YouTube-Optimierung anhand von A/B-Tests
Jede Minute werden auf YouTube 500 Stunden Videomaterial hochgeladen. Doch nur ein Bruchteil dieser Videos schafft es in die Trends und kann Millionen von Aufrufen erzielen. Bei dieser Unmenge an Material reicht es nicht mehr aus, „nur“ guten Content zu produzieren. Stattdessen suchen Creators ständig nach neuen Strategien, um aus der Menge herauszustechen.
Die Konkurrenz ist groß und deshalb nutzen viele Videokünstler:innen A/B-Tests, um das Verhalten der Zuschauenden genauestens auszuwerten und ihre Videos daraufhin zu optimieren. Mit einem sogenannten Split-Test wird analysiert, was wirklich gut bei der Community ankommt, um so ein stetiges Wachstum auf der Video-Plattform zu erzielen.
Was dich in diesem Blogartikel erwartet:
Definition: Was sind eigentlich A/B-Tests?
Welche Ziele können mit Split-Tests erreicht werden?
Die richtige Vorgehensweise: Welcher A/B-Test passt zu deinen YouTube-Zielen?
Aufrufzahlen steigern durch Thumbnail- und Videotitel-Test
Zuschauendenbindung erhöhen durch unterschiedliche Videoversionen
Interaktion steigern durch Endscreen-Elemente im Split-Test
Das solltest du beachten: 5 Tipps für deinen A/B-Test
Was sind eigentlich A/B-Tests?
A/B-Tests finden insbesondere in der IT und Website-Entwicklung Anwendung. Bei der Methodik werden den Nutzenden per Zufallsprinzip zwei Varianten einer Website beziehungsweise App ausgespielt. Das Ziel von A/B-Tests ist es, herauszufinden, welche der beiden Versionen eine bessere Leistung erreicht, wodurch die Usability der Website oder App stetig verbessert wird.

Der große Vorteil von A/B-Tests: Die Ergebnisse des Tests sind häufig aussagekräftiger als die einer Umfrage. Im Gegensatz zu einer Befragung spiegelt der Split-Test das intuitive Verhalten der User wider, da die Nutzenden sich nicht darüber bewusst sind, dass sie an einem Test teilnehmen. In einer offensichtlichen Testsituation passen die Teilnehmenden ihr Verhalten gegebenenfalls an.
Doch nicht nur in der Web-Entwicklung liefert der Vergleich wertvolle Erkenntnisse über die Interaktion der User. Auch bei der Optimierung und Vermarktung von YouTube-Videos sind Split-Tests ein beliebtes Mittel, um die Community besser kennenzulernen. Mit verschiedenen Versionen von Thumbnails, Endscreens und Co. können Videos stetig optimiert werden – und das nicht nach Bauchgefühl, sondern datengetrieben.
Welche Ziele können mit Split-Tests auf YouTube erreicht werden?
Lerne deine Community besser kennen
Um die Frage zu beantworten „Was erwarten die Zuschauenden auf meinem Kanal?“, können dir regelmäßige A/B-Tests enorm weiterhelfen. Anhand von quantitativen, wie der Klickrate der Videos, oder auch qualitativen Kennzahlen, wie der Anzahl an Likes, Kommentaren und geteilten Inhalten, können Schlussfolgerungen über die Akzeptanz der unterschiedlichen Versionen eines Videos getroffen werden.
Baue Unsicherheiten und verlasse dich nicht nur aufs Bauchgefühl
Die Produktion von YouTube-Videos sollte nicht auf Basis eines Bauchgefühls entstehen. Stattdessen solltest du datengetrieben bestimmen, was wirklich gut bei der Community ankommt. So kannst du Misserfolge weitestgehend ausschließen und eigene Unsicherheiten in der Entscheidungsfindung abbauen. Denn Zahlen lügen bekanntlich nicht.
Optimiere deine Prozesse und spare dabei wertvolle Zeit
Auch wenn es häufig unterschätzt wird – Dreh, Schnitt und Optimierung von YouTube-Videos erfordert viel Zeit und Aufwand. Mit A/B-Tests kannst du auf lange Sicht wertvolle Zeit und Ressourcen einsparen. Denn wenn du bereits beim Dreh, im Schnitt und letztendlich in der Vermarktung der Videos weißt, worauf zu achten ist, kannst du effektiver und zeitsparend arbeiten.
