A/B-Tests von Bildern in Google Ads [Erweiterte Vorgehensweisen]
Veröffentlicht: 2023-05-19Was ist A/B-Testing in Google Ads?
Beginnen wir mit den Grundlagen des Google Ads A/B-Tests für eine Suche bei Google. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um eine Methode zum Testen zweier verschiedener Versionen einer Anzeige oder Kampagne, um festzustellen, welche die beste Leistung erbringt. Google Ads bietet mehrere Optionen für A/B-Tests und die Fülle an Daten macht es einfacher, Ergebnisse zu analysieren und auf der Grundlage Ihrer Daten Entscheidungen zu treffen.
Ein wirklich wichtiger Aspekt des Such-A/B-Tests besteht darin, den Tests genügend Zeit zu geben, um ausreichend Daten für genaue Erkenntnisse zu sammeln. Es gibt keine feste Regel für die Dauer eines A/B-Tests. Die erforderliche Zeitspanne kann von Faktoren wie dem Budget und der Größe der Zielgruppe abhängen.
Mit einem größeren Budget erfassen Sie Daten in der Regel schneller und können schneller Schlussfolgerungen ziehen. Bei einem kleineren Budget hingegen müssen Sie den Test möglicherweise über einen längeren Zeitraum durchführen, um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten.
3 Möglichkeiten zum A/B-Test in Google Ads
Es gibt drei Möglichkeiten für A/B-Tests in Google Ads, die alle aus unterschiedlichen Gründen effektiv sind und alle auf Bilder in Google angewendet werden können. Bei der Verwaltung eines Google Ads-Kontos wird häufig eine Mischung aus allen dreien verwendet.
1. Google Ads-Tab „Experimente“.
Der Abschnitt „Experimente“ von Google Ads ist eine hervorragende Möglichkeit, kontrollierte Kampagnenexperimente durchzuführen. In diesem Abschnitt können Sie vordefinierte Google Ads-Experimente auswählen, beispielsweise das Testen einer Anzeigenvariante oder das Testen verschiedener Videos. Oder Sie können ein benutzerdefiniertes Experiment durchführen und verschiedene Dinge testen, z. B. Gebotsstrategie und Gebotsanpassung, Keyword-Übereinstimmungstypen, Werbezeitplan, Zielgruppen-Targeting und Zielseiten. 
Google Ads-Experimente | Google-Anzeigen
Beim Einrichten eines Google Ads-Tests wählen Sie zunächst Ihre Basiskampagne aus, die „A“ darstellt. Dadurch wird ein Duplikat der Kampagne erstellt, und diese Duplikatversion ist „B“.
Anschließend müssen Sie Änderungen an der „B“-Kampagne vornehmen. Wenn Sie beispielsweise mit Landingpages experimentieren möchten, implementieren Sie die Test-Landingpage in der „B“-Kampagne. Geben Sie dann das Start- und Enddatum sowie die Menge an Datenverkehr an, die Sie sowohl an „A“ als auch an „B“ senden möchten. 
Auswählen von Zielen für das Google Ads-Experiment | Google-Anzeigen
Google stellt die Testkampagnen dann den Personen Ihrer Zielgruppe zur Verfügung und stellt Ihnen im Laufe der Zeit die Ergebnisse zur Verfügung.
Das Tolle an der Durchführung von Google-Experimenten ist, dass Sie benachrichtigt werden, wenn das Ergebnis statistisch signifikant ist, sodass Sie sich auf die Ergebnisse verlassen können. Wenn nicht genügend Daten gesammelt werden, um das Ergebnis statistisch signifikant zu machen, wird das Ergebnis als nicht schlüssig angezeigt. In diesem Fall können Sie immer noch eine gute Leistungsangabe erzielen.
Dies war ein nicht schlüssiges Experiment, die KPIs verbesserten sich jedoch und es war immer noch ein aufschlussreiches Experiment: 
Teilweise nicht schlüssig, aber dieses Experiment lieferte dennoch Erkenntnisse darüber, wie sich eine alternative Gebotsstrategie auf die Leistung auswirkte:
Wenn Sie nach einem Google Ads-Experiment „Experiment anwenden“ wählen, wird die Basiskampagne mit den im Experiment vorgenommenen Änderungen aktualisiert. Sie können das Experiment auch „beenden“ oder „entfernen“, wenn Sie die Änderungen nicht übernehmen möchten.
