test?

Den største fordel ved A/B-test er dens evne til at give datadrevet indsigt. I stedet for at forlade sig på gætterier kan marketingfolk træffe informerede beslutninger baseret på reel brugeradfærd. Det fører til løbende forbedringer og optimering af landing pages, hvilket i sidste ende forbedrer brugeroplevelsen og øger konverteringsraten.

7 trin til landing page AB-test for at forbedre konverteringsraten

landing page test består af flere trin, der hjælper dig med systematisk at optimere dine sider og forbedre konverteringsraten. Ved at følge dem kan du identificere, hvad der giver bedst genlyd hos dit publikum og foretage datadrevne forbedringer.

1. Definition af mål og målinger

For det første skal du definere klare mål og målinger. Det vil hjælpe dig med at forstå, hvad du vil opnå, og hvordan du vil måle succes. Målene kan være at øge antallet af tilmeldinger, forbedre klikraten eller øge salget. Metrikker er de specifikke datapunkter, du sporer for at evaluere performance.

Et eksempel: Du kan have som mål at forbedre konverteringsraten på mobile enheder, mens du måler antallet af konverteringer på mobile enheder pr. uge.

Pro-Tip: Vælg én primær metrik at fokusere på for at undgå at udvande effekten af din test.

Fejl, der skal undgås: Undgå at sætte for mange mål eller målinger, som kan komplicere analysen og udvande fokus.

2. Udarbejdelse af hypoteser

For det andet skal du opstille et par hypoteser om, hvilke ændringer der kan forbedre dine konverteringsrater. En veldefineret hypotese styrer dit testdesign og sikrer, at du har en klar idé om, hvad du tester og hvorfor. Hypoteser bør være baseret på data, brugerfeedback eller indsigt fra tidligere tests.

Et eksempel: En korrekt hypotese kan lyde:“At ændre overskriften fra ‘Tilmeld dig nu’ til ‘Få eksklusive opdateringer’ vil øge tilmeldingerne til nyhedsbrevet med 15 % over en periode på to uger“.

Pro-Tip: Gør dine hypoteser specifikke og målbare, så du nemt kan evaluere resultaterne.

Fejl, der skal undgås: Undgå at sætte for mange mål eller målinger, som kan komplicere analysen og udvande fokus.

3. Design af variationer

For det tredje skal du designe mindst to versioner (en kontrolversion og en anden) af din landing page baseret på dine hypoteser. Disse variationer vil blive sammenlignet for at se, hvilken der klarer sig bedst. Sørg for, at ændringerne er tydelige og mærkbare, men ikke for drastiske til at forvirre de besøgende.

Et eksempel: Som kontrolversion kan du tage den eksisterende version af din landing page, mens den nye version skal ændres i det element, du ønsker at teste. Hvis du gerne vil tjekke effektiviteten af din leadgenerationsformular, skal du ændre formularen i den nye version (f.eks. begrænse formularfelter, layout, kopi eller den samlede formularlængde).

Pro-Tip: Begræns ændringer til ét element pr. test for at isolere indvirkningen på ydeevnen.

Fejl, der skal undgås: Undgå at foretage for mange ændringer på én gang, da det kan gøre det vanskeligt at identificere, hvilke ændringer der har påvirket resultaterne.

4. Opdeling af trafik

For det fjerde skal du opdele trafikken på hjemmesiden mellem de forskellige versioner af din landing page. Det sikrer en fair sammenligning ved at eksponere hver variant for et passende antal besøgende. Oftest bør du bruge lige store andele, men i nogle specifikke tilfælde er det tilrådeligt at opdele trafikken i andre proportioner (se afsnittet om splittest).

Et eksempel: Hvis du ved alt om din nuværende landing page performance (også hvilke elementer, der har størst indflydelse på konverteringsraten), kan det være fornuftigt at lede mere trafik til den nye variant, som giver dig resultater og giver dig mulighed for at implementere værdifulde ændringer hurtigere.

Pro-Tip: Sørg for en tilfældig og jævn fordeling af trafikken for at få præcise resultater.

Fejl, der skal undgås: Undgå ujævn trafikfordeling, som kan skævvride resultaterne og føre til forkerte konklusioner.

5. Kørsel af testen

For det femte skal du køre testen i en tilstrækkelig lang periode til at indsamle nok data. Varigheden skal være lang nok til at tage højde for variationer i de besøgendes adfærd, f.eks. hverdage i forhold til weekender.