Erreiche deine Ziele auf YouTube schneller
Wenn du ein Ziel vor Augen hast, helfen Split-Tests dabei, den Weg zur Zielerreichung zu verstehen. Das Ergebnis deines A/B-Tests zeigt dir einen Fahrtplan auf, um schnellstmöglich an dein YouTube-Ziel zu gelangen.
Welche Ziele können mit Split-Tests auf YouTube erreicht werden?
Aufrufzahlen steigern durch Thumbnail-Tests
Das Thumbnail stellt zusammen mit dem Titel den ersten Kontaktpunkt zwischen User und deinem Video dar. Innerhalb von Millisekunden entscheiden Nutzende, ob sie auf dein Video klicken oder ob sie weiter scrollen. Somit ist die Gestaltung des Thumbnails entscheidend für die Anzahl an Klicks auf deinen Videos.
Das Thumbnail sollte die Aufmerksamkeit der Zuschauenden erregen und Lust auf mehr machen – ohne falsche Versprechungen zu machen! Zudem soll das Vorschaubild den Inhalt des Videos unmissverständlich wiedergeben und dabei nicht zu viel vorwegnehmen. Ganz schön viele Anforderungen, die an ein einziges Bild gestellt werden. Wie sieht das perfekte Thumbnail also aus?
Eine allgemeingültige Antwort auf diese Frage gibt es nicht. Denn je nach Content und Zielgruppe unterscheidet sich stark, was häufig geklickt wird. Hier kommen A/B-Tests ins Spiel, die uns helfen herauszufinden, welche Thumbnail-Gestaltung bei deiner Zielgruppe am beliebtesten ist.
Wie läuft ein Thumbnail A/B-Test ab?
Vor einigen Monaten haben wir einen Thumbnail-Test für einen Kunden* durchgeführt, da dieser mit der aktuellen Klickrate der Videos unzufrieden war. Dafür haben wir über einen dreimonatigen Zeitraum zwei unterschiedliche Thumbnail-Designs abwechselnd hochgeladen. Bei dieser Vorgehensweise findet der Thumbnail-Test „live“ auf YouTube statt und nicht in einer Testumgebung beziehungsweise bei ausgewählten Testpersonen. Mit einem manuellen A/B-Test werden alle Zuschauenden (unbewusst) zu Testteilnehmenden.
Wöchentlich haben wir sowohl die Anzahl an Impressionen als auch die Klickrate der Videos in einer Excel-Tabelle dokumentiert. Am Ende des Testzeitraums zeigte sich ein Thumbnail-Design als klarer Gewinner:

Bei der Auswertung haben wir für jedes Video die Anzahl an Impressionen sowie die Klickrate nach 24 Stunden, nach 7 Tagen, nach 14 Tagen sowie nach 30 Tagen notiert. Für ein aussagekräftiges Ergebnis empfiehlt es sich, mehrere Zwischenergebnisse zu sammeln, da sich die Daten über die Zeit ändern.
Zudem solltest du die Kennzahlen nach Zugriffsquelle filtern, da die Klickrate auch hier variiert. Die Klickrate in der YouTube-Suche ist besonders interessant für die Bewertung der Thumbnails, da das Vorschaubild hier im direkten Wettbewerb zu Videos mit den gleichen Keywords steht. In der YouTube-Suche ist es besonders wichtig, dass sich das Thumbnail-Design durchsetzen kann.
Mach's dir einfach
Wenn du nun auch einen Thumbnail-A/B-Test durchführen möchtest, hilft dir diese Excel-Tabelle bei der Auswertung. Einfach downloaden, die Tabelle ist kostenlos.
[Abstecher] Tools für A/B-Tests von YouTube-Videos
Auf YouTube selbst gibt es (noch) keine Möglichkeit, unterschiedliche Thumbnails parallel für ein Video auszuspielen. Deshalb haben wir im oben genannten Fall händisch Video für Video unterschiedliche Thumbnails hochgeladen und die Daten aus YouTube Analytics entnommen. Wichtig ist bei dieser Methode: Führe deinen Test über einen langen Zeitraum (mindestens vier Wochen Beobachtungsphase) und mit vielen Videos (mindestens 12 Videos) durch, um valide Ergebnisse zu erhalten.