2. Manuelles A/B-Testen und Analysieren von Daten für Google Ads
Der Prozess des manuellen Google Ads-Testens umfasst die Analyse von Daten auf verschiedenen Ebenen wie unter anderem Keyword, Anzeigengruppe, Asset, Anzeige, Zielgruppe und Zielseite. Obwohl es nicht so formal ist wie die Verwendung der Registerkarte „Experimente“, ist es dennoch eine effektive Möglichkeit, kontinuierlich A/B-Tests bei Google durchzuführen und die Kampagnenleistung zu optimieren.
Sie können beispielsweise Anzeigenerweiterungen (die jetzt als Assets bezeichnet werden) analysieren, indem Sie sich die Leistung jedes Assets ansehen, um zu ermitteln, welche die beste und welche die schlechteste Leistung erbringen. Optimieren Sie sie, indem Sie die leistungsschwachen Assets entfernen und die leistungsstärksten Assets basierend auf dem, was bei Ihrem Publikum Anklang findet, weiterentwickeln.
3. Tools von Drittanbietern für A/B-Tests
Google Ads-Experimente konzentrieren sich hauptsächlich auf Google-Such- und Display-Kampagnen, mit Ausnahme der Verwendung von „One-Click-Ziel-ROAS“, die es Ihnen ermöglicht, mit der Verwendung von Ziel-ROAS für Shopping-Kampagnen zu experimentieren.
Es gibt jedoch Tools von Drittanbietern, die Sie beim A/B-Testen Ihrer Google Shopping-Kampagnen unterstützen können, beispielsweise DataFeedWatch. Mit DataFeedWatch können Sie insbesondere A/B-Tests für Google Shopping-Titel und -Bilder durchführen und als Tool perfekt optimierte Produkt-Feeds für Ihre Werbekampagnen erstellen.
Wenn Sie Google Shopping nutzen, empfiehlt es sich, Tools von Drittanbietern zu nutzen, um mit verschiedenen Elementen Ihrer Shopping-Kampagne zu experimentieren.
Wo man Bilder in Google Ads verwendet
In der heutigen digitalen Landschaft sind visuelle Inhalte wichtiger denn je. Bilder sind heute ein zentraler Bestandteil des Benutzererlebnisses und Verbraucher erwarten von Marken hochwertige visuelle Darstellungen an allen Berührungspunkten. Dieser Trend hat sich auch auf die Werbung ausgeweitet.In Google Ads können Bilder auf vielfältige Weise verwendet werden, um Ihre Anzeigen und Kampagnen aufzuwerten.
- Display-Anzeigen enthalten Bildressourcen, unabhängig davon, ob es sich um responsive Anzeigen oder hochgeladene Banner handelt. Diese Anzeigen werden im gesamten Google Display-Netzwerk (GDN) geschaltet.
- Performance-Max-Kampagnen nutzen Bild-Assets weitgehend auf die gleiche Weise wie Display-Anzeigen. Bei Verwendung eines Produkt-Feeds sind sie mit Shopping-Anzeigen identisch, werden jedoch als Listing-Gruppen bezeichnet
- Bild-Assets von Google Shopping werden verwendet, um überzeugende visuelle Anzeigen zu erstellen, die Produkte präsentieren
- Mit Bilderweiterungen (oder Bild-Assets) können Werbetreibende neben ihren Suchanzeigen zusätzliche visuelle Elemente präsentieren
So testen Sie Bilder in Google Ads A/B
Schauen wir uns einige der Best Practices rund um A/B-Tests von Bildern in Google Ads an und werfen dabei einen Blick auf Display, Performance Max, Google Shopping und Bild-Assets, die Teil von Suchkampagnen sind. Die Methode des A/B-Tests unterscheidet sich geringfügig für jeden Kampagnentyp, aber der Bildtest selbst ist von gleicher Bedeutung.
Bild-A/B-Tests in Google Display-Kampagnen
Ergebnisse des Google Ads-Tests | Google-Anzeigen
Das A/B-Testen von Bildern in GDN-Kampagnen ähnelt dem Testen für eine Suchkampagne, es gibt jedoch Unterschiede. Die Anzeigenvariationsfunktion auf der Registerkarte „Google Ads-Experimente“ ist nur auf Suchanzeigen beschränkt. Daher besteht die Hauptmethode zum Testen von Google Display-Anzeigen darin, manuell zwei separate Anzeigen innerhalb derselben Anzeigengruppe zu erstellen.
- Erstellen Sie in Ihrer Kampagne zwei separate Anzeigen innerhalb derselben Anzeigengruppe. Anzeige 1 sollte ein Bild und Anzeige 2 das andere Bild enthalten, das Sie testen möchten.
