Hva er A/B-testing? Slik optimaliserer du annonsene dine

Å lykkes med annonsering handler ikke bare om store budsjetter eller fancy kampanjer. Det handler om å finne ut hva som faktisk fungerer, og så gjøre mer av det.
En av de beste metodene for å oppnå dette er A/B-testing.

Hos ScaleFlow Digital bruker vi A/B-testing hver eneste uke for å forbedre resultatene vi skaper for kundene våre. I denne artikkelen forklarer vi hva A/B-testing er, hvordan du kan bruke det i din egen annonsering, og vi deler også en ekte case hvor vi optimaliserte annonser for en bilforhandler.

Hva er A/B-testing?

A/B-testing, ofte kalt split-testing, er en metode der du sammenligner to eller flere varianter av en annonse for å se hvilken som presterer best.
Det kan være så enkelt som å teste to ulike bilder, to forskjellige overskrifter, eller to varianter av en landingsside.

Hensikten er å ta avgjørelser basert på data, ikke antakelser. I stedet for å "tro" at en annonse vil fungere bedre, får du konkrete tall på hva målgruppen din faktisk responderer best på.

Eksempel på en enkel A/B-test:

Variant A: Annonse med bilde av en rød bil og rødt tema.
Variant B: Annonse med bilde av en blå bil med blått tema.
Etter noen dager ser vi at annonse B får dobbelt så mange klikk. Da vet vi at blått tema fungerer bedre i denne målgruppen.

‍

Hvordan fungerer A/B-testing i praksis?

En god A/B-test er planlagt, systematisk og isolert. Det betyr at du helst skal teste én endring av gangen, slik at du vet nøyaktig hva som påvirker resultatet.

En typisk prosess kan se slik ut:

Velg hva du vil teste. (F.eks. bilde, overskrift, call to action)
Lag to varianter. (Variant A og Variant B)
Kjør annonsene samtidig. (Slik at tid på dagen, ukedag osv. ikke påvirker testen)
Analyser resultatene. (Hva ga best CTR, lavest CPA, høyest ROAS?)
Implementer læringen. (Fortsett med vinneren, test videre)

Dette kan virke enkelt, men det krever disiplin. Mange gjør feilen å endre flere ting på én gang, eller avbryte testene før de har samlet inn nok data.

Hvorfor er A/B-testing viktig i annonsering?

Fordelene med A/B-testing er enorme:

Bedre resultater: Du bruker budsjettet ditt på annonser som faktisk fungerer.
Lavere kostnader: Dårlige annonser kuttes tidlig, så du sløser ikke penger.
Mer innsikt: Du lærer hva som treffer målgruppen din best, og det kan være annerledes enn du tror.

Det handler ikke om å finne "den perfekte annonsen" første gang. Det handler om å lære raskere enn konkurrentene dine.

Case: A/B-testing for en bilforhandler

Et konkret eksempel: En kunde som driver bilforhandler ønsket hjelp med å selge flere biler gjennom Facebook-annonser.
Vi i ScaleFlow Digital satte opp en systematisk A/B-test for å finne ut hva som fungerte best.

Slik gjorde vi det:

Vi laget 20 forskjellige bildeannonser, med ulike biler, farger, vinkler og tekster.
Deretter kjørte vi A/B-tester to og to mot hverandre.
Den svakeste annonsen ble eliminert etter hver test, og vi fortsatte å teste de beste mot hverandre.

Etter en runde satt vi igjen med de 10 sterkeste annonsene.
Deretter laget vi nye varianter, hvor vi byttet ut ting som:

CTA-knappen ("Se forventet pris" vs. "Få salgspris nå")
Tekst på bildet
Selve bilmodellen som var vist

‍

‍

Resultatet var at vi klarte å finne annonsekombinasjoner som leverte langt bedre resultater enn de opprinnelige annonsene. Blant annet fikk vi:

Lavere kostnad per leads
Høyere klikkrate
Flere kvalifiserte henvendelser til bilforhandleren

Denne prosessen viser hvor mye potensial som kan ligge i målrettet A/B-testing, selv når forskjellene på annonsene virker små.

‍

Best practices for A/B-testing av annonser

For å få mest mulig ut av A/B-testene dine, er det viktig å følge noen grunnleggende prinsipper:

1. Test én ting av gangen

For å være sikker på hva som faktisk påvirker resultatet, bør du endre én variabel om gangen. Hvis du endrer både bilde, tekst og målgruppe samtidig, er det umulig å vite hva som var årsaken til endringen i resultatene.

2. Sørg for rettferdige tester

Kjør testene samtidig, med likt budsjett og under like forhold. Hvis variant A kjøres på en søndag og variant B på en mandag, kan dagsvariasjoner forstyrre resultatene.

3. La testen gå lenge nok

Det er fristende å avbryte testen tidlig hvis du ser en klar vinner, men for små datamengder kan gi misvisende resultater. En tommelfingerregel er å få minst noen hundre klikk (eller hendelser) per variant før du konkluderer.

4. Vær tålmodig og konsekvent

A/B-testing handler om å bygge små forbedringer over tid. Ikke vær redd for å teste kontinuerlig, selv når du tror du har funnet en vinner.

Vanlige feil å unngå

Selv om A/B-testing virker enkelt, er det noen klassiske fallgruver mange går i:

Teste for mange ting samtidig: Da blir resultatene ubrukelige.
For små testgrupper: Hvis bare 20 personer ser hver annonse, er det ikke nok data til å trekke konklusjoner.
Stoppe testene for tidlig: Tålmodighet er nøkkelen.
Ignorere resultatene: Mange fortsetter å bruke annonser som dataene faktisk viser at ikke fungerer optimalt.

A/B-testing skal være en pågående prosess der du alltid jakter på forbedringer.

Hvordan vi i ScaleFlow Digital jobber med A/B-testing

Hos ScaleFlow Digital har vi et strukturert oppsett for å sikre at A/B-testene vi gjør er effektive og gir konkrete resultater for kundene våre.
Vi setter opp hver test med et spesifikt mål, enten det er å få flere leads, øke CTR eller redusere kostnad per kjøp.

Vårt team inkluderer:

Egen designer som lager varianter av annonsene visuelt.
Egen tekstforfatter som lager små, målrettede justeringer i budskapet.
Egen klipper for annonser med video.
Egen Ads Manager som styrer budsjett og optimalisering.

Dette gjør at vi kan teste raskere, smartere og mer systematisk enn mange andre.

Ved å hele tiden eliminere de svakeste variantene og bygge videre på vinnerne, sørger vi for at kampanjene våre stadig blir mer lønnsomme.

Oppsummering

Uansett om du annonserer for en liten nettbutikk eller en stor bedrift, kan målrettet A/B-testing være nøkkelen til å få mer ut av annonsebudsjettet ditt.

Små justeringer i bilde, tekst eller call to action kan føre til store endringer i resultater. Og best av alt: A/B-testing lar deg lære raskere enn konkurrentene dine.

Hvis du vil vokse raskere, betale mindre for kundene dine, og bygge en smartere annonsemotor – start å teste. Test alltid. Test smartere.