Im Vergleich zu Websites, auf denen der Content genau festgelegt werden kann, müssen Onlineshops aus einem Repertoire an Shop-Kategorien, Artikellisten und Produktdetailseiten schöpfen. Doch häufig liegt genau hier das Problem bei der Auswahl der richten Zielseite für eine Suchmaschinenkampagne: Es gibt nicht für jedes Keyword die geeignete Landingpage im Onlineshop.

Doch die Lösung kann so einfach sein: Wer suchet - der findet! Die interne Suche bietet häufig weitaus bessere Einsprungziele als Shop-Kategorien, bildet mehrere Produkte auf einmal ab und bietet Filter- und Sortierungsfunktionen.

Tipps für einen verlässlichen A/B-Test für Onlineshops

In vielen Onlineshops gibt es keine Landingpage für einen generischen Begriff, der um ein Produktattribut (wie zum Beispiel die Farbe) erweitert wird. Praxisbeispiel: "Schwarzer Mantel". In der Not verlinkt man lieber auf die Kategorie Mäntel, um zumindest eine relativ gut passende Destination-URL in der Adwords-Anzeige unterbringen zu können.

Alternativlösung - Faceted Search: Navigieren per Eigenschaft, Merkmal oder Wert - so könnte man den Begriff 'Faceted Search' definieren. Viele Shopsysteme bieten inzwischen Facettensuche als Filterfunktion an. Auf diese Weise kann man auf beliebige Kombinationen eines Artikels mit Attributen verlinken. Und wenn man es richtig umgesetzt hat, kann man auch für die Suchmaschinen schön URLs zusammenbauen.

• URL vor dem Filtern: http://www.zalando.de/herrenschuhe-sneaker/
  
• URL nach dem Filtern nach der Farbe schwarz: http://www.zalando.de/herrenschuhe-sneaker/_schwarz/

Doch was tun, wenn das eigene Shopsystem keine Facettensuche beherrscht?

Kategorie-Landingpage versus Suche (A/B Testkonzept für Shops): Kategorie-Landingpages bilden häufig nur Subkategorien ab und dienen der Verteilung des Traffics. Produkte sind hier Fehlanzeige. Um für den Nutzer relevante Inhalte abbilden zu können, bedarf es eigentlich nur eines geschickten Filters. Entweder ist das Shopsystem in der Lage, die Produktattribute wie zum Beispiel die Farbe selbst zu filtern, oder man bedient sich der Suche. Da man aber nicht weiß, was beim Nutzer besser ankommt, sollte man das Ganze vorher in einem A/B-Test untersuchen. (Wer nicht weiß, warum er das tun soll, den sei auf Neun Ausreden, nicht testen zu müssen   von verwiesen.)

Praxisbeispiel 'schwarzer Pullover'

Der Titel enthält leider den Begriff Sweatshirt, nicht Pullover.

Die Landingpage zu diesem Keyword sieht wie folgt aus:

Was die Relevanz dieser Landingpage zum gesuchten Begriff angeht, so sieht man, dass in die Kategorie Sweatshirt verlinkt wird und nur ein schwarzes Produkt zu sehen ist.

Die Suchergebnisseite zu schwarzer Pullover:

Die Suchergebnisseite zeigt viele schwarze Pullover an, zudem können in der linken Liste weitere Farben und Kategorien ausgewählt werden.

Test-Setup
Getestet werden kann per URL-Splittest. Dazu legt man in einem A/B-Split-Testsystem die zwei URLs der Landingpages an.

• Vergleichsvariante A: www.shop-url.de/kategorie
  
• Alternative B: www.shop-url.de/search=schwarzer-pullover (oder eine ähnliche URL der Ergebnisseite, abhängig von der Suchfunktion)

Folgende Segmente sind interessant, um die Ergebnisse des A/B-Tests noch besser filtern zu können.

• Neue Besucher
  
• Wiederkehrende Besucher
  
• Käufer
  
• Nicht-Käufer

Mögliche Konversionsziele
Folgende Ziele können als Erfolgskennzahlen herangezogen werden.

• Aufruf Produktdetailseiten
  
• Aufruf Warenkorbseite
  
• Aufruf Bestellbestätigungsseite

Reporting
Welche Kennzahlen (KPIs) sind wichtig für das Reporting?

• Absprungrate
  
• Add-to-Basket-Rate
  
• Sales Conversion Rate
  
• AOV - Durchschnittlicher Warenkorbwert

Wer nicht immer die richtige Landingpage für eine Suchmaschinenkampagne zur Hand hat, sollte sich mal der internen Suche des Shops bedienen. Einen Blick auf die Ladezeit sollte man zusätzlich mal werfen, um beim Qualitätsfaktor keine böse Überraschung erleben zu müssen! Diese Testidee sollte natürlich in Abstimmung mit dem Kampagnen-Betreuer/In stattfinden, die in der Regel schon viele Erfahrungswerte in den Kampagnen gesammelt haben.

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iBusiness-Autor Gabriel Beck ist Head of Conversion Optimization bei Explido WebMarketing    und Experte für Testing sowie Conversion-, Landingpage- und Shop-Optimierung. Seit dem Jahr 2009 betreibt er einen eigenen Blog zum Thema Conversionoptimierung (Conversiondoktor  ).