- Verwenden Sie dieselben Überschriften, Beschreibungen und Call-to-Action-Texte, jedoch mit unterschiedlichen Bildern. Dadurch wird sichergestellt, dass die einzige getestete Variable das Bild ist und nichts anderes die Ergebnisse beeinflusst
- Stellen Sie in den Kampagneneinstellungen sicher, dass die Kampagne auf „Nicht optimieren: Anzeigen auf unbestimmte Zeit rotieren“ eingestellt ist. Dadurch wird Google angewiesen, die Anzeigen gleichmäßig zu schalten und ihnen eine faire Chance zum Testen zu geben
- Sobald die Anzeigen gestartet sind, lassen Sie sie laufen und sammeln Sie so viele Daten wie möglich. Es ist wichtig zu beachten, dass die Leistung von Tag zu Tag schwanken kann. Daher ist es am besten, den Test so lange wie möglich durchzuführen.
- Wenn Sie bereit sind, die Ergebnisse zu analysieren, konzentrieren Sie sich auf KPIs wie CTR, Conversion-Rate, CPA und „Return on Advertising Spend“, um festzustellen, welches Bild die besten Ergebnisse liefert. Die CTR ist besonders wichtig für Bildtests, da Bilder visueller Natur sind und der Zweck darin besteht, Benutzer zum Klicken zu ermutigen und zu verleiten
Bild-A/B-Tests für Kampagnen mit maximaler Performance
Einrichten von Publikumssignalen | Google-Anzeigen; Quelle: Storegrowers
Kampagnen für maximale Performance nutzen Bild-Assets auf die gleiche Weise wie responsive Display-Anzeigen. In PMax-Kampagnen werden Anzeigen als Asset-Gruppen bezeichnet. Eine Asset-Gruppe ist eine Sammlung von Creatives, die sich auf ein Thema konzentrieren oder sich auf eine Zielgruppe beziehen. Da Asset-Gruppen in Themen unterteilt werden können, können Sie Google-Bild-Assets A/B-Tests durchführen, indem Sie sie separaten Asset-Gruppen hinzufügen.
Nehmen wir an, eine Urlaubswebsite möchte Lifestyle-Bilder A/B-Tests durchführen, die in einer Version Menschen zeigen und in der anderen Version die Unterkunft präsentieren. Sie könnten zwei Asset-Gruppen bilden, eine mit Personen im Bild und eine ohne Personen.
Leider gibt es Einschränkungen hinsichtlich der Detailliertheit der Datenberichte für PMax-Kampagnen und es ist nicht möglich, KPIs wie CTR, Conversion-Rate und ROAS für jede Asset-Gruppe auf die gleiche Weise anzuzeigen wie für Such- und Display-Anzeigen.
Um Einblicke in die Leistung der beiden Bildtypen zu erhalten, überprüfen Sie zunächst die Anzeigenstärke beider Asset-Gruppen und streben Sie eine Anzeigenstärke von „gut“ oder „ausgezeichnet“ an. Klicken Sie dann in die Asset-Gruppe, indem Sie auf „Asset-Details anzeigen“ klicken. Hier erhalten Sie einen Einblick in die Leistung jedes Elements der PMax-Anzeige. Achten Sie auf die Leistungsspalte und entfernen Sie Vermögenswerte mit einem niedrigen Leistungswert, um sich auf die Vermögenswerte mit der besten Leistung zu konzentrieren. 
Überprüfen der Leistung Maximale Asset-Leistung | Google-Anzeigen
Zurück zum Beispiel für die Feiertagswebsite: Analysieren Sie die Leistungsbewertung jedes Asset-Typs (mit und ohne Personen), um herauszufinden, welche Bild-Assets die beste Leistung erzielen.
5 Best Practices für Asset-Gruppen
- Überprüfen Sie den Indikator für die Anzeigenstärke, um sicherzustellen, dass Ihre Asset-Gruppe über genügend Assets für eine gute Leistung verfügt
- Schließen Sie in jede Gruppe alle verschiedenen Arten von Assets ein, z. B. Text, Bilder und Videos, um eine maximale Abdeckung zu gewährleisten
- Stellen Sie sicher, dass alle Assets den von Google festgelegten Qualitätsrichtlinien entsprechen
- Experimentieren Sie mit verschiedenen Variationen von Assets, um das leistungsstärkste Creative zu ermitteln, wie oben im Zusammenhang mit Bild-Assets beschrieben
Bild-A/B-Tests für Google Shopping
Beispiel für Google Shopping-Anzeigen | Google-Anzeigen
Für Google Shopping-Kampagnen, einschließlich PMax-Kampagnen, die einen Produkt-Feed verwenden, der dann PMax-Listing-Gruppen bildet, ist das A/B-Testen von Produktbildern eine grundlegende Möglichkeit, die Kampagnenleistung zu verbessern. Während es in Google Ads keine direkten Bildtestfunktionen gibt, die Werbetreibenden dies ermöglichen, können Sie Google-Bilder mit dem Drittanbieter-Tool DataFeedWatch A/B-Tests durchführen.
