Autorin: Wiebke Gebert
Lesezeit: 5 Min.
Hör bei der Videoperformance auf Daten und triff Entscheidungen anhand von fundierten Analysen! Denn Daten lügen nicht – besonders nicht die von A/B Testings – also den Ergebnissen unterschiedlichen Versionen deines Videos.
Ein fertig zu scheinender Videoschnitt sollte immer wieder auf ein Neues agil betrachtet und analysiert werden, damit die ganze Arbeit nicht umsonst war und deine Videoperformance-Ziele erreicht werden.
Wir zeigen dir heute, wie du Unsicherheiten vermeidest und Entscheidungen aufgrund eines Faktenchecks deines Videos triffst.
Mehr dazu in diesem Blog.
Du hast dir die Mühe gemacht und ein Video für deine Marke produziert. Beim Teilen des Videos in den sozialen Netzwerken bleibt allerdings die erhoffte Performance aus.
Was ist der Grund dafür?
An dieser Stelle empfehlen wir zukünftig, vor der ganzheitlichen Veröffentlichung des Videos einen A/B Test zunächst in Segmenten deiner Zielgruppe laufen zu lassen, um vor der ganzheitlichen Veröffentlichung Erkenntnisse über die Performance des Videos zu erhalten und gegebenenfalls Handlungsmaßnahmen zu ergreifen.
Bei einem A/B Test wird ein Vergleich von mindestens zwei Variationen deines Videos angestellt. Es werden meist zwei Schnitt-Versionen gegeneinandergestellt, die leicht voneinander abweichen.
Ziel dieses Testverfahrens ist es, eine Performance-Optimierung deines Videos zu erreichen.
A/B Test zur Porzellanserie Maria
Wenn du noch niemals ein A/B Testing deiner Videos durchgeführt hast, gibt es noch keine Daten, auf die du dich berufen kannst. Also arbeitest du zu Beginn mit Vermutungen, sogenannten Hypothesen.
Das heißt, du setzt deine Filmidee so um, wie es dir „richtig“ erscheint. „Richtig“, bedeutet in diesem Fall, dass der Film nach deiner Vorstellung deine Zielgruppe(n) trifft.
Um allerdings einen Vergleich zu haben, erstellst du zu dieser Filmversion eine zweite, leicht abgeänderte Version mit welcher du dann zum Beispiel herausfindest, ob du besser mit einer Frage in den Film einstartest (z.B. „Hast du auch Probleme mit brüchigem Haar?... XY hilft dir …“) oder lieber direkt mit der Lösung („Brüchige Haare sind jetzt kein Thema mehr!... mit XY“).
Eine andere Darstellung könnte sein, das Produkt in der Anwendung zu zeigen oder lieber einfach eine Anreihung schöner Bilder des puren Produkts ohne Benutzung. Wir kennen diese Darstellungsweise zum Beispiel von Armbanduhren. Mehr dazu unter „Faktoren“ im nächsten Punkt.
Gehen wir also davon aus, dass du noch keine Vorkenntnisse hast und eine Hypothese aufstellst – Dann wäre das Vorgehen des gesamten Tests wie folgt:
1. Zielgruppe analysieren
2. Messbare Hypothese aufstellen (z.B. „Meine Zielgruppe mag kurze Videos“)
3. Unterschiedliche Videos erstellen und nur eine Variable abändern (zum Beispiel die Länge)
4. Analyse der Daten -> Und somit Bestätigung oder Widerlegung der Hypothese.
Hier kann es auch sein, dass beide Versionen gleich gut performen – dann weißt du wenigstens, dass die Länge nicht relevant ist und kannst dich beim nächsten Test auf eine andere Variable konzentrieren.
5. Mediabudget auf die Version mit der besten Performance umverteilen.
6. Ggf. weitere Tests durchführen, um die Performance zu steigern.
7. Neu gewonnene Erkenntnisse in neuen Filmen umsetzen/standardisieren und in einer Guideline festhalten. Erkenntnisse dynamisch kontinuierlich anpassen.