Eksempel: Lad testen køre i mindst en uge for at indsamle tilstrækkeligt med data. Hvis du har lav trafik, bør din test køre længere.

Pro-Tip: Undgå at lave ændringer i løbet af testperioden for at sikre konsistens.

Fejl, der skal undgås: Foretag ikke ændringer af dit website eller dine testvariabler i løbet af testperioden. Ændringer kan skævvride resultaterne og gøre testen ugyldig.

6. Analyse af resultater

Analyser derefter resultaterne ved at gennemgå de indsamlede data for at afgøre, hvilken variation der klarede sig bedst. Brug statistiske værktøjer til at sammenligne konverteringsrater og andre relevante målinger, der kun er baseret på de statistisk signifikante resultater.

Eksempel: Sammenlign konverteringsraterne for begge versioner for at se, hvilken der klarede sig bedst. Prøv at identificere årsagen til, at den vindende landing page viste sig at være bedre. Sammenlign dine konklusioner med resultaterne af lignende casestudier, der er tilgængelige online, for at øge sandsynligheden for, at din fortolkning er korrekt.

Pro-Tip 1: Opdel dine data efter forskellige målgruppesegmenter, f.eks. demografi, trafikkilder eller brugeradfærd. Det kan afsløre indsigter, som måske er skjult i de samlede data, og hjælpe med at skræddersy fremtidige optimeringer.

Pro-Tip 2: Undersøg ikke kun konverteringsrater, men også andre relevante målinger som afvisningsprocent, tid på webstedet og kundens livstidsværdi. Et sådant holistisk syn giver en mere omfattende forståelse af brugeradfærd og virkningen af hver enkelt variation.

Fejl, der skal undgås: Vær forsigtig med bekræftelsesbias – at fortolke data på en måde, der bekræfter dine forudfattede meninger. Analysér data objektivt, og overvej alle mulige forklaringer på de observerede resultater.

7. Implementering af den vindende variation

For det syvende skal du bare implementere den vindende variant i den levende landing page. Dokumenter resultaterne og erfaringerne fra denne test, så du kan bruge dem i fremtidige A/B-tests.

Et eksempel: Hvis den nye overskrift øger antallet af tilmeldinger, skal du opdatere din landing page i overensstemmelse hermed. Med andre ord, gør den vindende variant til din levende webside.

Pro-Tip: Test løbende nye hypoteser for at blive ved med at optimere din landing page.

Hvert trin i testen bygger på det foregående og skaber en struktureret tilgang til at opnå bedre resultater og større engagement fra din målgruppe.

Ved at udføre regelmæssige landing page-tests kan du systematisk forbedre konverteringsraten og træffe datadrevne beslutninger, der forbedrer din marketingindsats.

Landing page eksempler på AB-test

landing page AB-test er en almindelig procedure for virksomheder på tværs af forskellige brancher. Nedenfor finder du flere eksemplariske anvendelser fra de virkelige casestudier, der er offentliggjort på nettet. Udforsk og lær, hvordan det ser ud i digital markedsføringspraksis, og hvilke effekter du kan forvente.

1. Bukvybag

Testet element: landing page overskrift

Baggrund (udfordring): Bukvybag, en virksomhed, der specialiserer sig i dametasker, kæmpede med en lav konverteringsrate på deres hjemmeside. De havde mistanke om, at deres eksisterende overskrift, “Alsidige tasker og tilbehør”, ikke effektivt fangede deres målgruppes interesse.

A/B-testning af omfang og varianter: For at løse dette problem brugte Bukvybag en dynamisk indholdsfunktion til at køre en splittest af overskriften på deres hjemmeside. Målet var at finde ud af, hvilken overskrift der ville give bedst genlyd hos potentielle kunder og føre til højere konverteringsrater. De testede flere variationer af overskriften, som hver især understregede et forskelligt værditilbud:

• Variant A: “Skil dig ud fra mængden med vores modebevidste og unikke tasker”
• Variant B: “Oplev den ultimative rejsekammerat, der kombinerer stil og funktionalitet”
• Variant C: “Tasker af høj kvalitet designet til udforskning og eventyr”

Resultater: A/B-testen afslørede en klar vinder, hvilket førte til en stigning på 45 % i antallet af ordrer. Den markante stigning i antallet af konverteringer viste, at den valgte overskrift var mere effektiv til at engagere målgruppen. Resultaterne var statistisk signifikante, hvilket bekræftede, at forbedringen ikke skyldtes tilfældigheder, og at den nye overskrift kunne opretholde den forbedrede konverteringsrate over tid.

