A/B-Tests im Influencer Marketing: So finden Brands heraus, was wirklich wirkt

Influencer Marketing ist längst ein fester Bestandteil moderner Marketingstrategien. Doch während Brands oft in aufwendige Kooperationen investieren, fehlt es nicht selten an systematischer Optimierung. Genau hier kommen A/B-Tests ins Spiel – ein mächtiges Werkzeug, mit dem Du datenbasiert herausfinden kannst, welche Inhalte, Formate oder Influencer den größten Impact haben.

Inhalt:

• Was ist ein A/B-Test überhaupt?
• Warum A/B-Tests im Influencer Marketing Sinn machen
• So setzt Du A/B-Tests im Influencer Marketing richtig um
• FAQ: A/B-Tests im Influencer Marketing

Was ist ein A/B-Test überhaupt?

Ein A/B-Test, auch Split-Test genannt, vergleicht zwei Varianten einer Marketingmaßnahme, um herauszufinden, welche besser funktioniert. Im Influencer Marketing könnte das zum Beispiel bedeuten:

• Zwei verschiedene Influencer bewerben dasselbe Produkt
  
• Ein und derselbe Influencer teilt zwei verschiedene Creatives
  
• Die Call-to-Actions (CTAs) werden unterschiedlich formuliert
  
• Die besten Zeitpunkte für Postings werden getestet
  

Du misst dann, welche Variante bessere Ergebnisse erzielt – in Bezug auf wichtige KPIs im Influencer Marketing wie Klicks, Engagement Rate, Conversions oder Reichweite.

Warum A/B-Tests im Influencer Marketing Sinn machen

Oft wird Influencer Marketing noch nach Bauchgefühl entschieden. Doch was bei der einen Zielgruppe funktioniert, verpufft bei einer anderen komplett. Mit A/B-Tests kannst Du:

• Deine Kampagnen kontinuierlich verbessern
• Budget effizienter einsetzen
• Den ROI Deiner Influencer-Kampagnen klarer nachvollziehen
• Hypothesen über Content, Tonalität oder Format objektiv testen
  

Kurz: Du triffst Entscheidungen auf Basis von Daten, nicht nur auf Bauchgefühl.

So setzt Du A/B-Tests im Influencer Marketing richtig um

1. Ziel definieren

Bevor Du testest, musst Du wissen, was Du messen willst. Mögliche Ziele sind:

• Mehr Klicks auf einen Link
• Höhere Conversion Rate
• Mehr Engagement (Likes, Kommentare, Shares)
• Größere Reichweite
  

2. Eine Variable testen

A/B-Tests sind nur dann sinnvoll, wenn Du wirklich nur eine Sache änderst. Sonst weißt Du am Ende nicht, was den Unterschied ausgemacht hat. Mögliche Variablen:

• Der Text der Caption
• Der Influencer selbst
• Die Plattform (z. B. Instagram vs. TikTok)
• Die visuelle Gestaltung (Video vs. Bild)

3. Testgruppe sauber aufteilen

Wenn Du beispielsweise zwei Influencer testest, sollten beide eine vergleichbare Zielgruppe haben – sonst wird der Test verzerrt. Auch die Zeitpunkte der Veröffentlichung sollten vergleichbar sein.

4. Performance messen

Nutze Tracking-Links, individuelle Rabattcodes oder spezielle Landingpages, um die Performance der einzelnen Varianten genau zu erfassen. Wichtig: Teste über einen ausreichenden Zeitraum, damit Ausreißer keine falschen Ergebnisse liefern.

5. Ergebnisse analysieren und umsetzen

Nach dem Test analysierst Du die Ergebnisse: Welche Variante hat das Ziel besser erfüllt? Nutze diese Erkenntnis für künftige Kampagnen. Und denk daran: Ein A/B-Test ist kein einmaliges Projekt – es lohnt sich, regelmäßig zu testen und dazuzulernen.

FAQ: A/B-Tests im Influencer Marketing

1. Muss ich für A/B-Tests immer zwei verschiedene Influencer buchen?

Nein, das ist nur eine Möglichkeit. Du kannst A/B-Tests auch mit demselben Influencer durchführen, etwa indem er zwei verschiedene Inhalte postet (zum Beispiel einmal mit Storytelling, einmal sachlich). Wichtig ist nur, dass Du eine klare Variable testest und die Bedingungen vergleichbar bleiben.

2. Welche Tools kann ich für A/B-Tests im Influencer Marketing nutzen?

Du kannst einfache Tests schon mit Tools wie UTM-Tracking (über Google Analytics), individuellen Rabattcodes oder speziellen Landingpages umsetzen. Influencer-Plattformen oder Influencer-Marketing-Tools bieten teilweise integrierte Tracking- und Analysefunktionen.

3. Wie lange sollte ein A/B-Test laufen, damit er aussagekräftig ist?

Das hängt vom Ziel und der Reichweite ab – aber als Faustregel gilt: Mindestens einige Tage bis eine Woche, damit Du genug Daten sammeln kannst. Achte darauf, dass keine Sondereffekte (Feiertage, technische Probleme) die Ergebnisse verzerren.

4. Was mache ich, wenn die Ergebnisse sehr ähnlich sind?

Wenn beide Varianten gleich gut performen, ist das auch ein Ergebnis. Du kannst dann entscheiden, beide Strategien parallel zu fahren oder weitere Tests durchzuführen, um tiefer zu analysieren (beispielsweise mit einer neuen Variable).