Sie können testen, welche Bilder am besten funktionieren, egal ob es sich um Lifestyle-, Produkt-, einfache Hintergrund- oder Actionaufnahmen handelt, indem Sie Ihre Produkte in zwei (oder mehr) Gruppen einteilen. In DataFeedWatch können Sie ein benutzerdefiniertes Etikett erstellen, um es in zwei Teile zu teilen. Produkte A und Produkte B.
Benutzerdefinierte Etiketten erstellen | DataFeedWatch
Mithilfe einer einfachen Regel können wir diese Gruppen dann bestimmten Bildern zuordnen. Wenn sich beispielsweise ein Produkt mit der ID 2345 in der Liste befindet, gehört es zu Produkten A. Sie ordnen die erste Produktgruppe image_url_2 zu und die zweite Gruppe image_url_4. Auf diese Weise befindet sich die erste Gruppe von Bildern, die Sie testen möchten, unter image_link_2 und die zweite Gruppe unter image_link_4.
Zuordnung image_link | DataFeedWatch
Basierend auf den spezifischen benutzerdefinierten Labels, die Sie erstellt haben, können Sie die Ergebnisse von Anzeigen in GA4 mit bestimmten Bildern verfolgen und bestimmen, welche Anzeige erfolgreicher ist.
Benötigen Sie Hilfe bei Ihren Google Shopping-Bildern? Hier sind 7 Regeln, die Sie bei Ihren Google Shopping-Bildern beachten sollten.
A/B-Testen von Bild-Assets (ehemals Anzeigenerweiterungen)
Beispiel für Anzeigenerweiterungen | Google-Anzeigen
A/B-Tests für die Bildanzeigenerweiterungen einer Suchkampagne (die jetzt als Assets bezeichnet werden) erfolgen manuell und umfassen die Analyse von Daten auf Asset-Ebene. Wählen Sie „Bild“-Assets aus und analysieren Sie dann Ihre KPIs, um die Bild-Assets mit der besten Leistung zu ermitteln (es ist der gleiche Prozess für die Analyse aller Asset-Typen).
A/B-Testen von Bilderweiterungen | Google-Anzeigen
Es ist wichtig, sowohl Klick- als auch Conversion-Kennzahlen zu berücksichtigen, wenn Ihr Ziel auf Conversions basiert. Im Screenshot unten habe ich die Bild-Assets hervorgehoben, die aufgrund einer unterdurchschnittlichen CTR und eines überdurchschnittlichen CPA aus der Kampagne entfernt werden sollten.
Es können weitere Analysen der Bilder durchgeführt werden, beispielsweise um herauszufinden, warum die beiden oben genannten Bilder leistungsschwach sind und warum die anderen Bilder eine bessere Leistung erbringen. Anschließend könnten weitere Bilder eingeführt und weiter getestet werden, ob sie die Leistung verbessern.
Es ist wichtig zu beachten, dass Bildanzeigenerweiterungen nicht garantiert bei jeder Anzeigenimpression angezeigt werden. Es kann also länger dauern, genügend Daten zu sammeln, aber mit der Zeit können Sie feststellen, welche Erweiterung eine bessere Leistung erbringt.
Bild-A/B-Tests – Best Practices
Hier sind einige der wichtigsten Best Practices für das A/B-Testen von Google Ads-Bildern, die Sie bei der Durchführung von A/B-Tests bei Google berücksichtigen sollten.
Dauer der Bild-A/B-Tests
Wenn es um die Dauer von A/B-Tests geht, basiert die Empfehlung nicht auf der Zeit. Stattdessen sollte die Dauer Ihres A/B-Tests auf Daten basieren. Es ist wichtig, dass Sie Ihren Tests genügend Zeit geben, um genügend Daten zu sammeln, um eine fundierte, datengestützte Entscheidung treffen zu können.
Nehmen wir an, Ihre Werbeausgaben belaufen sich auf 100 £ pro Tag und die von Ihnen getesteten Bild-Assets erhalten nur einen Teil dieser Werbeausgaben, da wahrscheinlich mehr als nur die beiden Bild-Assets im Spiel sind. Es wird mindestens Wochen, wenn nicht Monate dauern, bis genügend Daten gesammelt sind, um Ihr Google Ads-Experiment abzuschließen. Wenn Ihre Kampagne jedoch mehr als 1.000 £ pro Tag ausgibt, können Sie das Experiment aufgrund des höheren Datenvolumens wahrscheinlich innerhalb einer Woche abschließen.