Du startest am besten mit der Relevanz deines Inhaltes. Dazu zählen folgende Punkte:
· Intro
· Videolänge
· Farbe / Look
· Typografie
· Musik
· Animation
· Call to Action
Alle diese Faktoren beziehen sich auf die Qualität des Contents und werden als „innere Faktoren“ bezeichnet. Zu der Liste hinzuzufügen ist noch der Punkt Mediadaten, der beachtliches Performance-Potenzial beinhaltet.
A/B Test mit echten Menschen versus Animationen im Video
Zusätzlich lassen sich auch die sogenannten „äußeren Faktoren“ testen. Hier wird das Augenmerk auf die Position und die Darstellung der Videointegration – wie zum Beispiel das Thumbnail - inklusive des Titels und der Inhaltsbeschreibung gelegt.
Die Positionierung und die Größe der Darstellung deines Videos auf der Webseite oder des Social-Media-Kanals beeinflussen das Verhalten deiner Zielgruppe(n).
· Video Thumbnails
· Videobeschreibung
· Videotitel
· Zielgruppe
· Plattform/Kanal
Änderst du die Länge des Videos, so wird dies ebenfalls auf der Website im Player dargestellt und beeinflusst das Verhalten. Durch das Verändern der genannten Elemente, ergeben sich unzählige Kombinationen, die getestet werden können.
Egal, auf welchem Kanal du dein Video testen möchtest: Ein optimaler Testzeitraum eines A/B Testings sollte zwischen minimal 7 und maximal 30 Tagen liegen. In der Regel laufen die Tests 14 Tage.
Die Grundlage eines A/B-Testing-Prozess ist die jeweils minimale Veränderung deines Videos. Teste eine Variable nach der anderen, um so zu ermitteln, was für dein aktuelles Publikum am besten funktioniert.
Im Grunde bietet jeder Kanal ein eigenes A/B Testing Tool an.
Kanalunabhängig gibt es natürlich Software, die dein A/B Testing Verfahren vereinfacht und dich bei deiner Analyse unterstützt. Welches für dich am besten geeignet ist, hängt stark von deinen Vorkenntnissen und deiner Firmengröße ab. Hier möchte ich auf eine Liste verweisen, in der du eine gute Tool-Übersicht bekommst, da ich selbst nicht die ganze Palette an Tools kenne:
https://omr.com/de/reviews/contenthub/beste-a-b-testing-tools
Ein optimales Budget lässt sich schwer beziffern, da die unterschiedlichen Kanäle und Produkte differente Budgets einfordern. Eine Regel kann ich an dieser Stelle mitgeben: Je nachdem wie umkämpft das zu bewerbende Produkt oder die Dienstleistung ist, desto höher wird das Budget ausfallen.
Es bedarf keine technischen Vorkenntnisse, um ein A/B Testing durchzuführen. Mit Hilfe von Testing Tools ist der Aufwand wirklich im Rahmen zu halten. Mit dem A/B Testing Verfahren nimmst du die Perspektive deiner Zielgruppe ein und kannst plattformübergreifend deine aufgestellten Vermutungen überprüfen. Als Ergebnis erhältst du eine verbesserte Videoperformance. Die Erkenntnisse kannst du für zukünftige Kampagnen nutzen und immer weiter ausbauen. Mit der Zeit findest du heraus, was auf einzelnen sozialen Netzwerken am besten funktioniert. So kannst du sukzessive deine Social-Media-Strategien verfeinern und immer wieder Handlungsmaßnahmen ableiten!
Du möchtest mehr über A/B Testings, Analyse von Videodaten oder allgemein über unsere professionelle Videoproduktion erfahren? Wir fühlen gemeinsam deiner Vidoeperformance auf den Zahn und verbessern sie!
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Wiebke Gebert
Storyteller
René Piroth
Head of (social) concept & director
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