Das kostenpflichtige Tool TubeBuddy bietet hingegen die Möglichkeit, unterschiedliche Versionen eines Videos gleichzeitig auszuspielen. So lädt man pro Video zwei Thumbnail-Designs hoch und das YouTube Tool spielt jedem zweiten User das gleiche Thumbnail aus. Nach wenigen Wochen (Beobachtungszeitraum hängt von der Kanalgröße beziehungsweise den Aufrufzahlen ab) können datengetriebene Entscheidungen über die Optimierung deiner Videos getroffen werden.

Klickrate steigern mit A/B-Tests der Videotitel
Vor dem Klick auf das Video sieht der Suchende neben dem Thumbnail ebenfalls den Videotitel. Der Titel ist ein sehr bedeutender Ranking-Faktor für YouTube-Videos und sollte deshalb auf Grundlage einer Keyword-Recherche bestimmt werden. In einem vorherigen Blogartikel haben wir bereits erklärt, wie man einen suchmaschinenoptimierten Videotitel festlegt.
Der Titel sollte jedoch nicht nur für den Algorithmus, sondern insbesondere im Sinne der Community erstellt werden. Auch hier bieten A/B-Tests die Möglichkeit, herauszufinden, welche Formulierungen bei der Zielgruppe besonders hohen Anklang findet.
Für einen A/B-Test der Videotitel bietet YouTube aktuell keine Möglichkeit. Wenn man ein Video zweifach hochlädt mit jeweils unterschiedlichen Titeln, werden diese Videos als Duplicate Content erkannt. Duplicate Content führt auch bei YouTube zu Performance-Minderungen, sodass keine aussagekräftigen Ableitungen getroffen werden können. Wenn du also unterschiedliche Formulierungen ausprobieren möchtest, bist du auf externe Tools, wie das zuvor vorgestellte A/B-Test-Tool TubeBuddy, angewiesen.
Zuschauendenbindung erhöhen durch unterschiedliche Videovarianten im A/B-Test
Noch ein Fall aus der Praxis: Bei einem unserer Kunden* beobachteten wir eine hohe Absprungrate der Zuschauenden innerhalb der ersten 16 Sekunden einiger Videos. Als wir die Zuschauendenbindung (= also die prozentuale Anzahl an verbliebenden Usern) anhand der ersten Videosequenzen auswerteten, wurde ein Verdacht immer lauter: Das Intro ist zu lang. Das eingeblendete Intro war 16 Sekunden lang; und genau in diesen 16 Sekunden nahm die Zuschauendenbindung rapide ab.

Auf Basis dieser Daten formten wir die Hypothese „Wenn das Intro kürzer ist, dann steigt die Zuschauendenbindung der Videos“. Also rieten wir dem Kunden* testweise Videos zu veröffentlichen, die ein sehr kurzes Intro (in diesem Fall drei Sekunden lang) hatten. Die Ergebnisse nach einigen Wochen Testphase waren sehr erfreulich: Die Zuschauendenbindung der Videos mit kurzem Intro war um einiges höher als die der Videos mit langem Intro.
Dieser Test zeigt, dass bereits kleine Änderungen an YouTube-Videos Großes bewirken können. Wenn du auch hohe Absprünge an den immer wiederkehrenden Stellen deiner Videos bemerkst, hilft dir die Kennzahl „Zuschauendenbindung“ dabei Hypothesen aufzustellen, warum die User das Video verlassen. Daraufhin kann ein A/B-Test die Thesen be- oder entkräftigen.
Interaktion der User erhöhen durch Endscreen-Elemente im Split-Test
Wenn nun Thumbnail, Titel und Videosequenzen optimiert wurden, kommen wir zum Ende jedes Videos: dem Endscreen. Die Endscreen-Elemente können in den letzten 20 Sekunden eines Videos eingeblendet werden und bieten die Möglichkeit, die Zuschauenden auf weitere Videos oder Playlisten zu leiten. Zudem können die Nutzenden im Abspannelement zum Abonnement des Kanals animiert werden oder über eine Verlinkung auf eine Website geführt werden.