Denken Sie daran: Wenn Sie Google Ads-Experimente über den Tab „Experimente“ durchführen, werden Sie benachrichtigt, wenn genügend Daten vorhanden sind, damit der Test statistisch signifikant ist.
Testen von Variablen
Es gibt eine große Anzahl von Variablen, die in Ihren Bildressourcen getestet werden können, und es kommt wirklich darauf an, was für Sie aufgrund Ihrer Kreativität und Ihres Ziels sinnvoll ist. Einige häufige Dinge, die getestet werden könnten, sind:
- Die Verwendung unterschiedlicher Farben in Bildelementen
- Verschiedene visuelle Elemente, um zu bestimmen, welche am besten ankommen, zum Beispiel Grafik vs. Lebensstil oder Personen vs. keine Personen
- Verschiedene Arten von Textüberlagerungen auf den Bildern (sofern zutreffend)
- Die Wirkung von Markenelementen im Bild im Vergleich zu deren Nichteinbeziehung
- Wie sich unterschiedliche Platzierungen der Call-to-Action-Schaltfläche auf die CTR auswirken
Bildgröße und Spezifikationen
Bildgröße und -spezifikationen hängen davon ab, wo das Bild verwendet wird, da sie je nach Kampagnentyp und Platzierung unterschiedlich sind. Wenn Sie animierte und nicht animierte Display-Anzeigen als Banner hochladen, finden Sie hier alle Spezifikationen.
Für Bild-Assets als Anzeigenerweiterungen finden Sie hier die vollständigen Spezifikationen. Hier finden Sie die Anforderungen und Spezifikationen für responsive Display-Anzeigen und Bild-Assets für Kampagnen mit maximaler Performance. In allen Fällen wird empfohlen, sowohl quadratische Bilder als auch Bilder im Querformat zu verwenden, um die Platzierungen Ihrer Bilder zu maximieren. Bei PMax-Kampagnen empfiehlt es sich, auch Porträtbilder einzubinden.
Hier ein Überblick über die Spezifikationen:
- Querformat (1,91:1): 1200 x 628 Pixel
- Mindestbildgröße: 600 x 314 Pixel
- Maximale Dateigröße: 5120 KB
- Quadratisch (1:1): 1200 x 1200 Pixel
- Mindestbildgröße: 300 x 300 Pixel
- Maximale Dateigröße: 5120 KB
- Porträt (4:5): 960 x 1200 Pixel
- Mindestbildgröße: 480 x 600
- Maximale Dateigröße: 5120 KB
Abschluss
Da es zahlreiche Möglichkeiten gibt, Bilder in Ihre Google Ads-Kampagnen zu integrieren, streben die wichtigsten Werbetreibenden nach der bestmöglichen Leistung, indem sie eine A/B-Teststrategie für die Bildsuche einführen. Es ist eine bewährte Methode, vom ersten Tag an eine A/B-Testmentalität zu übernehmen, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen.
Zum Abschluss dieses Artikels sind hier einige Vorteile der Verwendung von Bildern in Ihren Google Ads-Kampagnen aufgeführt:
- Es ist erwiesen, dass Bilder die Leistung von Google Ads steigern. Vor diesem Hintergrund wäre es falsch, nicht bei jeder Gelegenheit mit Bildressourcen zu experimentieren
- Bilder in Google Ads ermöglichen es Werbetreibenden, Informationen visuell zu vermitteln, was mit der bloßen Verwendung von Text schwierig sein kann. Dies kann dazu beitragen, dass das Publikum diese Informationen schneller verdaut, was im Hinblick auf die kurze Aufmerksamkeitsspanne von Vorteil ist
- Der Einsatz von Bildern ist aus Branding-Perspektive sinnvoll. Unabhängig davon, ob Ihre Marke bereits einen hohen Bekanntheitsgrad genießt oder Sie Ihr Branding weiterentwickeln möchten, helfen Bilder beim Aufbau von Branding und Konsistenz
- Bilder sind vielseitig einsetzbar und die Verwendung und das Testen von Bildern in Suchanzeigen ermöglicht die Ausführung Ihrer Kampagnen auf mehr Plattformen. Dies liegt daran, dass Bild-Assets über das Search Partner Network (AFS) in der YouTube-Suche bereitgestellt werden können.