Baseret på en historie af: Barbara Bartucz (OptiMonk)

2. Going

Testet element: Kopi til opfordring-til-handling-knap

Baggrund (udfordring): Going stod over for en betydelig udfordring med at præsentere deres abonnementsplaner effektivt. Deres konventionelle strategi fokuserede på at lokke besøgende til at tilmelde sig en gratis, begrænset plan i håb om senere at sælge dem en premium-mulighed. Men denne tilgang formåede ikke i tilstrækkelig grad at formidle den fulde værdi af Goings premium-tilbud, hvilket resulterede i skuffende konverteringsrater.

A/B-testning af omfang og varianter: For at løse dette problem brugte Going Unbounces A/B-testværktøjer til at forfine deres call to action (CTA). De eksperimenterede med to forskellige CTA’er på deres hjemmeside: “Tilmeld dig gratis” versus “Prøv gratis”.

Resultater: Denne tilsyneladende mindre justering – blot en ændring på tre ord – havde til formål bedre at understrege fordelene ved den omfattende premium-plan ved at præsentere en gratis prøveperiode. Dette gjorde værditilbuddet mere gennemsigtigt og umiddelbart for potentielle kunder. Den nye CTA “Prøv gratis” resulterede i en reduceret opgivelsesrate for formularen, hvilket igen gav en stigning på 104 % i antallet af prøvestarter fra måned til måned. Denne betydelige forbedring øgede ikke kun konverteringsraten fra betalte kanaler, men overgik også for første gang den organiske trafik.

Baseret på en historie af: Paul Park (Unbounce)

3. WorkZone

Testet element: Logoer med kundeudtalelser placeret ved siden af formularen til leadgenerering

Baggrund (udfordring): WorkZone, en amerikansk softwarevirksomhed med speciale i projektstyringsløsninger og værktøjer til dokumentationssamarbejde, havde brug for at forbedre sine konverteringsrater for leads. For at styrke sit brandomdømme havde WorkZone en sektion med kundeanmeldelser ved siden af formularen til demoanmodning på sin leadgenerationsside. Men de farverige logoer med kundeudtalelser distraherede de besøgende fra at udfylde formularen, hvilket påvirkede konverteringen negativt.

A/B-testning af omfang og varianter: For at løse dette problem gennemførte WorkZone en A/B-test for at finde ud af, om en ændring af virksomhedernes logoer i kundeudtalelser fra deres oprindelige farve til sort og hvid ville reducere distraktionen og øge antallet af demoanmodninger. Testen kørte i 22 dage og sammenlignede de originale farverige logoer (kontrol) med de sort-hvide versioner (variation).

Resultater: De sort-hvide logoer gav 34 % flere formularindsendelser end den oprindelige version. Med en statistisk signifikans på 99 % var konklusionen enkel: redesignede logoer reducerer effektivt distraktion og forbedrer leadkonvertering. De blev implementeret øjeblikkeligt efter testene.

Baseret på en historie af: Astha Khandelwal (VVO)

4. Orange

Testet element: Lightbox/Overlay

Baggrund (udfordring): Oranges mobilabonnementer er en vigtig del af deres forretningsstrategi. Det primære mål var at forbedre hjemmesidens indsamling af leads og øge antallet af aktive mobilbrugere. Data viste, at abonnementssiden var den vigtigste kilde til registrerede kundeemner, hvilket førte til et fokus på at optimere denne side for at øge indsamlingen af kundeemner generelt.

A/B-testning af omfang og varianter: Tidligere brugte Orange et exit-intent-overlay (en slags lightbox) på desktop-versionen af deres abonnementsside til at indhente leads, før brugerne forlod siden. A/B-testen havde til formål at afgøre, om implementering af et tidsbaseret overlay på mobilversionen ville forbedre indsamlingen af leads. Testen involverede udløsning af et overlay efter 15 sekunder for brugere, der endnu ikke havde givet deres kontaktoplysninger, og sammenlignede denne variant med standardsiden uden overlay.

Resultater: Resultaterne var bemærkelsesværdige med en stigning på 106,29 % i indsamlingsraten for leads. Eksperimentet viste, at tidsbaserede overlays på mobile enheder er betydeligt bedre end exit-triggere på skrivebordet, hvilket fører til en forbedret konverteringsrate.

