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A/B-Test-Rechner

Plane, führe und analysiere Split-Tests mit Zuversicht. Statistische Signifikanz, Stichprobengröße und Testdauer — alles in einem kostenlosen Browser-Tool.

Testdaten

Gib für jede Variante Besucher und Konversionen ein. Variante A ist die Kontrolle. Du kannst bis zu 5 Varianten hinzufügen.


Test-Einstellungen

Wie viele Besucher pro Monat die Seite sehen, nachdem du die Gewinner-Variante ausgerollt hast.

Ergebnisse

Urteil
Daten eingeben, um Ergebnisse zu sehen
Gib Besucher und Konversionen für mindestens zwei Varianten ein, um statistische Signifikanz zu berechnen.
Beste Variante
Beobachteter Uplift
p-Wert (frequentistisch)
Wahrscheinlichkeit, dass die Gewinnerin besser ist (bayesianisch)
Beta(1,1)-Prior, normale Näherung

Test-Parameter

Plane vor dem Test, wie viele Besucher pro Variante du brauchst.

Deine aktuelle Konversionsrate für die Variante, die du schlagen willst.
Kleinster relativer Uplift, den du erkennen willst. Ein 10%-Uplift auf einer 3%-Basis bedeutet, eine 3,3%-Konversionsrate zu erkennen.

Benötigte Stichprobengröße

Benötigte Besucher pro Variante
Insgesamt benötigte Besucher
Konversionen pro Variante
Erkennen
Absoluter Uplift zum Erkennen

Traffic & Erwartungen

Schätze, wie viele Tage du den Test bei deinem aktuellen Traffic laufen lassen musst.

Gesamte tägliche Besucher, die auf die Varianten aufgeteilt werden.

Wie lange den Test laufen lassen

Geschätzte Dauer
Benötigte Tage
Benötigte Wochen
Besucher pro Variante
Gesamtbesucher
Empfehlung: Lass deinen Test über volle Wochenzyklen laufen (Vielfache von 7 Tagen), um Werktag/Wochenende-Schwankungen abzudecken. Vermeide vorzeitiges Beenden oder Hineinschauen, bevor die berechnete Stichprobengröße erreicht ist.

Häufig gestellte Fragen

Ist der A/B-Test-Rechner kostenlos?

Ja. Der Rechner ist vollständig kostenlos, ohne Anmeldung und ohne Nutzungslimits. Führen Sie so viele Signifikanz-, Stichprobengrößen- und Dauerberechnungen durch, wie Sie benötigen.

Bleiben meine Testdaten privat?

Ja. Jede Berechnung läuft vollständig in Ihrem Browser. Die von Ihnen eingegebenen Besucher und Conversions werden niemals hochgeladen oder auf einem Server gespeichert.

Was ist der Unterschied zwischen den frequentistischen und den bayesschen Ergebnissen?

Der frequentistische p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, einen so großen Unterschied zu sehen, wenn die Varianten tatsächlich identisch wären. Der Bayes'sche Wert ist die Wahrscheinlichkeit, dass die siegreiche Variante wirklich besser ist, was oft leichter umsetzbar ist.

Was bedeutet statistische Signifikanz hier?

Ein Ergebnis ist signifikant, wenn der p-Wert unter Ihren gewählten Schwellenwert fällt, zum Beispiel 0,05 bei 95 % Konfidenz. Es bedeutet, dass der beobachtete Anstieg wahrscheinlich nicht auf Zufall zurückzuführen ist, nicht, dass der Anstieg groß oder dauerhaft ist.

Wie werden Stichprobengröße und Testdauer berechnet?

Beide nutzen Ihre Basis-Conversion-Rate, den minimal erkennbaren Effekt, das Konfidenzniveau und die statistische Power, um die pro Variante benötigte Besucherzahl zu ermitteln. Die Dauer teilt diesen Zielwert einfach durch Ihren täglichen Traffic.

Wie lange sollte ich einen A/B-Test laufen lassen?

Lassen Sie den Test laufen, bis Sie die berechnete Stichprobengröße erreichen, und decken Sie vollständige Wochenzyklen ab, um das Verhalten an Wochentagen und am Wochenende zu erfassen. Vermeiden Sie es, früh zu stoppen oder in die Ergebnisse zu spähen, da dies falsch-positive Ergebnisse erhöht.

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