Der Endscreen ist von besonders großer Bedeutung für die Interaktion auf deinem Kanal. Die Zuschauer:innen zeigen ein großes Interesse an deinen Inhalten, wenn sie das Video bis zum Ende schauen. Dadurch steigt auf die Wahrscheinlichkeit, dass sie eine weitere Handlung ausführen, die sie innerhalb deines YouTube-Kosmos halten wird. Deshalb sollte der Endscreen stets zielführend angeordnet werden.
Wie läuft ein Endcard-A/B-Test ab?
Für den A/B-Test der Endcard-Elemente stellst du bei unterschiedlichen Videos abwechselnd die einzelnen Typen der Abspannelemente ein. Einen Überblick über die Leistung der Elemente verschaffst du dir, indem du Gruppen bei YouTube Analytics anlegst. In die Gruppen fügst du Videos hinzu, die die gleichen Endcard-Elemente anzeigen.
Die Kennzahl „Klicks pro eingeblendetem Abspannelement“ verrät dir, welche Elemente den größten Anklang bei der Community fanden. Jedoch Achtung: Die Kennzahl sollte nie isoliert betrachtet werden. Beispielsweise kann die Klickrate bei wenigen Einblendungen hoch sein, obwohl nur wenig User geklickt wurde. Dies würde zu einer falschen Ableitung führen. Für valide Daten solltest du die Abspannelemente gleich oft über einen längeren Zeitraum (auch hier mindestens vier Wochen) einstellen.

5 Tipps: Darauf sollte bei A/B-Tests geachtet werden
Wähle einen aussagekräftigen Auswertungszeitraum aus
Damit Ausreißer weitestgehend ausgeschlossen werden, sollte ein aussagekräftiger Auswertungszeitraum ausgewählt werden. Der Zeitraum wird je nach Kanalgröße und Aufrufzahlen bestimmt. Es gilt jedoch, je mehr Daten du sammelst, desto verlässlicher sind die Ergebnisse deines A/B-Tests.
Ziehe eine aussagekräftige Menge an Videos zur Auswertung heran
Das Gleiche gilt für die Anzahl an Videos, die du für die Auswertung nutzt. Es kann verschiedene Gründe geben, warum sich die Daten deiner Videos ändern: Sei es ein besonders beliebtes Videothema, das viele Views auf sich zieht oder ein Gastauftritt, der die Zuschauenden zum Interagieren anregt. Damit du keine Fehlinterpretationen triffst, sollten so viele Videos wie möglich zur Auswertung herangezogen werden. Aus unserer Erfahrung sollten mindestens 12 Videos ausgewertet werden.
Stelle vor jedem Video-Test eine Hypothese auf
Bevor du einen A/B-Test durchführst, solltest du eine Hypothese mit einer „Wenn, dann“-Struktur aufstellen. Deine These...
- soll auf ein bestimmtes Problem fokussiert sein, das du lösen möchtest.
- muss be- beziehungsweise entkräftig werden können.
- soll ein messbares Ziel verfolgen (höhere Zuschauendenbindung, höhere Klickrate etc.).
Eine mögliche Hypothese könnte wie folgt lauten „Wenn das Intro der Videos kürzer ist, dann steigt die Zuschauendenbindung der Videos“.
Bleibe stets ergebnisoffen
Wir neigen häufig dazu, blind für das eigene, gewünschte Ergebnis zu werden. Versuche unvoreingenommen in den Test hineinzugehen und hinterfrage, welche Faktoren das Ergebnis außerdem beeinflussen können. Hierbei hilft es, einen Kollegen oder eine Kollegin dazuzuholen, der/die mit einem nüchternen Blick auf das Ergebnis schaut.
Führe verschiedene Tests nicht parallel durch
Damit du die Auswirkungen deines Tests genaustens rückführen kannst, solltest du nie zwei oder mehr A/B-Tests gleichzeitig durchführen. Starte zunächst mit einem kleinen Test. Wenn der Test abgeschlossen ist und du eindeutige Ableitungen getroffen hast, kannst du mit einem neuen Test starten. Denn nur so kannst du sichergehen, dass deine Ergebnisse nicht von anderen Faktoren beeinflusst wurden.
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* Wir arbeiten mit Unternehmen zusammen. Mit Kunden meinen wir oft nicht den oder die individuelle/n Kunden oder Kundin, sondern unseren Auftraggebenden. Erlaubt uns, das Wort Kunden oder Variationen davon manchmal nicht zu gendern.