Baseret på en historie af: Oana Predoiu (Omniconvert)

5. InsightSquared (nu: Mediafly)

Testet element: Formularfelter på en lead-generationsformular

Baggrund (udfordring): InsightSquared, en B2B-virksomhed med fokus på at forenkle salgsprognoser, stod over for en udfordring med deres leadgenerationsformularer. Den oprindelige formular virkede alt for lang på grund af flere valgfrie felter, som så ud til at skræmme potentielle leads og førte til en højere opgivelsesrate. På trods af at disse felter var valgfrie, afskrækkede deres tilstedeværelse brugerne fra at udfylde formularen.

A/B-testning af omfang og varianter: Virksomheden besluttede at teste en strømlinet version af deres formular ved at fjerne de valgfrie felter med det formål at gøre formularen mindre skræmmende og mere brugervenlig. Nøgletallet var procentdelen af brugere, der oplyste deres telefonnummer, og den første observation var, at kun 15 % gjorde det. Testen gik ud på at implementere den nye, forenklede formular på downloadsiden for e-bøger for at se, om reduktionen af felter ville føre til en højere konverteringsrate.

Resultater: Den strømlinede formular forbedrede brugernes engagement betydeligt, hvilket resulterede i en bemærkelsesværdig stigning på 112 % i antallet af konverteringer. Det bekræftede, at forenklingen af formularen ved at fjerne valgfrie felter gjorde den mere tilgængelig og dermed tilskyndede flere brugere til at udfylde den.

Baseret på en historie af: Willem Drijver

Hvordan adskiller landing page inkrementelle eksperimenter sig fra A/B-eksperimenter?

landing page inkrementalitetseksperimenter måler den sande ekstra effekt af en hel marketingkampagne eller et sæt marketinginterventioner ved at sammenligne resultaterne for en testgruppe, der udsættes for interventionen (eller kampagnen), med en kontrolgruppe over en længere periode, mens A/B-eksperimenter sammenligner to eller flere versioner af en landing page (med små ændringer i enkelte, ikke flere elementer) for at afgøre, hvilken der klarer sig bedst i et kortvarigt, kontrolleret miljø. Lad os sige det mere præcist i tabellen:

Hvad er det bedste A/B-testværktøj til landing pages?

Det bedste A/B-testværktøj til landing pages erLandingi, da det sammen med sin superenkle grænseflade tilbyder masser af funktioner, der ikke er tilgængelige i de fleste af konkurrenternes værktøjer som Unbounce eller Carrd. Bortset fra simple A/B-tests, der sammenligner to forskellige variationer af din landing page (f.eks. to identiske sider med forskellige opfordringer til handling eller overskrifter), kan du blandt andet udføre i platformen:

• multivariat testning (A/B/x-testning) – det giver dig mulighed for at oprette flere varianter af din landing page for at køre en omfattende test af flere ændringer på samme tid,
• Splittest – henviser til at sammenligne resultaterne af to eller flere helt forskellige sider (ikke variationer af en side) ved at sende trafik – i lige (eller tilpassede), ikke tilfældige proportioner – til den samme URL for at finde ud af, hvilken side der konverterer bedst (på den måde kan du hurtigere finde ud af, hvilken designstrategi der giver de bedste resultater).

En yderligere fordel er, at testværktøjer er integreret i landing page-byggeplatformen, hvilket ikke kun er praktisk, men også sikrer kompatibilitet og reducerer omkostningerne til digitale marketingværktøjer.

Kør landing page AB-test med Landingi.

Selvom Landingi primært er en populær sidebygger, kommer den med et sæt værktøjer til optimering af konverteringsfrekvensen – fra en omfattende landing page eksperimentpakke (inklusive multivariat testning og landing page split-testning) via sporing af brugeradfærd til KI-værktøjer til flere formål. Med dette ved hånden og med masser af skabeloner og integrationer, der er klar til brug, kan du bygge ikke bare meget tiltalende, men også succesfulde landing pages, der når din målgruppe mere effektivt.

For dem, der ønsker at optimere deres annonceudgifter, understøtter Landingi også eksperimenter med sider, der er relateret til dine kampagner udført i Google Ads. A/B-testning hjælper i dette tilfælde med at bestemme, hvilket sidelayout der giver flest konverteringer, og sikrer, at dit annoncebudget bruges effektivt.

MaLandingi er også et godt valg for dem uden tidligere landing page A/B-testerfaring, da dens testfunktioner er tilgængelige gratis i 7 dage, hvilket er perfekt til at gøre sig bekendt med ideen baseret på praksis. Bare tilmeld dig og prøv det!

Er du klar til at gå i gang? Lad os komme i gang!

Slut dig til os og skab den bedst konverterende landing pages

Start gratis prøveperiode